CN111506586B - 增量制图的方法、装置、电子设备以及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种增量制图的方法、装置、电子设备以及可读存储介质，涉及地图生产技术领域，可用于自动驾驶技术领域。本申请在增量制图时所采用的实现方案为：获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据；分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果；确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。本申请能够节省增量制图所需的计算资源，提升增量制图的生产准确性以及生产效率。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及地图生产技术领域中的一种增量制图的方法、装置、电子设备以及可读存储介质。
背景技术
地图在自动驾驶系统中起着十分重要的作用，地图的生产对自动驾驶车辆的发展发挥着至关重要的角色。因此随着自动驾驶技术的蓬勃发展，对于地图的需求也日益增长，具体体现在地图的覆盖范围增大以及降低地图生产的耗时。
而由于较大范围的地图生产耗时较长，因此通常采用分批采集点云数据的方式，来实现增量制图的地图生产。但是，现有技术在进行增量制图时，每次都需要将历次采集的历史点云数据与新增点云数据进行合并来进行增量制图，一方面导致每次增量制图所需的计算资源较大，另一方面则降低了增量制图的生产效率。
发明内容
本申请为解决技术问题所采用的技术方案是提供一种增量制图的方法，包括：获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据；分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果；确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。本申请能够节省增量制图所需的计算资源，提升增量制图的生产准确性以及生产效率
根据本申请一优选实施例，所述确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据包括：确定所述新增点云数据所属的区域；获取与所述区域对应的点云数据作为所述历史点云数据。本步骤能够提升历史点云数据获取的准确性。
根据本申请一优选实施例，在对所述新增点云数据进行块block划分时，包括：将所述新增点云数据与所述历史点云数据进行比较，确定重叠点云数据；根据所述重叠点云数据对所述新增点云数据进行局部优化，获取所述新增点云数据的局部优化结果；根据所述历史点云数据对所述局部优化结果进行全局优化，获取所述新增点云数据的全局优化结果；对所述新增点云数据的全局优化结果进行块block划分。本步骤能够降低新增点云数据与历史点云数据中那些位于同一采样点的点云的误差，提升了新增点云数据中各点云的精度，进一步确保了增量制图的准确性
根据本申请一优选实施例，所述将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果包括：确定对应于同一地理范围的块block中，所述新增点云数据中的点云属于所述历史点云数据的点云数量；根据所述点云数量，获取对应所述应新增点云数据中各块block的比较结果。本步骤通过划分块block进行点云数据的比较，能够提升数据比较的准确性和效率。
根据本申请一优选实施例，所述根据所述点云数量，获取对应所述应新增点云数据中各块block的比较结果包括：将所述点云数量与该块block中所包含点云的数量的比值，作为对应所述应新增点云数据中各块block的比较结果。
本申请为解决技术问题所采用的技术方案是提供一种增量制图的装置，包括：获取单元，用于获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据；比较单元，用于分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果；制图单元，用于确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。
根据本申请一优选实施例，所述获取单元在确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据时，具体执行：确定所述新增点云数据所属的区域；获取与所述区域对应的点云数据作为所述历史点云数据。
根据本申请一优选实施例，所述比较单元在对所述新增点云数据进行块block划分时，具体执行：将所述新增点云数据与所述历史点云数据进行比较，确定重叠点云数据；根据所述重叠点云数据对所述新增点云数据进行局部优化，获取所述新增点云数据的局部优化结果；根据所述历史点云数据对所述局部优化结果进行全局优化，获取所述新增点云数据的全局优化结果；对所述新增点云数据的全局优化结果进行块block划分。
根据本申请一优选实施例，所述比较单元在将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果时，具体执行：确定对应于同一地理范围的块block中，所述新增点云数据中的点云属于所述历史点云数据的点云数量；根据所述点云数量，获取对应所述应新增点云数据中各块block的比较结果。
根据本申请一优选实施例，所述比较单元在根据所述点云数量，获取对应所述应新增点云数据中各块block的比较结果时，具体执行：将所述点云数量与该块block中所包含点云的数量的比值，作为对应所述应新增点云数据中各块block的比较结果。。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本申请能够节省增量制图所需的计算资源，提升增量制图的生产准确性以及生产效率。因为采用了将新增点云数据与其对应的历史点云数据进行比对来确定新增点云数据中满足预设条件的块block，从而仅对所确定的块block进行增量制图的技术手段，所以克服了现有技术中需要结合全部的历史点云数据进行制图所导致的所需计算资源大、生产效率较低的技术问题，从而实现节省增量制图所需的计算资源，提升增量制图的生产准确性以及生产效率的技术效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请第一实施例提供的一种增量制图的方法流程图；
图2是根据本申请第二实施例提供的一种增量制图的装置结构图；
图3是用来实现本申请实施例的增量制图的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1为本申请第一实施例提供的一种增量制图的方法流程图，如图1中所示，所述方法包括：
在S101中，获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据。
在本步骤中，首先获取新增点云数据，然后再确定与所获取的新增点云数据对应的历史点云数据。其中，本步骤所获取的点云数据是由数据采集车辆上搭载的激光雷达在行驶过程中通过扫描所采集得到的。
可以理解的是，在使用点云数据进行地图的制作时，很难由数据采集车辆通过一次采集任务便获取某一区域的全量点云数据，通常都需要数据采集车辆进行多次采集任务，才能够根据各次采集任务所得到的点云数据，完成对应区域的地图的制作。
因此，相比于之前采集任务所得到的点云数据来说，数据采集车辆每执行一次新的采集任务所得到的点云数据便是新增点云数据，而对应之前采集任务的点云数据即为历史点云数据。因此，本步骤所获取的新增点云数据为距离当前最近的一次采集任务所得到的点云数据。
本步骤在获取新增点云数据之后，可以直接获取之前采集任务所对应的点云数据作为与其对应的历史点云数据。
但是，由于在使用点云数据进行地图的制作时，数据采集车辆会对不同区域的点云数据进行采集，即各次采集任务所得到的点云数据可能会与不同的区域相对应，若仅将点云数据划分为新增点云数据与历史点云数据，则会导致历史点云数据与所获取的新增点云数据不属于同一个区域，从而降低增量制图的准确性。
因此，本步骤在确定与新增点云数据对应的历史点云数据时，可以采用以下方式：确定所获取的新增点云数据所属的区域，获取与所确定的区域对应的点云数据作为历史点云数据。也就是说，本步骤通过获取与新增点云数据同属于一个区域的历史点云数据，避免点云数据所属区域的不一致，从而提升增量制图的准确性。
其中，本步骤在确定新增点云数据所属的区域时，可以使用点云数据中所包含点云的地理位置坐标来确定，例如根据点云的地理位置坐标可以直接确定新增点云数据对应的城市、城区或者街道；本步骤还可以根据对应点云数据的任务信息，来确定新增点云数据所属的区域，即在进行每次采集任务时，都会在对应各次采集任务的任务信息中标识采集区域，从而根据任务信息中的采集区域来确定新增点云数据所属的区域。
在S102中，分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果。
在本步骤中，在步骤S101获取了新增点云数据以及与其对应的历史点云数据之后，首先分别对所获取的历史点云数据与新增点云数据进行块block划分，然后将历史点云数据与新增点云数据中对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，最后获取对应新增点云数据中各块block的比较结果。
具体地，本步骤在对点云数据进行块block划分时，所划分的每一个块block均与唯一的地理范围相对应。本步骤将点云数据划分为块block之后，通过比较属于新增点云数据与历史点云数据中同一地理范围的块block中所包含的点云数据，能够提升新增点云数据与历史点云数据之间的比较精度以及比较效率。
其中，本步骤可以直接根据预设的块block大小，来将点云数据划分为大小相同的块block，预设的块block大小可以由用户进行设置。另外，本步骤还可以采用类似geohash算法的处理过程，将所获取的点云数据进行块block划分，本申请对此不进行限定。
由于新增点云数据与历史点云数据对应于不同的采集任务，而在不同位置所获取的同一采样点的点云存在误差，因此为了确保在比较对应同一地理范围的块block中所包含的点云数据时，使得点云之间的位置差别最小化，提升点云精度，本步骤在将新增点云数据进行块block划分时，可以包含以下内容：将所获取的新增点云数据与历史点云数据进行比较，确定重叠点云数据；根据所确定的重叠点云数据对新增点云数据进行局部优化，获取新增点云数据的局部优化结果；根据历史点云数据对所获取的局部优化结果进行全局优化，获取新增点云数据的全局优化结果；对所获取的新增点云数据的全局优化结果进行块block划分。
其中，本步骤在确定重叠点云数据时，可以直接根据各点云的地理位置坐标来确定相同的点云，从而获取新增点云数据中与历史点云数据中相同点云的数据作为重叠点云数据。
也就是说，本步骤通过对新增点云数据依次进行局部优化以及全局优化，从而降低了新增点云数据与历史点云数据中那些位于同一采样点的点云的误差，提升了新增点云数据中各点云的精度，进一步确保了增量制图的准确性。
可以理解的是，本步骤可以采用点云配准的方式来实现新增点云数据的局部以及全局优化，例如使用正态分布变换或者迭代最近点算法，本申请对点云优化所使用的方法不进行限定。
具体地，本步骤在将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应新增点云数据中各块block的比较结果时，可以采用以下方式：确定对应于同一地理范围的块block中，新增点云数据中的点云属于历史点云数据的点云数量，例如通过点云的地理位置坐标来确定新增点云数据中的点云是否属于历史点云数据；根据所确定的点云数量，获取对应新增点云数据中各块block的比较结果。也就是说，本步骤通过比较历史点云数据与新增点云数据中对应的块block，来确定新增点云数据中点云的变化情况，从而提升点云数据之间的比较效率，提升比较结果的准确性。
其中，本步骤在根据所确定的点云数量获取各块block的比较结果时，可以直接将点云数量作为比较结果，也可以将所确定的点云数量与该块block中所包含点云的数量的比值作为比较结果。
在S103中，确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。
在本步骤中，在步骤S102获取了对应新增点云数据中各块block的比较结果之后，首先确定比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，然后将所确定的待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据以进行增量制图。
也就是说，本步骤从新增点云数据中所确定的待制图块block，即为新增点云数据中变化较大的块block，避免了对新增点云数据中变化较小的块block进行重复制图，减少了增量制图所需的数据量，降低了增量制图所需的计算资源，提升了增量制图的生产效率。
其中，本步骤在确定比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block时，可以将比较结果超过预设阈值的块block作为待制图块block。
可以理解的是，本步骤在将待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据进行增量制图时，可以先对点云数据进行优化，优化完成后将点云数据进行拼接，形成完整的点云信息，进而将拼接后的点云数据进行压缩、标注等操作，从而完成地图的制作。
通过上述内容可知，本申请通过将新增点云数据与其对应的历史点云数据进行比对的方式，来确定新增点云数据中满足预设条件的块block，从而仅对所确定的块block进行增量制图，避免了现有技术中需要结合全部的历史点云数据进行制图所导致的所需计算资源大、生产效率较低的技术问题，从而节省增量制图所需的计算资源，提升增量制图的生产准确性以及生产效率。
图2为本申请第二实施例提供的一种增量制图的装置结构图，如图2中所示，所述装置包括：获取单元201、比较单元202以及制图单元203。
获取单元201，用于获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据。
获取单元201首先获取新增点云数据，然后再确定与所获取的新增点云数据对应的历史点云数据。其中，获取单元201所获取的点云数据是由数据采集车辆上搭载的激光雷达在行驶过程中通过扫描所采集得到的。
可以理解的是，在使用点云数据进行地图的制作时，很难由数据采集车辆通过一次采集任务便获取某一区域的全量点云数据，通常都需要数据采集车辆进行多次采集任务，才能够根据各次采集任务所得到的点云数据，完成对应区域的地图的制作。
因此，相比于之前采集任务所得到的点云数据来说，数据采集车辆每执行一次新的采集任务所得到的点云数据便是新增点云数据，而对应之前采集任务的点云数据即为历史点云数据。因此，获取单元201所获取的新增点云数据为距离当前最近的一次采集任务所得到的点云数据。
获取单元201在获取新增点云数据之后，可以直接获取之前采集任务所对应的点云数据作为与其对应的历史点云数据。
但是，由于在使用点云数据进行地图的制作时，数据采集车辆会对不同区域的点云数据进行采集，即各次采集任务所得到的点云数据可能会与不同的区域相对应，若仅将点云数据划分为新增点云数据与历史点云数据，则会导致历史点云数据与所获取的新增点云数据不属于同一个区域，从而降低增量制图的准确性。
因此，获取单元201在确定与新增点云数据对应的历史点云数据时，可以采用以下方式：确定所获取的新增点云数据所属的区域，获取与所确定的区域对应的点云数据作为历史点云数据。也就是说，本步骤通过获取与新增点云数据同属于一个区域的历史点云数据，避免点云数据所属区域的不一致，从而提升增量制图的准确性。
其中，获取单元201在确定新增点云数据所属的区域时，可以使用点云数据中所包含点云的地理位置坐标来确定；获取单元201还可以根据对应点云数据的任务信息，来确定新增点云数据所属的区域，即在进行每次采集任务时，都会在对应各次采集任务的任务信息中标识采集区域，从而根据任务信息中的采集区域来确定新增点云数据所属的区域。
比较单元202，用于分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果。
在获取单元201获取了新增点云数据以及与其对应的历史点云数据之后，比较单元202首先分别对所获取的历史点云数据与新增点云数据进行块block划分，然后将历史点云数据与新增点云数据中对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，最后获取对应新增点云数据中各块block的比较结果。
具体地，比较单元202在对点云数据进行块block划分时，所划分的每一个块block均与唯一的地理范围相对应。
其中，比较单元202可以直接根据预设的块block大小，来将点云数据划分为大小相同的块block，预设的块block大小可以由用户进行设置。另外，比较单元202还可以采用类似geohash算法的处理过程，将所获取的点云数据进行块block划分，本申请对此不进行限定。
由于新增点云数据与历史点云数据对应于不同的采集任务，而在不同位置所获取的同一采样点的点云存在误差，因此为了确保在比较对应同一地理范围的块block中所包含的点云数据时，使得点云之间的位置差别最小化，提升点云精度，比较单元202在将新增点云数据进行块block划分时，可以包含以下内容：将所获取的新增点云数据与历史点云数据进行比较，确定重叠点云数据；根据所确定的重叠点云数据对新增点云数据进行局部优化，获取新增点云数据的局部优化结果；根据历史点云数据对所获取的局部优化结果进行全局优化，获取新增点云数据的全局优化结果；对所获取的新增点云数据的全局优化结果进行块block划分。
其中，比较单元202在确定重叠点云数据时，可以直接根据各点云的地理位置坐标来确定相同的点云，从而获取新增点云数据中与历史点云数据中相同点云的数据作为重叠点云数据。
也就是说，比较单元202通过对新增点云数据依次进行局部优化以及全局优化，从而降低了新增点云数据与历史点云数据中那些位于同一采样点的点云的误差，提升了新增点云数据中各点云的精度，进一步确保了增量制图的准确性。
可以理解的是，比较单元202可以采用点云配准的方式来实现新增点云数据的局部以及全局优化，例如使用正态分布变换或者迭代最近点算法，本申请对点云优化所使用的方法不进行限定。
具体地，比较单元202在将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应新增点云数据中各块block的比较结果时，可以采用以下方式：确定对应于同一地理范围的块block中，新增点云数据中的点云属于历史点云数据的点云数量；根据所确定的点云数量，获取对应新增点云数据中各块block的比较结果。也就是说，比较单元202通过比较历史点云数据与新增点云数据中对应的块block，来确定新增点云数据中点云的变化情况，从而提升点云数据之间的比较效率，提升比较结果的准确性。
其中，比较单元202在根据所确定的点云数量获取各块block的比较结果时，可以直接将点云数量作为比较结果，也可以将所确定的点云数量与该块block中所包含点云的数量的比值作为比较结果。
制图单元203，用于确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。
在比较单元202获取了对应新增点云数据中各块block的比较结果之后，制图单元203首先确定比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，然后将所确定的待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据以进行增量制图。
也就是说，制图单元203仅从新增点云数据中选取变化较大的块block进行制图，避免了对于新增点云数据中变化较小的块block进行重复制图，减少了增量制图所需的数据量，降低了增量制图所需的计算资源，并提升了增量制图的生产效率。
其中，制图单元203在确定比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block时，可以将比较结果超过预设阈值的块block作为待制图块block。
可以理解的是，制图单元203在将待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据进行增量制图时，可以先对点云数据进行优化，优化完成后将点云数据进行拼接，形成完整的点云信息，进而将拼接后的点云数据进行压缩、标注等操作，从而完成地图的制作。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
如图3所示，是根据本申请实施例的增量制图的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图3所示，该电子设备包括：一个或多个处理器301、存储器302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图3中以一个处理器301为例。
存储器302即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的增量制图的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的增量制图的方法。
存储器302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的增量制图的方法对应的程序指令/模块(例如，附图2所示的获取单元201、比较单元202以及制图单元203)。处理器301通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的增量制图的方法。
存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至增量制图的方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
增量制图的方法的电子设备还可以包括：输入装置303和输出装置304。处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
输入装置303可接收输入的数字或字符信息，以及产生与增量制图的方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过将新增点云数据与其对应的历史点云数据进行比对的方式，来确定新增点云数据中满足预设条件的块block，从而仅对所确定的块block进行增量制图，避免了现有技术中需要结合全部的历史点云数据进行制图所导致的所需计算资源大、生产效率较低的技术问题，从而节省增量制图所需的计算资源，提升增量制图的生产准确性以及生产效率。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (12)
1.一种增量制图的方法，其特征在于，包括：
获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据，所述新增点云数据为与距离当前最近的一次采集任务对应的点云数据；
分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果；
确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据包括：
确定所述新增点云数据所属的区域；
获取与所述区域对应的点云数据作为所述历史点云数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述新增点云数据进行块block划分时，包括：
将所述新增点云数据与所述历史点云数据进行比较，确定重叠点云数据；
根据所述重叠点云数据对所述新增点云数据进行局部优化，获取所述新增点云数据的局部优化结果；
根据所述历史点云数据对所述局部优化结果进行全局优化，获取所述新增点云数据的全局优化结果；
对所述新增点云数据的全局优化结果进行块block划分。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果包括：
确定对应于同一地理范围的块block中，所述新增点云数据中的点云属于所述历史点云数据的点云数量；
根据所述点云数量，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数量，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果包括：
将所述点云数量与该块block中所包含点云的数量的比值，作为对应所述新增点云数据中各块block的比较结果。
6.一种增量制图的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取新增点云数据，并确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据，所述新增点云数据为与距离当前最近的一次采集任务对应的点云数据；
比较单元，用于分别对所述历史点云数据与所述新增点云数据进行块block划分之后，将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果；
制图单元，用于确定所述比较结果中满足预设条件的块block作为待制图块block，将所述待制图块block中所包含的点云数据作为制图数据，进行增量制图。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元在确定与所述新增点云数据对应的历史点云数据时，具体执行：
确定所述新增点云数据所属的区域；
获取与所述区域对应的点云数据作为所述历史点云数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述比较单元在对所述新增点云数据进行块block划分时，具体执行：
将所述新增点云数据与所述历史点云数据进行比较，确定重叠点云数据；
根据所述重叠点云数据对所述新增点云数据进行局部优化，获取所述新增点云数据的局部优化结果；
根据所述历史点云数据对所述局部优化结果进行全局优化，获取所述新增点云数据的全局优化结果；
对所述新增点云数据的全局优化结果进行块block划分。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述比较单元在将对应于同一地理范围的块block中所包含的点云数据进行比较，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果时，具体执行：
确定对应于同一地理范围的块block中，所述新增点云数据中的点云属于所述历史点云数据的点云数量；
根据所述点云数量，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述比较单元在根据所述点云数量，获取对应所述新增点云数据中各块block的比较结果时，具体执行：
将所述点云数量与该块block中所包含点云的数量的比值，作为对应所述新增点云数据中各块block的比较结果。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103473293A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-12-25 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种导航数据分区方法 |
| WO2017208503A1 (ja) * | 2016-05-30 | 2017-12-07 | 三菱電機株式会社 | 地図データ更新装置、地図データ更新方法および地図データ更新プログラム |
| CN108270816A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 乐视汽车（北京）有限公司 | 云端地图更新设备 |
| CN108268481A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 乐视汽车（北京）有限公司 | 云端地图更新方法及电子设备 |
| CN109635052A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-04-16 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 点云数据的处理方法、装置和存储介质 |
| CN110009718A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-07-12 | 深兰科技（上海）有限公司 | 一种三维高精度地图生成方法及装置 |
| CN110197615A (zh) * | 2018-02-26 | 2019-09-03 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于生成地图的方法及装置 |
| CN110706238A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-01-17 | 南京人工智能高等研究院有限公司 | 对点云数据进行分割的方法及装置、存储介质和电子设备 |
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103473293A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-12-25 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种导航数据分区方法 |
| WO2017208503A1 (ja) * | 2016-05-30 | 2017-12-07 | 三菱電機株式会社 | 地図データ更新装置、地図データ更新方法および地図データ更新プログラム |
| CN108270816A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 乐视汽车（北京）有限公司 | 云端地图更新设备 |
| CN108268481A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 乐视汽车（北京）有限公司 | 云端地图更新方法及电子设备 |
| CN110197615A (zh) * | 2018-02-26 | 2019-09-03 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于生成地图的方法及装置 |
| CN109635052A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-04-16 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 点云数据的处理方法、装置和存储介质 |
| CN110009718A (zh) * | 2019-03-07 | 2019-07-12 | 深兰科技（上海）有限公司 | 一种三维高精度地图生成方法及装置 |
| CN110706238A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-01-17 | 南京人工智能高等研究院有限公司 | 对点云数据进行分割的方法及装置、存储介质和电子设备 |
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