【摘 要】
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为解决基于三维点云表征模型的智能车节点定位（场景识别）中存在的场景表征不准确、不充分及定位精度低等问题,提出一种基于道路场景三维语义表征的智能车定位方法。该方法首先从道路场景三维点云数据中分割地面、交通标志牌和杆状语义目标,并利用由语义目标构建的编码信息和高精度惯导数据建立道路场景语义表征模型;其次通过基于GPS（Global Positioning System）匹配的粗定位、基于语义编码匹配的
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为解决基于三维点云表征模型的智能车节点定位（场景识别）中存在的场景表征不准确、不充分及定位精度低等问题,提出一种基于道路场景三维语义表征的智能车定位方法。该方法首先从道路场景三维点云数据中分割地面、交通标志牌和杆状语义目标,并利用由语义目标构建的编码信息和高精度惯导数据建立道路场景语义表征模型;其次通过基于GPS（Global Positioning System）匹配的粗定位、基于语义编码匹配的节点定位获取距离待定位智能车最近的模型节点。具体研究工作如下:（1）提出一种基于俯仰角评估的地面分割方法针对某场景单帧三维点云数据,首先对其进行预处理;其次计算点云垂直角和俯仰角并根据所得角度赋予点云索引坐标,完成对点云的有序化组织;最后根据同一水平角下前后激光扫描线束的点云连接线俯仰角来区分地面点和非地面点,完成地面分割。地面作为滤除对象,分割完成后丢弃,这样既可以加速整体语义分割的效率,又确保了后续语义目标分割的准确性。（2）提出一种基于反射强度和形状特性相结合的交通标志牌分割方法由于交通标志牌由高反射率材料制作而成,以致其在点云数据中的反射强度明显大于周围其它目标物体,因此基于反射强度的方法可有效分割交通标志牌。然而基于反射强度的分割方法会遗漏掉背面朝向激光雷达的交通标志牌,本文利用基于形状特性的分割方法对遗漏掉的交通标志牌进行检测与分割。（3）提出一种基于对象分析的杆状语义目标分割方法针对已经滤除地面和交通标志牌的点云集,首先进行欧式距离;其次利用最小外包盒信息和迭代最小割算法对可能含有杆状语义目标的混合点云进行检测与分割;最后利用先验信息对杆状语义目标进行粗分割,再通过横断面分析完成杆状语义目标的精分割。（4）提出一种基于三维语义目标的道路场景表征建模与智能车定位方法本文将智能车定位分为“先表征,再定位”两个步骤:首先离线建立一套道路场景三维语义表征模型,该模型由一系列节点构成,每个节点包含由三维语义目标构建的场景编码信息和惯导数据构建的高精度位置信息;智能车定位时,首先基于GPS匹配完成粗定位以获取定位候选集,其次基于道路场景语义编码匹配计算距离待定位智能车最近的模型节点,完成定位。
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