[發明專利]用于生成高精度地圖的特征圖的方法和裝置

在審

• 申請號: 201811206505.8
• 申請日: 2018-10-17
• 公開（公告）號: CN111060114A
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發明（設計）人: M·德姆林;T·徐;H·金
• 申請（專利權）人: 寶馬股份公司
• 主分類號: G01C21/32
• 分類號: G01C21/32
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 唐杰敏;蔡悅

本發明提供了用于生成高精度地圖的特征圖的方法和裝置。該方法可包括并且該裝置可用于：獲得高精度地圖點云，該高精度地圖點云包括高精度地圖中的各個對象的點云；從該高精度地圖點云中提取與車輛定位相關的對象；以及存儲與車輛定位相關的對象的點云以生成高精度地圖的特征圖。通過采用上述方法和裝置，在所生成的特征圖中移除了不穩定的結構，從而顯著節省了存儲器空間。

技術領域

本發明涉及高精度地圖，更具體地，涉及用于生成高精度地圖的特征圖的方法和裝置。

背景技術

高精度地圖(High Definition Map)是指高精度、精細化定義的地圖，其精度需要達到分米級才能夠區分各個車道。如今隨著定位技術的發展，高精度的定位已經成為可能。與傳統電子地圖不同，高精度地圖的主要服務對象是無人駕駛車，或者說是機器駕駛員。和人類駕駛員不同，機器駕駛員缺乏與生俱來的視覺識別、邏輯分析能力。比如，人可以很輕松、準確地利用圖像、GPS定位自己，鑒別障礙物、人、交通信號燈等，但這對當前的機器人來說都是非常困難的任務。因此，高精度地圖是當前無人駕駛車技術中必不可少的一個組成部分。高精度地圖包含大量行車輔助信息，其中，最重要的是對路網精確的三維表征(厘米級精度)。比如，路面的幾何結構，道路標示線的位置，周邊道路環境的點云模型等。有了這些高精度的三維表征，車載機器人就可以通過比對車載GPS、激光雷達(LiDAR)或攝像頭數據來精確確認自己的當前位置。

一般而言，高精度地圖被劃分成兩層：道路模型(Road Model)和特征圖(FeatureMap)。圖1示出了現有技術中的高精度地圖的分層結構100。如圖1中所解說的，第一層110是道路模型，其包括車道信息(諸如車道線的位置、類型、寬度等)。第二層120是特征圖，其包括車道及其周邊環境中的對象的點云信息，這些點云信息可被用于與無人駕駛車輛的實時測量數據進行比較以精確地確定無人駕駛車輛的當前位置。目前，在市場中存在兩種形式的特征圖。一種形式的特征圖包含道路、車道、以及周邊道路環境(諸如綠化)的點云信息。然而，此類特征圖中的周邊道路環境包括不穩定的特征并且可能在一年之中顯著變化(例如，花草樹木隨季節的變化)。因此，在每個季節都要更新特征圖是不方便的。另一種形式的特征圖直接將原始點云數據用作特征圖。然而，此類特征圖包含大量不必要的數據并且數據量很大。具有大數據量的特征圖也不適于將來的大規模生產。

因此，希望提供一種新的生成高精度地圖的特征圖的方法，以便克服以上提及的缺點。

發明內容

提供本發明內容以便以簡化形式介紹將在以下具體實施方式中進一步的描述一些概念。本發明內容并非旨在標識所要求保護的主題的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于幫助確定所要求保護的主題的范圍。

根據本發明的一個實施例，提供了一種用于生成高精度地圖的特征圖的方法，該方法包括：獲得高精度地圖點云，所述高精度地圖點云包括所述高精度地圖中的各個對象的點云；從所述高精度地圖點云中提取與車輛定位相關的對象；以及存儲與車輛定位相關的所述對象的點云以生成所述高精度地圖的特征圖。

根據本發明的一個實施例，提供了一種用于生成高精度地圖的特征圖的裝置，包括：獲得單元，其配置成獲得高精度地圖點云，所述高精度地圖點云包括所述高精度地圖中的各個對象的點云；提取單元，其配置成從所述高精度地圖點云中提取與車輛定位相關的對象；以及存儲單元，其配置成存儲與車輛定位相關的所述對象的點云以生成所述高精度地圖的特征圖。

根據本發明的一個實施例，提供了一種用于生成高精度地圖的特征圖的裝置，包括：存儲器，所述存儲器存儲計算機可執行指令；以及處理器，所述處理器耦合至所述存儲器并且被配置成：獲得高精度地圖點云，所述高精度地圖點云包括所述高精度地圖中的各個對象的點云；從所述高精度地圖點云中提取與車輛定位相關的對象；以及存儲與車輛定位相關的所述對象的點云以生成所述高精度地圖的特征圖。