【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及计算机，尤其涉及一种地图评估方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着智能交通技术的飞速发展，高精度地图得以广泛应用在机器人、无人车、无人机等无人设备，其中，高精度地图可用于为无人设备进行实时定位，以便无人设备根据自身实时定位在环境中实现自主驾驶并到达目的地。高精度地图可包含点云数据，这些点云数据主要是利用激光雷达等设备采集获得的。
2、目前，高精度地图中的点云数据的质量问题主要是通过定位异常暴露，即无人设备利用点云数据进行定位时，出现了定位异常，才能推断出高精度地图中点云数据可能存在质量问题。
3、然而，这种方式不仅效率低下，还容易造成无人设备因定位问题发生事故，进而造成危险。
技术实现思路
1、本说明书提供一种地图评估方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
2、本说明书采用下述技术方案：
3、本说明书提供了一种地图评估方法，包括：
4、获取待评估点云地图；
5、获取测试设备在测试位置处以...
【技术保护点】
1.一种地图评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过点云匹配得到所述各噪声位姿分别对应的第二目标位姿之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过点云匹配得到所述各噪声位姿分别对应的第二目标位姿，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据该噪声位姿对应的位姿转换矩阵，对该噪声位姿进行转换，得到该噪声位姿对应的第二目标位姿之前，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一目标位姿和各第二目标位姿中至少部分位姿间的差异，评估所述测...
【技术特征摘要】
1.一种地图评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过点云匹配得到所述各噪声位姿分别对应的第二目标位姿之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过点云匹配得到所述各噪声位姿分别对应的第二目标位姿，具体包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据该噪声位姿对应的位姿转换矩阵，对该噪声位姿进行转换，得到该噪声位姿对应的第二目标位姿之前，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一目标位姿和各第二目标位姿中至少部分位姿间的差异，评估所...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖方波，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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