点云地图构建方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种点云地图构建方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取惯导系统采集的惯导数据和相同时段激光雷达采集到的初始点云数据；根据所述惯导数据对所述初始点云数据进行运动补偿，得到中间点云数据；识别所述中间点云数据中的动态障碍物，并从所述中间点云数据中剔除所述动态障碍物，得到所述目标点云数据；将相同点云帧序列的目标点云数据进行配准，并根据配准后的目标点云数据构建点云地图。上述方案，提高了配准的精度和效率；同时，提高了构建的点云地图的质量。提高了构建的点云地图的质量。提高了构建的点云地图的质量。

【技术实现步骤摘要】
点云地图构建方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术实施例涉及自动驾驶
，尤其涉及一种点云地图构建方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的发展日渐成熟，自动驾驶将成为未来出行的一种重要手段。而点云地图的构建在自动驾驶技术中占据重要部分。
[0003]现有技术中，大多数建图方法都忽略了动态障碍物的剔除，导致后续点云匹配的精度不高，影响构建的地图的质量；并且，在进行点云匹配时，只采用ICP(Iterative closest point，迭代最近点)算法，运算量大，点云匹配的效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种点云地图构建方法、装置、设备及介质，以提高点云匹配的效率。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种点云地图构建方法，包括：
[0006]获取惯导系统采集的惯导数据和相同时段激光雷达采集到的初始点云数据；
[0007]根据所述惯导数据对所述初始点云数据进行运动补偿，得到中间点云数据；
[0008]识别所述中间点云数据中的动态障碍物，并从所述中间点云数据中剔除所述动态障碍物，得到所述目标点云数据；
[0009]将相同点云帧序列的目标点云数据进行配准，并根据配准后的目标点云数据构建点云地图。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种点云地图构建装置，包括：
[0011]初始点云数据获取模块，用于获取惯导系统采集的惯导数据和相同时段激光雷达采集到的初始点云数据；
[0012]中间点云数据获取模块，用于根据所述惯导数据对所述初始点云数据进行运动补偿，得到中间点云数据；
[0013]目标点云数据获取模块，用于识别所述中间点云数据中的动态障碍物，并从所述中间点云数据中剔除所述动态障碍物，得到所述目标点云数据；
[0014]地图构建模块，用于将相同点云帧序列的目标点云数据进行配准，并根据配准后的目标点云数据构建点云地图。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0016]一个或多个处理器；
[0017]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0018]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器能够执行本专利技术实施例所提供的任意一种点云地图构建方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术实施例所提供的任意一种
点云地图构建方法。
[0020]本专利技术实施例提供的一种点云地图构建方案，通过获取惯导系统采集的惯导数据和相同时段激光雷达采集到的初始点云数据；根据惯导数据对初始点云数据进行运动补偿，得到中间点云数据；识别中间点云数据中的动态障碍物，并从中间点云数据中剔除动态障碍物，得到目标点云数据；将相同点云帧序列的目标点云数据进行配准，并根据配准后的目标点云数据构建点云地图。上述方案，通过对动态障碍物进行识别，并剔除，可以消除障碍物特征的影响，避免了在目标点云数据进行配准的过程中，由于障碍物特征导致配准结果出现误差，且避免了对无效的目标点云数据进行配准，提高了配准的精度和效率；同时，剔除动态障碍物，可以避免构建的点云地图出现“鬼影”，提高了构建的点云地图的质量。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，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他的附图。
[0023]图1是本专利技术实施例一提供的一种点云地图构建方法的流程图；
[0024]图2是本专利技术实施例二提供的一种点云地图构建方法的流程图；
[0025]图3是本专利技术实施例三提供的一种点云地图构建装置的结构示意图；
[0026]图4是本专利技术实施例四提供的一种实现点云地图构建方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0028]实施例一
[0029]图1是本专利技术实施例一提供的一种点云地图构建方法的流程图，本实施例可适用于对激光雷达采集到的点云数据进行动态障碍物识别的情况，该方法可以由点云地图构建装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可配置于承载点云地图构建功能的电子设备中。
[0030]参见图1所示的点云地图构建方法，包括：
[0031]S110、获取惯导系统采集的惯导数据和相同时段激光雷达采集到的初始点云数据。
[0032]其中，惯导(Inertial Measurement Unit，IMU)数据是指惯导系统在一段时间内采集到的数据。初始点云数据是指激光雷达在一段时间内采集到的数据。本专利技术实施例对一段时间的长短不作具体限定，可以是技术人员根据经验进行设置。
[0033]需要说明的是，初始点云数据可以是激光雷达采集到的至少一个初始点云帧中的
初始点云数据。
[0034]具体的，在一段时间内，获取惯导系统采集的惯导数据，并在相同时间段内获取激光雷达采集到的初始点云数据。
[0035]S120、根据惯导数据对初始点云数据进行运动补偿，得到中间点云数据。
[0036]其中，中间点云数据是指经过运动补偿后的初始点云数据。
[0037]可选的，在对初始点云数据进行运动补偿前，可以先对初始点云数据进行预处理，以提高后续运动补偿的效率。示例性的，可以对初始点云数据进行体素降采样处理，以降低需要进行运动补偿的初始点云数据的密度。具体的，将初始点云数据散落在体素栅格中，使用每个体素栅格中距离体素栅格重心最近的初始点云数据替代体素栅格内其余初始点云数据。
[0038]本专利技术实施例中，可以对经过体素降采样处理后的初始点云数据进行筛选，去除初始点云数据中的地面点云数据。示例性的，可以通过随机采样一致性算法(RANdom SAmple Consensus，RANSAC)的平面特征估计，去除初始点云数据中的地面点云数据。
[0039]进一步的，对经过预处理后的初始点云数据进行运动补偿的过程，包括：对惯导数据进行姿态积分，获取一段时间内采集到的不同时间戳下的惯导数据中的位姿信息；从获取到的至少一个初始点云帧中，确定第一初始点云帧，并根据第一初始点云帧中的初始点云数据，确定除第一初始点云帧中的其余初始点云帧中的各初始点云数据的角度偏移量，以及前述各初始点云数据的时间戳；将前述各初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云地图构建方法，其特征在于，包括：获取惯导系统采集的惯导数据和相同时段激光雷达采集到的初始点云数据；根据所述惯导数据对所述初始点云数据进行运动补偿，得到中间点云数据；识别所述中间点云数据中的动态障碍物，并从所述中间点云数据中剔除所述动态障碍物，得到所述目标点云数据；将相同点云帧序列的目标点云数据进行配准，并根据配准后的目标点云数据构建点云地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述中间点云数据中的动态障碍物，包括：确定所述相同点云帧序列中的标准点云帧和局部子图，并分别将所述标准点云帧和所述局部子图转换成标准二维矩阵和参考二维矩阵；根据目标分辨率阈值，将所述标准二维矩阵和所述参考二维矩阵划分成至少一个栅格；针对所述标准二维矩阵中的任一栅格，确定该栅格中的标准中间点云数据，并确定所述参考二维矩阵中相应栅格中的参考中间点云数据；根据所述标准中间点云数据和所述参考中间点云数据，识别该栅格中的动态障碍物。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准中间点云数据和所述参考中间点云数据，识别该栅格中的动态障碍物，包括：若所述标准中间点云数据与所述参考中间点云数据的差值，大于预设筛选阈值，则对该栅格中的所有中间点云数据进行动态障碍物标记。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标分辨率阈值，随着动态障碍物识别次数的增加而减小。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据配准后的目标点云数据构建点云地图，包括：从相同点云帧序列中选取回环帧，对配准后的目标点云数据进行校准；根据校准后的目标点云数据，构建所述点云地图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从相同点云帧序列中选取回环帧，包括：确定所述相同点云帧序列中的关键点云帧，以及所述关键点云帧关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐策，
申请(专利权)人：一汽解放汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：