【摘 要】
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车载激光扫描技术作为新型地面测绘信息采集技术,能够自动化地获取高密度、高精度的道路及道路两侧的建筑物、植被等地物的点云数据,极大地提高了三维空间信息的获取效率,近年来在道路工程测量、自动驾驶以及高精度地图制作等领域发展迅速。车载激光点云中丰富的地物信息为车载点云的数据处理和分析带来了困难和挑战,如何高效、准确、完整地从车载激光点云中提取出所需的道路及标线信息是在各领域应用的核心和关键。本文以车载激
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车载激光扫描技术作为新型地面测绘信息采集技术,能够自动化地获取高密度、高精度的道路及道路两侧的建筑物、植被等地物的点云数据,极大地提高了三维空间信息的获取效率,近年来在道路工程测量、自动驾驶以及高精度地图制作等领域发展迅速。车载激光点云中丰富的地物信息为车载点云的数据处理和分析带来了困难和挑战,如何高效、准确、完整地从车载激光点云中提取出所需的道路及标线信息是在各领域应用的核心和关键。本文以车载激光点云道路及道路标线的自动化提取为研究目标,主要研究成果如下:（1）本文针对车载激光点云数据密度大、点云密度不均匀以及由于地形遮挡导致的点云空洞等特点对车载点云进行预处理,采用统计分析和DBSCAN聚类相结合的点云去噪算法去除点云离群点,使用结合法线估计的体素网格下采样算法对车载激光点云进行精简。实验结果表明车载点云预处理有效地去除了原始点云数据中的离群点,在对点云数据进行精简的同时保留了点云的细节特征,提高了后续车载点云道路要素提取的效率和精度。（2）本文针对目前车载激光点云提取道路时大多数利用道路边沿的点云高程差设置高差阈值提取的限制,设计了一种逐步提取到精细优化的车载点云道路提取算法。在道路粗提取中使用改进的约束条件RANSAC算法进行分区自适应阈值提取,在道路精提取中使用与RANSAC阈值结合的形态学滤波和基于点云密度和强度的滤波对道路点云进行二次滤波精细提取,最后对道路边界进行优化以提取出完整道路点云。实验结果表明本文算法道路提取的准确度、完整度和提取质量都超过90%,适用于不同类型和不同道路环境的车载点云道路提取。（3）针对直接在车载点云中通过强度信息提取道路标线难度大、限制多的特点,对基于点云特征图像的道路标线提取方法进行改进,设计了车载点云道路标线分类提取算法。将车载点云投影成特征图像后使用图像处理算法提取道路标线像素,投影反变换后进一步滤波优化得到完整道路标线点云,最后通过模板匹配对道路标线进行分类。实验结果表明本文算法道路标线提取的准确度、完整度以及综合评价都超过90%,算法的自动化程度高并且具有很强的抗噪声能力。
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