【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機，尤其涉及一種地圖構建的方法和裝置。
技術介紹
1、高精地圖是高度自動化駕駛的必備元素，為了自動駕駛區域的推廣，需要不斷擴大高精地圖的范圍。如在末端物流無人配送場景下，在擴展末端物流無人配送站點的范圍和數量過程中，需要快速構建無人配送站點的高精地圖。現有高精地圖的生產通常是基于專用數據采集車進行末端物流無人配送車自動駕駛范圍的數據采集，然后基于slam（simultaneous?localization?and?mapping，即時定位與地圖構建）技術進行激光雷達點云數據的拼接，對拼接后的點云數據進行處理，然后進行生產形成高精地圖。同時也有基于無人配送車進行數據采集，使用gps（global?positioning?system，全球定位系統）、慣導、輪速計和激光雷達，依靠slam技術進行點云拼接，然后進行生產得到高精地圖。
2、在實現本專利技術過程中，專利技術人發現，基于無人配送車等普通車輛的數據采集模式，數據采集速度慢，采集質量差，拼接效果差，限制了地圖精度；雖然專用數據采集車的數據采集和拼接效果要比無人配送車好，但專用數據采集車價值較高，數量有限，運輸效費比高，使得無人配送站點的擴展速度受到限制。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術實施例提供一種地圖構建的方法和裝置，能夠使用多輛無人配送車等普通車輛同時進行數據采集，無需采用專用數據采集車來進行數據采集，從而可以節省數據采集成本，提高無人配送站點的擴展速度；基于各個點的絕對位置對多輛車的軌跡
2、為實現上述目的，根據本專利技術實施例的一個方面，提供了一種地圖構建的方法，包括：
3、分別對多個車輛采集的數據進行處理，生成每個車輛對應的軌跡數據，所述數據包括點云數據；
4、基于定位系統確定點云數據中各個點云點的絕對位置，并基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準，生成初始地圖軌跡；
5、基于所述各個點云點的絕對位置和各個點云點的信號強度生成定位軌跡，對所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡進行軌跡對齊以構建地圖。
6、可選地，在基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準之前，還包括：使用雷達語義分割模型得到所述點云數據中各個點云點的語義標簽；根據所述各個點云點的語義標簽構建實體模型；根據所述實體模型構建優化方程，并基于所述優化方程對所述每個車輛對應的軌跡數據進行優化。
7、可選地，所述實體模型包括物體模型和平面模型；在根據所述實體模型構建優化方程之前，還包括：基于平面模型合并策略，將平面模型的法線方向上距離小于第一閾值，且法線夾角小于第二閾值的兩個平面模型，合并為一個平面模型。
8、可選地，基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準，包括：對任意兩個車輛對應的兩條軌跡數據，根據所述絕對位置判斷所述兩條軌跡數據是否需要進行多軌跡配準；在判定需要進行多軌跡配準的情況下，在所述兩條軌跡數據上選取指定個數的關鍵幀，并獲取所述指定個數的關鍵幀的絕對位置；基于所述指定個數的關鍵幀的絕對位置，使用點云配準方法對所述兩條軌跡數據進行多軌跡配準。
9、可選地，基于所述指定個數的關鍵幀的絕對位置，使用點云配準方法對所述兩條軌跡數據進行多軌跡配準，包括：基于所述指定個數的關鍵幀的絕對位置，通過點云配準對所述兩條軌跡數據進行多次多軌跡配準；根據多次多軌跡配準的配準結果進行準確性評估，并根據評估結果進行配準結果優化。
10、可選地，根據多次多軌跡配準的配準結果進行準確性評估，包括：對所述多軌跡配準的配準結果中的每次多軌跡配準的配準結果，根據所述多軌跡配準的配準結果得到所述兩條軌跡數據的相對位姿變換矩陣；基于所述兩條軌跡數據之間的初始相對位姿變換矩陣，計算所述初始相對位姿變換矩陣和所述相對位姿變換矩陣之間的誤差值，得到所述多軌跡配準的配準結果對應的誤差值；根據所述多次多軌跡配準的配準結果對應的誤差值判斷所述兩條軌跡數據的配準結果的準確性。
11、可選地，根據所述多次多軌跡配準的配準結果對應的誤差值判斷所述兩條軌跡數據的配準結果的準確性，包括：獲取由所述多次多軌跡配準的配準結果對應的誤差值構成的樣本集；通過統計所述樣本集對應的平移和旋轉共六個自由度的協方差狀態，得到誤差值的變化情況；根據所述誤差值的變化情況判斷所述兩條軌跡數據的配準結果的準確性。
12、可選地，對所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡進行軌跡對齊以構建地圖，包括：對所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡進行軌跡最小二乘估計，得到所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡的偏移值；使用所述偏移值對齊所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡，得到所述初始地圖軌跡最終的絕對位置以構建地圖。
13、根據本專利技術實施例的另一方面，提供了一種地圖構建的裝置，包括：
14、軌跡生成模塊，用于分別對多個車輛采集的數據進行處理，生成每個車輛對應的軌跡數據，所述數據包括點云數據；
15、軌跡配準模塊，用于基于定位系統確定點云數據中各個點云點的絕對位置，并基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準，生成初始地圖軌跡；
16、軌跡對齊模塊，用于基于所述各個點云點的絕對位置和各個點云點的信號強度生成定位軌跡，對所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡進行軌跡對齊以構建地圖。
17、根據本專利技術實施例的又一方面，提供了一種電子設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現本專利技術實施例所提供的地圖構建的方法。
18、根據本專利技術實施例的再一方面，提供了一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，所述程序被處理器執行時實現本專利技術實施例所提供的地圖構建的方法。
19、根據本專利技術實施例的又一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現本專利技術實施例所提供的地圖構建的方法。
20、上述專利技術中的一個實施例具有如下優點或有益效果：通過分別對多個車輛采集的數據進行處理，生成每個車輛對應的軌跡數據，數據包括點云數據；基于定位系統確定點云數據中各個點云點的絕對位置，并基于絕對位置對每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準，生成初始地圖軌跡；基于各個點云點的絕對位置和各個點云點的信號強度生成定位軌跡，對定位軌跡和初始地圖軌跡進行軌跡對齊以構建地圖的技術方案，可以基于多輛無人配送車等普通車輛同時進行數據采集，數據采集完成后進行同步的數據處理以生成每個車輛的軌跡數據，然后基于多個車輛的軌跡數據進行多軌跡配準以完成多車數據拼接，最后結合定位系統確定的各個點云點的絕對位置進行軌跡對齊以構建地圖。本專利技術使用多輛無人配送車等普通車輛同時進行數據采集，無需采用專用數據采集車來進行數據采集，從而可以節省數據采集成本，提高無人配送站點的擴展速度；基于各個點的絕對位置對多本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種地圖構建的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準之前，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述實體模型包括物體模型和平面模型；在根據所述實體模型構建優化方程之前，還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述指定個數的關鍵幀的絕對位置，使用點云配準方法對所述兩條軌跡數據進行多軌跡配準，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據多次多軌跡配準的配準結果進行準確性評估，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述多次多軌跡配準的配準結果對應的誤差值判斷所述兩條軌跡數據的配準結果的準確性，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述定位軌跡和所述初始地圖軌跡進行軌跡對齊以構建地圖，包括：
9.一種地圖構建的裝置，其特征在
10.一種電子設備，其特征在于，包括：
11.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一所述的方法。
12.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種地圖構建的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準之前，還包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述實體模型包括物體模型和平面模型；在根據所述實體模型構建優化方程之前，還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述絕對位置對所述每個車輛對應的軌跡數據進行多軌跡配準，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述指定個數的關鍵幀的絕對位置，使用點云配準方法對所述兩條軌跡數據進行多軌跡配準，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據多次多軌跡配準的配準結果...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬福強，閆瑾申，殷嘉徽，
申請(專利權)人：北京京東遠升科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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