[发明专利]一种面向智能汽车的交通场景语义建模装置、建模方法以及定位方法

权利要求书

1.一种面向智能汽车的交通场景语义建模装置，其特征在于，包括多源异构数据采集系统、多源异构传感器标定与融合系统、特征处理系统；所述多源异构数据采集系统，包括三个激光测距仪、一个北斗系统、一个差分北斗基站和一个惯性导航系统，主要负责对交通场景语义的数据采集；所述多源异构传感器标定与融合系统，主要作用为融合交通场景模型中的多语义特征；所述特征处理系统，主要作用为将所采集的数据进行语义特征提取。

2.根据权利要求1所述的一种面向智能汽车的交通场景语义建模装置，其特征在于，所述激光测距仪安装在智能汽车外部的任意位置，北斗系统安装于车顶的任意位置，差分北斗基站安装于被测道路场景附近无被遮挡的高处，惯性导航系统安装于智能汽车内的任意位置；所述多源异构传感器标定与融合系统，主要包括平整的带有反射功能的平面标定板；特征处理系统主要为车载工控机，安装于智能汽车中的任意位置。

3.一种面向智能汽车的交通场景语义建模方法，其特征在于，包括多个尺度不同层级建模，包括以下：

S1数据采集：S1.1多传感器标定；S1.2多源数据采集与融合；

S2多尺度交通场景语义建模：S2.1构建道路位置层；S2.2构建交通语义层；S2.3构建场景特征层。

4.根据权利要求3所述的一种面向智能汽车的交通场景语义建模方法，其特征在于，所述步骤S1.1中多传感器标定的方法为：

S1.1.1.将平整的带有反射功能的标定板在三个激光雷达前放置，三个激光雷达同时射向标定板并获取数据，获取次数为三次；

S1.1.2.对标定板的数据进行平面拟合，计算标定板的平面方程，三个激光雷达的平面方程分别为下式所示：

式中，n为第n次获取的平面，n＝1,2,3，a_m,b_m,c_m,d_m(m＝1,2,3)分别为4个平面方程的系数；

S1.1.3.以标定板为基准平面，计算三个激光雷达的位置关系，通过R_j和t_j表示，如下式所示：

式中，j为第j个激光雷达,通过上式完成标定。

5.根据权利要求3所述的一种面向智能汽车的交通场景语义建模方法，其特征在于，所述S1.2中多源数据采集与融合的方法如下：

S1.2.1在智能汽车行驶过程中，三个激光雷达分别对周边交通场景采集激光点云，北斗接收机在激光雷达接收点云的同时同步接收经纬度信息，并通过惯导系统与北斗差分基站获得高精度位置信息；

S1.2.2对采集信息通过步骤S1.1标定的结果，将三个不同激光雷达所采集的点云映射至统一坐标系下，完成不同传感器间的融合；

式中[X_j Y_j Z_j]^T是第j(j＝1,2,3)个激光雷达的坐标，[x_i y_i z_i]^T是统一坐标系下的坐标，R_j，t_j是激光雷达统一坐标系的位置关系，尺寸分别为3×3与3×1。