【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理信息，特别涉及一种路面标识的位姿优化方法、装置和设备。
技术介绍
1、高精地图可以供汽车自动驾驶使用，而路面标识的识别以及制作是生成高精地图的重要组成部分，路面标识一般常通过车辆上搭载的摄像头所采集的道路图像信息进行识别和提取。由于车辆定位信号的偏差，行驶速度的快慢，行驶方向的变化等因素，所采集的路面标识位置精度误差过大，形状发生形变。
2、具体的，由于单次行驶采集的路面标识会有以下问题的存在：第一，同一现实路面因为车辆遮挡，光照不足等不可控因素，导致采集的路面标识部分丢失(缺失箭头，短线，停止线等对象语义对象要素)；第二，由于摄像头视角的问题，导致视角边缘的对象形变严重，无法真实反应实际路面标识(语义对象)；第三，由于定位信号不稳定，会导致语义对象(路面标识)的定位位置偏差过大；第四，由于识别准确率问题，识别类型会存在错误的情况。
3、在制作高精地图过程中，采集车辆行驶的过程中如果失去了gps信号而采取纯惯导进行轨迹计算，将会产生累计误差，造成计算的轨迹产生漂移，每段轨迹误差产生的来源虽独立但...
【技术保护点】
1.一种路面标识的位姿优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配误差目标函数对所述待优化的单趟图像数据中的路面标识进行位姿优化，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化的单趟图像数据中的路面标识进行位姿优化之后，还包括：对其他单趟图像数据中的路面标识进行优化。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化的单趟图像数据中的路面标识进行位姿优化，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述匹配因子带入至因子图中之前，还包括
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【技术特征摘要】
1.一种路面标识的位姿优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配误差目标函数对所述待优化的单趟图像数据中的路面标识进行位姿优化，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化的单趟图像数据中的路面标识进行位姿优化之后，还包括：对其他单趟图像数据中的路面标识进行优化。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待优化的单趟图像数据中的路面标识进行位姿优化，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述匹配因子带入至因子图中之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述待优化的单趟图像数据中的轨迹点之间的位姿关系，构建单趟图像数据中的轨迹点之间的惯导约束因子，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将李代数骨骼约束因子带入至所述因子图中之后，还包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述匹配目标误差函数转化为因子图中的匹配因子之前，还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述标志性路面标识构建匹配目标误差函数包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：金子棽，李洋，
申请(专利权)人：沈阳美行科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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