姚 遠(yuǎn)，王 玥*，胡慶武

（1.武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430079）

基于稀疏點云的ADAS三維地圖構(gòu)建方法

姚 遠(yuǎn)1，王 玥1*，胡慶武1

（1.武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430079）

提出了一種基于機(jī)載LiDAR稀疏點云與已有道路二維導(dǎo)航地圖快速構(gòu)建ADAS三維地圖的方法。通過稀疏點云與導(dǎo)航地圖拓?fù)浏B加分析和三維空間關(guān)系檢驗，實現(xiàn)了對復(fù)雜道路結(jié)構(gòu)的高程平滑和面向ADAS的道路三維地圖構(gòu)建。以香港地區(qū)ADAS地圖為例，采用該方法進(jìn)行了三維地圖構(gòu)建。結(jié)果表明，該方法合理且效率高，精度滿足先進(jìn)自動駕駛?cè)S地圖要求。

ADAS；機(jī)載LiDAR；三維地圖；高程平滑

谷歌的智能駕駛是基于導(dǎo)航技術(shù)的，它結(jié)合地圖數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)以及在行駛過程中對周圍環(huán)境的探測來決定如何行駛[1]。精確的地圖數(shù)據(jù)在智能駕駛的實現(xiàn)中非常重要，利用地圖數(shù)據(jù)可預(yù)知前方道路狀況以決定是否需要增減油門[2]，并可在高程約束下選擇最優(yōu)路徑。地圖數(shù)據(jù)作為一種新的傳感器，在ADAS中應(yīng)用廣泛，LI Kang[3]等提出實時構(gòu)建道路曲率以支持ADAS應(yīng)用的思路；Thomas B[4]等構(gòu)建了一種實時更新與測試ADAS地圖的方法；LU Meng[5]等研究了在ADAS的使用中如何利用地圖有效減少交通事故的發(fā)生；李德毅[6]提出的智能駕駛需要高精度三維導(dǎo)航地圖，但現(xiàn)存導(dǎo)航地圖多以二維為主，缺少高程信息，實用性不強(qiáng)。

近年來，機(jī)載LiDAR作為精確、快速獲取三維數(shù)據(jù)的技術(shù)正得到廣泛認(rèn)同[7]。通過高速激光掃描測量的方法，大面積快速獲取被測對象表面的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，可快速采集城市三維信息[8]。LiDAR點云的存在為利用現(xiàn)存的二維導(dǎo)航地圖生成三維地圖提供了可能。本文提出一種基于機(jī)載LiDAR稀疏點云和已有道路二維導(dǎo)航地圖來快速構(gòu)建ADAS三維地圖的方法。

1 算法框架

本文基于LiDAR稀疏點云的ADAS三維地圖構(gòu)建在統(tǒng)一的地理參考下，通過稀疏點云與導(dǎo)航地圖平面拓?fù)浏B加分析和三維空間關(guān)系檢驗，將稀疏點云的高程信息無縫平滑地轉(zhuǎn)移到二維導(dǎo)航地圖上，以此實現(xiàn)導(dǎo)航地圖中道路的三維構(gòu)建，如圖1所示。

實現(xiàn)ADAS三維地圖構(gòu)建的關(guān)鍵是稀疏點云高程數(shù)據(jù)到道路對象的準(zhǔn)確轉(zhuǎn)換[9]。一方面，稀疏點云來自機(jī)載LiDAR掃描，點云數(shù)據(jù)含有粗差；另一方面，點云密度與道路對象分割不匹配，在同一路段內(nèi)道路點云高程存在變化，如圖2所示，路段1、2內(nèi)的點云存在高程差異，路段1和路段2結(jié)合處點云也存在高程差異，還有部分點云在路段的邊界附近，這些都給基于LiDAR稀疏點云的道路高程賦值帶來困難。因此，需要對稀疏點云粗差進(jìn)行預(yù)處理，并通過空間一致性檢驗來解決點云到道路對象的合理賦值。因此，本文設(shè)計的算法流程為：首先對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建格網(wǎng)；然后將構(gòu)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和二維導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)疊加賦予高程信息生成三維導(dǎo)航數(shù)據(jù)；再對生成的三維導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理并進(jìn)行一致性檢驗，最后得到符合要求的三維導(dǎo)航地圖（圖3）。

圖2 點云與道路對象匹配問題

2 ADAS三維地圖構(gòu)建算法

基于稀疏點云和二維導(dǎo)航地圖疊置構(gòu)建三維地圖的方法包括點云數(shù)據(jù)預(yù)處理、二維導(dǎo)航地圖疊置分析、高程平滑和空間關(guān)系校驗等。點云數(shù)據(jù)預(yù)處理包括點云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、不同航帶點云的拼接和點云粗差過濾，以減少點云在后續(xù)疊置分析中對精度的影響。

圖 3 算法流程

2.1 二維導(dǎo)航地圖疊置分析

利用點云數(shù)據(jù)和二維導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)構(gòu)建三維導(dǎo)航地圖需要將二者進(jìn)行疊加分析。然而，機(jī)載點云的數(shù)據(jù)量很大，直接進(jìn)行疊加分析運(yùn)算量大且耗時，尋找有效算法加快處理的速度很重要。本文根據(jù)高程賦值的特點將點云數(shù)據(jù)按照范圍構(gòu)建格網(wǎng)，再將格網(wǎng)和二維導(dǎo)航地圖進(jìn)行疊加分析，主要步驟如下：

1）稀疏點云格網(wǎng)構(gòu)建。計算稀疏點云所有點所在的平面范圍：（Xmin，Ymin）和（Xmax，Ymax），根據(jù)平面范圍生成0.1×0.1的點云格網(wǎng)[10]。格網(wǎng)點的高程值取格網(wǎng)范圍內(nèi)所有點高程值的最小值hmin。

2）空間疊置。將點云格網(wǎng)與二維導(dǎo)航地圖進(jìn)行空間疊置分析。

3）高程賦值。對于二維導(dǎo)航地圖上的點P（x，y），統(tǒng)計以此點為中心，10×10格網(wǎng)內(nèi)所有點的高程值，將最小值Minh作為該點的高程值。

將分別采用直接疊置分析和構(gòu)建格網(wǎng)后進(jìn)行疊置分析的運(yùn)行時間進(jìn)行對比，結(jié)果如表1所示?？梢?，本文構(gòu)建格網(wǎng)的疊置分析方法能夠?qū)Ⅻc云和二維導(dǎo)航圖疊置分析的效率提高1 000倍以上，解決了利用大數(shù)據(jù)量稀疏LiDAR點云構(gòu)建三維導(dǎo)航地圖的運(yùn)算效率問題。

表1 不同疊置分析方法效率對比

2.2 高程平滑

通過稀疏點云與二維導(dǎo)航圖直接疊置分析生成的三維導(dǎo)航地圖中，每個點的高程值都是基于點云孤立生成的，沒有考慮道路要素內(nèi)部的拓?fù)湟恢滦?，因此存在高程突變和高程賦值錯誤，影響在ADAS中的使用。一種常見高程異常為高架橋道路，受制于點云密度和精度，道路面上的高程點存在部分是路面上LiDAR點云高程值，部分是橋梁下方點云高程值，以最小高程值作為道路面高程疊置賦值，會導(dǎo)致道路面高程錯誤[11]。因此，需通過道路內(nèi)部的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行高程平滑，改正高程突變和高程賦值錯誤。本文采用二次曲面擬合進(jìn)行高程平滑。

二次曲面方程為：

式中，（x，y）為平面坐標(biāo)；f（x，y）為高程值。

道路要素內(nèi)部所有點的高程值h1，h2，h3，…，hn中，若某一點高程值hk相對應(yīng)的高程殘差vk滿足下列條件：

根據(jù)以上算法原理，本文采用基于二次曲面擬合進(jìn)行高程異常點改正，實現(xiàn)高程平滑。

設(shè)三維導(dǎo)航數(shù)據(jù)中道路要素編號依次為（p1，p2，…，pn），n為道路要素的總個數(shù)，高程平滑步驟如下：

1）提取道路要素。取出第i個道路要素pi。

2）計算標(biāo)準(zhǔn)差。針對取出的道路要素pi，統(tǒng)計pi中所有點h1，h2，…，hm（m為點個數(shù)）的高程之和Sumh，根據(jù)點的個數(shù)求平均值，計算標(biāo)準(zhǔn)差的估計量σ。

3）找到異常數(shù)據(jù)。取出pi中點hk與3σ比較大?。捍笥诖酥担M(jìn)入下一步；小于此值，跳過這個點，計算下個點。

4）高程異常值修改。根據(jù)異常值hk前后6個點的非零高程值，由式（1）擬合一個二次曲面函數(shù)。根據(jù)擬合的曲面函數(shù)計算異常點的高程值，存入數(shù)據(jù)中，返回3）。

5）中止。當(dāng)k=m時道路要素pi平滑完成，道路要素內(nèi)部過程中止；當(dāng)i=n時所有道路要素高程平滑過程中止。

2.3 空間關(guān)系檢驗

二維導(dǎo)航地圖在賦予高程信息并平滑后生成的三維導(dǎo)航地圖需要檢驗生成精度是否滿足要求?，F(xiàn)場測量驗證費力耗時，可根據(jù)三維導(dǎo)航數(shù)據(jù)的空間拓?fù)湟恢滦院秃侠硇赃M(jìn)行校驗。本文設(shè)計了2種空間關(guān)系校驗方法。

2.3.1 導(dǎo)航地圖要素內(nèi)部檢驗

由于單一要素內(nèi)部的高程變化不是很大，檢驗采用高程的均方差。對于每個要素，計算其高程值的均方差，如果均方差超過給定閾值，則內(nèi)部檢驗不合格，此要素標(biāo)記為錯誤。

2.3.2 導(dǎo)航地圖要素之間檢驗

要素之間的檢驗采用鄰接性。本文定義鄰接性：相鄰要素之間具有相同的平面坐標(biāo)值時，高程值相同說明鄰接性正常，反之則鄰接性不正常。如圖4所示，道路要素1的P1點和道路要素2的P2點滿足：x1=x2，鄰接性不正常，2個要素都標(biāo)記為錯誤。

圖 4 鄰接性檢驗示例

3 實驗及分析

本文采用香港油尖旺區(qū)（街區(qū)道路）和觀塘區(qū)（高架橋道路）的三維ADAS導(dǎo)航地圖來驗證構(gòu)建方法的有效性。道路部分分為機(jī)動車輛道路要素、交叉道路要素和分割車道要素。稀疏點云來自機(jī)載LiDAR，點云數(shù)據(jù)經(jīng)過初步處理以及地面點和非地面點的分離，有效減少了點云高程賦值的工作量。

圖5 實驗數(shù)據(jù)集

如圖5所示，實驗數(shù)據(jù)中藍(lán)色要素為ADAS二維導(dǎo)航地圖，其他顏色要素為來自LiDAR地面點的稀疏點云。采用本文算法生成三維導(dǎo)航地圖，結(jié)果如圖6、 7所示，局部放大圖為全局圖紅圈標(biāo)注部分的放大圖。無論是一般的道路街區(qū)還是高架橋區(qū)域，采用本文算法，都能得到較好的道路三維導(dǎo)航圖，相鄰的道路要素高程過渡自然平滑，無明顯的高程階躍。

圖6 油尖旺區(qū)ADAS結(jié)果

為了進(jìn)一步定量評價本文算法的有效性，對該方法生成的道路三維ADAS導(dǎo)航圖進(jìn)行空間關(guān)系檢驗，其結(jié)果如表2所示。2個實驗數(shù)據(jù)集得到的三維道路ADAS導(dǎo)航圖外部鄰接性檢驗結(jié)果都在97%以上，說明三維導(dǎo)航地圖相鄰道路面高程過渡平滑，無明顯階躍；內(nèi)部均方差在0.5 m以內(nèi)的達(dá)到97%以上，說明道路路段內(nèi)部高程賦值平穩(wěn)，與實際道路情況相符，因此本文算法是有效的。

表2 三維ADAS導(dǎo)航圖空間關(guān)系檢驗結(jié)果

4 結(jié) 語

本文提出利用機(jī)載激光點云數(shù)據(jù)結(jié)合二維導(dǎo)航地圖生成三維導(dǎo)航地圖的方法，通過稀疏點云與導(dǎo)航地圖拓?fù)浏B加分析和三維空間關(guān)系檢驗，實現(xiàn)面向ADAS的道路三維地圖構(gòu)建，為ADAS提供了基礎(chǔ)三維道路信息，便于司機(jī)對道路狀況的預(yù)判，進(jìn)行最優(yōu)路徑規(guī)劃和減少能源的消耗。香港地區(qū)ADAS地圖構(gòu)建結(jié)果表明，本文方法能有效解決利用已有數(shù)據(jù)生成三維導(dǎo)航地圖的問題，可降低基于車載三維激光掃描移動測量系統(tǒng)制作ADAS三維導(dǎo)航圖的工作量。需要進(jìn)一步解決的是要素內(nèi)部LiDAR點云密度不夠時高程賦值精度的問題。

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P28

B

1672-4623（2016）07-0059-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.07.018

姚遠(yuǎn),碩士研究生，研究方向為地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)。

2015-06-02。

項目來源：國家自然科學(xué)基金資助項目（41271452）。（*為通訊作者）