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期刊信息/Journal information
武汉大学学报（信息科学版）
武汉大学学报（信息科学版）

刘经南

月刊

1671-8860

journalw@whu.edu.cn

027-68778465

430072

武汉市珞喻路129号武汉大学测绘校区

武汉大学学报（信息科学版）/Journal Geomatics and Information Science of Wuhan UniversityCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为测绘专业学术期刊，主要刊登测绘、遥感、图形图像处理等专业及相关学术论文。发表论文强调先进性、创造性。该刊发表的论文部分收录于EI、SCI、AJ等。
正式出版
收录年代

    任务驱动视角下机器地图现状与发展

    徐连瑞游雄
    609-623页
    查看更多>>摘要：随着国家对机器人发展战略的不断推进,保障机器人认知和学习的机器地图近年来成为地图科学研究的新方向.针对目前机器地图理论研究相对匮乏的问题,基于测制用一体运行机制,阐述总结任务驱动下的机器地图关键技术和研究现状.数据获取与处理是地图模型构建和任务应用的基础支撑,围绕机器人平台、特征提取、语义分割、多传感器融合等技术现状进行归纳总结;地图模型构建承上启下,分析参考常用的地图模型架构及其特点,描述不同任务情境中如何搭建使用弹性、稳健、可靠的建图系统;任务应用是机器地图功能性的集中体现,介绍总结路径规划、目标检测、知识表达与推理等典型应用研究现状.论述展望了机器地图存在的问题及未来发展方向.

    任务驱动机器地图测制用一体运行机制认知学习

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    人类世地图:绘制人类世的地图

    任桂磊高俊
    624-630页
    查看更多>>摘要：近年来,人类世成为学术热点,人类世地图随之出现.人类世地图作为一种宏观的"人-环境"关系地图,主题新颖,内容丰富,类型多样,值得关注和研究.首先,介绍人类世的概念,并据此辨析人类世地图的内涵与特征;然后,以列表和举例的形式,对部分典型人类世地图的表绘内容、表示方法和表现手段进行介绍与探讨,分析其优劣;最后,阐述地图对于人类世研究的重要作用,以及目前人类世地图的局限,提出从技术运用、艺术设计等方面提高其信息承载力、地图表现力和多元共情力.

    人类世人类圈人类世地图

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    融合车载影像与点云的道路边界提取与矢量化

    李庞胤米晓新丁鹏辉孙为晨...
    631-639页
    查看更多>>摘要：车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战.提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法.首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化.该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化.将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明:该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43％、89.27％、93.38％.

    道路边界提取移动激光扫描(MLS)多模态数据融合

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    智能驾驶场景中高精地图动静态数据关联方法

    王舒曼应申蒋跃文张闯...
    640-650页
    查看更多>>摘要：在智能驾驶场景中,对高精地图的实时动态信息和静态数据的协同调用可以支持智能驾驶系统准确地重构道路行驶场景,并针对复杂的道路环境和突发事件做出安全高效的决策.因此,动态数据与静态数据之间的关联和实时重构是实现智能驾驶车辆路径规划及决策的关键技术.针对目前高精地图模型中动静态数据关联原则共识不够造成耦合实时性弱的问题,提出并论述了动静态数据的关联原则,依此原则,且基于关系数据理论和高精地图的属性属地区块更新机制,进一步提出了高精地图动静态数据的关联和重构的强、弱两种关联方法.通过自动驾驶宏观、中观、微观3种场景决策支持应用分析了动静态数据关联方法对智能驾驶的影响,说明高精地图动静态数据关联关系的建立能够支持智能驾驶系统的规划决策和控制,为车辆实现安全、高效、舒适的智能驾驶奠定了基础.

    高精地图动静态数据关联数据存储模型智能驾驶决策支持

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    高精地图的知识图谱表达

    齐如煜尹章才顾江岩陈毅然...
    651-661页
    查看更多>>摘要：高精地图是自动驾驶的"传感器",为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制.然而,高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟,包括数据量大导致查询困难、数据关联弱导致语义理解和智能决策困难.知识图谱是将知识以图的结构表达出来,以描述实体及其关系,涉及实体抽取和关系抽取.为此,在高精地图数据基础上,引入知识图谱,提出高精地图知识图谱的构建方法,以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁,支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化.构建的知识图谱实例,一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达,建立了类似于索引的结构;另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系.实验结果表明,知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础.所提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化,推进高精地图由数据到信息到知识的跨越,为自动驾驶的落地贡献先验知识.

    高精地图知识图谱语义化自动驾驶

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    自动驾驶高精地图信息交互方法

    张焱杰黄炜刘信陶张丰源...
    662-671,680页
    查看更多>>摘要：高精地图在自动驾驶应用落地的进程中发挥着重要作用,目前大多数研究着眼于高精地图中道路几何结构的高精度表征和道路静态信息的更新.然而,对路网交通中存在的大量且具有时效性的动态信息的相关研究尚有欠缺.从动态信息的内容、数据结构、信息交互3个方面展开,研究高精地图动态信息.对国内外在高精地图数据组织结构和数据标准方面的工作进行整理和分析,提出了一套完整的高精地图动态信息所需涵盖的内容.将自动驾驶车辆车端和高精地图信息系统云端作为信息交互的两大主体,提出在车端、云端不同的组合模式下信息交互的方法,实现高精地图动态信息内容交互.提出的信息交互方法在局部的自动驾驶车辆与高精地图信息系统之间的交互过程中,逐步聚合到最终能够打通全域的高精地图信息数据流,实现高精地图动态信息数据的汇聚和整合,更好地服务和助力自动驾驶汽车在复杂道路环境下的导航决策能力.

    高精地图自动驾驶动态信息信息交互

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    结合正态分布变换与线面ICP的弹性激光SLAM算法

    王彬章浙涛何秀凤
    672-680页
    查看更多>>摘要：激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的位姿估计依赖于高精度和高可靠性的扫描匹配算法.针对实时LiDAR里程计与建图(LiDAR odometry and mapping in real-time,LOAM)框架中的点到线和点到面的迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)在非结构化场景中退化的问题,提出了用于识别非结构化场景的环境特征值(environmental feature values,EFV),并根据EFV弹性地选择用正态分布变换(normal distributions transform,NDT)进行粗配准,实现了 一种基于扫描匹配的弹性实时激光SLAM算法NDT-LOAM.实验结果表明,EFV可以有效区分非结构化场景,并给出了 EFV阈值的调试方法.定位与建图实验分析表明,所提算法相比LOAM等经典的纯激光SLAM算法,在精度以及可靠性上均有较大提升,室外定位精度可从米级提升至分米级,在面对手持数据时也不会建图失败,能够得到全局一致性地图.因此此算法具有很好的环境适应性,丰富和发展了面向复杂环境的SLAM方法.

    LiDARSLAM扫描匹配NDT线面ICP弹性系统

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    人物介绍

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