坡道图层生成方法和装置、高精度地图及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及坡道图层生成方法和装置、高精度地图及电子设备。该方法应用于无人驾驶设备，即自动驾驶设备或无人车，包括：获取作业区域的数字地形模型数据，其中，数字地形模型数据包括数字地形模型数据在不同分辨率下的地形因子；基于数字地形模型数据在目标分辨率下的地形因子对数字地形模型数据进行过滤，得到目标数字地形模型数据；对目标数字地形模型数据进行分割，得到多个目标数字地形模型数据簇；对多个目标数字地形模型数据簇进行边界提取，得到多个目标边界多边形作为坡道图层。本公开能够基于数字地形模型数据中的地形因子生成坡道图层，因此，减少了坡道图层的数据量，满足了无人驾驶的实时性要求，保证了无人驾驶车辆的行驶安全性。车辆的行驶安全性。车辆的行驶安全性。

【技术实现步骤摘要】
坡道图层生成方法和装置、高精度地图及电子设备


[0001]本公开涉及自动驾驶和/或电子地图
，尤其涉及一种坡道图层生成方法、装置、高精度地图、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]露天采矿是一个移走矿体上的覆盖物，得到所需矿物的过程，其生产过程包括穿孔、爆破、采装、运输、排土等作业流程。随着无人驾驶技术的不断发展，无人驾驶在矿车上的应用应运而生，目前，诸如装载、运输、排土等作业主要由无人驾驶矿车完成。随着露天矿区无人驾驶技术的深入研究，矿区无人驾驶对于高精度地图的需求也越来越高，不仅要求矢量地图达到厘米级精度，同时还需要针对采装作业导致的地形高频变化进行快速地更新。
[0003]目前，通过车载激光雷达采集地形变化区域的高精度高密度点云数据，并基于采集到的点云数据生成高分辨率的数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据，用于矢量地图的高精度高频率生产更新。同时，基于高分辨率的数字高程模型数据和不同车型参数的无人驾驶车辆（例如，无人驾驶矿车）的不同需求，可以生成不同分辨率的数字地形模型（本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种坡道图层生成方法，其特征在于，包括：获取作业区域的数字地形模型数据，其中，所述数字地形模型数据包括所述数字地形模型数据在不同分辨率下的地形因子；基于所述数字地形模型数据在目标分辨率下的地形因子对所述数字地形模型数据进行过滤，得到目标数字地形模型数据；对所述目标数字地形模型数据进行分割，得到多个目标数字地形模型数据簇；对所述多个目标数字地形模型数据簇进行边界提取，得到多个目标边界多边形作为坡道图层。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地形因子包括坡度，所述基于所述数字地形模型数据在目标分辨率下的地形因子对所述数字地形模型数据进行过滤，得到目标数字地形模型数据，包括：基于坡度分级确定所述作业区域中的目标作业区域，并获取所述目标作业区域的数字地形模型数据，其中，所述坡度分级是基于所述坡度对坡道进行划分得到的；利用腐蚀算法和膨胀算法对所述目标作业区域的数字地形模型数据进行开运算，得到所述目标数字地形模型数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数字地形模型数据进行分割，得到多个目标数字地形模型数据簇，包括：基于所述坡度分级的预设阈值对所述目标数字地形模型数据进行聚类，得到多个第一数字地形模型数据簇；利用区域生长算法对所述多个第一数字地形模型数据簇进行划分，得到多个第二数字地形模型数据簇；对所述多个第二数字地形模型数据簇进行过滤，得到所述多个目标数字地形模型数据簇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个目标数字地形模型数据簇进行边界提取，得到多个目标边界多边形作为坡道图层，包括：利用散点轮廓算法，获取所述多个目标数字地形模型数据簇中的每个目标数字地形模型数据簇的多个边界点；将所述多个边界点依次连接，得...

【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：