本發(fā)明涉及道路建模，尤其涉及一種基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法。

背景技術(shù)：

1、道路作為現(xiàn)代交通系統(tǒng)中至關(guān)重要的一環(huán)，在不同的場景下有著不同的類型，即不同道路的特征屬性各不相同。在車輛行駛的過程中，道路的各個屬性對于車輛行駛的性能都有所影響。在仿真的過程中，為了仿真效果更加符合真實效果，需要考慮道路的各個特征屬性并進行建模。

2、現(xiàn)有方法中通過計算道路基元的代價選取道路片段進行建模，該方法需要用戶明確指定所需的每一道路基元片段的各維度特征參數(shù)，從而在此基礎(chǔ)上根據(jù)所需的特征參量從基元庫中匹配最近似的場景基元。

3、現(xiàn)有這種方法僅適用于小規(guī)模的特定道路場景建模，因為如果需建模的道路場景過長，所需指定的特征參量是巨大的，而且在實際建模過程中讓用戶對大量道路片段的類型、形狀、阻力系數(shù)等屬性特征進行精確指定是難以實現(xiàn)的。此外，該方法所生成的道路場景模型雖然每一個道路點都保留了真實的微觀屬性特征，也滿足了用戶的指定需求，但卻無法考慮多屬性之間的耦合特征和分布特征，從而難以保證大量場景基元重組后依然與真實道路的屬性相似。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述的分析，本發(fā)明實施例旨在提供一種基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，用以解決現(xiàn)有道路場景建模效率低而無法適用于大規(guī)模道路場景建模，且無法貼合真實路面情況的問題。

2、本發(fā)明實施例提供了一種基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，包括以下步驟：

3、按照采樣頻率采集連續(xù)道路場景數(shù)據(jù)，獲取各采樣點屬性；根據(jù)各采樣點屬性選取分割點對道路場景數(shù)據(jù)進行分割，得到多個場景基元；

4、根據(jù)各場景基元的路面類型和平均屬性值對各場景基元進行幾何特征分類，得到多個幾何基元集合；

5、根據(jù)各場景基元的多維屬性特征分別對各幾何基元集合進行多維特征聚類，得到多個細分基元集合；

6、根據(jù)接收到的建模需求信息，從各細分場景基元集合中選擇若干個場景基元，連接被選擇的若干個場景基元，得到道路場景模型。

7、基于上述方法的進一步改進，根據(jù)各場景基元的路面類型和平均屬性值對各場景基元進行幾何特征分類，得到多個幾何基元集合，包括：

8、先根據(jù)路面類型進行劃分，得到各路面類型對應(yīng)的基元集合；

9、再根據(jù)每個場景基元包含的所有采樣點的平均曲率和平均坡度，對各路面類型對應(yīng)的基元集合進行幾何特征劃分，得到各路面類型對應(yīng)的彎道基元集合、坡道基元集合和直道基元集合，分別作為一個幾何基元集合。

10、基于上述方法的進一步改進，各場景基元的多維屬性特征是通過計算每個場景基元包含的所有采樣點的曲率、坡度、滾動阻力系數(shù)、轉(zhuǎn)向阻力系數(shù)和路面不平度的平均值和方差而得到。

11、基于上述方法的進一步改進，根據(jù)各場景基元的多維屬性特征，采用改進的k-means聚類算法分別對各幾何基元集合進行多維特征聚類，將每個幾何基元集合聚類成多個細分基元集合。

12、基于上述方法的進一步改進，改進的k-means聚類算法中通過以下公式計算幾何基元集合中各場景基元與聚類中心的距離：

13、

14、其中，dis(γj,μi)表示當(dāng)前幾何基元集合中第j個場景基元與第i個聚類中心之間的距離；γj(q)和μi(q)表示第j個場景基元和第i個聚類中心的第q維屬性；q表示屬性特征的總維數(shù)；δq表示第q維屬性的距離權(quán)重。

15、基于上述方法的進一步改進，建模需求信息包括：道路總長度和各路面類型的道路長度占比。

16、基于上述方法的進一步改進，從各細分場景基元集合中選擇若干個場景基元，包括：

17、根據(jù)建模需求信息、各路面類型對應(yīng)的場景基元的平均長度和各路面類型中各幾何基元集合的場景基元數(shù)量占比，得到各路面類型中每個幾何基元集合的待選擇數(shù)量；

18、根據(jù)每個幾何基元集合的待選擇數(shù)量，按照其中各細分基元集合的場景基元數(shù)量占比，得到各細分基元集合的待選擇數(shù)量；

19、根據(jù)各細分基元集合的待選擇數(shù)量從中隨機選擇場景基元，得到被選擇的場景基元。

20、基于上述方法的進一步改進，連接被選擇的若干個場景基元，得到道路場景模型，包括：

21、依次計算被選擇的場景基元中前一個場景基元的末端斜率和相鄰的后一個場景基元的始端斜率；根據(jù)兩個斜率，以及末端和始端的方向向量，計算出后一個場景基元的旋轉(zhuǎn)角度；

22、以后一個場景基元的第一個采樣點為中心，根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度對后一個場景基元包含的所有采樣點進行旋轉(zhuǎn)后，再平移后一個場景基元的所有采樣點，使后一個場景基元的第一個采樣點與前一個場景基元的最后一個采樣點重合，完成兩個被選擇的場景基元的連接；

23、被選的若干個場景基元依次連接后，得到道路場景模型。

24、基于上述方法的進一步改進，根據(jù)兩個斜率，以及末端和始端的方向向量，計算出后一個場景基元的旋轉(zhuǎn)角度，包括：

25、計算后一個場景基元的始端斜率的反正切值與前一個場景基元的末端斜率的反正切值的差值，得到第一角度；

26、計算末端和始端的方向向量的點積，如果點積為負數(shù)，則第一角度加上180度，得到旋轉(zhuǎn)角度；否則，第一角度即為旋轉(zhuǎn)角度。

27、基于上述方法的進一步改進，根據(jù)各采樣點屬性選取分割點對道路場景數(shù)據(jù)進行分割，得到多個場景基元，是根據(jù)各采樣點的路面類型、曲率和坡度選取分割點，根據(jù)分割點對道路場景數(shù)據(jù)進行分割得到多個道路片段，從中提取長度大于等于長度閾值的道路片段，作為各場景基元。

28、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明至少可實現(xiàn)如下有益效果之一：

29、1、首先從路面類型、曲率和坡度對各場景基元進行幾何特征分類，進而對每一類別同時考慮多維屬性的耦合特征和分布特征進行多維特征聚類，更好地理解不同場景基元的特點，捕獲真實道路特征，更好地建模出各種復(fù)雜的道路場景。

30、2、簡化建模需求信息，提升了用戶體驗，提高了建模效率，適用于大規(guī)模道路場景的動態(tài)建模；按照各細分類別的分布占比情況確定待選擇數(shù)量，保證所有選取的場景基元在多維屬性的相互耦合特性和分布特性上與真實道路場景一致，提高了道路場景模型的真實性。

31、3、根據(jù)場景基元的始端和末端的幾何特征進行準確的旋轉(zhuǎn)和平移，實現(xiàn)場景基元的光滑過渡，提高連接質(zhì)量，達到更好的動態(tài)建模效果。

32、本發(fā)明中，上述各技術(shù)方案之間還可以相互組合，以實現(xiàn)更多的優(yōu)選組合方案。本發(fā)明的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分優(yōu)點可從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過說明書以及附圖中所特別指出的內(nèi)容中來實現(xiàn)和獲得。

技術(shù)特征：

1.一種基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述根據(jù)各場景基元的路面類型和平均屬性值對各場景基元進行幾何特征分類，得到多個幾何基元集合，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述各場景基元的多維屬性特征是通過計算每個場景基元包含的所有采樣點的曲率、坡度、滾動阻力系數(shù)、轉(zhuǎn)向阻力系數(shù)和路面不平度的平均值和方差而得到。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述根據(jù)各場景基元的多維屬性特征，采用改進的k-means聚類算法分別對各幾何基元集合進行多維特征聚類，將每個幾何基元集合聚類成多個細分基元集合。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述改進的k-means聚類算法中通過以下公式計算幾何基元集合中各場景基元與聚類中心的距離：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述建模需求信息包括：道路總長度和各路面類型的道路長度占比。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述從各細分場景基元集合中選擇若干個場景基元，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述連接被選擇的若干個場景基元，得到道路場景模型，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述根據(jù)兩個斜率，以及所述末端和所述始端的方向向量，計算出后一個場景基元的旋轉(zhuǎn)角度，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，其特征在于，所述根據(jù)各采樣點屬性選取分割點對道路場景數(shù)據(jù)進行分割，得到多個場景基元，是根據(jù)各采樣點的路面類型、曲率和坡度選取分割點，根據(jù)分割點對道路場景數(shù)據(jù)進行分割得到多個道路片段，從中提取長度大于等于長度閾值的道路片段，作為各場景基元。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于真實路面數(shù)據(jù)的道路場景建模方法，屬于道路建模技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有道路場景建模效率低且無法貼合真實路面情況的問題。包括：按照采樣頻率采集連續(xù)道路場景數(shù)據(jù)，獲取各采樣點屬性；根據(jù)各采樣點屬性選取分割點對道路場景數(shù)據(jù)進行分割，得到多個場景基元；根據(jù)各場景基元的路面類型和平均屬性值對各場景基元進行幾何特征分類，得到多個幾何基元集合；根據(jù)各場景基元的多維屬性特征分別對各幾何基元集合進行多維特征聚類，得到多個細分基元集合；根據(jù)接收到的建模需求信息，從各細分場景基元集合中選擇若干個場景基元，連接被選擇的若干個場景基元，得到道路場景模型。實現(xiàn)了高度還原真實路面的道路場景快速建模。

技術(shù)研發(fā)人員：劉海鷗,楊昌皓,張翔,王博洋
受保護的技術(shù)使用者：北京理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10