【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人驾驶，具体而言，涉及一种无人车的位姿构建方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、无人车的实时位姿构建技术通常是在结构化场景下进行的，结构化场景由于其环境的特殊性，采用某一种传感器就可以取得很好的效果，但是，面对非结构化环境，由于非结构化场景的特征数量较多，会导致地图构建过程中的计算量过大，长时间运行实时性能不强，导致效果不佳，现有技术在解决上述技术问题的过程中存在很多缺陷，例如，设置固定阈值聚类物体，长时间运行容易产生误差；为减少计算量，仅计算边缘点的坐标，导致得到的位姿精度低，实时性能差，位姿构建缓慢。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种无人车的位姿构建方法、装置、电子设备及存储介质，可以减少无人车在地图构建过程中的计算量，减少数据冗余，提高地图实时构建能力和精确度，实现无人车的长时间、有效、稳定运行。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种无人车的位姿构建方法，所述方法包括：
3、获取点云深度图像和灰度图像；
4、对...
【技术保护点】
1.一种无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述对所述点云深度图像中的像素点进行动态聚类，得到第一边缘点集合和第二边缘点集合的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述对所述当前帧点云深度图像中的像素点进行动态聚类，得到第一边缘点集合的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述根据所述第一边缘点集合和所述第二边缘点集合获得所述无人车的第一平移位姿的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述对所述点云深度图像中的像素点进行动态聚类，得到第一边缘点集合和第二边缘点集合的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述对所述当前帧点云深度图像中的像素点进行动态聚类，得到第一边缘点集合的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述根据所述第一边缘点集合和所述第二边缘点集合获得所述无人车的第一平移位姿的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的无人车的位姿构建方法，其特征在于，所述根据所述灰度图中的空间特征点获得所述无人车的第二平移位姿的步骤，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈洁婷，吕忠鹏，
申请(专利权)人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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