[发明专利]生成高精度地图的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成高精度地图的方法，所述方法包括：

从相机获取图片数据；

从激光雷达获取点云数据；

从全球导航卫星系统GNSS/惯性测量单元IMU获取姿态信息；

对所述图片数据进行处理以提取视觉特征信息，根据当前帧提取的所述视觉特征信息、先前融合的整体姿态信息以及先前维护的地图视觉特征信息进行姿态估计以获得相机姿态估计；

对所述点云数据进行处理以获得点云信息，并根据所述点云信息与其它信息进行姿态估计以获得雷达姿态估计；

将所述姿态信息、所述相机姿态估计和所述雷达姿态估计进行融合，以获得更准确稳定的姿态估计结果；

根据所述更准确稳定的姿态估计结果，将所述图片数据和所述点云数据进行融合，构建高精度地图。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在本地存储之前，对所述图片数据、所述点云数据和所述姿态信息进行预处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预处理包括对所述图片数据、所述点云数据和所述姿态信息进行解析、时间同步、以及筛选。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述相机获取的所述图片数据进行处理以提取所述视觉特征信息，根据当前帧提取的所述视觉特征信息、先前融合的整体姿态信息以及先前维护的地图视觉特征信息进行姿态估计以获得所述相机姿态估计，包括：

利用深度学习相关技术，识别出动态障碍物；

对所述动态障碍物进行过滤以获得最终图片数据；

对所述最终图片数据进行处理以获取所述视觉特征信息；

基于所述视觉特征信息，并利用上一帧维护的图片数据姿态信息来获得对当前相机姿态的粗略估计，然后进行帧帧匹配，初步优化相机姿态；

利用先前维护的地图信息进行特征匹配，构建优化方程，再次优化所述相机姿态以获得所述相机姿态估计。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述点云数据进行处理以获得点云信息，并根据所述点云信息与其它信息进行姿态估计以获得雷达姿态估计，包括：

利用结构信息提取所述激光雷达点云数据的特征点；

根据其它信息的运动数据，利用特定点的角度，进行线性插值以计算所述特定点相对于帧开始的时间间隔；

利用所述时间间隔进行速度补偿，以获得校正过失真的点云数据；

与上一帧的结构特征点进行匹配，利用相邻两帧之间的匹配信息初步优化姿态信息；

再利用维护的全局地图，进行特征点匹配来进行优化，以获得更精准的姿态信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述姿态信息、所述相机姿态估计和所述雷达姿态估计进行融合，以获得更准确稳定的姿态估计结果，包括：

对所述姿态信息、所述相机姿态估计和所述雷达姿态估计进行校准。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述校准采用卡尔曼滤波。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述更准确稳定的姿态估计结果，将所述图片数据和所述点云数据进行融合以构建高精度地图，包括：

将所述雷达点云数据投影到规定坐标系；

将所述图片数据投影到规定坐标系；

基于所述更准确稳定的姿态估计结果，对投影到规定坐标系的所述雷达点云数据和所述图片数据进行融合以构建高精度地图。

9.一种用于生成高精度地图的装置，用于执行权利要求1至8中任一项的方法。

10.一种用于生成高精度地图的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有至少一个可执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令包括用于执行权利要求1至8中任一项的方法的各步骤的计算机程序指令。