[发明专利]点云地图的矢量化、矢量地图转化点云地图的方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种点云地图的矢量化、矢量地图转化点云地图的方法和装置，其中，点云地图的矢量化方法包括：对点云地图中的每个地图点进行局部几何结构估计，得到每个地图点对应的局部平面和局部曲面；将各地图点的局部平面和局部曲面进行聚类融合，得到属于同一类的地图点对应的融合局部平面和融合局部曲面；将属于同一类的地图点投影到所属类对应的融合局部平面，得到投影图像，并从所述投影图像中提取投影位置对应的二维多边形，以形成矢量地图；其中，属于同一类的地图点对应的融合局部平面和融合局部曲面用于将矢量地图转换为点云地图。通过采用上述技术方案，提升了矢量地图的压缩比，使得压缩后的矢量地图仅占用很小的存储。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种点云地图的矢量化、矢量地图转化点云地图的方法和装置。

背景技术

三维语义点云是高精度地图的常用表现形式，它由大量的三维点组成，每个点包含准确的三维位置信息和语义类别信息，可直接通过进行点云匹配或图像匹配进行高精度的车身姿态定位。然而，点云地图的表达形式数据量巨大，不利于地图数据的高效存储和传输，严重影响地图大规模量产产品的可行性。

目前，三维点云地图的矢量化方案主要在地图产品的生产线上进行应用，通过人工手段或者矢量化算法，使用三维的多点折线(polyline)、曲线或多边形来表示具有语义的地面标线、地上牌杆等地图元素及他们之间的拓扑关系。

现有的矢量化算法对地图元素抽象后丢失了点云的原始信息，无法恢复原始点云，从而难以为定位层直接法匹配所使用。并且，现有的矢量化算法主要关注元素间拓扑关系的正确性，而非关注元素本身三维几何信息的准确度，尤其是手工生成矢量图的方法，其几何准确度较差，不适用于地下车库等定位场景对地图高精度的要求。

发明内容

本发明实施例公开一种点云地图的矢量化、矢量地图转化点云地图的方法和装置，实现了高精度、高压缩比的点云地图与矢量地图的相互转化，使得压缩后的矢量地图仅占用很小的存储。

第一方面，本发明实施例公开了一种点云地图的矢量化方法，该方法包括：

对点云地图中的每个地图点进行局部几何结构估计，得到每个地图点对应的局部平面和局部曲面；

将各地图点的局部平面和局部曲面进行聚类融合，得到属于同一类的地图点对应的融合局部平面和融合局部曲面；

将属于同一类的地图点投影到所属类对应的融合局部平面，得到投影图像，并从所述投影图像中提取投影位置对应的二维多边形，以形成矢量地图；

其中，属于同一类的地图点对应的融合局部平面和融合局部曲面作为所述矢量地图的要素，用于将所述矢量地图转换为点云地图。

可选的，将各地图点的局部平面和局部曲面进行聚类融合，得到属于同一类的地图点对应的融合局部平面和融合局部曲面，包括：

将任意一个地图点作为起始点，并将所有未聚类的地图点按照与所述起始点从近到远的距离进行排序，并依次将排序后的地图点添加到所述起始点的集合中；

将所述起始点对应的局部平面和局部曲面作为初始平面和初始曲面，并在每次添加未聚类的地图点之后，采用移动最小二乘法MLS对所述集合中的所有地图点进行局部几何结构估计，得到新的融合局部平面和融合局部曲面；

判断所述新的融合局部曲面与所述集合内各个地图点距离的最大值是否超过预设阈值；

如果未超过所述预设阈值，则将集合内的地图点作为同一类地图点，并将所述新的融合局部平面和融合局面曲面分别作为该类地图点对应的融合局部平面和融合局部曲面；

如果超过所述预设阈值，则将当前添加的地图点之前所添加的所有地图点作为同一类地图点，并将添加当前地图点之前所得到的融合局部平面和融合局部曲面分别作为该类地图点对应的局部曲面。