[发明专利]一种基于点云数据的城市道路交叉口可视化评价方法

说明书

本发明公开了一种基于点云数据的城市道路交叉口可视化评价方法，通过采集道路交叉口的点云数据，对点云数据进行路面识别分割处理，将路面部分于其他离散的平面点区分开，以得到完整的路面点云数据，建立平面格网点阵，以识别到的路面点作为基准插值参照，利用邻近点插值算法获取到平面格网点的高度信息，构建数字高程模型，以驾驶员视线起点为原点构建坐标系，将三维坐标系转换成二维坐标系，再将二维直角坐标系转换为极坐标系，确定阻挡驾驶员视线的障碍物位置，本发明利用圆柱形透视投影模型，实现将三维问题转换为二维问题，构建可视域模型，分析确定影响驾驶员可视性的障碍物位置并对交叉口的可视化进行分析。

技术领域

本发明涉及道路三维视距检测技术领域，具体而言涉及一种基于点云数据的城市道路交叉口可视化评价方法。

背景技术

城市道路交叉口是交通安全事故的多发路段，在道路设计阶段，交叉口的视距三角形作为重要的可视性评价指标被用以保证良好的交叉口可视性。但是与设计阶段的道路相比，现实中的三维的、实时的道路交叉口环境更加复杂，很多设计阶段没有考虑或者考虑不足的潜在的视线障碍物的种类繁多例如植被生长、新建设施、杂物堆积等。当前获取道路基础设施数据的手段如测绘级激光雷达、无人机、通讯卫星等具有数据精度高、数据量大的优点，对于宏观尺度的交通道路数据获取具有明显的优势。但对于交叉口等微观尺度的交通基础设施具有一定的局限性，主要存在影响交通出行、设备损耗成本高等弊端。小型激光雷达成本低、操作简单，但由于视角过小38.4°在工程实际中的应用同样受到了限制。三维视距计算是进行城市道路交叉口可视化评价的基础，国内的道路三维视距计算方法从根本上而言都不同程度地对道路三维环境做了简化处理，在交通流组成复杂、路侧障碍物较多的道路交叉口应用受到较大局限性。国外的道路三维视距很多方法由于建模的局限性，只能称作2.5D，无法处理处于相同位置但具有不同高度的物体。少数的基于3D模型的计算方法也存在算法冗杂、计算时间长的局限性，存在进一步提升的空间。现有的点云数据获取方式和交叉口可视化评价程序在经济性和高效性还存在较大缺陷，对于实际驾驶员情况和道路环境情况的评价考虑还不够全面。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种考虑驾驶员视线高度、范围、视角位置等不同参数的，基于点云数据的城市道路交叉口可视化评价方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提出了一种基于点云数据的城市道路交叉口可视化评价方法，所述道路交叉口三维视距计算方法包括以下步骤：

S1，采集道路交叉口的点云数据；

S2，对点云数据进行路面识别分割处理，将路面部分与其他离散的平面点区分开，以得到完整的路面点云数据；

S3，建立平面格网点阵，以识别到的路面点作为基准插值参照，利用邻近点插值算法获取到平面格网点的高度信息，构建数字高程模型；

S4，将视域概念量化为由驾驶员视线原点发射出的无数条射线组成的扇形，扇形的角度与驾驶员的视角范围相关；通过圆柱形透视投影模型，将空间三维坐标点转化为二维坐标点，将三维问题转换为二维问题；

以驾驶员视线起点为原点构建坐标系，将三维坐标系转换成二维坐标系，再将二维直角坐标系转换为极坐标系，确定阻挡驾驶员视线的障碍物位置；

S5，分析可能影响城市道路交叉口可视域的变量因素。

进一步地，步骤S1中，所述采集道路交叉口的点云数据的过程包括以下步骤：

S11，将小型激光雷达固定在旋转云台上，放置于城市道路交叉口的中心，保持激光雷达搭载支架固定不动；通过旋转云台多次采集数据获取交叉口全貌点云数据的子文件，邻近的2个点云文件重合度为1/3；

S12，将获得的点云文件通过对应特征点进行数据拼接，获得完整的城市道路交叉口点云数据。