[发明专利]基于栅格检测的激光地图更新方法、终端及计算机设备

说明书

本发明属于无人驾驶车辆定位与地图技术领域，尤其涉及一种基于栅格检测的激光地图更新方法、终端及计算机设备；所述更新方法包括采集局部地图和原始地图区域的数据，并进行区域关联；提取出局部地图的关键帧，并进行位姿估计，按照匹配算法将关键帧与原始地图对齐；采用栅格检测的方式更新点云发生变换的栅格位置；本发明将原始地图和局部地图部分的关键帧进行合并，从而获取到更新后的地图；通过比较不同环境下相同位置的栅格情况，基于栅格比较结果对原始地图区域及局部地图区域进行处理，处理完成后则合并，从而完成激光地图更新，有效地处理了无人车工作场地环境变化的情形，保证了车辆安全稳定的运行。

技术领域

本发明属于无人驾驶车辆定位与地图技术领域，适用于激光地图局部地图更新，尤其涉及一种基于栅格检测的激光地图更新方法、终端及计算机设备。

背景技术

近年来，人工智能技术快速发展，随着学术理论不断完善，各领域不断探索其实际落地场景。无人驾驶车辆深度结合理论与实际，能够有效解放劳动力，提高生产效率，增强行车安全，提高生活质量，因此自动驾驶技术越来越受到大家关注。无人车实现自动驾驶主要依赖定位，感知，决策及控制等技术，其中定位技术是实现无人驾驶的基础。

目前无人车能够实现全场景高精度定位关键在于基于地图的激光雷达定位技术，而激光雷达定位技术关键在于如何进行高精度激光地图的建立与维护。当激光地图由于季节变化，场地修建等因素导致与实际物理世界变化较大时，激光雷达获取的实时特征与修建地图偏差过大，激光实时定位可靠性和稳定性无法保证无人车需求，直接影响无人车的安全可靠性。考虑到自动驾驶车辆对安全可靠性的高要求及对投放场景的高适应能力，激光定位地图要求能在检测到环境变化后准确更新。

目前针对激光地图的更新方案主要有以下两种方案：

1.基于建筑物检测的连接部件分析法点云地图更新；

基于建筑物检测的连接部件分析法更新主要是应用于航拍三维建模，首先通过建筑物检测确定新增或拆卸建筑物，再通过连接部件分析法确定地图对应区域是否新增或移除，该方法采用测量相邻建筑物间距方法可减少过分割；但由于无人车激光安装方案均是固定在车上，导致实时获取特征与地图不适配。另一方面，该方案主要考虑城市建筑物增减，但是针对园区等由于植被发生环境变化的较大区域不能进行处理。

2.基于非永久性物体检测的点云增量式更新。

基于非永久性物体检测的点云增量式更新主要应用于城市环境，将城市点云地图按永久性和临时性分成两部分，临时点云部分将从点云中分割出来，地图更新时检测相同位置的临时点云部分进行增量更新，该方案可应用于二维栅格地图更新。本方案对于车辆感知能力要求较高，需能够完成临时物体模型精确分类与切割，更新误差无法保证。此外，永久性部分不更新存在较大风险，固定屏幕、固定集装箱的拆除或施工护栏安装均是园区常见维护工作。

上述两种更新方式均不利于园区或校园等植被茂盛，建筑物道路维修较多的环境；且两种方式均对感知能力要求较高，而感知误差无法消除，导致地图更新误差无法保证。

发明内容

考虑上述问题，为了更好更准确的实现地图更新，本发明提出了一种基于栅格检测的激光地图更新方法、终端及计算机设备；尤其同时适用于城市建筑环境和园区植被环境变化的激光地图更新；有效地处理了无人车工作场地环境变化的情形，保证了车辆安全稳定的运行。

在本发明的第一方面，本发明提供了一种基于栅格检测的激光地图局部更新方法，主要包括以下步骤：

采集局部地图区域的传感器定位数据以及原始地图区域的成果定位数据；

根据所采集到的传感器定位数据和成果定位数据建立出局部地图区域以及与所述局部地图区域对应的原始地图区域之间的图关联；

对采集到的传感器定位数据进行预处理，根据参数变换间隔提取出局部区域地图建立所需的传感器数据也即是关键帧数据；