[发明专利]一种快速的高精度地图构建方法及其装置、车辆

权利要求书

1.一种快速的高精度地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，在室外场景下，获取无人车辆上安装的包括GNSS在内的预设多个传感器的原始测量数据，然后根据GNSS的原始测量数据，判断室外场景的GNSS信号是否良好，如果是，则继续对无人车辆上预设多个传感器的原始测量数据中的预设有用数据，进行预设格式处理操作；

步骤S2，根据经过步骤S1处理的预设多个传感器的预设有用数据，生成无人车辆的行驶轨迹以及标记特殊功能点或特殊任务功能区；

步骤S3，对从步骤S2中获得的无人车辆的行驶轨迹以及标记的特殊功能点或特殊任务功能区进行处理，生成高精度地图；

步骤S4，对步骤S3生成的高精度地图进行完整性检测，最终获得完整的高精度地图。

2.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下子步骤：

步骤S11，在室外场景下，获取无人车辆上安装的包括GNSS在内的预设多个传感器的原始测量数据，然后根据GNSS的原始测量数据，判断室外场景的GNSS信号是否良好，如果是，则继续执行步骤S12；

其中，预设多个传感器，包括GNSS、IMU和轮速计；

步骤S12，根据扩展卡尔曼滤波EKF融合算法的格式需求，将步骤S11的原始测量数据中预设有用数据，解析成相对应的特定格式，并继续执行步骤S2。

3.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，在步骤S11中，GNSS，用于提供无人车辆的GNSS信号原始测量数据，具体包括：GNSS信号的经纬度、航向、北东天方向的速度、收星数、状态、航向标志位和水平精度因子；

IMU，用于提供无人车辆的IMU原始测量数据，具体包括：在IMU坐标系下的x、y和z方向的加速度和角速度；

轮速计，用于提供无人车辆的轮速原始测量数据，具体包括无人车辆左轮速度和右轮速度；

在步骤S12中，步骤S11的原始测量数据中预设有用数据，具体包括GNSS测量的GNSS信号中的经纬度、航向、北东地方向的速度，惯性测量单元IMU测量的x、y和z方向的加速度和角速度，以及轮速计测量的无人车辆左轮速度和右轮速度；

其中，在步骤S11中，当GNSS信号的状态、收星数、水平精度因子以及航向标志位符合要求，达到或者超过设定的阈值时，判断室外场景的GNSS信号良好。

4.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下子步骤：

步骤S21，根据经过步骤S1处理的惯性测量单元IMU的预设有用数据和轮速计的预设有用数据，计算出无人车辆在预设周期内位姿的变化量，并结合全球导航卫星系统GNSS在上一个预设周期中计算得到的无人车辆融合位姿，计算无人车辆在预设周期后的最新预测位姿；

步骤S22，将经过步骤S1处理后的GNSS的预设有用数据、步骤S21获得的无人车辆的最新预测位姿、由惯性测量单元IMU所计算提供的姿态信息以及由轮速计测量的无人车辆左轮速度和右轮速度，经由扩展卡尔曼滤波EKF融合算法进行处理，得到高精度的、经过融合处理的无人车辆的融合位姿信息以及无人车辆的行驶轨迹；

其中，融合位姿信息包括融合位置信息和融合姿态信息；

步骤S23，判断当前室外场景是否适配完成，如果没有完成，则返回执行步骤S1，如果完成场景适配，则继续执行步骤S3，也就是说，将存储和标记的各项数据输入到后面的步骤S3。

5.如权利要求4所述的高精度地图构建方法，其特征在于，在步骤S22中，同时还包括步骤：根据运营用户的需求，标记特殊功能点或特殊任务功能区，具体包括以下处理步骤：

步骤S220，对于经过融合处理的无人车辆的融合位置信息，实时检测运营用户是否具有向该融合位置处输入特殊功能点或特殊任务功能区的标记需求，如果是，则在该融合位置处对应标记上特殊功能点或特殊任务功能区，并修改特殊功能点或特殊任务功能区的功能属性信息，如果否，则实时存储经过融合处理的无人车辆的位姿信息。