基于定位匹配的地图构建方法、系统、存储介质及设备技术方案

本发明专利技术涉及定位与地图构建技术领域，提出基于定位匹配的地图构建方法、系统、存储介质及设备，通过车载光学相机获取车体环境数据集，对数据集进行预处理，得到预处理后的图像数据集；基于轻量型语义分割网络模型，对预处理后的图像数据集进行语义分割，获得语义分割图；根据语义分割图获得像素点对应的语义点云；获取目标车辆的车辆信息，建立目标车辆的动力学模型；从预处理后的图像数据集选取连续的两帧图像，对动力学模型进行预积分，获得连续的两帧图像的运动关系；根据连续的两帧图像的运动关系对语义点云进行配准；将配准后的语义点云拼接起来，构成点云地图，构建带有语义信息的点云地图，实现对车辆的定位，鲁棒性更好。好。好。

【技术实现步骤摘要】
基于定位匹配的地图构建方法、系统、存储介质及设备


[0001]本专利技术涉及定位与地图构建
，具体涉及一种基于定位匹配的地图构建方法、系统、存储介质及设备。

技术介绍

[0002]目前自动驾驶技术的发展和汽车智能化的趋势，自动驾驶已经逐步应用于实际场景，而无论建图和定位都需要处理传感器数据，进而得到较为准确的地图和定位结果。其中，泊车场景是自动驾驶领域里的一个重要应用领域，特别是泊车场景大部分场景缺少GPS信号，因此这个场景的实现难度大于高速等场景。现有车辆大部分都装备有多个光学相机，只有高端车型才配备有激光雷达，但激光雷达的成本较高，且要求结构化环境才能有效匹配，如何应用好光学相机进行定位成为实现自动驾驶的最后一公里的关键一环。现有技术较多采用激光雷达配合深度学习来实现车辆自动驾驶时的定位，该方法受限于激光雷达的高成本和深度学习匹配模型算力的额外需求等原因，目前难以普及且发展还不成熟。
[0003]现有技术公开了一种点云地图处理方法、车道标注数据获取方法、设备及介质，旨在解决提高车道标注数据的准确性的问题。为此目的，该专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于定位匹配的地图构建方法，其特征在于，包括：S1、通过车载光学相机获取车体环境数据集，对数据集进行预处理，得到预处理后的图像数据集；S2、基于轻量型语义分割网络模型，对预处理后的图像数据集进行语义分割，获得语义分割图；S3、根据语义分割图获得像素点对应的语义点云；S4、获取目标车辆的车辆信息，根据车辆信息建立目标车辆的动力学模型；S5、从预处理后的图像数据集选取连续的两帧图像，根据连续的两帧图像对动力学模型进行预积分，获得选取的连续的两帧图像的运动关系；S6、根据获得的连续的两帧图像的运动关系对语义点云进行配准；S7、将配准后的语义点云拼接起来，构成点云地图，同时获得车辆的定位信息。2.根据权利要求1所述的一种基于定位匹配的地图构建方法，其特征在于：在步骤S1中，所述车体环境数据集为车体环境的环视图片。3.根据权利要求1所述的一种基于定位匹配的地图构建方法，其特征在于：在步骤S3中，所述语义点云的公式如下：p(x,y,z,s)＝K
‑1ds其中K为标定相机外参，d为深度信息，s为语义分割图上的像素点s(u,v)。4.根据权利要求1所述的一种基于定位匹配的地图构建方法，其特征在于：在步骤S3中，所述语义点云包括第一点云P
k
和第二点云P
k+1
；在步骤S6中，所述对语义点云进行配准的过程为根据获得的连续的两帧图像的运动关系对第一点云P
k
和第二点云P
k+1
进行变换，得到变换点云，将变换点云与第一点云P
k
比较，找出第二点云P
k+1
中每一个点在第一点云P
k
中的语义类别相同的最近邻点，然后进行最优变换的计算。5.根据权利要求4所述的一种基于定位匹配的地图构建方法，其特征在于：所述根据获得的连续的两帧图像的运动关系对第一点云P
k
和第二点云P
k+1
进行变换，得到变换点云的公式为：其中和是点云P
k
和点云P
k+1...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯彪，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：