基于车载摄像头的高精地图创建与更新(一)

我们主要是使用单目相机+GPS完成高精地图的更新。项目可分为检测分割、坐标变换、匹配更新、可视化四大模块。以下是数据集以及基本思路的介绍

提供了某路段在不同时间采集到的视频+GPS数据,与基于该数据的部分算法中间结果。算法中间结果包括:
(1)图像检测结果(包括地⾯标识、⻋道线、交通信号灯)
(2)⾼精地图元素的三维坐标
其中视频总共157段,对应9万多张图片,每一段视频对应一个GPS的pb文件,每一张图片对应一个GPS坐标点.

1、GPS与算法中间结果

底图以及GPS数据使用protobuffer存储,proto文件夹存储消息类型定义
(1)GPS已做帧同步,消息类型GPSInfo,geometry采用GCJ02坐标系,使用geos::geom::Point+wktWriter存储

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message GPSPoint
{
//编号
int32 id = 1;
//时间
int64 gpstime = 2;
//航向
double heading = 3;
//速度
double speed = 4;
//精度(invalid)
double accuracy = 5;
//卫星个数(invalid)
int32 sum = 6;
//坐标 WKT
string geometry = 7;
}
message GPSInfo
{
//场景ID
string scene_id = 1;
//设备名称
string device_id = 2;
//GPS点集合
repeated GPSPoint pts = 3;
string version = 4;
}

(2)图像检测结果
a)车道线检测结果:消息类型DividerPerCapture,geometry使用geos::geom::LineString+wktWriter存储;
b)交通信号灯检测结果:消息类型TrafficLightPerCapture,geometry使用geos::geom::Polygon+wktWriter存储;
(3)高精地图元素的三维坐标
消息类型HDMap,地面标识/车道线/交通信号灯geometry采用GCJ02坐标系,对应使用geos::geom::Polygon/LineString/Point+wktWriter存储

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import "Divider.proto";
import "TrafficLight.proto";
import "LaneMarking.proto";
message HDMap
{
//场景id,视频文件名
string scene_id = 1;
//车道线
repeated Divider dividers = 2;
//交通灯
repeated TrafficLight tafficlights = 3;
//地面标识
repeated LaneMarking lanemarkings = 4;
string version = 5;
}

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2、相机标定参数与安装角度偏差

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#camera calibration 
image_width: 1920
image_height: 1080

distortion_parameters:
k1: -0.4039346734945025
k2: 0.1488016793983929
p1: 0.001059521151138014
p2: 0.0005015718248852138

projection_parameters:
fx: 1261.501206545319
fy: 1147.048474835442
cx: 976.2383478986866
cy: 530.589333254679

# 相机与机体系安装角度偏差
cam_yaw:-0.08726646 #-5 * PI / 180(向左为正)
cam_pitch:0.06981317 #4 * PI / 180(向上为正)
cam_roll:0.00
# 相机安装高度:1.32米
# 相机系左前下,机体系右前上(Oxy水平)

3、基本思路

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高精地图里面的车道线投影到2D像素坐标系上进行匹配
1566397060437
坐标系转换,这里底图不是UTM,而是JCJ02火星坐标系,并且要提高精度还需要84坐标系转换到ECEF地心坐标系
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地图元素的匹配与整合,地面的车道线和空中信号灯的匹配融合策略不一样
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并且车道线的融合需要考虑多次重建结果
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位置修正
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本文标题:基于车载摄像头的高精地图创建与更新(一)

文章作者:胡想成

发布时间:2019年08月21日 - 15:08

最后更新:2020年03月14日 - 11:03

原始链接:xchu.net/2019/08/21/Deecamp项目概述/

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