【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】地面信息处理方法、装置和无人驾驶车辆
本申请实施例涉及无人驾驶
，尤其涉及一种地面信息处理方法、装置和无人驾驶车辆。
技术介绍
近年无人驾驶技术发展迅速，其中，地面模型估计技术为无人驾驶技术中的基础技术，在地面估计之后，估计后的地面模型可以用于将车道线从相机视角转换为俯视视角，以便后续对车道线的处理，也可以用于为无人驾驶车辆可通行区域进行检测，也可以用于为基于地图的在线定位系统检测无人驾驶车辆的当前姿态。目前的地面模型估计流程为：获取车辆在移动过程中相机视角下的多帧深度图，然后对该每帧深度图进行地面分割，获取地面区域，然后根据每帧的深度图的地面区域进行地面估计，获得地面模型。但是这种方式会造成地面信息丢失严重，使得获取的地面模型的准确率低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种地面信息处理方法、装置和无人驾驶车辆，以获得融合高度图，以便通过该融合高度图获得的地面区域的地面估计更加准确。第一方面，本申请实施例提供一种地面信息处理方法，包括：获取深度传感器采集的N帧深度图，N为大于
【技术保护点】
1.一种地面信息处理方法，其特征在于，包括：/n获取深度传感器采集的N帧深度图，N为大于等于2的整数；/n对每帧深度图进行地面分割，获得每帧深度图中的地面区域；/n根据每帧深度图中的地面区域，获得每帧深度图中地面区域的高度图；/n根据各帧深度图中地面区域的高度图，获得N帧高度图融合后的融合高度图，所述融合高度图用于地面区域的地面估计。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种地面信息处理方法，其特征在于，包括：
获取深度传感器采集的N帧深度图，N为大于等于2的整数；
对每帧深度图进行地面分割，获得每帧深度图中的地面区域；
根据每帧深度图中的地面区域，获得每帧深度图中地面区域的高度图；
根据各帧深度图中地面区域的高度图，获得N帧高度图融合后的融合高度图，所述融合高度图用于地面区域的地面估计。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各帧深度图中地面区域对应的高度图，获得N帧高度图融合后的融合高度图，包括：
根据N帧高度图中前N-1帧高度图，获得前N-1帧高度图融合后的融合高度图；
根据前N-1帧高度图融合后的融合高度图以及第N帧高度图，获得前N帧高度图融合后的融合高度图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据N帧高度图中前N-1帧高度图，获得前N-1帧高度图融合后的融合高度图，包括：
获取前N-1帧高度图中前i-1帧高度图融合后的融合高度图，i为大于等于2且小于等于N-1的整数；
根据前i-1帧高度图融合后的融合高度图以及第i帧高度图，获得前i帧高度图的融合高度图；
更新i等于i+1，直至i等于N-1，从而获得前N-1帧高度图的融合高度图。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述融合高度图中的每个高度像素点的高度值为该高度像素点在N帧高度图中高度值的平均值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各帧深度图中地面区域对应的高度图，获得N帧高度图融合后的融合高度图之后，还包括：
根据所述融合高度图，对所述地面区域的地面进行估计。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合高度图，对所述地面区域的地面进行估计，包括：
根据地面区域的所述融合高度图以及地面区域的地理位置信息，拟合获得地面区域的地面模型；
所述地面模型为地面区域的高度关于地面区域的地理位置信息的函数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述地理位置信息包括经度和纬度。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述地面模型包括：B样条曲面模型，或者，多项式曲面模型。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每帧深度图中的地面区域，获得每帧深度图中地面区域的高度图，包括：
根据每帧深度图中的地面区域，获得地面区域对应的点云数据；
根据每帧深度图中地面区域对应的点云数据，获得每帧深度图中地面区域的高度图。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据每帧深度图中地面区域对应的点云数据，获得每帧深度图中地面区域的高度图，包括：
将每帧深度图中地面区域对应的点云数据正交投影到俯视图视角下，得到俯视图视角下的所述高度图。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，若多个点云数据投影到高度图的同一高度像素点上，则所述高度图中该高度像素点的高度值为该多个点云数据对应的高度值的最小值。
12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述俯视图视角为世界系坐标向下的方向。
13.根据权利要求1-12任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于无人驾驶车辆中，所述深度传感器机载在所述无人驾驶车辆上；
所述获取深度传感器采集的N帧深度图，包括：
获取所述无人驾驶车辆在移动过程中，所述深度传感器采集的N帧深度图。
14.根据权利要求1-13任一项所述的方法，其特征在于，所述深度传感器包括双目相机、飞行时间TOF传感器或激光雷达。
15.一种地面信息处理装置，其特征在于，包括：深度传感器和处理器；
所述深度传感器，用于采集深度图；
所述处理器，用于获取所述深度传感器采集的N帧深度图，N为大于等于2的整数；对每帧深度图进行地面分割，获得每帧深度图中的地面区域；根据每帧深度图中的地面区域，获得每帧深度图中地面区域的高度图；根据各帧深度图中地面区域的高度图，获得N帧高度图融合后的融合高度图，所述融合高度图用于地面区域的地面估计。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器，具体用于：
根据N帧高度图中前N-1帧高度图，获得前N-1帧高度图融合后的融合高度图；
根据前N-1帧高度图融合后的融合高度图以及第N帧高度图，获得前N帧高度图融合后的融合高度图。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述处理器，具体用于：
获取前N-1帧高度图中前i-1帧高度图融合后的融合高度图，i为大于等于2且小于等于N-1的整数；
根据前i-1帧高度图融合后的融合高度图以及第i帧高度图，获得前i帧高度图的融合高度图；
更新i等于i+1，直至i等于N-1，从而获得前N-1帧高度图的融合高度图。
18.根据权利要求15-17任一项所述的装置，其特征在于，所述融合高度图中的每个高度像素点的高度值为该高度像素点在N帧高度图中高度值的平均值。
19.根据权利要求15-18任一项所述的装置，其特征在于，所述处理器，还用于根据各帧深度图对应的高度图，获得N帧高度图融合后的融合高度图之后，根据所述融合高度图，对所述地面区域的地面进行估计。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述处理器，具体用于：
根据地面区域的所述融合高度图以及地面区域的地理位置信息，拟合获得地面区...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓洋，郑杨杨，张晓炜，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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