[發明專利]自動駕駛眾包高精度地圖更新方法、系統及介質

有效

• 申請號: 202110243239.1
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN113052966B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 楊蒙蒙;楊殿閣;江昆;溫拓樸;唐雪薇
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06F16/29;G06F16/27;G06F16/23;G06Q10/10
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 孫楠

1.一種自動駕駛眾包高精度地圖更新方法，其特征在于，包括：

步驟1、輸入眾包多源信息；

步驟2、將眾包多源信息傳輸至區塊鏈處理模塊內進行區塊地圖更新；

步驟3、將網絡中更新的地圖模塊回傳至車端，進行車端更新，替換未更新的區塊地圖數據，完成整個鏈路的數據更新；

所述步驟1中，輸入方法包括：

步驟1.1、采集眾包車輛數據；

步驟1.2、基于眾包單車數據采集信息進行數據處理；

步驟1.3、檢測單車變化，進行數據上傳；

所述步驟1.1中，每個車輛作為一個單包系統，具備定位、感知、變化檢測的能力；經過相同路段的多輛車輛，在不同時刻經過該路段，實時采集數據；

所述步驟2中，具體處理方法包括以下步驟：

步驟2.1、將接收到的眾包多源信息進行驗證，并采用變化判別機制進行判別是否發生變化；

步驟2.2、多源信息融合更新機制：基于確定的變化，針對變化要素進行三維重構，建立高精度的變化要素更新信息，與已有地圖進行關聯，動態更新變化要素；

步驟2.3、將更新區塊地圖進行網絡回傳，傳輸至區塊鏈網絡中。

2.如權利要求1所述更新方法，其特征在于，所述步驟1.2中，具體數據處理方法為：

步驟1.2.1、基于相機獲取的圖像信息，經過實時在線深度學習算法得到感知語義信息；

步驟1.2.2、基于車端定位系統，獲取軌跡信息；

步驟1.2.3、將得到的信息經過數據自動篩選機制，剔除軌跡質量不好或者感知結果不好的數據；

步驟1.2.4、將經過篩選處理之后的數據作為單車變化檢測信息的輸入。

3.如權利要求1所述更新方法，其特征在于，所述步驟1.3中，具體包括以下步驟：

步驟1.3.1、基于軌跡信息，與已有高精度地圖進行比對與關聯，獲取當前車輛所處位置范圍信息；

步驟1.3.2、地圖要素語義信息基于已有標定參數信息進行轉換，獲取三維空間信息；

步驟1.3.3、將三維空間地圖要素信息與車端已有地圖進行對比，判斷是否發現變化，如果存在變化，則出發響應，數據上傳；否則，則不予上傳。

4.如權利要求1所述更新方法，其特征在于，所述步驟2.1中，針對多車上傳的觸發響應以及上傳數據，進行數據融合，將不同時刻、不同角度所獲取的數據進行變化估計分析，建立變化范圍內要素的置信度，當置信度超過預先設定的閾值，則認為，確定發生了變化。

5.一種自動駕駛眾包高精度地圖更新系統，其特征在于，包括：輸入模塊、區塊鏈處理模塊和更新模塊；

所述輸入模塊，輸入眾包多源信息；

所述區塊鏈處理模塊，將眾包多源信息傳輸至區塊鏈處理模塊內進行區塊地圖更新；

所述更新模塊，將網絡中更新的地圖模塊回傳至車端，進行車端更新，替換未更新的區塊地圖數據，完成整個鏈路的數據更新；

所述輸入模塊中，輸入方法包括：

步驟1.1、采集眾包車輛數據；

步驟1.2、基于眾包單車數據采集信息進行數據處理；

步驟1.3、檢測單車變化，進行數據上傳；

所述步驟1.1中，每個車輛作為一個單包系統，具備定位、感知、變化檢測的能力；經過相同路段的多輛車輛，在不同時刻經過該路段，實時采集數據；

所述區塊鏈處理模塊中，具體處理方法包括以下步驟：

步驟2.1、將接收到的眾包多源信息進行驗證，并采用變化判別機制進行判別是否發生變化；

步驟2.2、多源信息融合更新機制：基于確定的變化，針對變化要素進行三維重構，建立高精度的變化要素更新信息，與已有地圖進行關聯，動態更新變化要素；

步驟2.3、將更新區塊地圖進行網絡回傳，傳輸至區塊鏈網絡中。

6.一種存儲一個或多個程序的計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述一個或多個程序包括指令，所述指令當由計算設備執行時，使得所述計算設備執行如權利要求1至4所述方法中的任一方法。