一种地图融合的方法及装置、服务器、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种地图融合的方法及装置、服务器、存储介质，所述方法包括：通过获取第一三维地图数据和第二三维地图数据，对于第一三维地图数据中至少两个第一语义元素，在第二三维地图数据中，确定匹配的至少两个第二语义元素，确定至少两个第一语义元素之间第一相对信息，并确定至少两个第二语义元素之间第二相对信息，根据第一相对信息和第二相对信息，对第一三维地图数据和第二三维地图数据进行优化，对优化后的第一三维地图数据和优化后的第二三维地图数据进行地图融合。通过本发明专利技术实施例，实现了对三维地图数据的优化，简化了地图融合的过程，减少了计算量，提高了地图融合的精度和效率。合的精度和效率。合的精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种地图融合的方法及装置、服务器、存储介质


[0001]本专利技术涉及地图
，特别是涉及一种地图融合的方法及装置、服务器、存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能汽车的发展，汽车的定位和感知的精度也越来越高，从而需要更高精度和覆盖面更大的地图，而为了满足汽车对地图的高要求，可以对地图进行融合来得到更准确的地图。
[0003]然而，在现有技术中，在进行三维地图融合时，由于不同地图的精度或采集的数据不同，使得不同的地图之间会存在误差，导致在地图融合时计算复杂，增加了计算量，降低了地图融合的效率，且难以保证融合后的地图的精度。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种地图融合的方法及装置、服务器、存储介质，包括：
[0005]一种地图融合的方法，所述方法包括：
[0006]获取第一三维地图数据和第二三维地图数据；
[0007]对于所述第一三维地图数据中至少两个第一语义元素，在所述第二三维地图数据中，确定匹配的至少两个第二语义元素；
[0008]确定所述至少两个第一语义元素之间第一相对信息，并确定所述至少两个第二语义元素之间第二相对信息；
[0009]根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化；
[0010]对所述优化后的第一三维地图数据和所述优化后的第二三维地图数据进行地图融合。
[0011]可选地，所述根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化，包括：
[0012]根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息；
[0013]按照所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化；
[0014]其中，所述第一相对信息包括第一二维相对信息和第一三维相对信息，所述第二相对信息包括第二二维相对信息和第二三维相对信息，所述目标信息包括目标二维信息和目标三维信息。
[0015]可选地，所述第一二维相对信息包括第一相对位姿信息，所述第二二维相对信息包括第二相对位姿信息，所述目标二维信息为目标位姿信息，所述根据所述第一相对信息
和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，包括：
[0016]根据所述第一相对位姿信息和所述第二相对位姿信息，确定位姿误差值；
[0017]根据所述位姿误差值，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的位姿信息与相对位姿误差的关联关系；
[0018]以所述相对位姿误差最小为目标，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标位姿信息。
[0019]可选地，所述第一三维相对信息包括第一相对高度信息，所述第二三维相对信息包括第二相对高度信息，所述目标三维信息为目标高度信息，所述根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，包括：
[0020]根据所述第一相对高度信息和所述第二相对高度信息，确定高度误差值；
[0021]根据所述高度误差值，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的高度信息与相对高度误差的关联关系；
[0022]以所述相对高度误差最小为目标，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标高度信息。
[0023]可选地，在所述确定所述至少两个第一语义元素之间第一相对信息，并确定所述至少两个第二语义元素之间第二相对信息之前，还包括：
[0024]根据所述至少两个第一语义元和所述至少两个第二语义元素，确定针对所述第一三维地图数据的第一转换矩阵和针对所述第二三维地图数据的第二转换矩阵；
[0025]采用所述第一转换矩阵对所述第一三维地图数据进行调整，并采用所述第二转换矩阵对所述第二三维地图数据进行调整。
[0026]可选地，还包括：
[0027]确定所述第一三维地图数据中第三语义元素；其中，所述第三语义元素在所述第二三维地图数据中不存在匹配的语义元素；
[0028]将所述第三语义元素添加至所述地图融合的第二三维地图数据。
[0029]可选地，所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据为针对停车场的地图数据。
[0030]一种地图融合的装置，所述装置包括：
[0031]三维地图数据获取模块，用于获取第一三维地图数据和第二三维地图数据；
[0032]语义元素确定模块，用于对于所述第一三维地图数据中至少两个第一语义元素，在所述第二三维地图数据中，确定匹配的至少两个第二语义元素；
[0033]相对信息确定模块，用于确定所述至少两个第一语义元素之间第一相对信息，并确定所述至少两个第二语义元素之间第二相对信息；
[0034]优化模块，用于根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化；
[0035]融合模块，用于对所述优化后的第一三维地图数据和所述优化后的第二三维地图数据进行地图融合。
[0036]可选地，所述优化模块，包括：
[0037]目标信息确定子模块，用于根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息；
[0038]三维地图数据优化子模块，用于按照所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化；
[0039]其中，所述第一相对信息包括第一二维相对信息和第一三维相对信息，所述第二相对信息包括第二二维相对信息和第二三维相对信息，所述目标信息包括目标二维信息和目标三维信息。
[0040]可选地，所述第一二维相对信息包括第一相对位姿信息，所述第二二维相对信息包括第二相对位姿信息，所述目标二维信息为目标位姿信息，所述目标信息确定子模块，包括：
[0041]位姿误差值确定单元，用于根据所述第一相对位姿信息和所述第二相对位姿信息，确定位姿误差值；
[0042]相对位姿误差关联关系确定单元，用于根据所述位姿误差值，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的位姿信息与相对位姿误差的关联关系；
[0043]目标位姿信息确定单元，用于以所述相对位姿误差最小为目标，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标位姿信息。
[0044]一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的地图融合的方法。
[0045]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地图融合的方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一三维地图数据和第二三维地图数据；对于所述第一三维地图数据中至少两个第一语义元素，在所述第二三维地图数据中，确定匹配的至少两个第二语义元素；确定所述至少两个第一语义元素之间第一相对信息，并确定所述至少两个第二语义元素之间第二相对信息；根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化；对所述优化后的第一三维地图数据和所述优化后的第二三维地图数据进行地图融合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化，包括：根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息；按照所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，对所述第一三维地图数据和所述第二三维地图数据进行优化；其中，所述第一相对信息包括第一二维相对信息和第一三维相对信息，所述第二相对信息包括第二二维相对信息和第二三维相对信息，所述目标信息包括目标二维信息和目标三维信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一二维相对信息包括第一相对位姿信息，所述第二二维相对信息包括第二相对位姿信息，所述目标二维信息为目标位姿信息，所述根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，包括：根据所述第一相对位姿信息和所述第二相对位姿信息，确定位姿误差值；根据所述位姿误差值，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的位姿信息与相对位姿误差的关联关系；以所述相对位姿误差最小为目标，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标位姿信息。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第一三维相对信息包括第一相对高度信息，所述第二三维相对信息包括第二相对高度信息，所述目标三维信息为目标高度信息，所述根据所述第一相对信息和所述第二相对信息，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标信息，包括：根据所述第一相对高度信息和所述第二相对高度信息，确定高度误差值；根据所述高度误差值，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的高度信息与相对高度误差的关联关系；以所述相对高度误差最小为目标，确定所述至少两个第一语义元素和所述至少两个第二语义元素的目标高度信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述至少两个第一语义元素之间第一相对信息，并确定所述至少两个第二语义元素之间第二相对信息之前，还包括：根据所述至少两个第一语义元和所述至少两个第二语义元素，确定针对所述第一三维
地图数据的第一转换矩阵和针对所述第二三维地图数据的第二转换矩阵；采用所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘中元，柴文楠，李红军，黄亚，古明辉，肖志光，蒋少峰，赖健明，广学令，高新宇，张博，
申请(专利权)人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：