基于高精地图对车辆进行定位的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

公开了一种基于高精地图对车辆进行定位的方法，包括：确定车辆的当前环境数据；基于所述当前环境数据，确定局部高精地图；基于所述局部高精地图和第一云端高精地图，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿。公开了一种高精地图更新的方法，包括：确定高精地图更新信息；基于所述高精地图更新信息和第一云端高精地图，确定当前地图元素集合和当前地图元素属性；基于所述第一云端高精地图、所述当前地图元素集合和所述当前地图元素属性，得到第二云端高精地图。公开了一种基于高精地图对车辆进行定位的装置和一种高精地图更新的装置。不需要大量的人工参与，可以降低地图更新、定位成本。

【技术实现步骤摘要】
基于高精地图对车辆进行定位的方法、装置及电子设备
本专利技术涉及地图处理
，具体涉及一种基于高精地图对车辆进行定位的方法、装置及电子设备。
技术介绍
近年来，自动驾驶引起了人们的关注，自动驾驶是一项复杂的机器人任务，需要在不断变化的环境中进行感知、规划和执行。自动驾驶汽车需要利用高精地图进行定位和规划，在已经建立高精地图以后，场景有可能发生变化，需要及时更新以使得自动驾驶汽车正常运行。目前更新高精地图与生产高精地图流程一致，处理流程自动化程度低。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种基于高精地图对车辆进行定位的方法、装置及电子设备。根据本申请的一个方面，提供了一种基于高精地图对车辆进行定位的方法，包括：确定车辆的当前环境数据；基于所述当前环境数据，确定局部高精地图；基于所述局部高精地图和第一云端高精地图，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿。根据本申请的另一个方面，提供了一种高精地图更新的方法，包括：确定高精地图更新信息；基于所述高精地图更新信息和第一云端高精地图，确定当前地图元素集合和当前地图元素属性；基于所述第一云端高精地图、所述当前地图元素集合和所述当前地图元素属性，得到第二云端高精地图。根据本申请的另一个方面，提供了一种基于高精地图对车辆进行定位的装置，包括：环境确定模块，用于确定车辆的当前环境数据；地图确定模块，用于基于所述当前环境数据，确定局部高精地图；位置确定模块，用于基于所述局部高精地图和第一云端高精地图，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿。根据本申请的另一个方面，提供了一种高精地图更新的装置，包括：更新信息确定模块，用于确定高精地图更新信息；元素确定模块，用于基于所述高精地图更新信息和第一云端高精地图，确定当前地图元素集合和当前地图元素属性；处理模块，用于基于所述第一云端高精地图、所述当前地图元素集合和所述当前地图元素属性，得到第二云端高精地图。根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述任一所述的方法。根据本申请的另一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于执行上述任一所述的方法。本申请实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的方法，通过确定车辆的当前环境数据，基于当前环境数据，确定局部高精地图，基于局部高精地图和第一云端高精地图，确定车辆在第一云端高精地图中的定位位姿，可以根据当前环境数据，自动确定局部高精地图，从而自动确定车辆在第一云端高精地图中的定位位姿，不需要大量的人工参与，可以降低地图更新、定位成本；可以实现高精度地图数据的实时更新，更新属性的自动融合，不需要人工参与，可以提高准确度，降低成本。附图说明通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。图1是本申请一示例性实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的方法的流程示意图。图2是本申请一示例性实施例提供的基于当前环境数据，确定局部高精地图的流程示意图。图3是本申请一示例性实施例提供的构建局部高精地图的示意图。图4是本申请一示例性实施例提供的基于局部高精地图和第一云端高精地图，确定车辆在第一云端高精地图中的定位位姿的流程示意图。图5是本申请一示例性实施例提供的局部高精地图与第一云端高精地图进行匹配的示意图。图6是本申请另一示例性实施例提供的基于局部高精地图和第一云端高精地图，确定车辆在第一云端高精地图中的定位位姿的流程示意图。图7是本申请一示例性实施例提供的高精地图更新的方法的流程示意图。图8是本申请一示例性实施例提供的基于高精地图更新信息和第一云端高精地图，确定当前地图元素集合和当前地图元素属性的流程示意图。图9是本申请一示例性实施例提供的将高精地图更新信息和第一云端高精地图进行关联，建立统一的高精地图优化目标函数的示意图。图10是本申请一示例性实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的装置的结构示意图。图11是本申请一示例性实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的装置中地图确定模块的结构示意图。图12是本申请一示例性实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的装置中位姿确定模块的结构示意图。图13是本申请另一示例性实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的装置中位姿确定模块的结构示意图。图14是本申请一示例性实施例提供的高精地图更新的装置的结构示意图。图15是本申请一示例性实施例提供的高精地图更新的装置中元素确定模块的结构示意图。图16是本申请一示例性实施例提供的电子设备的框图示意图。具体实施方式下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。申请概述目前更新高精地图与生产高精地图流程一致，都是利用专门的地图采集设备采集数据，然后进行数据对齐、地图元素提取参数化、地图的合并综合等。目前每个环节都需要地图测绘或者算法人员的专业知识进行监督，处理流程自动化程度低，地图更新成本较高。针对上述技术问题，本申请的基本构思是提出一种基于高精地图对车辆进行定位的方法、装置及电子设备，可以根据当前环境数据，自动确定局部高精地图，从而自动确定车辆在第一云端高精地图中的定位位姿，不需要大量的人工参与，可以降低地图更新、定位成本；可以实现高精度地图数据的实时更新，更新属性的自动融合，不需要人工参与，可以提高地图更新准确度，降低地图更新成本。需要说明的是，本申请的应用范围不局限于车载电子
例如，本申请实施例提及的技术方案还可以应用于其他智能可移动设备，具体用于对智能可移动设备提供地图技术支持。下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。示例性方法图1是本申请一示例性实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的方法的流程示意图。本申请实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的方法可应用到汽车的地图处理
，亦可应用到智能机器人的地图处理类功能领域。如图1所示，本申请实施例提供的基于高精地图对车辆进行定位的方法包括如下步骤：步骤101，确定车辆的当前环境数据。具体地，确定车辆所在位置的当前环境数据，便于后续根据车辆的当前环境数据确定车辆的具体位置。例如，车辆的当前环境数据为以行政区划为单位的街道某路段的环境数据。步骤102，基于当前环境数据，确定局部高精地图。具体地，基于车辆的当前环境数据，确定车辆当前所处环境的局部高精地图。其中，局部高精地图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高精地图对车辆进行定位的方法，包括：/n确定车辆的当前环境数据；/n基于所述当前环境数据，确定局部高精地图；/n基于所述局部高精地图和第一云端高精地图，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于高精地图对车辆进行定位的方法，包括：
确定车辆的当前环境数据；
基于所述当前环境数据，确定局部高精地图；
基于所述局部高精地图和第一云端高精地图，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定车辆的当前环境数据，包括：
通过所述车辆自身的采集设备，收集所述车辆对应的所述当前环境数据，其中，所述当前环境数据包括所述采集设备采集的图像序列，以及惯性测量单元数据和全球定位系统GNSS位置数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述当前环境数据，确定局部高精地图，包括：
确定所述采集设备采集的图像序列中的感兴趣语义实例以及所述感兴趣语义实例的语义边缘；
通过同步定位与建图SLAM重建所述感兴趣语义实例的语义边缘，得到所述感兴趣语义实例的三维重建结果；
基于所述三维重建结果、惯性测量单元数据和全球定位系统GNSS位置数据，构建所述局部高精地图。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述局部高精地图和第一云端高精地图，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿，包括：
确定与所述局部高精地图对应的所述第一云端高精地图；
将所述局部高精地图与所述第一云端高精地图进行匹配，得到匹配结果；
根据所述匹配结果，确定所述车辆在所述第一云端高精地图中的定位位姿。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，还包括：
根据所述匹配结果，确定高精地图更新信息。


6.一种高精地图更新的方法，包括：
确定高精地图更新信息；
基于所述高精地图更新信息和第一云端高精地图，确定当前地图元素集合和当前地图元素属性；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨德刚，
申请(专利权)人：北京地平线机器人技术研发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11