[发明专利]复杂环境下的高精度地图构建方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种复杂环境下的高精度地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取激光点云数据，对所述激光点云数据进行预处理，得到点云匹配因子和预处理点云数据；

获取IMU导航数据以及GNSS导航数据，根据所述IMU导航数据以及GNSS导航数据，分别得到IMU边观测因子和GNSS点观测因子；

对所述点云匹配因子、所述IMU边观测因子和所述GNSS点观测因子进行退化性分析，基于退化性分析结果设置表征不确定性的信息矩阵并构建因子图；

对所述因子图进行优化，得到激光点云数据中每个关键帧的六自由度位姿信息，根据所述六自由度位姿信息对所述预处理点云数据进行拼接，得到高精度地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述激光点云数据进行预处理，包括：

根据预设的位移量，确定所述激光点云数据中的关键帧；

采用点云帧内补偿算法对所述激光点云数据中由车体自运动形成的点云畸变进行处理，以及对所述激光点云数据中动态场景的点云噪声进行处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述点云匹配因子、所述IMU边观测因子和所述GNSS点观测因子进行退化性分析，包括：

确定复杂环境的环境类型，根据环境类型确定退化分析类型；

获取退化分析的退化指标，以及获取六自由度对角矩阵；

根据所述退化指标、所述六自由度对角矩阵以及所述退化分析类型，得到点云匹配因子的第一信息矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于退化性分析结果设置表征不确定性的信息矩阵并构建因子图，包括：

根据GNSS导航数据对应的输出定位方差和可观测卫星数目，确定GNSS点观测因子对应的第二信息矩阵；

采用运动模型估计方式进行量化分析，得到IMU边观测因子的第三信息矩阵；

根据所述第一信息矩阵、所述第二信息矩阵以及所述第三信息矩阵，构建因子图。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述高精度地图为二维高精度地图或三维高精度地图。

6.一种复杂环境下的高精度地图构建装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取激光点云数据，对所述激光点云数据进行预处理，得到点云匹配因子和预处理点云数据；

因子提取模块，用于获取IMU导航数据以及GNSS导航数据，根据所述IMU导航数据以及GNSS导航数据，分别得到IMU边观测因子和GNSS点观测因子；

因子图构建模块，用于对所述点云匹配因子、所述IMU边观测因子和所述GNSS点观测因子进行退化性分析，基于退化性分析结果设置表征不确定性的信息矩阵并构建因子图；

地图生成模块，用于对所述因子图进行优化，得到激光点云数据中每个关键帧的六自由度位姿信息，根据所述六自由度位姿信息对所述预处理点云数据进行拼接，得到高精度地图。

7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。