用于生成地图的方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请公开了用于生成地图的方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：获取车载激光雷达采集的三维激光点云数据，三维激光点云数据包括多个数据点的位置信息；将各数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中；根据各网格包含的数据点的数量确定各网格的初始状态概率；基于各数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，其中，路径网格包括位于扫描到对应的数据点的光束的路径上的网格；将状态概率低于预设阈值的网格中的数据点从网格地图中滤除。该实施方式可以有效利用网格地图的先验信息，提升所生成的网格地图的精度。

Method, device and device for generating map

The application discloses a method, device and device for generating maps. One specific implementation of the method includes: acquiring three-dimensional laser point cloud data collected by vehicular lidar, including the location information of multiple data points; mapping each data point to a grid map including multiple grids constructed in three-dimensional space coordinate system; and according to the data points contained in each grid. The number determines the initial state probability of each grid; updates the corresponding state probability of each path grid based on the location information of each data point, where the path grid includes the grid located on the path of the beam scanning to the corresponding data point; and removes the data points in the grid whose state probability is lower than the preset threshold from the grid map. Filter out. The implementation method can effectively utilize the prior information of the grid map to improve the accuracy of the generated grid map.

【技术实现步骤摘要】
用于生成地图的方法、装置和设备
本申请涉及计算机
，具体涉及电子地图
，尤其涉及用于生成地图的方法、装置和设备。
技术介绍
随着科技的发展，地图的应用领域越来越广泛。例如在自动驾驶领域，车辆可以利用高精度地图进行定位和路线规划。静态地图是对车辆行驶环境中固定不变的物体的位置、内容等属性进行描述的一种方式，是车辆感知行驶环境的基础，一般由三维激光点云生成。静态地图生成的一种现有方法是首先由用于采集数据的车辆采集三维激光点云，之后对三维激光点云中的动态目标(例如行人、车辆)进行识别并剔除动态目标对应的数据点。然而目前的静态地图生成方法中动态目标的识别精度较低、使得生成的静态地图的准确性较差，无法为车辆提供良好的环境感知基础。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种改进的用于生成地图的方法、装置及设备，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成地图的方法，包括：获取车载激光雷达采集的三维激光点云数据，三维激光点云数据包括多个数据点的位置信息；将各数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中；根据各网格包含的数据点的数量确定各网格的初始状态概率；基于各数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，其中，路径网格包括位于扫描到对应的数据点的光束的路径上的网格；将状态概率低于预设阈值的网格中的数据点从网格地图中滤除。在一些实施例中，上述网格包括三维网格，将各数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中，包括：将三维空间坐标系划分为多个三维网格，并根据数据点的位置信息将各数据点映射至三维网格中；将三维空间坐标系的其中两个坐标轴所在的平面划分为多个二维网格，并创建二维网格的属性信息表；将各三维网格及其中的数据点关联地存储在对应的二维网格的属性信息表中；其中，各三维网格向平面的正投影与对应的二维网格相重合。在一些实施例中，基于各数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，包括：依次将每个数据点作为目标数据点，根据目标数据点的位置信息计算目标数据点对应的路径网格的状态概率；根据目标数据点的位置信息计算目标数据点对应的路径网格的状态概率，包括：根据目标数据点的位置信息确定对应的各路径网格的位置信息；根据各数据点的位置信息统计各路径网格中的数据点的数量；对目标数据点对应的各路径网格，将初始状态概率作为初始的当前状态概率，根据路径网格的位置信息、路径网格中的数据点的数量以及路径网格的当前状态概率，确定路径网格基于目标数据点的状态概率，并将路径网格基于目标数据点的状态概率设置为路径网格的当前状态概率。在一些实施例中，网格地图包括每个网格的坐标参数；根据目标数据点的位置信息确定对应的各路径网格的位置信息，包括：以车载激光雷达的测量中心为光束的起始点，目标数据点为光束的终点，根据预先获取的车载激光雷达的测量中心的位置信息和目标数据点的位置信息计算光束的方向向量；根据方向向量计算由起始点到与沿光束方向与起始点之间的距离为一个网格宽度的点的第一向量；以车载激光雷达的测量中心所在的网格为初始的当前路径网格，执行光束追踪步骤，光束追踪步骤包括：根据当前路径网格的坐标参数和第一向量计算光束从当前路径网格到位于光束的路径上且与当前路径网格相邻的路径网格的第二向量，根据第二向量确定位于光束的路径上且与当前路径网格相邻的路径网格的坐标参数，并将位于光束的路径上且与当前路径网格相邻的路径网格设置为当前路径网格，判断当前路径网格与目标数据点所在的网格是否重合；若当前路径网格与目标数据点所在的网格不重合，则继续执行光束追踪步骤。在一些实施例中，车载激光雷达的测量中心的位置信息包括车载激光雷达在车载惯导系统坐标系中的坐标参数，目标数据点的位置信息包括目标数据点在三维空间坐标系中的坐标参数；根据预先获取的车载激光雷达的测量中心的位置信息和目标数据点的位置信息计算光束的方向向量，包括：利用已标定的车载惯导系统坐标系与三维空间坐标系的坐标转换参数，将车载激光雷达的测量中心的坐标参数转换至三维空间坐标系中；根据车载激光雷达的测量中心在三维空间坐标系中的坐标参数和目标数据点的坐标参数计算方向向量。在一些实施例中，根据路径网格的位置信息、路径网格中的数据点的数量以及路径网格的当前状态概率，确定路径网格基于目标数据点的状态概率，包括：位于扫描到目标数据点pi的光束的路径上的路径网格cj基于目标数据点pi的状态概率βcj，pi为：其中，βcj，pi-1为路径网格cj的当前状态概率，βm，pi为依据由路径网格cj的位置信息确定出的目标数据点pi与路径网格的相对位置关系设定的参数，weight为根据路径网格cj的位置信息、路径网格cj中的数据点的数量确定的权重参数。在一些实施例中，权重参数weight按照如下方式确定：其中，ncj为路径网格cj中的数据点的数量，scj,pi-1为由路径网格cj的位置信息判断数据点pi-1是否位于路径网格cj内的结果确定的参数，当scj,pi-1＝1时表示数据点pi-1位于路径网格cj内，scj,pi-1＝0时表示数据点pi-1不位于路径网格cj内，nthr为预设的状态稳定阈值。第二方面，本申请实施例提供了一种用于生成地图的装置，包括：获取单元，配置用于获取车载激光雷达采集的三维激光点云数据，三维激光点云数据包括多个数据点的位置信息；映射单元，配置用于将各数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中；确定单元，配置用于根据各网格包含的数据点的数量确定各网格的初始状态概率；更新单元，配置用于基于各数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，其中，路径网格包括位于扫描到对应的数据点的光束的路径上的网格；滤除单元，配置用于将状态概率低于预设阈值的网格中的数据点从网格地图中滤除。在一些实施例中，上述网格包括三维网格，映射单元进一步配置用于按照如下方式将各数据点映射至包括多个网格的网格地图中：将三维空间坐标系划分为多个三维网格，并根据数据点的位置信息将各数据点映射至三维网格中；将三维空间坐标系的其中两个坐标轴所在的平面划分为多个二维网格，并创建二维网格的属性信息表；将各三维网格及其中的数据点关联地存储在对应的二维网格的属性信息表中；其中，各三维网格向平面的正投影与对应的二维网格相重合。在一些实施例中，更新单元包括计算模块，计算模块配置用于依次将每个数据点作为目标数据点，根据目标数据点的位置信息计算目标数据点对应的路径网格的状态概率；计算模块进一步配置用于按照如下方式计算目标数据点对应的路径网格的状态概率：根据目标数据点的位置信息确定对应的各路径网格的位置信息；根据各数据点的位置信息统计各路径网格中的数据点的数量；对目标数据点对应的各路径网格，将初始状态概率作为初始的当前状态概率，根据路径网格的位置信息、路径网格中的数据点的数量以及路径网格的当前状态概率，确定路径网格基于目标数据点的状态概率，并将路径网格基于目标数据点的状态概率设置为路径网格的当前状态概率。在一些实施例中，网格地图包括每个网格的坐标参数；计算模块进一步配置用于按照如下方式确定对应的各路径网格的位置信息：以车载激光雷达的测量中心为光束的起始点，目标数据点为光束的终点，根据预先获本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于生成地图的方法，其特征在于，所述方法包括：获取车载激光雷达采集的三维激光点云数据，所述三维激光点云数据包括多个数据点的位置信息；将各所述数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中；根据各所述网格包含的数据点的数量确定各所述网格的初始状态概率；基于各所述数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，其中，所述路径网格包括位于扫描到对应的数据点的光束的路径上的网格；将所述状态概率低于预设阈值的网格中的数据点从所述网格地图中滤除。

【技术特征摘要】
1.一种用于生成地图的方法，其特征在于，所述方法包括：获取车载激光雷达采集的三维激光点云数据，所述三维激光点云数据包括多个数据点的位置信息；将各所述数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中；根据各所述网格包含的数据点的数量确定各所述网格的初始状态概率；基于各所述数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，其中，所述路径网格包括位于扫描到对应的数据点的光束的路径上的网格；将所述状态概率低于预设阈值的网格中的数据点从所述网格地图中滤除。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网格包括三维网格，所述将各所述数据点映射至包括在三维空间坐标系中构建的多个网格的网格地图中，包括：将所述三维空间坐标系划分为多个三维网格，并根据所述数据点的位置信息将各所述数据点映射至所述三维网格中；将所述三维空间坐标系的其中两个坐标轴所在的平面划分为多个所述二维网格，并创建所述二维网格的属性信息表；将各三维网格及其中的数据点关联地存储在对应的二维网格的属性信息表中；其中，各所述三维网格向所述平面的正投影与对应的二维网格相重合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述数据点的位置信息更新对应的各路径网格的状态概率，包括：依次将每个所述数据点作为目标数据点，根据所述目标数据点的位置信息计算所述目标数据点对应的路径网格的状态概率；所述根据所述目标数据点的位置信息计算所述目标数据点对应的路径网格的状态概率，包括：根据所述目标数据点的位置信息确定对应的各所述路径网格的位置信息；根据各所述数据点的位置信息统计各所述路径网格中的数据点的数量；对所述目标数据点对应的各路径网格，将所述初始状态概率作为初始的当前状态概率，根据所述路径网格的位置信息、所述路径网格中的数据点的数量以及所述路径网格的当前状态概率，确定所述路径网格基于所述目标数据点的状态概率，并将所述路径网格基于所述目标数据点的状态概率设置为所述路径网格的当前状态概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述网格地图包括每个网格的坐标参数；所述根据所述目标数据点的位置信息确定对应的各所述路径网格的位置信息，包括：以所述车载激光雷达的测量中心为所述光束的起始点，所述目标数据点为所述光束的终点，根据预先获取的所述车载激光雷达的测量中心的位置信息和所述目标数据点的位置信息计算所述光束的方向向量；根据所述方向向量计算由所述起始点到与沿所述光束方向与所述起始点之间的距离为一个网格宽度的点的第一向量；以所述车载激光雷达的测量中心所在的网格为初始的当前路径网格，执行光束追踪步骤，所述光束追踪步骤包括：根据当前路径网格的坐标参数和所述第一向量计算所述光束从当前路径网格到位于所述光束的路径上且与所述当前路径网格相邻的路径网格的第二向量，根据所述第二向量确定所述位于所述光束的路径上且与所述当前路径网格相邻的路径网格的坐标参数，并将所述位于所述光束的路径上且与所述当前路径网格相邻的路径网格设置为当前路径网格，判断所述当前路径网格与所述目标数据点所在的网格是否重合；若所述当前路径网格与所述目标数据点所在的网格不重合，则继续执行所述光束追踪步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车载激光雷达的测量中心的位置信息包括所述车载激光雷达在车载惯导系统坐标系中的坐标参数，所述目标数据点的位置信息包括所述目标数据点在所述三维空间坐标系中的坐标参数；所述根据预先获取的所述车载激光雷达的测量中心的位置信息和所述目标数据点的位置信息计算所述光束的方向向量，包括：利用已标定的车载惯导系统坐标系与所述三维空间坐标系的坐标转换参数，将所述车载激光雷达的测量中心的坐标参数转换至所述三维空间坐标系中；根据所述车载激光雷达的测量中心在所述三维空间坐标系中的坐标参数和所述目标数据点的坐标参数计算所述方向向量。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述路径网格的位置信息、所述路径网格中的数据点的数量以及所述路径网格的当前状态概率，确定所述路径网格基于所述目标数据点的状态概率，包括：位于扫描到目标数据点pi的光束的路径上的路径网格cj基于所述目标数据点pi的状态概率βcj，pi为：其中，βcj，pi-1为所述路径网格cj的当前状态概率，βm，pi为依据由所述路径网格cj的位置信息确定出的所述目标数据点pi与所述路径网格的相对位置关系设定的参数，weight为根据所述路径网格cj的位置信息、所述路径网格cj中的数据点的数量确定的权重参数。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述权重参数weight按照如下方式确定：其中，ncj为路径网格cj中的数据点的数量，scj,pi-1为由所述路径网格cj的位置信息判断数据点pi-1是否位于路径网格cj内的结果确定的参数，当scj,pi-1＝1时表示数据点pi-1位于路径网格cj内，scj,pi-1＝0时表示数据点pi-1不位于路径网格cj内，nthr为预设的状态稳定阈值。8.一种用于生成地图的装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，配置用于获取车载激光雷达采集的三维激光点云数据，所述三维激光点云数据包括多个数据点的位置信息；...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢维欣，宋适宇，徐宝强，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11