[發明專利]用于生成高精細語義地圖的方法、裝置和計算機存儲介質

在審

• 申請號: 201910323449.4
• 申請日: 2019-04-22
• 公開（公告）號: CN110057373A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 曹明瑋
• 申請（專利權）人: 上海蔚來汽車有限公司
• 主分類號: G01C21/32
• 分類號: G01C21/32;G06F16/29
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 李湘;陳嵐

本發明涉及車輛導航技術和自動駕駛技術，特別涉及用于生成高精細語義地圖的方法、裝置、計算機存儲介質以及包含該裝置的導航地圖測繪車輛。按照本發明一個方面的用于生成高精細語義地圖的方法包含下列步驟：獲取與周圍環境相關的點云地圖和多個圖像；由圖像中識別的目標和點云地圖中對應的目標確定語義識別對象，該對象與位于與地面相交的平面內的物體相關聯；從點云地圖中提取靜態環境語義特征；將語義識別對象和關于靜態環境語義特征的描述符保存在語義地圖定位圖層內；由圖像和點云地圖生成用于提取地面標線的精細地理類別概率地圖；以及利用語義識別對象和所述精細地理類別概率地圖生成高精細語義地圖規劃圖層，該規劃圖層包含道路拓撲關系、車道拓撲關系和基本道路指示信息。

技術領域

本發明涉及車輛導航技術和自動駕駛技術，特別涉及用于生成高精細語義地圖的方法、裝置、計算機存儲介質以及包含所述裝置的導航地圖測繪車輛。

背景技術

傳統導航地圖由于精度不足而無法滿足自動駕駛的需要。高精細地圖作為無人駕駛中必要的一環漸漸成為產業里的共識，其具有精度高和維度多等優點。高精細地圖能夠為駕駛系統提供更前瞻的信息指示和信息冗余，實現汽車的匹配定位，使得駕駛系統能夠感知到更大范圍的交通態勢，保證自動駕駛的安全。

在高精細地圖中，點云地圖由于其不受環境光照影響和環境建模精確等優點而倍受自動駕駛產業界的青睞。但是點云地圖的數據量龐大，這給地圖存儲和在線匹配定位都帶來了極大的阻礙。近年來，產業界雖然對傳感器融合以及點云地圖內部語義結構等方面作了研究，但是尚未提供能夠在保持高精度的同時有效減少數據量的高精細地圖生成方法和裝置。

發明內容

本發明的一個目的是提供一種用于生成高精細語義地圖的方法、裝置和計算機存儲介質，其能夠在確保地圖高精細等級的情況下減少地圖的數據量。

按照本發明一個方面的用于生成高精細語義地圖的方法包含下列步驟：

獲取與周圍環境相關的點云地圖和多個圖像；

由所述圖像中識別的目標和所述點云地圖中對應的目標確定語義識別對象，所述語義識別對象與位于與地面相交的平面內的物體相關聯；

從所述點云地圖中提取靜態環境語義特征；

將所述語義識別對象和關于靜態環境語義特征的描述符保存在語義地圖定位圖層內；

由所述圖像和點云地圖生成用于提取地面標線的精細地理類別概率地圖；以及

利用語義識別對象和精細地理類別概率地圖生成高精細語義地圖規劃圖層，所述高精細語義地圖規劃圖層包含道路拓撲關系、車道拓撲關系和基本道路指示信息。

可選地，在上述方法中，每個所述圖像按照下列方式獲取：

利用內部標定參數對多個單目相機攝取的單目圖像進行畸變校正處理；以及

利用外部標定參數，將多個經過畸變校正處理的單目圖像拼接為一個圖像。

可選地，在上述方法中，所述點云地圖按照下列方式獲取：

對點云數據幀進行反射率校正處理和運動誤差補償處理；以及

根據定位信息，將經過反射率校正處理和運動誤差補償處理的點云數據幀拼接在一起以得到所述點云地圖。

可選地，在上述方法中，通過將下列中的兩種或更多種數據作融合濾波解算處理得到所述定位信息:GNSS/INS組合導航數據、輪速數據、基于激光雷達點云數據的同時定位與建圖定位數據和多相機的同時定位與建圖定位數據。

可選地，在上述方法中，所述目標為交通標志、交通信號燈和靜態障礙物中的至少一種。

可選地，在上述方法中，確定語義識別對象的步驟包括：