[发明专利]地形图测绘方法、装置和设备

说明书

本申请涉及一种地形图测绘方法、装置和设备。该方法包括：同步飞行器搭载的激光雷达获取的点云数据和飞行器搭载的惯导设备获取的运动数据；对同步后的点云数据和运动数据进行即时航位推算处理，得到即时位姿点云数据；对同步后的点云数据和运动数据进行融合得到优化位姿点云数据；将即时位姿点云数据和优化位姿点云数据进行转换处理得到高程栅格数据以生成目的地形图。本申请提供的方案，能兼顾对地形图的实时性和精度性的要求，满足智能飞行汽车的实际需求。

技术领域

本申请涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及地形图测绘方法、装置和设备。

背景技术

智能飞行汽车是智能驾驶领域的重要研究课题，也是未来交通工具的发展方向之一，智能飞行汽车的自动驾驶功能扮演着重要角色。自动驾驶功能工作时，需要事先获得当前位置一定距离范围内的地形地图或地形图信息，以便提早规避风险，同时地形数据也是飞行轨迹规划的前置信息。

然而，相关技术中，要么生成的地形图精度低，要么存在实时性较差的缺陷，无法满足对实时性和精度均要求较高的智能飞行汽车的实际需求。

发明内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种地形图测绘方法、装置和计算可读存储介质，能兼顾对地形图的实时性和精度性的要求，满足智能飞行汽车的实际需求。

本申请第一方面提供一种地形图测绘方法，包括：

同步飞行器搭载的激光雷达获取的点云数据和飞行器搭载的惯导设备获取的运动数据；

对同步后的点云数据和运动数据进行即时航位推算处理，得到即时位姿点云数据；

对同步后的点云数据和运动数据进行融合得到优化位姿点云数据；

将即时位姿点云数据和优化位姿点云数据进行转换处理得到高程栅格数据以生成目的地形图。

在一实施方式中，所述对同步后的点云数据和运动数据进行融合得到优化位姿点云数据，包括：

采用定位建图SLAM框架对同步后的点云数据和运动数据进行融合，得到优化位姿点云数据。

在一实施方式中，所述对同步后的点云数据和运动数据进行即时航位推算处理，得到即时位姿点云数据，包括：根据历史最新的优化位姿点云数据、同步后的点云数据和同步后的运动数据，进行实时的航位推算处理得到即时位姿点云数据。

在一实施方式中，所述根据历史最新的优化位姿点云数据、同步后的点云数据和同步后的运动数据，进行实时的航位推算处理得到即时位姿点云数据，包括：

根据同步后的运动数据和历史最新的优化位姿点云数据，对飞行器的位姿进行预测，得到飞行器的预测位姿数据；

将预测位姿数据与同步后的点云数据封装成即时位姿点云数据。

在一实施方式中，所述同步飞行器搭载的激光雷达获取的点云数据和飞行器搭载的惯导设备获取的运动数据，包括：

使用与点云数据当前帧前后相邻帧的运动数据对运动数据进行插值，以使插值后所得运动数据与激光雷达获取的点云数据当前帧对齐以实现点云数据和运动数据的同步。

在一实施方式中，所述方法还包括：

同步飞行器搭载的视觉设备获取的图像数据；

对同步后的视觉设备获取的图像数据进行语义分割，得到语义类别标签；

其中，所述对同步后的点云数据和运动数据进行航位推算处理，得到即时位姿点云数据，包括：对同步后的点云数据、运动数据进行航位推算处理，得到即时位姿点云数据；根据语义类别标签对即时位姿点云数据进行语义标记，得到包含语义标记的即时位姿点云数据；