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基于车载激光点云的道路边线自动分类与提取
基于车载激光点云的道路边线自动分类与提取
摘要：道路边线的自动分类与提取在自动驾驶、交通规划等领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于车载激光点云的道路边线自动分类与提取方法，通过对车载激光点云数据进行预处理、特征提取和分类识别，实现了对道路边线的自动分类和提取。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，并在实际场景中取得了良好的效果。
关键词：车载激光点云，道路边线，自动分类，提取
1.引言
随着智能交通系统的发展以及自动驾驶技术的不断改进，道路边线的自动分类与提取成为了研究的热点。传统的道路边线分类和提取方法主要依赖于图像处理技术，但由于光照、天气等因素的影响，图像处理方法在复杂环境中的准确性和鲁棒性较低。而车载激光点云具有三维信息、高密度等特点，可以更精确地描述道路边线的形状和位置，因此成为了一种较为理想的道路边线分类和提取的数据来源。
2.方法
本文提出的方法主要分为三个步骤：预处理、特征提取和分类识别。
2.1预处理
预处理包括点云滤波、地面分割和点云投影三个步骤。
首先，对车载激光点云进行滤波，去除噪声点和离群点，提高后续处理的效果。
接着，利用地面分割算法将地面点从其他点云数据中分离出来。地面点具有较高的密度和连续性，可以通过平面拟合等方法进行提取，并用于后续的道路边线提取。
最后，将地面点云数据进行投影，得到车辆正前方的道路点云数据，减少无关信息的干扰，提高后续处理的效果。
2.2特征提取
在特征提取阶段，本文采用了点云表面法线、曲率和法线变化率等特征来描述道路边线。
首先，利用最近邻搜索算法计算点云数据的法线信息，以反映点云数据的表面变化情况。
接着，基于法线信息计算点云数据的曲率。曲率可以描述点云数据的弯曲程度，对于道路边线而言，曲率较高的点通常表示道路边缘。
最后，利用法线变化率来判断点云数据的边界。根据法线变化率的大小可以判断点的边界性质，从而提取出道路边线的点云数据。
2.3分类识别
在分类识别阶段，本文采用了支持向量机（SVM）作为分类器，通过对特征向量进行训练和分类，实现对道路边线的自动分类和提取。
首先，将特征向量和手动标注的分类结果进行训练，得到道路边线的分类器。
接着，利用分类器对测试数据进行分类，将属于道路边线的点云数据提取出来。
最后，对提取出的点云数据进行后处理，消除错误分类和孤立点，得到最终的道路边线。
3.实验结果
本文通过对实际场景采集的车载激光点云数据进行实验验证，评估了所提方法的准确性和鲁棒性。
实验结果表明，所提方法在道路边线的自动分类和提取方面取得了较好的效果。与传统的图像处理方法相比，基于车载激光点云的方法在复杂环境下具有更高的准确性和鲁棒性。
4.结论
本文提出了一种基于车载激光点云的道路边线自动分类与提取方法。通过预处理、特征提取和分类识别等步骤，实现了对道路边线的自动分类和提取。实验结果表明，所提方法具有较高的准确性和鲁棒性，并在实际场景中取得了良好的效果。
未来的研究方向包括进一步改进算法的准确性和鲁棒性，提高算法的实时性和效率，以及与其他传感器数据的融合等方面的研究。
参考文献：
[1]ZhangL,JiangR,ZouD,etal.Automaticroadextractionfromlidardatabasedoncurvatureanalysisandpointcloudsegmentation[J].ISPRS-InternationalArchivesofthePhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences,2016,XLI-B3:1317-1322.
[2]WangN,XieX,LiY,etal.Roadboundaryextractionbasedonlaserpointcloudandgeometricfeature[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2015,44(3):338-347.
[3]ChengL,LiD,ZhaoF,etal.AHSOMbasedroadboundaryextractionfromLIDARdata[C]//2016InternationalSymposiumonLidarRemoteSensingforEnvironmentalMonitoring.2016:1-4.