融合位置信息的智能驾驶高精地图三维重建

论文摘要

针对因高精地图三维重建需计算大量点云数据而带来的重建效率低的问题,提出了一种融合车辆位置信息和道路结构特性的高精地图三维重建算法。该算法将车辆位置信息融入道路主干点云提取模型,将道路点云划分为道路主干与非道路主干区域,并提取道路主干点云中的道路元素点云用于高精地图三维重建时的ICP配准,减少了点云计算数量。实验结果表明,该算法可缩短高精地图三维重建时间,提高地图重建效率。

论文目录

• 1 应用模型与算法设计
• 2 智能驾驶高精地图三维重建方法
•   2.1 融合位置信息的道路主干点云提取方法
•   2.2 道路元素点云的配准方法
• 3 实验与分析
•   3.1 融合位置信息的道路主干点云的提取实验
•   3.2 道路元素提取及重建实验
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王对武,邓洪高,李晓欢,唐欣

关键词: 三维重建,配准,位置信息融合,道路结构

来源: 桂林电子科技大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学信息科技学院

基金: 国家自然科学基金(61762030,61661016),广西自然科学基金(2018GXNSFDA281013),广西创新驱动发展专项(桂科AA17204009,桂科AA18242021),广西重点研发计划(2018AB15011),广西高校中青年教师基础能力提升计划(2018KY0830)

分类号: U463.6

DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2019.03.003

页码: 182-186

总页数: 5

文件大小: 374K

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