【技术实现步骤摘要】
点云地图评估方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及高精地图
，特别是涉及一种点云地图评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着图像处理和人工智能技术的迅速发展，出现了构建高精点云地图以及对高精点云地图进行质量检查和评估的技术，而对高精点云地图的快速准确的检查评估有利于提高大规模建图的效率和质量。目前，高精点云地图构建后，主要通过人工查图的方式对高精点云地图进行评估，但这种方式存在查图效率低等技术问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种点云地图评估方法、装置、计算机设备和存储介质。一种点云地图评估方法，所述方法包括：确定以待评估点云地图中的载车位置点为中心的评估边界；获取所述待评估点云地图中位于所述评估边界内的空间点云，形成第一空间点云集；基于所述第一空间点云集中的空间点云与载车的相对高度，对所述第一空间点云集进行过滤得到第二空间点云集；根据所述第二空间点云集中的空间点云的高度信息确定位于所述评估边界内的地面点云的...
【技术保护点】
1.一种点云地图评估方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定以待评估点云地图中的载车位置点为中心的评估边界；/n获取所述待评估点云地图中位于所述评估边界内的空间点云，形成第一空间点云集；/n基于所述第一空间点云集中的空间点云与载车的相对高度，对所述第一空间点云集进行过滤得到第二空间点云集；/n根据所述第二空间点云集中的空间点云的高度信息确定位于所述评估边界内的地面点云的厚度信息，根据所述第二空间点云集中的空间点云形成的平面区域，获取位于所述评估边界内的地面点云的平面密度信息；/n基于所述厚度信息和平面密度信息，对所述待评估点云地图进行评估。/n
【技术特征摘要】
1.一种点云地图评估方法，其特征在于，所述方法包括：
确定以待评估点云地图中的载车位置点为中心的评估边界；
获取所述待评估点云地图中位于所述评估边界内的空间点云，形成第一空间点云集；
基于所述第一空间点云集中的空间点云与载车的相对高度，对所述第一空间点云集进行过滤得到第二空间点云集；
根据所述第二空间点云集中的空间点云的高度信息确定位于所述评估边界内的地面点云的厚度信息，根据所述第二空间点云集中的空间点云形成的平面区域，获取位于所述评估边界内的地面点云的平面密度信息；
基于所述厚度信息和平面密度信息，对所述待评估点云地图进行评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定以待评估点云地图中的载车位置点为中心的评估边界之前，所述方法还包括：
获取所述载车在时序上的位姿变化信息；
根据所述位姿变化信息，得到所述载车在所述待评估点云地图中的运动轨迹；
基于所述运动轨迹上的载车位置点进行时空降采样，确定所述待评估点云地图中的所述载车位置点。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定以待评估点云地图中的载车位置点为中心的评估边界，包括：
以所述载车位置点为中心生成初始评估边界；
根据所述载车在所述载车位置点对应的位姿信息，确定所述载车在所述载车位置点的朝向；
基于所述朝向旋转所述初始评估边界，以使旋转后的初始评估边界适应于载车边界且所述旋转后的初始评估边界与所述载车边界之间具有预设空间余量，将所述旋转后的初始评估边界作为所述评估边界。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一空间点云集中的空间点云与载车的相对高度，对所述第一空间点云集进行过滤得到第二空间点云集，包括：
确定所述第一空间点云集中的空间点云在所述载车的车体坐标系中的高度分布；
基于所述高度分布，确定高度处于在第一高度谷值和第二高度谷值之间的空间点云，形成所述第二空间点云集；所述第一高度谷值和第二高度谷值是距离高度最大值最近的两个高度谷值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一空间点云集中的空间点云在所述载车的车体坐标系中的高度分布，包括：
利用所述载车的位姿，将所述第一空间点云集中的空间点云从世界坐标系转换为所述车体坐标系，得到所述第一空间点云集中的空间点云在所述车体坐标系中的初始高度分布；
将预设的权重函数作用于所述初始高度分布，得到所述高度分布；其中，所述权重函数，用于对所述初始高度分布中高度大于预设高度的空间点云的高度分布进行抑制。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一空间点云集中的空间点云与载车的相对高度，对所述第一空间点云集进行过滤得到第二空间点云集之前，所述方法还包括：
获取所述第一空间点云集中各空...
【专利技术属性】
技术研发人员：蓝锦山，唐治，徐逢亮，王钟绪，韩旭，
申请(专利权)人：广州景骐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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