【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】高精度地图定位方法、系统、平台及计算机可读存储介质
本申请涉及高精度地图的
，尤其涉及一种高精度地图定位方法、系统、平台及计算机可读存储介质。
技术介绍
高精度地图也称为高分辨率地图(HighDefinitionMap，HDMap)，是一可以为自动驾驶服务的地图。采集可移动平台行驶过的区域的原始点云数据，通过高精度惯导和点云配准技术对采集到的原始点云数据进行处理，配准优化位姿，得到高精度的三维点云数据，并依据配准好的三维点云数据生成对应的高精度地图。目前，依据配准好的三维点云数据生成大范围的高精度地图，通常采用的是所有点云均依据重力方向的高度进行计算生成，并且后续使用高精度地图定位也依据重力方向进行；然而由于实际驾驶场景中经常会有上坡、下坡等，这种按照重力方向的方式生成高精度地图并使用高精度地图定位的方式，并不能很好地处理在非水平面上驾驶的场景，从而可能导致可移动平台在这种驾驶场景下的定位精度不好而影响后续可移动平台的决策。因此，如何提高可移动平台的定位准确性是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
基...
【技术保护点】
1.一种高精度地图定位方法，其特征在于，包括：/n获取离线高精度地图，并建立在线点云地图；/n确定可移动平台所处的当前行驶环境，并获取所述当前行驶环境对应的点云匹配规则，其中，所述当前行驶环境包括路面方向，所述点云匹配规则包括路面法向量的投影方向，所述投影方向随着所述路面方向变化而变化；/n根据所述点云匹配规则，将所述在线点云地图与所述离线高精度地图进行匹配，得到地图匹配结果；/n根据所述地图匹配结果确定所述可移动平台的定位结果。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种高精度地图定位方法，其特征在于，包括：
获取离线高精度地图，并建立在线点云地图；
确定可移动平台所处的当前行驶环境，并获取所述当前行驶环境对应的点云匹配规则，其中，所述当前行驶环境包括路面方向，所述点云匹配规则包括路面法向量的投影方向，所述投影方向随着所述路面方向变化而变化；
根据所述点云匹配规则，将所述在线点云地图与所述离线高精度地图进行匹配，得到地图匹配结果；
根据所述地图匹配结果确定所述可移动平台的定位结果。
2.根据权利要求1所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述确定可移动平台所处的当前行驶环境，包括：
获取可移动平台的当前地理位置；
根据所述当前地理位置和所述离线高精度地图，确定可移动平台所处的当前行驶环境。
3.根据权利要求2所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述当前地理位置为所述可移动平台的定位系统在当前时刻输出的地理位置。
4.根据权利要求2所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述根据所述当前地理位置和所述离线高精度地图，确定可移动平台所处的当前行驶环境，包括：
根据所述当前地理位置，确定所述可移动平台在所述离线高精度地图中的位置坐标；
获取非水平路面行驶环境对应的位置坐标集，并确定所述位置坐标是否位于所述位置坐标集；
若所述位置坐标位于所述位置坐标集，则确定可移动平台所处的当前行驶环境为非水平路面行驶环境。
5.根据权利要求1所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述确定可移动平台所处的当前行驶环境，包括：
获取可移动平台的当前姿态数据，其中，所述当前姿态数据为所述可移动平台的惯性测量单元在当前时刻输出的姿态数据；
根据所述当前姿态数据，确定可移动平台所处的当前行驶环境。
6.根据权利要求1所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述确定可移动平台所处的当前行驶环境，包括：
获取可移动平台所处的当前行驶环境的当前环境图像，并根据所述当前环境图像生成对应的深度图；
根据生成的所述深度图，确定可移动平台所处的当前行驶环境。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述根据所述点云匹配规则，将所述在线点云地图与所述离线高精度地图进行匹配，得到地图匹配结果，包括：
确定所述可移动平台的候选定位结果集，其中所述候选定位结果集包括至少两个候选定位结果；
基于所述点云匹配规则中路面法向量的投影方向，将每个所述候选定位结果投影至所述在线点云地图，得到每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图；
计算每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值；
将每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值作为地图匹配结果。
8.根据权利要求7所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述根据所述地图匹配结果确定所述可移动平台的定位结果，包括：
从所述地图匹配结果中获取每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值；
将最小的所述损失代价值对应的候选定位结果作为所述可移动平台的定位结果。
9.根据权利要求8所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述计算每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值，包括：
对所述离线高精度地图进行栅格化处理，得到每个所述在线栅格地图各自对应的离线栅格地图，其中，互相对应的所述在线栅格地图和所述离线栅格地图的栅格数量相同；
根据每个所述离线栅格地图中各栅格的高度和每个所述在线栅格地图中各栅格的高度，计算每个所述在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值。
10.根据权利要求7所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述基于所述点云匹配规则中路面法向量的投影方向，将每个所述候选定位结果投影至所述在线点云地图，得到每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图，包括：
从所述点云匹配规则中获取行驶环境标签，并确定所述行驶环境标签是否为隧道行驶环境对应的标签；
若所述行驶环境标签为隧道行驶环境对应的标签，则基于所述点云匹配规则中路面法向量的投影方向，将每个所述候选定位结果投影至所述在线点云地图；
根据投影到的每个栅格中满足预设条件的各点的高度，计算每个栅格的平均高度并标记，以得到每个所述候选定位结果各自对应的标记有高度的在线栅格地图，其中，所述预设条件为栅格中的点的高度小于预设阈值。
11.根据权利要求1-6中任一项所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述获取离线高精度地图之前，还包括：
将预先采集到的三维点云数据划分为第一预设行驶环境对应的三维点云数据和第二预设行驶环境对应的三维点云数据；
基于路面法向量投影规则，将所述第一预设行驶环境对应的三维点云数据投影至二维栅格，以生成所述第一预设行驶环境对应的高精度地图；
基于路面法向量投影规则，将所述第二预设行驶环境对应的三维点云数据投影至二维栅格，以生成所述第二预设行驶环境对应的高精度地图；
对所述第一预设行驶环境对应的高精度地图和所述第二预设行驶环境对应的高精度地图进行融合，得到离线高精度地图。
12.根据权利要求11所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述基于路面法向量投影规则，将所述第一预设行驶环境对应的三维点云数据投影至二维栅格，以生成所述第一预设行驶环境对应的高精度地图，包括：
将所述第一预设行驶环境对应的三维点云数据转换为全局地图坐标系下的第一三维点云数据；
将所述全局地图坐标系下的第一三维点云数据转换为所述第一预设行驶环境对应的局部地图坐标系下的第二三维点云数据；
按照所述局部地图坐标系的竖轴方向将所述第二三维点云数据正交投影至二维栅格，以生成所述第一预设行驶环境对应的高精度地图。
13.根据权利要求11所述的高精度地图定位方法，其特征在于，所述第二预设行驶环境对应的三维点云数据为惯性坐标系下的数据，路面法向量的投影方向与所述惯性坐标系的竖轴对齐；所述基于路面法向量投影规则，将所述第二预设行驶环境对应的三维点云数据投影至二维栅格，以生成所述第二预设行驶环境对应的高精度地图，包括：
按照所述惯性坐标系的竖轴将所述第二预设行驶环境对应的三维点云数据正交投影至二维栅格，以生成所述第二预设行驶环境对应的高精度地图。
14.一种驾驶系统，其特征在于，所述驾驶系统包括激光雷达、存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如下步骤：
获取离线高精度地图，并通过所述激光雷达采集到的三维点云数据建立在线点云地图；
确定可移动平台所处的当前行驶环境，并获取所述当前行驶环境对应的点云匹配规则，其中，所述当前行驶环境包括路面方向，所述点云匹配规则包括路面法向量的投影方向，所述投影方向随着所述路面方向变化而变化；
根据所述点云匹配规则，将所述在线点云地图与所述离线高精度地图进行匹配，得到地图匹配结果；
根据所述地图匹配结果确定所述可移动平台的定位结果。
15.根据权利要求14所述的驾驶系统，其特征在于，所述处理器在实现确定可移动平台所处的当前行驶环境时，用于实现：
获取可移动平台的当前地理位置；
根据所述当前地理位置和所述离线高精度地图，确定可移动平台所处的当前行驶环境。
16.根据权利要求15所述的驾驶系统，其特征在于，所述驾驶系统还包括定位系统，所述当前地理位置为所述定位系统在当前时刻输出的地理位置。
17.根据权利要求15所述的驾驶系统，其特征在于，所述处理器在实现根据所述当前地理位置和所述离线高精度地图，确定可移动平台所处的当前行驶环境时，用于实现：
根据所述当前地理位置，确定所述可移动平台在所述离线高精度地图中的位置坐标；
获取非水平路面行驶环境对应的位置坐标集，并确定所述位置坐标是否位于所述位置坐标集；
若所述位置坐标位于所述位置坐标集，则确定可移动平台所处的当前行驶环境为非水平路面行驶环境。
18.根据权利要求14所述的驾驶系统，其特征在于，所述驾驶系统还包括惯性测量单元，所述处理器在实现确定可移动平台所处的当前行驶环境时，用于实现：
获取可移动平台的当前姿态数据，其中，所述当前姿态数据为所述惯性测量单元在当前时刻输出的姿态数据；
根据所述当前姿态数据，确定可移动平台所处的当前行驶环境。
19.根据权利要求14所述的驾驶系统，其特征在于，所述处理器在实现确定可移动平台所处的当前行驶环境时，用于实现：
获取可移动平台所处的当前行驶环境的当前环境图像，并根据所述当前环境图像生成对应的深度图；
根据生成的所述深度图，确定可移动平台所处的当前行驶环境。
20.根据权利要求14-19中任一项所述的驾驶系统，其特征在于，所述处理器在实现根据所述点云匹配规则，将所述在线点云地图与所述离线高精度地图进行匹配，得到地图匹配结果时，用于实现：
确定所述可移动平台的候选定位结果集，其中所述候选定位结果集包括至少两个候选定位结果；
基于所述点云匹配规则中路面法向量的投影方向，将每个所述候选定位结果投影至所述在线点云地图，得到每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图；
计算每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值；
将每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值作为地图匹配结果。
21.根据权利要求20所述的驾驶系统，其特征在于，所述处理器在实现根据所述地图匹配结果确定所述可移动平台的定位结果时，用于实现：
从所述地图匹配结果中获取每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图与所述离线高精度地图之间的损失代价值；
将最小的所述损失代价值对应的候选定位结果作为所述可移动平台的定位结果。
22.根据权利要求21所述的驾驶系统，其特征在于，所述处理器在实现计算每个所述候选定位结果各自对应的在线栅格地图...
【专利技术属性】
技术研发人员：江灿森，钟阳，孙路，周游，
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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