本發(fā)明涉及獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

高端導(dǎo)航數(shù)據(jù)主要用于自動駕駛。國外部分城市正在測試自動駕駛，國內(nèi)大的導(dǎo)航公司，如四維圖新、高德等，也都正在采集高端導(dǎo)航數(shù)據(jù)(據(jù)悉某導(dǎo)航公司2016年有5萬公里的高端導(dǎo)航數(shù)據(jù)采集任務(wù))。目前，為了獲取高端導(dǎo)航數(shù)據(jù)，常采用的方案是利用移動測量系統(tǒng)(MMS)(如高德公司采用進(jìn)口的VMX-450移動掃描系統(tǒng)或四維圖新公司采用國產(chǎn)的SSW-IV移動建模測量系統(tǒng))進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集的數(shù)據(jù)為激光點(diǎn)云和全景影像。其中，點(diǎn)云提供目標(biāo)的空間位置，全景影像主要提供標(biāo)牌的紋理，并根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，進(jìn)行手動或半自動的導(dǎo)航數(shù)據(jù)生成。

但是上述方案存在很多不足，例如，一移動測量系統(tǒng)(MMS)系統(tǒng)造價昂貴，此系統(tǒng)的成本(不含車)在200萬左右，其中激光器占100萬左右；二激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度大，自動生成標(biāo)線和標(biāo)牌的成果正確率不高；三后期交互處理復(fù)雜。綜合上述方案的不足，急需提供一種新的導(dǎo)航數(shù)據(jù)獲取方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，該方法顛覆目前的高端激光器采集和處理的方案，改為以相機(jī)拍照及照片處理為主，低端激光掃描為輔的技術(shù)方案，具有低成本、輕量化、后處理簡單、精度可滿足要求的優(yōu)點(diǎn)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括：

獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云；

解算所述全景照片的空間姿態(tài)信息；

根據(jù)所述空間姿態(tài)信息，生成路面正射影像；

根據(jù)所述路面正射影像，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

根據(jù)所述全景照片，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)；

根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)和所述激光點(diǎn)云，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息。

可選的，所述獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云，具體包括：

采用移動測量裝置，獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云；所述移動測量裝置包括激光器，慣性測量裝置、里程計(jì)、相機(jī)以及定位設(shè)備。

可選的，所述生成路面正射影像，具體包括：

構(gòu)造虛擬路面；

根據(jù)所述虛擬路面和所述空間姿態(tài)信息，計(jì)算所述虛擬路面上任意位置在所述全景照片中相應(yīng)的像素值；

根據(jù)所述像素值，生成路面正射影像。

可選的，所述確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息，具體包括：

提取所述路面正射影像上的標(biāo)志標(biāo)線，再根據(jù)所述路面正射影像的分辨率和空間變換關(guān)系，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

或者，將所述路面正射影像旋轉(zhuǎn)到車行方向，然后采用模板匹配方式，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息。

可選的，所述方法還包括：

根據(jù)所述虛擬路面和所述路面正射影像，建立路面三維模型；

根據(jù)所述路面三維模型，校正所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息。

可選的，所述確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息，具體包括：

根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)，計(jì)算所述標(biāo)牌的球面坐標(biāo)；

根據(jù)從相機(jī)中心到所述球面坐標(biāo)的射線與所述激光點(diǎn)云的交點(diǎn)，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息。

本發(fā)明還提供一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

全景照片和激光點(diǎn)云獲取模塊，用于獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云；

空間姿態(tài)信息解算模塊，用于解算所述全景照片的空間姿態(tài)信息；

路面正射影像生成模塊，用于根據(jù)所述空間姿態(tài)信息，生成路面正射影像；

路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息確定模塊，用于根據(jù)所述路面正射影像，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

標(biāo)牌像素坐標(biāo)獲取模塊，用于根據(jù)所述全景照片，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)；

標(biāo)牌空間位置信息確定模塊，根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)和所述激光點(diǎn)云，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息。

可選的，所述路面正射影像生成模塊，具體包括：

虛擬路面構(gòu)造單元，用于構(gòu)造虛擬路面；

像素值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述虛擬路面和所述空間姿態(tài)信息，計(jì)算所述虛擬路面上任意位置在所述全景照片中相應(yīng)的像素值；

路面正射影像生成單元，用于根據(jù)所述像素值，生成路面正射影像。

可選的，所述路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息確定模塊，具體包括：

路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息第一確定單元，提取所述路面正射影像上的標(biāo)志標(biāo)線，再根據(jù)所述路面正射影像的分辨率和空間變換關(guān)系，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息第二確定單元，用于將所述路面正射影像旋轉(zhuǎn)到車行方向，然后采用模板匹配方式，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息。

可選的，所述標(biāo)牌空間位置信息確定模塊，具體包括：

球面坐標(biāo)計(jì)算單元，用于根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)，計(jì)算所述標(biāo)牌的球面坐標(biāo)；

標(biāo)牌空間位置信息確定單元，根據(jù)從相機(jī)中心到所述球面坐標(biāo)的射線與所述激光點(diǎn)云的交點(diǎn)，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：

本發(fā)明公開了一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)首先獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云，然后解算算全景照片的空間姿態(tài)信息，生成路面正射影像，確定路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；根據(jù)全景照片，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)；并結(jié)合激光點(diǎn)云，確定標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息，實(shí)現(xiàn)了以相機(jī)拍照及照片處理為主，以低端激光器掃描為輔，也能夠獲取高端的導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

由于本發(fā)明提供的技術(shù)方案是以相機(jī)拍照及照片處理為主，以低端激光器掃描為輔，因此本發(fā)明提供的技術(shù)方案的具有低成本、輕量化的優(yōu)點(diǎn)；且后續(xù)照片處理并沒有依賴大量的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，因此本發(fā)明提供的技術(shù)方案還具有數(shù)據(jù)處理簡單、精度可滿足要求的優(yōu)點(diǎn)。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例的虛擬路面；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例的虛擬路面誤差示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例的虛擬路面誤差修正示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例的路面正射影像的預(yù)處理示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例的路面正射影像的變換示意圖

圖7為本發(fā)明實(shí)施例的路面三維模型示意圖；

圖8為本發(fā)明實(shí)施例的獲取標(biāo)牌的空間位置信息示意圖；

圖9為本發(fā)明實(shí)施例的獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的目的是提供了一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了通過以相機(jī)拍照及照片處理為主，以低端激光器掃描為輔，也能夠獲取高端的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，同時采用本發(fā)明的方法，在獲取高端導(dǎo)航數(shù)據(jù)時，所采用的設(shè)備具有成本低，輕量化的優(yōu)點(diǎn)，且后續(xù)數(shù)據(jù)處理并沒有依賴大量的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，因此，本發(fā)明還具有數(shù)據(jù)處理簡單、精度可滿足要求的優(yōu)點(diǎn)。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

實(shí)施例一

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)方法流程圖，如圖1所示，所述方法包括：

步驟101：獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云；

其中，獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云，具體包括：采用移動測量裝置，獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云；移動測量裝置包括激光器，慣性測量單元裝置(以下簡稱IMU)、里程計(jì)、相機(jī)以及定位設(shè)備。

所述激光點(diǎn)云，也稱為點(diǎn)云，是利用激光在同一空間參考系下獲取物體表面每個采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)，得到的是一系列表達(dá)目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的海量點(diǎn)的集合，這個點(diǎn)集合就稱之為“點(diǎn)云”(Point Cloud)。點(diǎn)云的屬性包括：點(diǎn)位精度，點(diǎn)位灰度值(強(qiáng)度值)等。

本實(shí)施例中，采用的激光器的型號為VLP-16，其主要參數(shù)有：重量830g，射程100米，采集速度每秒30萬個點(diǎn)。激光器的價格在6萬元左右，且本發(fā)明采用的激光器還具有是價格低，體積小，安放相機(jī)更為靈活等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明中采用的相機(jī)可以用面陣相機(jī)，如佳能5D2或者商用全景相機(jī)，如LadyBug-5；不同型號的相機(jī)后處理基本一致，本實(shí)施例以型號為LadyBug-5的商用全景相機(jī)為例進(jìn)行照片的拍攝，采集效率為：車速60公里/小時，每5米拍攝一張全景照片，每張照片像素為3000萬。

所述定位設(shè)備采用的是GPS全球定位設(shè)備。

另外，在獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云之前，首先要對移動測量裝置進(jìn)行檢校與標(biāo)定。

檢校主要是確定相機(jī)焦距真值和畸變改正七參數(shù)；并將相機(jī)設(shè)為定距曝光方式；定距曝光方式一般設(shè)為5～10米左右，由車輪里程計(jì)向控制單元發(fā)出曝光指令。

標(biāo)定是確定相機(jī)與IMU的相對位置姿態(tài)關(guān)系，即外方位元素。

步驟102：解算所述全景照片的空間姿態(tài)信息；

其中，解算所述全景照片的空間姿態(tài)信息，具體包括

采用移動測量系統(tǒng)MMS的數(shù)據(jù)解算方法，解算所述全景照片的空間姿態(tài)信息；具體地，根據(jù)基站坐標(biāo)、GPS信息、照片里程信息、IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行全景相機(jī)坐標(biāo)的事后解算，再根據(jù)全景相機(jī)與IMU的相對位置姿態(tài)關(guān)系，反算每張照片的空間姿態(tài)信息；其中，全景相機(jī)姿態(tài)信息包括：與笛卡爾坐標(biāo)系下的絕對的坐標(biāo)(X、Y、Z)，與三個坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)角度(航向角κ、俯仰角翻滾角ω)及里程信息。

步驟103：根據(jù)所述空間姿態(tài)信息，生成路面正射影像；

其中，所述生成路面正射影像，具體包括：

首先，構(gòu)造虛擬路面；

每張全景照片具有精確的空間位置(X、Y、Z)，其中Z坐標(biāo)減去全景相機(jī)中心到路面的高度(直接測量得到，準(zhǔn)確到厘米)得到全景照片在路面的投影坐標(biāo)(簡稱投影坐標(biāo))。投影坐標(biāo)向兩側(cè)擴(kuò)充一定的寬度形成虛擬路面(寬度需交互設(shè)定，保證全部覆蓋目標(biāo)路面)，如圖2所示。

其中，構(gòu)造的虛擬路面可能存在誤差，如圖3所示。因?yàn)榕潘枰仿访鎯?nèi)、外側(cè)車道的高程并不相等，根據(jù)國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，路面橫截面的坡度一般為1.5％～3.0％。高速公路最寬為單向4車道，按標(biāo)準(zhǔn)車道3.75米寬、緊急停車帶2.5米寬計(jì)算，4車道路面總寬度為：3.75(米)×4+2.5(米)×1＝17.5(米)。

如果采集車行走在中間車道，則相機(jī)到兩側(cè)路邊水平距離約為17.5(米)/2＝8.75(米)，按照2.0％的坡度，高程誤差將達(dá)到8.75(米)×2.0％＝17.5(公分)，因?yàn)楦叱陶`差導(dǎo)致的平面誤差為17.5×atan(α)>17.5(α為相機(jī)與路邊連線與路面的夾角，一般大于45°)，難以保證限差20公分的要求。

因此需要對虛擬路面進(jìn)行改正，如圖4所示，抬高虛擬路面左邊線高度、降低虛擬路面的右邊線高度。其中，D1、D2為人工輸入的行車軌跡線的左右拓寬值，2％是路面坡度；其中，路面坡度自動計(jì)算方法是通過取所述全景照片投影坐標(biāo)左右一段點(diǎn)云，計(jì)算左右端點(diǎn)間的距離和高差，即可以計(jì)算路面坡度。

其次，根據(jù)虛擬路面，生成路面正射影像；

全景照片有絕對的空間坐標(biāo)與姿態(tài)，虛擬路面也有真實(shí)的空間坐標(biāo)，因此可以計(jì)算虛擬路面上任意位置在全景照片中相應(yīng)的像素值。

按照一定分辨率，如1cm，把單塊虛擬路面進(jìn)行網(wǎng)格劃分(形成一個“路面畫布”)，形成路面網(wǎng)格，每個網(wǎng)格點(diǎn)(物點(diǎn))可以計(jì)算得到空間坐標(biāo)，該網(wǎng)格點(diǎn)與全景相機(jī)中心的連線與“空間照片”有交點(diǎn)(像點(diǎn))，把該交點(diǎn)處的像素(RBG顏色)填寫到路面網(wǎng)格點(diǎn)上；按這個方法，遍歷路面所有網(wǎng)格點(diǎn)，把得到的像素填寫到路面畫布上，就得到了路面正射影像。

具體算法如下：

設(shè)：相機(jī)的姿態(tài)角分別為航向角κ、俯仰角φ、翻滾角ω，相機(jī)的焦距為f，相機(jī)位置為(x、y、z)，設(shè)照片像素大小為(w，h)，分辨率為p(全景照片沒有分辨率)。

全景相機(jī)：a)安置初始球形：在笛卡爾坐標(biāo)系下的(0,0,0)位置，按照任意半徑繪制球面；b)求初始照片的變換矩陣：先進(jìn)行三軸旋轉(zhuǎn)(繞y軸旋轉(zhuǎn)ω/繞x軸旋轉(zhuǎn)φ/繞z軸旋轉(zhuǎn)κ)，再平移到相機(jī)位置(x、y、z)；c)把初始球面按變換矩陣計(jì)算，形成“空間球面”；d)連接虛擬路面網(wǎng)格點(diǎn)與相機(jī)坐標(biāo)，該線段與“空間球面”必有交點(diǎn)，從全景照片中交點(diǎn)處取出的顏色值即為所求。以此方法計(jì)算所有虛擬路面網(wǎng)格點(diǎn)對應(yīng)照片的顏色值，即得正射影像。

本發(fā)明還可以采用面陣相機(jī)。

面陣相機(jī)：a)安置初始矩形：在笛卡爾坐標(biāo)系下的(0,0,-f)位置，按照片長寬(w，h)繪制一個水平的初始照片；b)求初始照片的變換矩陣：先進(jìn)行三軸旋轉(zhuǎn)(繞y軸旋轉(zhuǎn)ω/繞x軸旋轉(zhuǎn)φ/繞z軸旋轉(zhuǎn)κ)，再平移到相機(jī)位置(x、y、z)；c)把初始照片按變換矩陣計(jì)算，形成“空間照片”；d)連接虛擬路面網(wǎng)格點(diǎn)與相機(jī)坐標(biāo)，該線段與“空間照片”必有交點(diǎn)，從照片中交點(diǎn)處取出的顏色值即為所求。以此方法計(jì)算所有虛擬路面網(wǎng)格點(diǎn)對應(yīng)照片的顏色值，即得路面正射影像。

步驟104：根據(jù)所述路面正射影像，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

其中，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息，具體包括：

第一種方法，根據(jù)機(jī)器視覺自動提取相關(guān)方法，提取所述路面正射影像上的標(biāo)志標(biāo)線，再根據(jù)所述路面正射影像的分辨率和空間變換關(guān)系，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；具體包括，如圖5所示：對路面正射影像進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波、均衡化、二值化等，然后設(shè)定閾值，凸顯出標(biāo)線，然后再用“穿行算法”(所述穿行算法具體包括：把標(biāo)線打碎、求中點(diǎn)、連線等操作)提取虛分道線、實(shí)分道線。因?yàn)檎溆跋竦摹翱闪繙y性”，所以很容易區(qū)分粗線、細(xì)線、雙線、車道、箭頭等。

第二種方法：把每塊正射影像旋轉(zhuǎn)到車行方向，然后用機(jī)器視覺中的模板匹配的方式進(jìn)行自動提取。具體做法是：a)連接相鄰兩張全景照片的投影坐標(biāo)形成空間矢量，據(jù)此把當(dāng)次的正射影像旋轉(zhuǎn)到車行方向，使得正射影像上路面標(biāo)志標(biāo)線的方向與笛卡爾坐標(biāo)的Y軸基本平行；b)制作正樣本和負(fù)樣本，采用模板匹配的方式進(jìn)行自動提取；c)把提取成果按照a)中旋轉(zhuǎn)矩陣的逆矩陣變換到正確位置。

上述兩種自動確定方案，其提取成果都是圖像的像素坐標(biāo)，此像素坐標(biāo)根據(jù)照片的分辨率(在生成正射影像時，人工設(shè)定的值)轉(zhuǎn)為局部幾何坐標(biāo)，然后根據(jù)虛擬路面塊的變換矩陣轉(zhuǎn)換到空間坐標(biāo)，如圖6所示，形成最終的數(shù)據(jù)成果。這個變換矩陣在生成路面正射影像的時候已經(jīng)獲得：包括路面塊的法線及旋轉(zhuǎn)至車行的旋轉(zhuǎn)角兩部分組成。

一般來說，形狀和大小固定的標(biāo)線，如箭頭、虛分道線、菱形符號等，推薦用第二種方案提?。黄渌螤詈痛笮〔还潭ǖ膶?shí)線、導(dǎo)流帶等推薦用第一種方案提取。也可以混合使用，然后再去除重復(fù)。

經(jīng)實(shí)際項(xiàng)目驗(yàn)證，基于正射影像自動確定的路面標(biāo)志標(biāo)線成功率可以到達(dá)80％以上。

當(dāng)自動確定路面標(biāo)志標(biāo)線失敗時，本實(shí)施例可以自動建立路面三維模型，基于此進(jìn)行交互式的采集和編輯，具體包括：

根據(jù)所述虛擬路面和所述路面正射影像，構(gòu)造路面三維模型；所述路面三維模型如圖7所示；

根據(jù)所述路面三維模型，人工交互式采集和編輯路面標(biāo)志標(biāo)線。

根據(jù)所述路面三維模型，檢查自動提取的路面標(biāo)志標(biāo)線。

步驟105：根據(jù)所述全景照片，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)；

其中，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)，具體包括：

根據(jù)全景照片，采用機(jī)器視覺自動提取相關(guān)方法，自動搜索提取標(biāo)牌；

提取到標(biāo)牌后，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)。

步驟106：根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)和所述激光點(diǎn)云，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息；

其中，確定標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息，具體包括：

如圖8所示，根據(jù)標(biāo)牌的像素坐標(biāo)，計(jì)算標(biāo)牌的球面坐標(biāo)；

根據(jù)從相機(jī)中心到球面坐標(biāo)的射線與激光點(diǎn)云的交點(diǎn)，確定標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息；

可以先用點(diǎn)云強(qiáng)度閾值過濾非標(biāo)牌點(diǎn)再進(jìn)行求交計(jì)算，以減少計(jì)算量、提高準(zhǔn)確性。

另外，本實(shí)施例，還提供了校正標(biāo)牌的空間位置信息的方法，包括：

設(shè)定標(biāo)牌法線為車行反方向；

確定球面標(biāo)牌的四個角點(diǎn)在空間標(biāo)牌面上的投影坐標(biāo)(幾何數(shù)據(jù))，然后再反過來計(jì)算對應(yīng)的“正射影像”。

本實(shí)施例提供的技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

一是，全景照片比高密度激光點(diǎn)云提供的信息更豐富，可以識別標(biāo)線的顏色，可以識別老化的路面標(biāo)志標(biāo)線，對此，最高端的激光器也難以做到；

二是全景照片可以生成路面正射影像，分辨率可達(dá)1cm以上，經(jīng)過自動坡度改正，可達(dá)5cm的水平精度(除去系統(tǒng)誤差)；

三是基于全景照片的提取(包括地面標(biāo)志標(biāo)線和標(biāo)牌)，比基于激光點(diǎn)云的提取有更高的成功率，并提供了更方便的編輯方式，如在路面三維模型上編輯標(biāo)線、在全景影像上編輯標(biāo)牌。

激光點(diǎn)云在本實(shí)施例的作用：在地面標(biāo)志標(biāo)線提取時，利用激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行道路橫截面坡度的自動提取和計(jì)算，用于提高虛擬路面的精度；在路牌提取時，需要激光點(diǎn)云確定標(biāo)牌和相機(jī)間的距離。因此，在獲取高端導(dǎo)航數(shù)據(jù)中，激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)都處于輔助作用，點(diǎn)頻(每秒發(fā)出的激光點(diǎn))和線頻(每秒旋轉(zhuǎn)周數(shù))、射程的要求都不高，采用低端的激光器完全可以滿足要求。理論上，對精度要求不太高的項(xiàng)目(如平面精度20cm以上)甚至不需要激光器，但根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，激光器還可以起到數(shù)據(jù)檢核的作用，因此建議保留。

實(shí)施例二

本發(fā)明還提供了一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，能夠獲取高速公路導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

圖9為本發(fā)明實(shí)施例的獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，如圖9所示，所述系統(tǒng)包括：全景照片和激光點(diǎn)云獲取模塊901、空間姿態(tài)信息解算模塊902、路面正射影像生成模塊903、路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息確定模塊904、標(biāo)牌像素坐標(biāo)獲取模塊905以及標(biāo)牌空間位置信息確定模塊906。

全景照片和激光點(diǎn)云獲取模塊901，用于獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云；

空間姿態(tài)信息解算模塊902，用于解算所述全景照片的空間姿態(tài)信息；

路面正射影像生成模塊903，用于根據(jù)所述空間姿態(tài)信息，生成路面正射影像；

其中，路面正射影像生成模塊，具體包括：

虛擬路面構(gòu)造單元，用于構(gòu)造虛擬路面；

像素值計(jì)算單元，用于根據(jù)所述虛擬路面和所述空間姿態(tài)信息，計(jì)算所述虛擬路面上任意位置在所述全景照片中相應(yīng)的像素值；

路面正射影像生成單元，用于根據(jù)所述像素值，生成路面正射影像。

路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息確定模塊904，用于根據(jù)所述路面正射影像，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

其中，路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息確定模塊，具體包括：

路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息第一確定單元，提取所述路面正射影像上的標(biāo)志標(biāo)線，再根據(jù)所述路面正射影像的分辨率和空間變換關(guān)系，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；

路面標(biāo)志標(biāo)線空間位置信息第二確定單元，用于將所述路面正射影像旋轉(zhuǎn)到車行方向，然后采用模板匹配方式，確定所述路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息。

標(biāo)牌像素坐標(biāo)獲取模塊905，用于根據(jù)所述全景照片，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)；

標(biāo)牌空間位置信息確定模塊906，根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)和所述激光點(diǎn)云，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息。

其中，標(biāo)牌空間位置信息確定模塊，具體包括：

球面坐標(biāo)計(jì)算單元，用于根據(jù)所述標(biāo)牌的像素坐標(biāo)，計(jì)算所述標(biāo)牌的球面坐標(biāo)；

標(biāo)牌空間位置信息確定單元，根據(jù)從相機(jī)中心到所述球面坐標(biāo)的射線與所述激光點(diǎn)云的交點(diǎn)，確定所述標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息。

本實(shí)施例提供了一種獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)首先獲取高速公路的全景照片和激光點(diǎn)云，解算全景照片的空間姿態(tài)信息，生成路面正射影像，確定路面標(biāo)志標(biāo)線在高速公路上的空間位置信息；根據(jù)全景照片，獲取標(biāo)牌的像素坐標(biāo)，并結(jié)合激光點(diǎn)云，確定標(biāo)牌在高速公路上的空間位置信息，實(shí)現(xiàn)了以相機(jī)拍照及照片處理為主，以低端激光掃描為輔，也能獲取高端的導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

由于實(shí)施例提供的技術(shù)方案是以相機(jī)拍照及照片處理為主，以低端激光掃描為輔，因此本發(fā)明提供的技術(shù)方案的具有低成本、輕量化的優(yōu)點(diǎn)；且后續(xù)照片處理并依賴大量的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，因此本發(fā)明提供的技術(shù)方案也具有數(shù)據(jù)處理簡單、精度可滿足要求的優(yōu)點(diǎn)。

本說明書中各個實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實(shí)施例公開的系統(tǒng)而言，由于其與實(shí)施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。