自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法和装置制造方法及图纸

本公开涉及自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法和装置，通过将地形点划分到对应的切片中，并按照切片生成切片单元，在每个切片单元中记录对应切片中的各个地形点的高程值，这样，数字高程模型中只包括各个地形点的高程值，而不包括各个地形点的平面位置信息，从而有效减少了数字高程模型在存储时对存储空间的占用。此外，由于同一切片单元中各个地形点的高程值在切片单元中的存储顺序与所述各个地形点在所属切片中的位置相关联，能够基于地形点的高程值在切片单元中的存储顺序恢复出地形点的平面坐标信息，从而获取各个地形点的完整空间信息。从而获取各个地形点的完整空间信息。从而获取各个地形点的完整空间信息。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法和装置


[0001]本公开涉及自动驾驶
，尤其涉及一自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法和装置。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的发展，激光雷达的硬件参数越来越好，成本也越来越低。基于车载、机载或其他载具的激光雷达可以低成本、高效率地获取目标区域高密度高精度的点云数据。采集到的点云数据可以用于生成数字高程模型，从而为自动驾驶场景下的高精度地图、地形分析、决策规划等提供基础地形数据支撑。然而，相关技术中的数字高程模型包括各个点的平面位置信息和高程值，对存储空间的占用较大。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例提供了一种自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法和装置。
[0004]本公开实施例的第一方面，提供了一种自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法，所述方法包括：获取自动驾驶车辆的目标作业区域的点云数据，基于所述点云数据确定所述目标作业区域中多个地形点的平面位置信息和高程值；基于各个地形点的平面位置信息确定对应地形点在预先划分的多个切片中所属的切片，不同的切片对应不同的平面位置范围；基于各个地形点的高程值以及各个地形点所属的切片生成所述目标作业区域的数字高程模型，并对所述数字高程模型进行存储；所述数字高程模型包括多个切片单元，每个切片单元对应一个切片，用于记录对应切片中的各个地形点的高程值；同一切片单元中各个地形点的高程值在所述切片单元中的存储顺序与所述各个地形点在所属切片中的位置相关联。
[0005]本公开实施例的第二方面，提供了一种自动驾驶场景的数字高程模型的生成装置，所述装置包括：第一确定模块，用于获取自动驾驶车辆的目标作业区域的点云数据，基于所述点云数据确定所述目标作业区域中多个地形点的平面位置信息和高程值；第二确定模块，用于基于各个地形点的平面位置信息确定对应地形点在预先划分的多个切片中所属的切片，不同的切片对应不同的平面位置范围；存储模块，用于基于各个地形点的高程值以及各个地形点所属的切片生成所述目标作业区域的数字高程模型，并对所述数字高程模型进行存储；所述数字高程模型包括多个切片单元，每个切片单元对应一个切片，用于记录对应切片中的各个地形点的高程值；同一切片单元中各个地形点的高程值在所述切片单元中的存储顺序与所述各个地形点在所属切片中的位置相关联。
[0006]本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
[0007]本公开实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面
的方法。
[0008]本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过将地形点划分到对应的切片中，并按照切片生成切片单元，在每个切片单元中记录对应切片中的各个地形点的高程值，这样，数字高程模型中只包括各个地形点的高程值，而不包括各个地形点的平面位置信息，从而有效减少了数字高程模型在存储时对存储空间的占用。此外，由于同一切片单元中各个地形点的高程值在切片单元中的存储顺序与所述各个地形点在所属切片中的位置相关联，因此，能够基于地形点的高程值在切片单元中的存储顺序恢复出地形点的平面坐标信息，从而能够基于恢复出的平面坐标信息以及存储的高程值获取各个地形点的完整空间信息。即，本公开实施例只需要在数字高程模型中存储地形点的高程值，即可获得与同时存储地形点平面位置信息和高程值相同的效果。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0010]图1为本公开一个实施例中的应用场景的示意图。
[0011]图2为本公开一个实施例中的自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法的流程图。
[0012]图3为本公开一个实施例中的切片的示意图。
[0013]图4为本公开一个实施例中的数字高程模型的示意图。
[0014]图5为本公开一个实施例中的增量更新过程的示意图。
[0015]图6为本公开一个实施例中的自动驾驶场景的数字高程模型的生成装置的框图。
[0016]图7为本公开一个实施例中的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0017]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0018]在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0019]应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0020]随着自动驾驶行业的发展，基于车载、机载或其他载具的激光雷达(LiDAR)可以低成本、高效率地获取目标区域高密度高精度的点云数据。采集到的点云数据可以用于生成数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)，数字高程模型通过有限的地形高程实现对地形曲面的数字化模拟或者地形表面形态的数字化表示，即通过栅格化地形表面并记录每个栅格点的高程值，用以表征地形特征。数字高程模型可以为自动驾驶场景下的高精度地图、地形分析、决策规划等提供基础地形数据支撑。
[0021]参见图1，是本公开实施例的应用场景的示意图。在目标作业区域R(例如，矿区)作业的自动驾驶车辆101可以沿着预先规划的行驶路径tr在装载点S1与卸载点S2之间往来，从而将装载点S1的煤矿运输到卸载点S2进行卸载。自动驾驶车辆101上可以安装激光雷达101a，激光雷达101a可以在自动驾驶车辆101移动过程中采集目标作业区域R的点云数据，点云数据可以包括激光雷达101a感测范围内的任意点H的三维坐标信息，所述任意点H包括但不限于行驶路径tr上的地面点、目标作业区域R的树木102上的点、目标作业区域R的行人103上的点和装载点S1的煤矿堆104上的点等。可以在自动驾驶车辆101上部署处理单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶场景的数字高程模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取自动驾驶车辆的目标作业区域的点云数据，基于所述点云数据确定所述目标作业区域中多个地形点的平面位置信息和高程值；基于各个地形点的平面位置信息确定对应地形点在预先划分的多个切片中所属的切片，不同的切片对应不同的平面位置范围；基于各个地形点的高程值以及各个地形点所属的切片生成所述目标作业区域的数字高程模型，并对所述数字高程模型进行存储；所述数字高程模型包括多个切片单元，每个切片单元对应一个切片，用于记录对应切片中的各个地形点的高程值；同一切片单元中各个地形点的高程值在所述切片单元中的存储顺序与所述各个地形点在所属切片中的位置相关联。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个地形点的平面位置信息确定对应地形点在预先划分的多个切片中所属的切片，包括：基于地形点的平面位置信息、预设的基准点的平面位置信息以及各个切片的尺寸确定所述地形点所属的切片。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个切片单元中记录有对应切片的特征点的平面位置信息以及对应切片中各个地形点的高程值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，切片的特征点的平面位置信息基于预设的基准点的平面位置信息、所述切片在所述多个切片中的位置信息以及各个切片的尺寸确定。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，每个切片按照所述数字高程模型的目标分辨率被划分为多个子切片；所述切片单元用于逐行记录对应切片的各个子切片中的地形点的高程值；其中，地形点所属的子切片基于所述地形点的平面位置信息、所述地形点所属切片的特征点的平面位置信息以及所述数字高程模型的目标分辨率确定。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：读取所述数字高程模型的目标切片单元；基于所述目标切片单元中的目标地形点的记录顺序确定所述目标地形点所属的子切片；基于所述目标地形点所属的子切片、所述目标切片单元中特征点的平面位置信息以及所述数字高程模型的目标分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王方建，
申请(专利权)人：北京易控智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：