【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例属于自动驾驶，具体涉及一种多层级地图构建方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、地图构建在自动驾驶、机器人导航、环境感知和其他领域中具有关键作用。传统地图构建方法通常基于单一传感器或数据源，如激光雷达、视觉相机或gnss（globalnavigation satellite system，全球导航卫星系统）。目前常用的导航地图主要包括：点云地图和语义地图。点云地图：传统的点云地图构建方法依赖于激光雷达的高精度距离测量，可以提供准确的地图几何信息。然而，这些方法通常无法提供丰富的语义信息，如物体识别、道路分类等，从而限制了地图的应用范围。语义地图：视觉相机具有广泛的视野和颜色信息，可以用于物体识别和语义分析。然而，视觉相机在不同照明和天气条件下性能波动大，且容易受到遮挡和图像噪声的干扰，因此在某些情况下难以生成准确的地图。
2、传统地图构建方法主要基于激光雷达或视觉相机单独进行，这些方法存在一定的局限性，精度不足、信息不完整且对不同环境的适应性差，限制了地图的精度和信息内容。
技术实现思
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1.一种多层级地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述彩色图像数据后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据和所述惯性数据，确定激光雷达在全局坐标系下的位置和姿态，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述激光点云地图数据和所述彩色图像数据，得到三维语义地图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述三维语义地图，得到物体级语义地图，包括：
6.一种多层级地图构建系统，其特征在于
【技术特征摘要】
1.一种多层级地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述彩色图像数据后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据和所述惯性数据，确定激光雷达在全局坐标系下的位置和姿态，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述激光点云地图数据和所述彩色图像数据，得到三维语义地图，包括：
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：严超，叶飞，龚烨飞，刘继承，朱培逸，赵广志，薛国强，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：
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