[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

说明书

本申请涉及一种复杂环境下的高精度地图构建方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取激光点云数据，对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；对点云匹配因子、IMU边观测因子和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，根据六自由度位姿信息对预处理点云数据进行拼接，得到高精度地图。采用本方法能够进行高精度地图构建。

技术领域

本申请涉及地图生成技术领域，特别是涉及一种复杂环境下的高精度地图构建方法、装置和计算机设备。

背景技术

近年来，无人驾驶技术取得了飞速的进步。其中，高精度地图的构建和应用起到非常重要的作用。与传统地图相比，高精度地图不仅具有更高的准确性，而且能够提供更丰富的环境信息，为导航、规划等模块提供更大的帮助。

高精度地图需要同时满足全局准确性和局部准确性。在全局层面，地图要与全局坐标系统一致；在局部层面，地图需要完全捕获周围环境的局部信息，地图精度应达到厘米级。为了满足这两个要求，地图构建系统应将全局导航方法与局部导航方法相结合。其中，全局导航信息可以从全球卫星定位系统获得(如北斗，GNSS，GPS等)，局部导航信息可以从IMU、车轮编码器以及雷达里程计等途径获得。但是，在实际应用过程中，上述导航信息都可能出现退化的情况，因此导致构建的地图精确度不够高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决地图精确度不够高的复杂环境下的高精度地图构建方法、装置和计算机设备。

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。

在其中一个实施例中，还包括：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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，高精度地图为二维高精度地图或三维高精度地图。

一种复杂环境下的高精度地图构建装置，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；