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题名众包地图道路要素融合判别聚类方法研究
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作者
石作琴
李健
刘昌锋
王建文
金晔
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机构
重庆长安智途科技有限公司智能汽车安全技术全国重点实验室
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2024年第4期196-207,共12页
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基金
智能汽车安全技术全国重点实验室开放课题项目(cstc2021jscx-dxwtBX0023)。
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文摘
针对单靠高精度定位建图成本高、更新慢、不适用于大范围,而只基于即时定位与地图构建(SLAM)建图累积误差高,且传统的聚类方法在数据偏移等输入不好时容易导致聚类错误的问题,该文采用基于众包的方法生产高精度地图,包括车端SLAM和云端地图学习两个模块,致力于构建多源异构成图的关键能力。在传统DBSCAN聚类算法的基础上,优化核心种子聚类方式,分析不同类型的道路要素的数据特性,灵活地使用不同的判别要素代替传统的距离判定,并在长安汽车实际采集的众包数据集上进行了实验。与传统的方法相比,该文方法更加适用于较全面的道路要素聚类,不受道路类型的限制,也更加符合实际的工程需求。
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关键词
众包数据
GNSS轨迹
DBSCAN聚类
高精地图
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Keywords
crowd-sourced data
GNSS trajectory
DBSCAN clustering
high precision map
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
U463.6
[机械工程—车辆工程]
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