CN108319655A - 用于生成栅格地图的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

根据本公开的示例实施例，提供了一种用于生成栅格地图的方法、装置和计算机可读介质。该方法包括基于已获得的激光点云来生成具有第一分辨率的第一栅格地图。该方法还包括通过对第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，其中第二分辨率低于第一分辨率。此外，该方法还包括存储第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。本公开的实施例通过生成多种分辨率的栅格地图，能够满足不同级别的导航或定位需求。此外，本公开的实施例仅存储最高分辨率的栅格地图以及各级地图之间的关联，从而能够减少存储空间。

Description

用于生成栅格地图的方法和装置
技术领域
本公开的实施例总体上涉及电子地图技术领域，并且更具体地涉及用于生成栅格地图的方法和装置。
背景技术
电子地图是指利用计算技术生成的数字形式的地图，其可以广泛用于查询、定位以及导航等场景。电子地图一般分为普通导航地图和高精地图，普通导航地图是面向用户的地图，其提供可视化的界面供用户查询和显示；而高精地图是一种面向机器的地图数据，其可以用于例如自动驾驶、机器人导航和定位等。普通导航地图通常通过卫星地图测绘而获得，其精度通常不高(例如误差可达几米甚至几十米)。高精地图是一种高精确度的地图数据，其不仅精度较高，而且包括可用于精确导航和定位的其他信息，例如车道线信息、对象高度信息、道路形状信息，等等。
栅格地图是一种常用的高精地图形式，其将环境划分成一系列栅格，其中每个栅格被标记有值，其表示该栅格被占据。也即，栅格地图是一种对真实环境进行数字栅格化的产物，其通过栅格是否被占据来标识环境中的障碍物。出于对自动驾驶汽车和机器人导航与定位的需求，占据栅格地图广泛应用于无人驾驶汽车以及智能机器人的导航和定位场景中。
发明内容
根据本公开的示例实施例，提供了一种用于生成栅格地图的方案。
在本公开的第一方面中，提供了一种用于生成栅格地图的方法。该方法包括基于已获得的激光点云来生成具有第一分辨率的第一栅格地图。该方法还包括通过对第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，其中第二分辨率低于第一分辨率。此外，该方法还包括存储第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。
在本公开的第二方面中，提供了一种用于生成栅格地图的装置。该装置包括：第一地图生成模块，被配置为基于已获得的激光点云，生成具有第一分辨率的第一栅格地图。此外，该装置还包括：第二地图生成模块，被配置为通过对第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，第二分辨率低于第一分辨率；以及地图存储模块，被配置为存储第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。
在本公开的第三方面中，提供了一种计算设备，其包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序。当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得计算设备实现根据本公开的实施例的方法或过程。
在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的实施例的方法或过程。
应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
图1示出了本公开的实施例能够实现在其中的示例环境的示意图；
图2示出了根据本公开的实施例的用于生成栅格地图的过程的流程图；
图3A示出了根据本公开的实施例的栅格合并的示意图；
图3B示出了根据本公开的实施例的栅格合并的另一示意图；
图4示出了根据本公开的实施例的八叉树空间索引的示意图；
图5示出了根据本公开的实施例的用于调用栅格地图的过程的流程图；
图6示出了根据本公开的实施例的用于生成栅格地图的装置的框图；
图7示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象，除非上下文明确指示不同。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
栅格地图作为一种高精地图，其能够提供比普通导航地图更高的精度。然而，传统的栅格地图通常只提供一种分辨率的地图数据，也即，仅存在单一尺度的栅格地图，因而其不能够满足不同需求级别(例如不同精度)的导航或定位服务。此外，传统的栅格地图在更新时面对新旧数据难以配准的问题，导致栅格地图的更新困难，因而通常以完全更新的方式进行更新，这耗费大量的存储和计算资源以及时间成本。另外，传统的栅格地图中的每个栅格通常仅存在是否被占据这一种属性信息，其信息量较少，使得导航和定位性能也较弱。
为了解决上述问题中的至少一个问题，本公开的实施例提出了一种用于生成栅格地图的方法和装置。本公开的实施例通过生成多种分辨率的栅格地图，能够满足不同级别的导航或定位需求，同时，本公开的实施例仅存储最高分辨率的栅格地图，而不直接存储较低分辨率的栅格地图，由此能够减少存储空间。此外，本公开的实施例通过应用点云配准方式来对栅格地图进行更新，从而能够实现地图部分更新的效果。另外，栅格地图中的每个栅格除了包括传统的是否占据的信息之外，根据需求还可扩展添加其他属性，由此提高导航和定位能力。以下将参照附图1-7详细描述本公开的一些示例实施例。
图1示出了本公开的实施例能够实现在其中的示例环境100的示意图。在该示例环境100中，在道路110中行驶着数据采集主体，在此例中为车辆120。车辆120具有被固定在其上的激光采集设备125，其能够使用激光雷达采集周围环境的空间数据。车辆120可以由驾驶员驾驶，按照预定的路线和/或采集周期采集道路110中的数据，当然，也可以驾驶员自主地决定采集的线路和/或采集周期。车辆120可以是一般的个人车辆，也可以为专用的采集车辆，或者任何其他适当车辆。
激光采集设备125具有激光扫描仪，其可以在车辆120的行驶过程中采集周围环境的数据(例如，标识周围对象的存在位置、对象的类型、反射率、密度、曲率，等等)，从而形式激光点云(例如图1中所示出的点云128)。在此所描述的实施例中，激光点云是指通过获取环境中的对象表面每个采样点的空间坐标而获得的一系列表达目标空间分布的海量点的集合。
在一些实施例中，激光采集设备125可以为具有激光探测与测量(LiDAR)功能的机载激光雷达系统，其利用全球定位系统(GPS)和惯性测量装置(IMU)来测量环境中对象的三维坐标。使用LiDAR采集的激光点云具有数据精度高、数据密度高、穿透能力强、抗干扰能力强等优点。应当理解，车辆120和激光采集设备125可以被统称为激光采集实体、激光采集车辆等。而且，定位系统也不限于GPS，欧洲的伽利略卫星定位系统，中国的北斗卫星定位系统等，均可与本公开的实施例结合使用。
如图1所示，环境100还包括地图生成模块130、地图更新模块140以及地图数据库150。地图生成模块130可以基于从激光采集设备125获得激光点云生成栅格地图，栅格地图通常包括多个栅格，并且将其存储在地图数据库150中。地图更新模块140可以获得更新的激光点云，并通过与更新前的激光点云配准对地图数据库150中的数据进行更新(例如可以实施部分更新)。地图数据库150中存储和管理所生成的栅格地图(例如栅格地图155)，在栅格地图155中，黑色的栅格表示该栅格已经被占据，这指示对应位置处具有障碍物，而白色的栅格表示对应位置处没有障碍物。在一些实施例中，地图生成模块130、地图更新模块140以及地图数据库150可以被集成在单个计算设备中，统称为计算设备。备选地，地图生成模块130、地图更新模块140以及地图数据库150也可以跨多个设备分开布置。
在一些实施例中，可选地，地图生成模块130可以与激光采集设备125本地相连，例如，地图生成模块130也可以被部署在车辆120的内部。备选地，地图生成模块130也可以与激光采集设备125远程地相连接，例如通过无线网络相连接。此外，由激光采集设备125所采集的激光点云也可以先被存储在存储装置中，地图生成模块130然后再从存储装置中获得激光点云。本公开的实施例对于地图生成模块130如何获得激光点云不进行限制。
如图1所示，地图生成模块130可以基于采集到的例如激光点云128来生成栅格地图155，并且将其存储在地图数据库150中以供调用。根据本公开的实施例，地图生成模块130还可以生成多种分辨率的栅格地图，并且仅将最高分辨率的栅格地图直接存储在地图数据库150中。
本领域技术人员应当理解，虽然图1的环境100中示出了在道路110中采集激光点云的示例，然而，激光点云也可以采集自其他场景，例如，采集室内的激光点云数据。在室内采集的场景中，所采集的激光点云可用于室内机器人的导航或定位等。此外，虽然图1中示出了采集环境中的三维空间坐标，然而也可以用于采集例如室内二维平面,坐标，以用于机器人(例如室内扫地机器人)的导航和定位等。
图2示出了根据本公开的实施例的用于生成栅格地图的过程200的流程图。应当理解，过程200可以由以上参考图1所描述的地图生成模块130来执行。
在框204，基于已获得的激光点云来生成具有第一分辨率的第一栅格地图。例如，地图生成模可以块130从激光采集设备125获得三维的激光点云。一般来说，使用深度相机、普通传感器采集的点云，其密度和精度都比不上激光点云，无法满足精细的导航和定位的需求。在一些实施例中，地图生成模块130可以首先对激光点云去除噪声，然后以预定分辨率切分激光点云。例如，可以根据栅格地图之间的空间邻域关系判断栅格内的点是否为噪声点，并且根据平均点距来确定栅格地图的具体大小。
在一些实施例中，可以首先建立包含激光点云的空间格网，并将每个栅格设置为预定大小(例如0.125米或其他大小)。如果某个栅格对应的位置处具有点云中的一个或多个点，则可以将该栅格标记为已占据；相反，如果栅格对应的位置处不具备任何点，则将该栅格标记为未占据，由此实现对空间格网中的每个栅格进行标记。
一般来说，每个栅格的尺寸越小，其精度越高，分辨率也越高。也就是说，针对相同的空间格网，其中的栅格数目越多，空间格网的分辨率越高。本公开的实施例将预定大小的栅格尺寸称之为最高分辨率，其表示在这种预定大小的情况下的最高的分辨率，而并不表示在所有情况下的最高分辨率。
在一些实施例中，可以生成第一栅格地图中的每个栅格的多维属性。与传统的技术相比，栅格地图中的每个栅格除了包括传统的是否占据的占据属性之外，根据需求还可扩展添加其他属性，由此提供导航和定位能力。在一个实施例中，多维属性可以包括平均反射率属性，根据平均反射率属性，可以确定环境中的障碍物的材质。在一个实施例中，多维属性可以包括密度属性，根据密度属性，可以确定障碍物的种类。在一个实施例中，多维属性可以包括曲率属性，根据曲率属性，可以拟合障碍物的曲面特性，从而更适合于三维空间中的导航和定位。
在一些实施例中，多维属性还可以包括颜色属性，其表示障碍物的颜色，颜色属性可以基于激光点云以及其对应的照片而被生成。例如通过识别激光点云中的点的对应照片像素值来确定该点的颜色，由此能够提供强大的导航和定位能力。
在框206，通过对第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，其中第二分辨率低于第一分辨率。在一些实施例中，地图生成模块130在生成最高分辨率的第一栅格地图之后，可以将第一栅格地图中的固定个数的栅格合并成一个栅格，通过这种方式，可以提供较低分辨率的第二栅格地图。
例如，在三维空间中，可以将每8个或27个栅格等合并成一个栅格；在二维空间中，可以将每4个或9个栅格等合并成一个栅格。合并后的每个栅格具有一个属性，其可以基于被合并的多个栅格的属性而被确定。例如，如果多个栅格中有一个或多个栅格被占据，则合并后的单个栅格就可以被确定为已占据。
在一些实施例中，为了提供更多的可变分辨率的栅格地图，还可以对第二栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第三分辨率的第三栅格地图。此外，在需要的情况下，还可以对第三栅格地图中的栅格进行继续合并。以下参考图3A、图3B和图4描述了栅格合并的一些示例实施例。
在框208，存储第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。例如，在生成多种分辨率的栅格地图之后(例如，第一栅格地图和第二栅格地图等)，地图生成模块130将第一栅格地图存储在地图数据库150中。此外，针对较低分辨率的第二栅格地图，本公开的实施例不存储第二栅格地图本身，而是存储第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联(例如它们之间的空间索引)，以便通过第一栅格地图和该关联来动态生成第二栅格地图，由此能够节省地图数据库中的存储空间。
通过上文描述将会理解，根据本公开的实施例的过程200，通过生成多种分辨率的栅格地图，能够满足不同级别的导航或定位需求。同时，本公开的实施例仅存储最高分辨率的栅格地图，而不直接存储较低分辨率的栅格地图，从而能够减少存储空间。
在一些实施例中，在需要对地图数据库进行更新时，地图更新模块140可以获得更新后的激光点云，并且通过将更新后的激光点云的坐标系调整到与更新前的激光点云的坐标系一致来将更新后的激光点云与更新前的激光点云配准，由此使用经过配准的更新后的激光点云来更新地图数据库。根据本公开的实施例，通过应用点云配准方式来对栅格地图进行更新，可以仅更新第一栅格地图中的一部分，从而能够实现地图部分更新的效果。应当理解，在根据本公开的实施例中，由于地图数据库150中仅存储最高分辨率的栅格地图，因而在更新地图时以最高分辨率进行更新。
在一些实施例中，在点云配准的过程中，可以先设定针对所有对应点的目标函数，通过旋转和平移矩阵对更新后的激光点云进行变换。例如，可以将变换后的激光点云与原始激光点云进行比较，只要两个点云中存在距离小于阈值的点云，就认为这两个点属于对应点。在获得对应点集合之后，可以根据对应点来对旋转和平移进行估计。接下来，可以迭代地执行对应点的发现和旋转和平移的估计，直到收敛。也就是说，可以首先固定旋转和平移利用最邻近算法找到最优对应点，然后固定最优对应点来优化旋转和平移，使得目标函数值不断减小直至收敛，从而完成点云之间的配准。
图3A示出了根据本公开的实施例的栅格合并的示意图300。如图3A所示，1级栅格310中的栅格地图为最高分辨率的地图，其被存储在地图数据库中。根据本公开的实施例，可以将1级栅格310中每8个(立体空间中长宽高各2个)栅格合并成1个栅格，从而生成2级栅格320；还可以继续将2级栅格320中每8个栅格继续合并成1个栅格，从而生成3级栅格330。在栅格合并的过程中，针对合并后的每个栅格重新确定其多维属性，例如，对于占据属性，如果8个低一级的栅格中存在一个或多个被占据的栅格，则合并后的高一级栅格被确定为已占据；反之，如果8个低一级的栅格中不存在任何被占据的栅格，则合并后的高一级栅格被确定为未占据，如图3A所示。
图3B示出了根据本公开的实施例的栅格合并的另一示意图350。图3B所示，1级栅格360中的栅格地图为最高分辨率的地图，其被存储在地图数据库中。根据本公开的实施例，可以将1级栅格360中每27个(立体空间中长宽高各3个)栅格合并成1个栅格，从而生成2级栅格370。在栅格合并的过程中，针对合并后的每个栅格重新确定其多维属性，例如，对于占据属性，如果27个低一级的栅格中存在一个或多个被占据的栅格，则合并后的高一级栅格被确定为已占据；反之，如果27个低一级的栅格中不存在任何被占据的栅格，则合并后的高一级栅格被确定为未占据，如图3B所示。
图4示出了根据本公开的实施例的八叉树空间索引的示意图400，其例如使用八叉树空间索引来建立不同分辨率级别的栅格地图之间的关联。如图4所示，节点410可以对应于栅格地图419中的一个栅格，其具有8个分支节点421、422、423、424、425、426、427以及428，每个分支节点分别对应于栅格地图429中的一个栅格。也即，节点410对应的栅格是由节点421、422、423、424、425、426、427以及428对应的8个栅格合并而生成的。栅格地图429中的每个栅格对应的节点也具有8个分支节点，例如节点423具有8个分支节点4231、4232、4233、4234、4235、4236、4237以及4238，每个分支节点分别对应于栅格地图4239中的一个栅格。通过这种方式，基于最高分辨率的栅格地图4239(其栅格数目最多，分辨率最高，如以上所描述的)，可以通过八叉树空间索引快速确定较低分辨率的栅格地图429以及最低分辨率的栅格地图419。在调用地图时，根据所需分辨率的要求，可以在这些不同分辨率的栅格地图中快速地进行切换，从而满足不同分辨率的导航和定位需求。
图5示出了根据本公开的实施例的用于调用栅格地图的过程500的流程图。应当理解，过程500可以由以上参考图1所描述的地图生成模块130或地图数据库150中的存储调度模块来执行。
在框502，接收针对数字地图的请求，例如，在自动驾驶场景或者室内机器人导航场景中，接收计算设备对于栅格地图的调度请求。
在框504，判断该请求是否涉及第一栅格地图，即最高分辨率的栅格地图。如果确定请求涉及第一栅格地图，由于地图数据库中已经存在第一栅格地图，则在框506，可以直接从地图数据库(例如地图数据库150)获得第一栅格地图。
如果在框504确定请求涉及除第一栅格地图之外的其他栅格地图，则在框508，判断该请求是否涉及第二栅格地图。如果是的话，由于第二栅格地图不是最高分辨率的地图，其没有被直接存储在地图数据库150中，则在框510，从地图数据库150获得第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联(例如空间索引)。在框512，基于第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联，动态生成第二栅格地图。
另一方面，如果在框508确定请求不是涉及第二栅格地图，则在框514，判断该请求是否涉及分辨率更低一级的第三栅格地图。如果确定请求涉及第三栅格地图，由于第三栅格地图也不是最高分辨率的地图，其没有被直接存储在地图数据库中，则在框516，需要从地图数据库获得第一栅格地图、第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联、以及第二栅格地图与第三栅格地图之间的关联。然后在框518，基于第一栅格地图、第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联、以及第二栅格地图与第三栅格地图之间的关联，动态生成第三栅格地图。
借助于上述过程，能够响应于针对地图的请求而按照分辨率从高到低的顺序逐级检索栅格地图。当然，这并不是必须的。例如，在一些备选实施例中，也可以直接生成第一栅格地图与第三栅格地图之间的关联索引，由此不需要通过第二栅格地图而直接生成第三栅格地图。此外，在过程500中，如果该请求也不涉及第三栅格地图，则可以执行其他处理。
根据本公开的实施例，通过使用八叉树空间索引，从第一栅格地图生成第二栅格地图、或者从第一栅格地图生成第三栅格地图非常迅速，从而保证了地图调用的实时性。
图6示出了根据本公开的实施例的用于生成栅格地图的装置600的框图。如图6所示，装置600包括第一地图生成模块620、第二地图生成模块630以及地图存储模块640。第一地图生成模块620被配置为基于已获得的激光点云来生成具有第一分辨率的第一栅格地图。在一些实施例中，第一地图生成模块620可以包括点云获得模块(未示出)，用于获得由激光采集实体采集的激光点云。此外，第二地图生成模块630被配置为通过对第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，其中第二分辨率低于第一分辨率，而地图存储模块640被配置为存储第一栅格地图以及第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。在一些实施例，装置600还包括第三地图生成模块(未示出)，其被配置为通过对第二栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第三分辨率的第三栅格地图，其中第三分辨率低于第二分辨率。
应当理解，图6中所示出的第一地图生成模块620、第二地图生成模块630以及地图存储模块640可以被包括在参考图1所描述的地图生成模块130中。而且，应当理解，图6中所示出的模块可以执行参考本公开的实施例的方法或过程中的步骤或动作。
图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备700的示意性框图。设备700可以用于实现本公开的用于生成栅格地图的装置600。如图所示，设备700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序指令或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。CPU 701、ROM 702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理单元701执行上文所描述的各个方法和过程，例如过程200和/或过程500。例如，在一些实施例中，过程200和/或过程500可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM703并由CPU 701执行时，可以执行上文描述的过程200和/或过程500的一个或多个动作或步骤。备选地，在其他实施例中，CPU 701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程200和/或过程500。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)，等等。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
此外，虽然采用特定次序描绘了各动作或步骤，但是这应当理解为要求这样动作或步骤以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的动作或步骤应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本公开的实施例，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (18)

1.一种用于生成栅格地图的方法，包括：
基于已获得的激光点云，生成具有第一分辨率的第一栅格地图；
通过对所述第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，所述第二分辨率低于所述第一分辨率；以及
存储所述第一栅格地图以及所述第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
使用八叉树空间索引来建立所述第一栅格地图与所述第二栅格地图之间的所述关联。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
响应于涉及所述第二栅格地图的数字地图请求，使用存储的所述关联和所述第一栅格地图来生成所述第二栅格地图。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
通过对所述第二栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第三分辨率的第三栅格地图，所述第三分辨率低于所述第二分辨率；以及
存储所述第二栅格地图与第三栅格地图之间的关联。
5.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述第一栅格地图包括：
生成所述第一栅格中的每个栅格的多维属性，所述多维属性包括指示栅格是否被占据的占据属性以及以下各项中的至少一项：平均反射率属性、颜色属性、密度属性、以及曲率属性。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述颜色属性基于所述激光点云以及与所述激光点云相关联的照片而被生成。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
获得更新后的激光点云；
通过基于所述激光点云的坐标系来调整所述更新后的激光点云的坐标系，而将所述更新后的激光点云与所述激光点云进行配准；以及
使用经过配准的更新后的激光点云来更新所述第一栅格地图。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述更新后的激光点云与所述激光点云中的一部分相关联，并且更新所述第一栅格地图包括：
使用经过配准的更新后的激光点云来更新所述第一栅格地图中的一部分。
9.一种用于生成栅格地图的装置，包括：
第一地图生成模块，被配置为基于已获得的激光点云来生成具有第一分辨率的第一栅格地图；
第二地图生成模块，被配置为通过对所述第一栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第二分辨率的第二栅格地图，所述第二分辨率低于所述第一分辨率；以及
地图存储模块，被配置为存储所述第一栅格地图以及所述第一栅格地图与第二栅格地图之间的关联。
10.根据权利要求9所述的装置，还包括：
关联建立模块，被配置为使用八叉树空间索引来建立所述第一栅格地图与所述第二栅格地图之间的所述关联。
11.根据权利要求9所述的装置，还包括：
地图调度模块，响应于涉及所述第二栅格地图的数字地图请求，使用存储的所述关联和所述第一栅格地图来生成所述第二栅格地图。
12.根据权利要求9所述的装置，还包括：
第三地图生成模块，被配置为通过对所述第二栅格地图中的栅格进行合并来生成具有第三分辨率的第三栅格地图，所述第三分辨率低于所述第二分辨率；以及
地图关联存储模块，被配置为存储所述第二栅格地图与第三栅格地图之间的关联。
13.根据权利要求9所述的装置，其中所述第一地图生成模块还被配置为：
生成所述第一栅格中的每个栅格的多维属性，所述多维属性包括指示栅格是否被占据的占据属性以及以下各项中的至少一项：平均反射率属性、颜色属性、密度属性、以及曲率属性。
14.根据权利要求13所述的装置，其中所述颜色属性基于所述激光点云以及与所述激光点云相关联的照片而被生成。
15.根据权利要求9所述的装置，还包括地图更新模块，其被配置为：
获得更新后的激光点云；
通过基于所述激光点云的坐标系来调整所述更新后的激光点云的坐标系，而将所述更新后的激光点云与所述激光点云进行配准；以及
使用经过配准的更新后的激光点云来更新所述第一栅格地图。
16.根据权利要求15所述的装置，其中所述更新后的激光点云与所述激光点云中的一部分相关联，并且所述地图更新模块还被配置为：
使用经过配准的更新后的激光点云来更新所述第一栅格地图中的一部分。
17.一种计算设备，所述计算设备包括：
一个或多个处理器；以及
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述计算设备实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
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