一种基于多源数据的高精地图生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于多源数据的高精地图生成方法及系统。所述方法包括：设置多种传感器，采集生成高精地图所需的数据；提取无人机倾斜摄影影像与专业采集车拍摄影像的影像特征点，对影像特征点进行融合，得到像点稀疏点云；从像点稀疏点云中提取特征要素，对稀疏点云的特征要素进行立体匹配，重建密集点云；将专业采集车激光雷达点云与重建的密集点云进行精度点云重定向配准，确定各高精地图元素的实际位置信息；使用高精地图元素构建高精地图。本发明专利技术解决了目前高精地图生产中构建成本高、作业效率低、地图精度与地图鲜度无法均衡的问题，提高地图精度和构建效率。提高地图精度和构建效率。提高地图精度和构建效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源数据的高精地图生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于多源数据的高精地图生成方法。

技术介绍

[0002]在自动驾驶技术方案中，单纯依靠车载传感器无法实现全天候超视距的感知能力，如弯道、匝道以及摄像头视线被障碍物遮挡而限制了感知边界，天气原因给传感器可靠性造成的干扰，都会使车辆无法感知超视距外的路况信息，无法提前做出加速、减速或者提前变道等操作。高精地图可以作为一种行车基础设施提供全天候超视距的感知，解决传感器感知边界和使用条件受限的问题，增强自动驾驶系统的稳健性。
[0003]目前，高精地图的构建主要通过载有各种传感器(如激光雷达、GPS、惯性测量单元、以及摄像机等)的采集车采集原始道路数据，通过多种数据融合生成点云地图，然后通过人工标注以及自动化的语义分割算法提取出车道线以及交通标志牌的信息，最后经过人工验证完成高精地图的制作。
[0004]然而基于激光雷达等多传感器采集点云地图并通过人工和自动化算法标注的方式制作高精地图存在以下问题：
[0005]1、激光雷达造价较高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，包括：设置多种传感器，采集生成高精地图所需的数据，包括：无人机倾斜摄影影像、专业采集车拍摄影像和专业采集车激光雷达点云；提取无人机倾斜摄影影像与专业采集车拍摄影像的影像特征点，对影像特征点进行融合，得到像点稀疏点云；从像点稀疏点云中提取特征要素，对稀疏点云的特征要素进行立体匹配，重建密集点云；将专业采集车激光雷达点云与重建的密集点云进行精度点云重定向配准，确定各高精地图元素的实际位置信息；使用高精地图元素构建高精地图。2.如权利要求1所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，搭建立体采集环境采集生成高精地图所需的数据，具体包括：下视立体采集：将立体采集环境的视角调整为向下视角，采集基于地面或者倾斜于地面的高精地图元素；前视立体采集：将立体采集环境的视角调整为地面向前视角，采集垂直于地面或者倾斜于地面的高精地图元素。3.如权利要求1所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，进行数据融合处理，具体包括：通过图像处理算法提取影像特征点；对无人机倾斜摄影影像和专业采集车拍摄影像的影像中的特征点进行匹配，只保留满足几何约束的匹配，迭代遍历每一对匹配点，从而得到两度同名点或者多度同名点；通过同名点对，配合初始的GPS参数和IMU参数，进行光束法平差，从平差的结果中获取影像的内参和外参；根据影像的内参和外参感知影像重复区域的深度信息，依据深度信息进行无人机倾斜摄影影像和专业采集车拍摄影像的影像中的特征点的融合，得到融合后像点的稀疏点云，即融合后像点的初步位置信息。4.如权利要求3所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，影像的外参是指拍摄照片时相机的位置和姿态，影像的内参是指摄像机内部的焦距与相主点位置。5.如权利要求1所述的一种基于多源数据的高精地图生成方法，其特征在于，从像点稀疏点云中提取特征要素，具体包括如下子步骤：计算稀疏点云的中心点；计算稀疏点云中各像点对中心点的贡献率；将对中心点的贡献率超过预设贡献率的像点作为特征要素。6.一种基于多源数据的高精地图生成系统，其特征在于，包括：数据采集模块21，用于设置多种传...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓晖，程雷，胡锐，王进，饶磊，赵辉，
申请(专利权)人：北京数字政通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：