【技术实现步骤摘要】
一种高精地图的生产方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及高精地图
，进一步涉及自动驾驶技术，尤其是一种高精地图的生产方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]高精地图又称为高分辨率地图，在自动驾驶中具有非常重要的应用。相比于普通导航地图，高精地图的要求更高，需要达到厘米级精度。在真实的道路场景中，道路实际情况更新频繁，高精地图需要确保自动驾驶的安全，因此需要保证在实际驾驶环境发生变化的时候及时更新高精地图。
[0003]在高精地图的更新过程中，路牌、红绿灯、车道线、路标等要素的经纬度的定位非常重要，这些要素的定位准确定性对后续地图数据生产具有比较大的影响，地图要素的准确定位不仅可以保证高精地图更新的准确性，而且在高精地图的生产过程中具有非常重要的意义，提高地图要素的定位精度依旧是需要解决的问题。
[0004]在现阶段的高精地图的生产过程中，通常会利用激光点云数据进行建图，即先对激光点云进行语义解析，识别激光点云中的每个点的类别属性；然后对激光点云进行矢量化，得到目标区域的矢...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高精地图的生产方法，所述方法包括：基于预先获取的视频计算相机在各个位置点上的位姿；基于所述相机在各个位置点上的位姿，计算所述视频中的各个关键点的绝对深度；基于所述视频中的各个关键点的绝对深度，构建所述视频中的各个像素点对应的三维点云；基于所述视频中的各个像素点对应的三维点云，构建所述视频对应的高精地图。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于预先获取的视频计算相机在各个位置点上的位姿，包括：基于所述视频提取相机在各个位置点上的全球定位系统GPS信息和惯性测量单元IMU数据；基于所述相机在各个位置点上的GPS信息和IMU数据，获取所述相机在各个位置点上的位姿；其中，所述位姿包括所述相机沿X、Y、Z三个直角坐标轴方向移动的自由度和绕X、Y、Z三个直角坐标轴转动的自由度。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述相机在各个位置点上的位姿，计算所述视频中的各个关键点的绝对深度，包括：在所述视频中提取出两张图像作为当前图像对；其中，所述当前图像对中包括当前第一图像和当前第二图像；在所述当前第一图像和所述当前第二图像中分别提取出至少一个关键点，并将所述当前第一图像中的各个关键点和所述当前第二图像中的各个关键点进行匹配；若所述当前第一图像中存在至少一个关键点与所述当前第二图像中的至少一个关键点匹配成功，则基于所述相机在拍摄所述当前第一图像时所在的位置点上的位姿和在拍摄所述当前第二图像时所在的位置点上的位姿，计算各个匹配成功的关键点在所述当前第一图像和所述当前第二图像中的绝对深度；重复执行上述操作，直到计算出所述视频中的各个关键点的绝对深度。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述相机在拍摄所述当前第一图像时所在的位置点上的位姿和在拍摄所述当前第二图像时所在的位置点上的位姿，计算各个匹配成功的关键点在所述当前第一图像和所述当前第二图像中的绝对深度，包括：基于所述相机在拍摄所述当前第一图像时所在的位置点上的位姿和在拍摄所述当前第二图像时所在的位置点上的位姿，构建所述当前第一图像和所述当前第二图像的像素坐标，以及所述当前第一图像和所述当前第二图像中的像素点的归一化平面坐标；根据所述当前第一图像和所述当前第二图像的像素坐标，以及所述当前第一图像和所述当前第二图像中的像素点的归一化平面坐标，计算各个匹配成功的关键点在所述当前第一图像和所述当前第二图像中的绝对深度。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述视频中的各个像素点对应的三维点云，构建所述视频对应的高精地图，包括：根据预先确定的三维点云和像素点的对应关系，获取各个图像中的各个地图要素的三维点云；针对各个地图要素的三维点云进行矢量化操作，获取各个地图要素的矢量化结果；根据各个地图要素的矢量化结果，构建所述视频对应的高精地图。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据预先确定的三维点云和像素点的对应关系，获取所述视频中的各个地图要素的三维点云，包括：对所述视频中的各个图像进行语义分割，获取各个图像中的各个地图要素的类别信息；基于各个地图要素的类别信息，获取所述视频中的各个地图要素的三维点云。7.一种高精地图的生产装置，所述装置包括：位姿计算模块、深度计算模块、点云构建模块和地图构建模块；其中，所述位姿计算模块，用于基于预先获取的视频计算相机在各个位置点上的位...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈守刚，钟开，周定富，蔡俊杰，杨建忠，卢振，张通滨，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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