[发明专利]一种交通信号灯在先验地图中的标注方法

说明书

本发明公开了一种交通信号灯在先验地图中的标注方法，首先，利用自动驾驶车辆硬件平台完成多传感器在线采集；然后，对多传感器采集的位置、姿态、图像、点云、数据进行匹配和对齐；最后，通过数据融合获取交通信号灯在先验地图中的位置和尺寸信息。本发明可以更加具体和精确地标注和描述交通信号灯信息，为自动驾驶图像在线识别算法提供辅助。

技术领域

本发明属于信息感知与识别技术领域。

背景技术

随着DARPA重启无人车技术研究，并先后于2004年、2005年和2007年举办了三届智能车挑战赛，谷歌大力投入自动驾驶技术研究，近年来全球范围内掀起了自动驾驶技术研究的热潮。参与者既有谷歌、苹果、Uber、BAT等顶尖互联网企业，也有特斯拉、奔驰、宝马、通用、凯迪拉克等传统车企，同时，英特尔、英伟达、博世、Mobileye等零部件供应商也参与其中，另外自动驾驶领域创业公司也如雨后春笋般应运而生。

自动驾驶技术经过十多年发展，逐渐从实验室研究、到封闭环境技术竞赛、再到固定场景示范应用，虽然取得了长足的进展，但距离实际应用仍有较大距离。大型车企普遍采用的由低级辅助驾驶到高级辅助驾驶，再到限定场景自动驾驶，最后到达全自动驾驶的技术路径，然而却并不十分顺利。例如，特斯拉公司车辆配备的高级辅助驾驶系统，至今仍事故频出。谷歌、BAT互联网公司及创业公司则采用的由低速、封闭场景逐渐向外延伸的技术路线，发展也并不理想，目前仍然只能在封闭场景低速驾驶状态下执行简单确定性任务，并且可靠性较低。

交通信号灯是城市道路的重要组成部分，然而，基于视觉的交通信号灯识别却一直以来都是个技术难题。尤其是夜晚、极端天气环境下，交叉路口、多信号灯等复杂路况场景应用，这一问题将变得更加困难。先验地图辅助提高交通信号灯识别准确率的有效方法，但是，目前的高精度地图更加注重位置、坡度、朝向等路面信息，对交通信号灯的描述不够具体，难以满足实用要求。

发明内容

发明目的：为了解决上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种交通信号灯在先验地图中的标注方法。

技术方案：本发明提供了一种交通信号灯在先验地图中的标注方法，具体包括如下步骤：

步骤1，在自动驾驶车辆上安装IMU，激光雷达，相机和BDS/GPS接收机；

步骤2，对IMU、激光雷达和相机进行联合标定，从而实现激光雷达和相机坐标系的统一；

步骤3：对BDS/GPS接收机、激光雷达和相机进行联合标定；

步骤4：将自动驾驶车辆设置在距离交通信号灯x米范围内，控制自动驾驶车辆朝交通信号灯行驶，直至交通信号灯消失在激光雷达的视野中；

步骤5：基于激光雷达第t次采集的激光雷达点云数据的时间标签，将与该时间标签最近的相机采集的图像，与该时间标签最近的IMU采集的数据以及与该时间标签最近的BDS/GPS接收机采集的数据作为一组数据组；t＝1，2，…T；T为激光雷达采样的总次数；

步骤6：将激光雷达第t次采集到的激光雷达点云数据投影至第t组数据组的图像中，通过手工粗分割从图像中提取交通信号灯区域，并将交通信号灯区域中的雷达点云数据恢复至三维；从而得到与交通信号灯区域对应的雷达点云数据；

步骤7：将步骤6中的与交通信号灯区域对应的雷达点云数据存入第t组数据组中，得到第t个交通信号灯数据包；

步骤8：再次将第t个交通信号灯数据包中的激光雷达点云数据投影至该交通信号灯数据包中的图像中，利用矩形框提取图像中的交通信号灯区域，将位于矩形框四个顶点上的激光雷达点云作为目标点云，并计算目标点云的经度、纬度和高度；将目标点云的经度、纬度和高度作为矩形框四个顶点的经度、纬度和高度；从而得到该矩形框的尺寸以及该矩形框中心点的经度、纬度和高度；