【技术实现步骤摘要】
地图离线优化方法和电子设备
[0001]本公开涉及地图构建
，尤其涉及一种地图离线优化方法和电子设备。
技术介绍
[0002]在智能驾驶领域，视觉定位是一种重要的定位方式。视觉点云地图是视觉定位的关键组成部分，其质量的好坏直接决定了视觉定位的精度。
[0003]视觉地图一般使用视觉传感器，通过前端特征提取，后端对相机位姿和3D路标点进行优化的方式构建的，构建过程中可以使用GPS、IMU、轮速计等组件进行辅助。通常构建的视觉地图精度仍然有提升的空间，若进一步进行离线优化，将有助于提高视觉地图的精度，从而在使用视觉地图进行定位的过程中提高定位的精度。
[0004]现有视觉点云地图的离线优化方法常采用将真值点云与视觉点云地图中的点云进行对比来达到地图优化的目的。但现实中真值点云的获取是比较困难的。有的方法采用真值轨迹对视觉点云地图的轨迹进行约束，进而优化视觉点云地图的质量；同样的，获取与建图时一致的真值轨迹也是比较困难的。有的方法采用场景中的关键点(比如拐角处、有明显路标的区域)对视觉点云地图进行矫正，然而关...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地图离线优化方法，其特征在于，所述方法包括：确定视觉点云地图中属于设定平面的视觉点云点；确定激光点云地图中属于所述设定平面的激光点云点；对所述视觉点云点以及所述激光点云点进行对齐操作，获得所述视觉点云点的z坐标参考值；根据所述视觉点云点的z坐标参考值对所述视觉点云地图进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定视觉点云地图中属于设定平面的视觉点云点，包括：确定基于车载视觉传感器所采集到的各幅图像中属于所述设定平面的平面像素点；在构建所述视觉点云地图时，针对视觉点云地图中的每个点云点，建立与所述图像之间的关联关系；根据所述平面像素点以及所述关联关系确定所述视觉点云点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述平面像素点以及所述关联关系确定所述视觉点云点，包括：针对所述视觉点云地图中的当前点云点，根据所述关联关系确定包括目标像素点的多幅目标图像，所述目标像素点是所述当前点云点在图像中对应的像素点；遍历每幅所述目标图像，以确定各所述目标图像中所述目标像素点是所述平面像素点中的一像素点的第一次数以及不是所述平面像素点中的一像素点的第二次数；若所述第一次数大于所述第二次数，则确定所述当前点云点为所述视觉点云点，或者，若所述第一次数达到阈值，则确定所述当前点云点为所述视觉点云点，所述阈值根据所述第一次数和所述第二次数的和确定。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视觉点云点以及所述激光点云点进行对齐操作，获得所述视觉点云点的z坐标参考值，包括：获取同一时间戳下对齐的视觉传感器的视觉位姿与激光雷达的激光位姿：针对每一个时间戳下对齐的视觉位姿和激光位姿，以视觉位姿在绝对坐标系下的位置坐标为中心构建第一立方体，以激光位姿在绝对坐标系下的位置坐标为中心构建第二立方体，其中，所述第一立方体的大小和所述第二立方体的大小相同，所述第一立方体的长度基于路面的宽度确定，所述第一立方体的宽度基于视觉传感器的视觉方向向量的模长确定，所述第一立方体的宽度的方向为所述视觉位姿的轨迹方向，所述第二立方体的宽度的方向为所述激光位姿的轨迹方向；根据所述第一立方体以及所述第二立方体对所述视觉点云点以及所述激光点云点进行对齐操作，获得所述视觉点云点的z坐标参考值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一立方体以及所述第二立方体对所述视觉点云点以及所述激光点云点进行对齐操作，获得所述视觉点云点的z坐标参考值，包括：将所述第一立方体与所述第二立方体对齐，获得将所述第二立方体变换至与所述第一立方体重合的位置处时的变换矩阵；利用所述变换矩阵将所述第二立方体空间内的激光点云点变换至所述第一立方体的空间内，获得变换后的激光点云点；
针对当前视觉点云点，在xy平面从所述变换后的激光点云点中确定距离所述当前视觉点云点最近的目标激光点云点，将所述目标激光点云点的z坐标值确定为所述当前视...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁红见，何潇，张丹，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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