基于LIDAR技术的道路信息提取方法探讨

机载激光扫描（LIDAR）技术在多等级三维地球空间信息的实时获取方面实现了重大突破,为获取高时空分辨率的地球空间信息提供了一种全新的技术手段。研究将机载LIDAR技术应用于对既有道路网基础信息数据的采集和实时更新,不仅能缩短公路建设项目周期,也能促进公路管理信息化的进步。文中分析了现有机载LIDAR数据滤波和分类算法的原理和不足,结合数学形态学和对道路的先验知识提出一种直接从原始点集中提取道路信息的方法,并通过实验对方法的效果进行了评价。     

改扩建公路平面线形参数识别原理及其应用

公路实施改扩建工程,其平纵面设计应尽量拟合老路中线并在原线路的基础上对各项指标加以优化。讨论了拟合道路平面曲线的基本方法,阐述了三次样条函数用于公路平面线形拟合应具有的特点及分段模型的建立,分析了道路线形组成单元与分段函数的对应特征,提出了基于三次样条函数曲率变化值获取道路线形单元及参数的识别方法。结合某城市快速路改扩建工程设计,通过测绘既有道路中线点坐标,拟合得到分段三次样条函数模型,并根据各段模型特点及各段曲率值,计算得到线形参数。结果表明:拟合得到的样条函数较好地揭示了道路线形的曲率与其组成单元的对应关系,各段线形参数识别正确,可为改扩建设计提供依据。     

三次样条函数拟合公路平面线形适宜性分析

公路实施改扩建工程,首要问题是获取既有道路线形参数。文中分析了平面线形组成以及拟合函数的特点,阐述了三次样条函数拟合公路平面线形的适宜性及求解曲线参数的原理。并以既有路线为例,论证了拟合结果的正确性和提高拟合精度的方法。     

样条函数在公路设计纸上定线中的应用

目前，在公路设计纸上定线中，对离散点的拟合方法大都采用直线形法和曲线形法，这两种方法是用直线、圆曲线去靠近尽量多的离散点，然后将直线与圆曲线直接相接或利用缓和曲线连接成为连续光滑的平面线形，本文在这两种方法的基础上提出用样条函数拟合纸上定线中的离散点，并给出公式推导和示例。     

公路平面线形指标恢复方法对比研究

以既有路段为研究对象,分别基于理想道路中线平面坐标数据和实测道路中线平面坐标数据对比分析三次样条插值法、最小二乘拟合法、纬地平面智能布线法的适用性和稳定性,提出等距分组最小二乘拟合圆曲线法。结果表明,对于理想道路中线平面坐标数据,3种方法恢复的圆曲线半径均可靠,其中最小二乘拟合法恢复缓和曲线长度的结果不稳定;对于实测道路中线平面坐标数据,三次样条插值法的适用性差且增大测量点密度不能提升恢复结果的可靠性,最小二乘拟合法和纬地平面智能布线法恢复圆曲线半径较可靠且通过增大测量点密度可在一定程度上提升缓和曲线长度恢复的可靠性。     

基于多因素的道路线形拟合方法综合评价

为研究不同道路线形拟合方法的优缺点,对道路改扩建工程线形拟合方法选择提供一定的指导,故选取了基于GPS数据的最小二乘法、基于MATLAB的半自动线形拟合法、三次样条曲线法3种拟合方法,对这3种方法进行多因素评价。提出了基于层次分析法的多因素评价体系,对3种方法的精度、稳定性、难易性进行了探究。结果表明:最小二乘法精度最高;样条曲线法最简便;稳定性方面基于MALTLAB的半自动拟合最强。最后利用层次分析法进行拟合方法评价,最小二乘法评分最高,基于MATLAB的半自动化拟合法是基于GPS数据的最小二乘法的61.05%,三次样条曲线法是最小二乘法的42.72%。     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

激光雷达在公路勘察设计上的优势及断面数据提取相关问题的探讨

本文结合实际公路线路勘测工程,讨论机载激光雷达技术在公路勘测中的应用优势,并具体从利用LIDAR数据提取纵横断面可能存在的相关问题及解决方法,机载激光雷达在不同时期对植被穿透能力和结合影像进行激光点云分类处理进行分析,给出了一些行之有效提高LIDAR数据的精度,保证能获取到高质量的断面数据的策略。     

基于法线偏差的旧路平面线形拟合精度评估方法

在论述拟合法线偏差定义、构成及性质的基础上,提出以拟合法线偏差表征旧路平面线形拟合偏差;建立了基于法线偏差的旧路平面线形拟合精度指标;提出了采用步长压缩摆动趋近法计算拟合法线偏差的算法,并就拟合法线偏差的符号判定准则及方法进行了讨论。最后对321国道某路段旧路改造设计中的平面线形拟合精度进行评估。结果表明:按照外业、内业2个阶段,采用拟合精度指标控制旧路平面线形拟合质量是可行的。     

一种基于断面剖分的线状道路特征提取方法

针对既有道路特征精确提取的难题,该文提出了一种基于断面剖分的线状道路特征提取方法。通过引入断面剖分思想,将所采集的密集三维激光点云投影到二维剖分切片中进行处理,简化了特征提取难度。针对不同的特征形态,分别采用基于RANSAC稳健估计直线拟合求交的方法和基于道路特征点云模板配准的方法来获取道路特征点的精确位置。通过对某公路工程路缘石、护栏等简单和复杂线状道路特征进行试验,验证了该文方法的有效性。     

利用激光3 D成像技术对特殊道路边界探测方法研究

利用激光雷达传感器获得的三维距离信息,依据了道路边界的结构特点,分别采用了CS中值滤波和形态学滤波进行去噪,并利用距离图像中目标与周围环境梯度差异性,将目标从背景中分割出来。同时,利用定位的结果和三维距离信息,获取了目标的高度信息,以及与本车的纵向和横向位置信息,为安全避障提供了依据。通过实验验证,该方法具有较强的鲁棒性和较高的探测准确性。     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

基于道路特征信息变化率的公路线形质量评价

公路线形质量对行车的舒适性和安全性有着非常重要的影响，如何合理有效地对其进行评价是一个有待解决的问题。从驾驶员行车时接受道路信息的角度出发，提出了道路特征信息变化率的概念，并作为评价公路线形质量的定量指标运用到平面线形、纵断面线形和平纵组合的评价研究中。研究表明：平曲线半径越小，驾驶员接受的道路特性信息变化率越大，驾驶员负担也越重；此外，平曲线长度、竖曲线半径及平纵组合都对道路特性信息变化率有较大的影响。研究成果可为改善公路线形，提高行车安全提供依据。     

基于道路线形的智能汽车事故多发路段预判模型

分析了道路线形对智能汽车行驶安全性的影响,分别使用数据驱动的机器学习方法和模型驱动的经典数学建模方法,建立了以道路线形技术指标为输入的神经网络模型和多元数学模型,预测事故多发路段;计算了各个道路线形技术指标与事故率之间的偏相关系数,从中挑选出与事故率相关程度较大的道路线形特征,使用T检验和F检验验证了道路线形特征组合和...     

一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法

三维路网是重要的基础地理信息数据,为了快速高效地获取包括路网在内的地表三维模型,可以采用无人机倾斜摄影技术,并设计相应的三维路网提取方法。在对无人机倾斜摄影三维模型、道路特性分析的基础上,提出一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法。首先,对无人机倾斜摄影和三维建模方法进行了分析,设计了针对三维路网提取的航空摄影策略和数据处理流程。分析了真实三维模型的构成,并结合道路在材质、形态等方面的特殊性提出了可用于道路提取的三维模型特征。然后,以三维模型中的三角面片为处理对象,开展了相关分割方法研究,消除存在混合地物的面片。利用支持向量机方法和面片的多种特征,进行了道路面片识别。最后,设计了道路面片三维连接方法和道路边缘三维修正方法,实现了面片间的连接以及道路边缘的有效修正。此外,还以北京某地区为例开展实际数据采集、三维建模和三维路网提取试验,介绍了倾斜摄影、控制点验证点数据采集以及三维模型的采集和生产过程;利用所提出的方法进行路网提取试验,得到了该区域的三维路网数据成果,并从定性和定量2个角度对成果进行评价。试验结果表明：所提出的方法可以有效地从倾斜摄影三维模型上提取路网信息,其平面和高程的精度均可满足一般导航等应用的要求。     

基于数字图像的道路平面线形恢复的研究

在老路改造过程中,需要道路的平面线形资料。基于对数字图像平面图像特性以及噪声分布规律的特点进行分析,运用特征空间聚类法对图像目标区域进行图像分割,提出了一种基于递归循环思想的噪声筛选算法对目标图像进行再处理,达到剔除噪声的效果。对道路的边线进行了标定及距离的测量,配合GPS设备在实践中进行了应用。实践证明方法在满足准确性的同时,也提高了运算的效率。     

基于BIM的道路线形设计及安全评价方法探讨

传统的道路线形设计方法难以实现平面线形、纵断面线形之间的动态关联,且忽略了平、纵线形组合的影响,不能全面评价道路线形安全。鉴于此,首先分析了BIM技术在道路线形设计中的应用优势,并确定了将Civil 3D作为BIM建模平台,随后结合某高速公路为工程依托,探讨了三维曲面建模、道路平面线形、纵断面线形设计的实现方法,最后基于BIM技术提出了车辆运行速度和到位空间三维视距的安全评价方法和标准。     

高速公路平面线形与安全关系的探讨

建立线形指标、交通量与事故间的模型是当前事故规律微观研究的主要方法，虽然在模型中纳入更多的指标能够提高的解释能力，但增加了模型的复杂性，加剧了数据采集困难．简洁的模型有时候在分析特定类型事故时反而更具优势，因此，作者在研究高速公路线形条件与事故的关系时，主要提取了平面线形的圆曲线、缓和曲线和超高等指标，重点分析平面线形与安全的关系。作者首先对国内外有关平面线形与安全关系的研究进行了简要回顾，利用贵州省贵黄、贵新两务高速公路的事故、线形、交通量数据建立了回归模型。此外，还结合具体案例，对曲线超高对行车安全的影响进行了剖析，并提出了一些针对平面线形安全问题的具体措施和建议。     

基于LBP算子的路面类型识别研究

不同的路面类型会对车辆的制动、加速、变道等决策产生不同影响,因此实时获取路面类型信息对于提高智能汽车的安全性、舒适性等有着重要意义。论文提出一种基于LBP算子的路面类型识别方法,首先采集了四种车辆行驶常见路面的图像信息,并对图像进行了增广处理;然后使用LBP算子提取出路面图像的纹理特征,再采用PCA方式对纹理特征进行降维;最后通过分类器对数据进行训练与分类。实验结果表明该方法的最高分类准确率可以达到98.5%,有效提升了当前路面类型识别的精度。