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摘要
道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先，针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点，再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后，应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后，在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明，利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化，进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。
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