基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置，一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法，包括：获取车载激光雷达采集的车辆周边三维点云与反射强度数据和车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息；根据三维点云数据在大地坐标系中得到高精度点云地图；根据三维点云的反射强度数据，在高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合并根据地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图。本发明专利技术实施例公开的基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置，能够以较低的成本构建高精度的语义导航地图，从而满足自动驾驶车辆的导航需求。

【技术实现步骤摘要】
基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置
本专利技术实施例涉及导航技术，尤其涉及一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置。
技术介绍
智能网联汽车是集环境感知、行为决策、自动控制等一种具备自主行驶能力的汽车，又称为无人驾驶汽车或轮式机器人。智能网联汽车能够将机动车驾驶人从枯燥繁琐的驾驶操作中解放出来，依靠人工智能、机器视觉等技术，避免了甚至杜绝因驾驶员个人因素导致的交通问题。智能网联汽车所涉及的领域包括：传感器技术、信号处理、模式识别、人工智能、计算机技术、自动控制等众多学科，是当今各种前沿热门技术的综合实验载体。它既包括科学理论方法的研究，也包括关键技术的突破，还涉及到大量工程实践问题的解决。因此，智能网联汽车中的自动驾驶技术具有重要的科研价值和广阔的应用前景。高精度语义导航地图作为自动驾驶系统中的关键输入数据，能够为自动驾驶的感知、定位、规划提供先验信息。高精度语义导航地图是自动驾驶汽车的必备要素，高精度语义导航地图包含了智能驾驶系统所需的必要元素，对智能驾驶的重要作用已经取得广泛的共识，无论在科研机构还是工业界，大量自动驾驶汽车已经开始使用甚至依赖高精度语义导航地图。目前，构建适用于自动驾驶系统的高精度语义导航地图严重依赖专业的测绘车辆，需要配备昂贵的测绘设备进行采集，并且构建的地图为离散点云地图，无法直接服务于自动驾驶车辆的导航规划系统。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法和装置，能够以较低的成本构建高精度的语义导航地图，从而满足自动驾驶车辆的导航需求。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法，包括：获取车载激光雷达采集的车辆周边三维点云与反射强度数据；获取车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息；根据车载激光雷达和车载组合导航系统的相对位置关系以及车辆的经纬度和姿态信息，将三维点云数据转换到大地坐标系，并根据三维点云数据在大地坐标系中得到高精度点云地图；根据三维点云的反射强度数据，在高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合；根据地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图。在第一方面一种可能的实现方式中，根据车载激光雷达和车载组合导航系统的相对位置关系以及车辆的经纬度和姿态信息，将三维点云数据转换到大地坐标系，并根据三维点云数据在大地坐标系中得到高精度点云地图，包括：根据车载激光雷达和车载组合导航系统的相对位置关系，将三维点云数据从激光雷达坐标系转换到车身坐标系；根据车辆的经纬度和姿态信息，将三维点云数据从车身坐标系转换到大地坐标系，并根据三维点云数据在大地坐标系中得到高精度点云地图。在第一方面一种可能的实现方式中，三维点云以三维极坐标表示，根据车载激光雷达和车载组合导航系统的相对位置关系，将三维点云数据从激光雷达坐标系转换到车身坐标系，包括：将三维点云数据所在的三维极坐标系转换到笛卡尔坐标系；根据车载激光雷达和车载组合导航系统的平移和旋转关系，将三维点云数据从笛卡尔坐标系转换到车身坐标系。在第一方面一种可能的实现方式中，三维点云的三维极坐标为(ρi,θi,γi)，其中ρi表示车载激光雷达中心到检测物体的欧式距离，θi为激光三维极坐标系下的偏航发射角度，γi是三维极坐标系下的俯仰发射角度；将三维点云数据所在的三维极坐标系转换到笛卡尔坐标系，包括：根据公式将三维点云数据所在的三维极坐标系转换到笛卡尔坐标系，其中(xi,yi,zi)为三维点云在笛卡尔坐标系中的三维坐标；根据车载激光雷达和车载组合导航系统的平移和旋转关系，将三维点云数据从笛卡尔坐标系转换到车身坐标系，包括：根据公式将三维点云数据从笛卡尔坐标系转换到车身坐标系，其中：其中(xv,yv,zv)为三维点云在车身坐标系中的三维坐标，[xsv,ysv,zsv]表示车载激光雷达和车载组合导航系统的平移关系，[ψs,βs,φs]表示车载激光雷达和车载组合导航系统的旋转关系。在第一方面一种可能的实现方式中，根据三维点云的反射强度数据，在高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合，包括：根据三维点云的反射强度数据，在高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点，将包含语义信息的离散点连接成多边形并分类，后得到地图语义元素集合{(x1,ck,y1,ck),(x2,ck,y2,ck),...(xn,ck,yn,ck),k＝1,2…mc}，其中c为语义类别，mc为属于类别c的多边形个数，(xn,ck,yn,ck)表示第k个多边形的第n个点云在高精度点云地图中的坐标，j为车道中心线，根据车道的左右边界生成，{(0.5×xi,左j+0.5×xi,右j,0.5×yi,左j+0.5×yi,右j),i＝1,2,…,n}，xi,左j、xi,右j、yi,左j、yi,右j分别表示车道中心线j左右边界第i个点云在高精度点云地图中的坐标。在第一方面一种可能的实现方式中，根据地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图，包括：将所有车道中心线的首尾两点建立KD树，针对第i个车道中心线的首尾两点分别查找KD树，找到最邻近点所属的第a和第b个车道，作为第i个车道的前向和后向关联，遍历所有车道获得完整的连接关系，生成高精度语义导航地图。在第一方面一种可能的实现方式中，获取车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息，包括：获取车载组合导航系统采集的车辆的IMU数据和卫星定位数据；根据IMU数据和卫星定位数据得到车辆的经纬度和姿态信息。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建装置，包括：雷达数据采集模块，用于获取车载激光雷达采集的车辆周边三维点云与反射强度数据；导航数据采集模块，用于获取车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息；坐标转换模块，用于根据车载激光雷达和车载组合导航系统的相对位置关系以及车辆的经纬度和姿态信息，将三维点云数据转换到大地坐标系，并根据三维点云数据在大地坐标系中得到高精度点云地图；语义分类模块，用于根据三维点云的反射强度数据，在高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合；地图建立模块，用于根据地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图。第三方面，本专利技术实施例提供一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建系统，包括：车载激光雷达，用于采集车辆周边三维点云与反射强度数据；车载组合导航系统，用于采集的车辆的经纬度和姿态信息；如第二方面的高精度语义导航地图构建装置。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面任一种实现方式的基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法。本专利技术实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法，其特征在于，包括：/n获取车载激光雷达采集的车辆周边三维点云与反射强度数据；/n获取车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息；/n根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的相对位置关系以及所述车辆的经纬度和姿态信息，将所述三维点云数据转换到大地坐标系，并根据所述三维点云数据在所述大地坐标系中得到高精度点云地图；/n根据所述三维点云的反射强度数据，在所述高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合；/n根据所述地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的高精度语义导航地图构建方法，其特征在于，包括：
获取车载激光雷达采集的车辆周边三维点云与反射强度数据；
获取车载组合导航系统采集的车辆的经纬度和姿态信息；
根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的相对位置关系以及所述车辆的经纬度和姿态信息，将所述三维点云数据转换到大地坐标系，并根据所述三维点云数据在所述大地坐标系中得到高精度点云地图；
根据所述三维点云的反射强度数据，在所述高精度点云地图中标注出包含语义信息的离散点并分类后得到地图语义元素集合；
根据所述地图语义元素集合中各元素的语义关联信息，生成高精度语义导航地图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的相对位置关系以及所述车辆的经纬度和姿态信息，将所述三维点云数据转换到大地坐标系，并根据所述三维点云数据在所述大地坐标系中得到高精度点云地图，包括：
根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的相对位置关系，将所述三维点云数据从激光雷达坐标系转换到车身坐标系；
根据所述车辆的经纬度和姿态信息，将所述三维点云数据从车身坐标系转换到大地坐标系，并根据所述三维点云数据在所述大地坐标系中得到高精度点云地图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述三维点云以三维极坐标表示，所述根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的相对位置关系，将所述三维点云数据从激光雷达坐标系转换到车身坐标系，包括：
将所述三维点云数据所在的三维极坐标系转换到笛卡尔坐标系；
根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的平移和旋转关系，将所述三维点云数据从笛卡尔坐标系转换到车身坐标系。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述三维点云的三维极坐标为(ρi,θi,γi)，其中ρi表示所述车载激光雷达中心到检测物体的欧式距离，θi为激光三维极坐标系下的偏航发射角度，γi是三维极坐标系下的俯仰发射角度；
所述将所述三维点云数据所在的三维极坐标系转换到笛卡尔坐标系，包括：
根据公式将所述三维点云数据所在的三维极坐标系转换到笛卡尔坐标系，其中(xi,yi,zi)为三维点云在笛卡尔坐标系中的三维坐标；
所述根据所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的平移和旋转关系，将所述三维点云数据从笛卡尔坐标系转换到车身坐标系，包括：
根据公式将所述三维点云数据从笛卡尔坐标系转换到车身坐标系，其中：



其中(xv,yv,zv)为三维点云在车身坐标系中的三维坐标，[xsv,ysv,zsv]表示所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的平移关系，[ψs,βs,φs]表示所述车载激光雷达和所述车载组合导航系统的旋转关系。


5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维点云的反射强度数据，在所述高...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，张怡欢，江旭辉，戴一凡，曾勇，
申请(专利权)人：清华大学苏州汽车研究院吴江，清华大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32