长安大学学报(自然科学版)2023，Vol.43Issue(3) ：105-115.DOI:10.19721/j.cnki.1671-8879.2023.03.011

基于FCPA的智能精细化高精度地图生成与车道级路网构建

Construction of lane level road network based on FCPA and generation method of intelligent and refined high-precision map

容毅 薛子涛 周国光
长安大学学报(自然科学版)2023，Vol.43Issue(3) ：105-115.DOI:10.19721/j.cnki.1671-8879.2023.03.011
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基于FCPA的智能精细化高精度地图生成与车道级路网构建

Construction of lane level road network based on FCPA and generation method of intelligent and refined high-precision map

容毅 1薛子涛 2周国光3
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作者信息

  • 1. 长安大学经济与管理学院,陕西西安710064;陕西交通职业技术学院经济管理学院,陕西西安710014
  • 2. 荣耀终端有限公司,广东深圳518049
  • 3. 长安大学经济与管理学院,陕西西安710064
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摘要

为了满足自动驾驶车辆的导航指引及道路信息动态反映需求,引入智能精细化高精度地图模型,解决智能交通领域中高精度地图的构建问题,进而为自动驾驶车辆提供精准、实时的导航指引.重点研究车道级路网的构建与智能精细化高精度地图生成方法之间的关系,并提出一种基于过滤侯选点算法(FCPA)的高精度地图生成方法,该方法包括车道图形计算、交叉口图形建立和其他车道轨迹计算等步骤,并通过试验验证所提方法的有效性.研究结果表明:与传统的地图生成算法相比,所提出的FCPA在精度和效率方面均表现出更优越的性能;该算法能够更准确地捕捉车道级路网的细节和特征,并在生成地图的过程中减少不必要的计算和冗余信息,降低了时间消耗,从而提高了地图生成的效率;该算法能够在保持生成地图精度要求的前提下,处理大规模地图数据,实现了精度和效率的平衡;所提出的FCPA具备动态更新地图的能力,可随交通环境的变化,进行地图信息数据的实时更新,以确保地图的准确性和实用性;该算法可为智能交通系统提供准确的道路信息和导航指引,提高系统的安全性和便捷性.

关键词

交通工程/高精度地图/智能精细化高精度地图模型/车道级路网模型/过滤候选点算法/自动驾驶

Key words

traffic engineering/high-precision map/intelligent and refined high-precision map model/lane level road network model/filtering candidate point algorithm(FCPA)/automatic driving

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基金项目

陕西省社科联项目(2022ND0419)

陕西省职业技术教育学会项目(2023SZX387)

出版年

2023
长安大学学报(自然科学版)
长安大学

长安大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.011
ISSN：1671-8879
参考文献量9
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