CN112179360B - 地图生成方法、装置、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种地图生成方法，该方法包括：采集对象周边的第一障碍物信息；获得初始地图；确定初始地图中的第二障碍物信息；以及基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图。本公开还提供了一种地图生成装置、系统及介质。

Description

地图生成方法、装置、系统及介质

技术领域

本公开涉及电子技术领域，更具体地，涉及一种地图生成方法、装置、系统及介质。

背景技术

无人驾驶中一个关键的技术问题就是如何使无人驾驶车辆及时地避开障碍物，而解决这个问题的一个关键，就是提升无人驾驶车辆对环境中的障碍物信息的感知能力。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下问题：现有技术利用车载传感器来感知车辆周边的环境，实现对障碍物的识别，但是这种方法的识别稳定性和准确性较低。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种地图生成方法、装置、系统及介质。

本公开的一个方面提供了一种地图生成方法，包括：采集对象周边的第一障碍物信息，获得初始地图，确定初始地图中的第二障碍物信息，以及基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图。

根据本公开的实施例，所述采集对象周边的第一障碍物信息包括，获取激光雷达扫描对象周边所产生的周边点云信息，根据所述周边点云信息，确定障碍物点云信息，以及将所述障碍物点云信息转换为二维点云信息，作为所述第一障碍物信息。

根据本公开的实施例，确定初始地图中的第二障碍物信息包括，确定以对象所处位置为中心的矩形为第一范围，根据第一范围，在初始地图中确定第二范围，所述第二范围包含第一范围，所述第二范围的面积大于第一范围的面积且小于初始地图的面积，获取第二范围中的障碍物信息，以及在第二范围中的障碍物信息中确定第一范围内的第二障碍物信息。

根据本公开的实施例，上述地图生成方法还包括：响应于对象所处位置到目标地图的中心的距离大于阈值，更新目标地图，所述阈值小于或等于目标地图最小边长的一半。

本公开的另一个方面提供了一种地图生成装置，包括：采集模块、获得模块、确定模块和生成模块。采集模块，用于采集对象周边的第一障碍物信息。获得模块，用于获得初始地图。确定模块，用于确定初始地图中的第二障碍物信息。以及生成模块，用于基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图。

根据本公开的实施例，所述采集模块包括：第一获取子模块、确定子模块和转换子模块。第一获取子模块，用于获取激光雷达扫描对象周边所产生的周边点云信息。确定子模块，用于根据周边点云信息，确定障碍物点云信息。以及转换子模块，用于将障碍物点云信息转换为二维点云信息，作为第一障碍物信息。

根据本公开的实施例，所述确定模块包括：第一范围确定子模块、第二范围确定子模块、第二获取子模块和第三确定子模块。第一范围确定子模块，用于确定以对象所处位置为中心的矩形为第一范围。第二范围确定子模块，用于根据第一范围，在初始地图中确定第二范围，所述第二范围包含第一范围，所述第二范围的面积大于第一范围的面积且小于初始地图的面积。第二获取子模块，用于获取第二范围中的障碍物信息。以及第三确定子模块，用于在第二范围中的障碍物信息中确定第一范围内的第二障碍物信息。

根据本公开的实施例，上述地图生成装置还包括：更新模块，用于响应于对象所处位置到目标地图的中心的距离大于阈值，更新目标地图，所述阈值小于或等于目标地图最小边长的一半。

本公开的另一方面提供了一种地图生成系统，包括一个或多个处理器。存储器，用于存储一个或多个计算机程序，其中，当一个或多个计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

根据本公开的实施例，采集对象周边的第一障碍物信息，确定初始地图中的第二障碍物信息，基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图，可以提高无人驾驶车辆对障碍物识别的稳定性和准确性。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的地图生成方法的应用场景；

图2A示意性示出了根据本公开实施例的地图生成方法的流程图；

图2B示意性示出了根据本公开实施例的采集对象周边的第一障碍物信息的流程图；

图2C示意性示出了根据本公开实施例的确定初始地图中的第二障碍物信息的流程图；

图3A～3D示意性示出了根据本公开实施例的相邻的点与第一范围的位置关系的示意图；

图4示意性示出了根据本公开另一个实施例的地图生成方法的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的地图生成装置的框图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的地图生成装置的采集模块的框图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的地图生成装置的确定模块的框图；

图8示意性示出了根据本公开另一实施例的地图生成装置的框图。以及

图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现地图生成方法的计算机系统的方框图。

具体实施方式

本公开的实施例提供了一种地图生成方法、装置、系统及介质。

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

图1示意性示出了根据本公开实施例的地图生成方法的应用场景。该方法可以应用于无人驾驶车辆100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的无人驾驶车辆的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的无人驾驶车辆100可以包括雷达101、车体102和车载设备103。

雷达101可以安装在车体102上，用于感知无人驾驶车辆100周围的障碍物，生成障碍物信息。雷达101例如可以为激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。

车载设备103可以对接收到的障碍物信息进行处理，并生成相应的地图，从而为无人驾驶车辆100导航。车载设备103例如可以为车载电脑等。

可选地，上述无人驾驶车辆100还可以包括图像采集装置104，可以为无人驾驶车辆100提供周围环境的影像，以辅助识别障碍物。图像采集装置104例如可以为摄像头、红外成像仪等，

需要说明的是，本公开实施例所提供的地图生成方法一般可以由车载设备103执行。相应地，本公开实施例所提供的地图生成装置一般可以设置于车载设备103中。

应该理解，根据实现需要，图1中的雷达、车载设备和图像采集装置的数目仅仅是示意性的。可以具有任意数目的雷达、车载设备和图像采集装置。

图2A示意性示出了根据本公开实施例的地图生成方法的流程图。

如图2A所示，该方法包括操作S210～S240。

其中，在操作S210，采集对象周边的第一障碍物信息。

在操作S220，获得初始地图。

在操作S230，确定初始地图中的第二障碍物信息。

在操作S240，基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图。

根据本公开的实施例，操作S210例如可以包括，通过雷达扫描无人驾驶车辆周边的障碍物，得到第一障碍物信息。

根据本公开的另一个实施例，如图2B所示，操作S210例如可以包括以下操作S211～S213。

在操作S211，获取激光雷达扫描对象周边所产生的周边点云信息。

需要说明的是，当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。因此，激光雷达发射的激光束按照某种轨迹对对象周边的各个物体进行扫描，通过在扫描的同时记录反射的激光点信息，便能够对各个物体进行识别。

基于此原理，根据本公开的实施例，操作S211例如可以包括，通过安装在无人驾驶汽车上的激光雷达对无人驾驶汽车周边进行扫描，并记录反射的激光点信息。这些在扫描过程中得到的大量的激光点信息的集合便构成周边点云信息。

在操作S212，根据周边点云信息，确定障碍物点云信息。

根据本公开的实施例，操作S212例如可以包括，将周边点云信息经过去地面算法处理去除地面的干扰后，得到障碍物点云信息。

在操作S213，将障碍物点云信息转换为二维点云信息，作为第一障碍物信息。

根据本公开的实施例，操作S213例如可以包括，将三维的障碍物点云信息投影到二维平面上，得到第一障碍物信息。

根据本公开的实施例，操作S220例如可以包括，从本地储存中读取初始地图。

在本公开的另一些实施例中，也可以从云端服务器处接收初始地图，从而获得初始地图。

根据本公开的实施例，操作S220中的初始地图例如可以为高精度矢量地图。高精度矢量地图中标注的障碍物包括静态的或者固定的障碍物，例如马路牙、隔离桩等，另外还包括预设的禁止通行的区域。这些障碍物由一些经过分类的点表示。每一个障碍物为一个类，同属一个类的点依一定的排序关系依次连线便组成了障碍物的图像。同时，每个点都具有坐标，障碍物的位置可以由障碍物所对应的点的坐标集合来表示。

根据本公开的实施例，上述高精度矢量地图中点的坐标、排序关系等用于表示障碍物位置的信息即为第二障碍物信息。

根据本公开的实施例，操作S230例如可以包括，查找初始地图中标注的障碍物，这些障碍物的位置信息构成第二障碍物信息。

根据本公开的另一个实施例，如图2C所示，操作S230例如可以包括以下操作S231～S234。

在操作S231，确定以对象所处位置为中心的矩形为第一范围。

根据本公开的实施例，第一范围的确定方法具体可以为，获取当前无人驾驶汽车的坐标位置，以该坐标位置作为第一范围的中心，以A长度，B为宽度划一个矩形，该矩形内部区域即为第一范围。

其中，A、B为可调节的参数。A、B的值可以根据无人驾驶汽车上的雷达的有效探测范围确定，例如雷达的有效探测范围为200米，则A可以为150米，B可以为100米。

在操作S232，根据第一范围，在初始地图中确定第二范围。

其中，所述第二范围包含所述第一范围，所述第二范围的面积大于所述第一范围的面积且小于所述初始地图的面积。

根据本公开的实施例，第二范围的确定方法具体可以为，以第一范围的中心为中心，以A+C为长度，以B+D为宽度，划一个矩形，该矩形内部区域即作为第二范围。其中，C、D为可调节的参数，均大于0。根据本公开的实施例，C例如可以为400米，D例如可以为400米。

在本公开另一些实施例中，第二范围也可以为圆形、椭圆形或其他形状，本公开对其形状不作具体不限定。

在操作S233，获取第二范围中的障碍物信息。

根据本公开的实施例，操作S233具体可以为，在初始地图中将第二范围部分截取出来，得到子地图。

在操作S234，在第二范围中的障碍物信息中确定第一范围内的第二障碍物信息。

根据本公开的实施例，操作S234具体可以为，在子地图中，搜索第二范围中用于表示每一个障碍物的所有点。判断这些点中任意一对相邻的点与第一范围的位置关系。如图3A～3D所示，判断结果可以包括以下四种情况。

情况1：如图3A所示，两个点均在第一范围内；

情况2：如图3B所示，两个点中有一个点位于第一范围内，一个点位于第一范围外；

情况3：如图3C所示，两个点均不在第一范围内，但是两个点之间的连线经过第一范围；

情况4：如图3D所示，两个点均不在第一范围内，且两个点之间的连线也不经过第一范围。

对于上述情况1，确定两点之间的连线作为一个障碍物信息。

对于上述情况2，确定两个点之间的连线。确定该连线与第一范围边界的交点。该交点与位于第一范围中的点之间的连线作为一个障碍物信息。

对于上述情况3，确定两个点之间的连线。确定该连线与第一范围边界的两个交点。确定两个交点之间的连线作为一个障碍物信息。

对于上述情况4，两个点所表示的障碍物信息不在第一范围内，不予考虑。

在本公开的实施例中，例如可以使用Bresenham直线生成算法确定两点间的连线。

根据本公开的实施例，操作S240例如可以包括，将第一障碍物信息标注在初始地图中，与第二障碍物信息整合，形成同时包含有第一障碍物信息与第二障碍物信息的目标地图。

根据本公开的另一个实施例，操作S240例如可以包括，提取第一范围内的第一障碍物信息，将这些第一障碍物信息转换到子地图坐标系中。若这些第一障碍物信息标示的障碍物在子地图中不存在(即子地图中不存在表示该障碍物的第二障碍物信息)，则将该第一障碍物信息添加到地图中；若第一障碍物信息标示的障碍物在子地图中已存在(即子地图中存在表示该障碍物的第二障碍物信息)，则在第一障碍物信息和原子地图中用于表示该障碍物的第二障碍物信息中选择保留任意一个。在经过以上操作后，即得到包含第一障碍物信息与第二障碍物信息的目标地图。

根据本公开的实施例，采集对象周边的第一障碍物信息，确定初始地图中的第二障碍物信息，基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图，从而把雷达探测到的障碍物信息融入到高精度矢量地图中，能够提高无人驾驶车辆对障碍物识别的稳定性和准确性。

图4示意性示出了根据本公开另一个实施例的地图生成方法的流程图。

如图4所示，该方法在上述操作的基础上，还包括操作S410。

在操作S410，响应于所述对象所处位置到所述目标地图的中心的距离大于阈值，更新所述目标地图，所述阈值小于目标地图最小边长的一半。

根据本公开的实施例，操作S410例如可以包括判断对象所处位置到目标地图的中心的距离是否大于阈值。若是，则执行S210～S240，生成新的目标地图。否则，保持现有的目标地图不变。

其中，上述阈值小于或等于目标地图最小边长的一半。在本公开的实施例中，阈值例如可以为50米。

由于初始地图中保存的是环境中固定不变的信息，因此实时地更新目标地图是不必要的。本公开的实施例中，根据无人驾驶车辆位置和地图中心位置之间的距离，作为地图更新的条件。当这个距离大于阈值时候，更新目标地图，从而能够减少更新的频次。

图5示意性示出了根据本公开实施例的地图生成装置的框图。

如图5所示，地图生成装置500包括：采集模块510、获得模块520、确定模块530和生成模块540。

采集模块510，用于采集对象周边的第一障碍物信息。根据本公开的实施例，该采集模块510例如可以用于执行上述操作S210。

获得模块520，用于获得初始地图。根据本公开的实施例，该获得模块520例如可以用于执行图2描述的操作S220。

确定模块530，用于确定初始地图中的第二障碍物信息。根据本公开的实施例，该确定模块530例如可以用于执行上述操作S230。

生成模块540，用于基于第一障碍物信息和第二障碍物信息，生成目标地图。根据本公开的实施例，该生成模块540例如可以用于执行上述操作S240。

图6示意性示出了根据本公开实施例的地图生成装置的采集模块的框图。

如图6所示，采集模块510包括：第一获取子模块610、确定子模块620和转换子模块630。

第一获取子模块610，用于获取激光雷达扫描对象周边所产生的周边点云信息。

确定子模块620，用于根据周边点云信息，确定障碍物点云信息。

转换子模块630，用于将障碍物点云信息转换为二维点云信息，作为第一障碍物信息。

图7示意性示出了根据本公开实施例的地图生成装置的确定模块的框图。

如图7所示，确定模块520包括：第一范围确定子模块710、第二范围确定子模块720、第二获取子模块730和第三确定子模块740。

第一范围确定子模块710，用于确定以对象所处位置为中心的矩形为第一范围。

第二范围确定子模块720，用于根据第一范围，在初始地图中确定第二范围，所述第二范围包含第一范围，所述第二范围的面积大于第一范围的面积且小于初始地图的面积。

第二获取子模块730，用于获取第二范围中的障碍物信息。

第三确定子模块740，用于在第二范围中的障碍物信息中确定第一范围内的第二障碍物信息。

图8示意性示出了根据本公开另一实施例的地图生成装置的框图。

如图8所示，该地图生成装置800在上述地图生成装置的基础上还包括：更新模块810，用于响应于对象所处位置到目标地图的中心的距离大于阈值，更新目标地图，所述阈值小于或等于目标地图最小边长的一半。根据本公开的实施例，该更新模块810例如可以用于执行上述操作S410。

根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，采集模块510、获得模块520、确定模块530、生成模块540、更新模块810、第一获取子模块610、确定子模块620、转换子模块630、第一范围确定子模块710、第二范围确定子模块720、第二获取子模块730和第三确定子模块740中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，采集模块510、获得模块520、确定模块530、生成模块540、更新模块810、第一获取子模块610、确定子模块620、转换子模块630、第一范围确定子模块710、第二范围确定子模块720、第二获取子模块730和第三确定子模块740中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，采集模块510、获得模块520、确定模块530、生成模块540、更新模块810、第一获取子模块610、确定子模块620、转换子模块630、第一范围确定子模块710、第二范围确定子模块720、第二获取子模块730和第三确定子模块740中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的计算机系统的方框图。图9示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，根据本公开实施例的计算机系统900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 903中，存储有系统900操作所需的各种程序和数据。处理器901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行ROM 902和/或RAM 903中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，系统900还可以包括输入/输出(I/O)接口905，输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。系统900还可以包括连接至I/O接口905的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 902和/或RAM 903和/或ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (8)

1.一种地图生成方法，包括：

采集对象周边的第一障碍物信息；

获得初始地图；

确定所述初始地图中的第二障碍物信息；以及

基于所述第一障碍物信息和所述第二障碍物信息，生成目标地图；

其中，所述确定所述初始地图中的第二障碍物信息包括：

确定以所述对象所处位置为中心的矩形为第一范围；

根据所述第一范围，在所述初始地图中确定第二范围，所述第二范围包含所述第一范围，所述第二范围的面积大于所述第一范围的面积且小于所述初始地图的面积；

获取所述第二范围中的障碍物信息；以及

在所述第二范围中的障碍物信息中确定所述第一范围内的第二障碍物信息；

其中，对于所述第二范围中用于表示障碍物信息的所有点中的任意一对相邻的两个点，包括：

在两个点均在所述第一范围内的情况下，确定两个点之间的连线为所述第二障碍物信息；

在两个点中有一个点位于所述第一范围内，一个点位于所述第一范围外的情况下，确定两个点之间的连线与所述第一范围的边界的交点，并确定所述交点与位于所述第一范围中的点之间的连线为所述第二障碍物信息；

在两个点均不在所述第一范围内，但两个点之间的连线经过所述第一范围的情况下，确定两个点之间的连线与所述第一范围的边界的两个交点，并确定所述两个交点之间的连线为所述第二障碍物信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采集对象周边的第一障碍物信息包括：

获取激光雷达扫描对象周边所产生的周边点云信息；

根据所述周边点云信息，确定障碍物点云信息；以及

将所述障碍物点云信息转换为二维点云信息，作为所述第一障碍物信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

响应于所述对象所处位置到所述目标地图的中心的距离大于阈值，更新所述目标地图，所述阈值小于或等于目标地图最小边长的一半。

4.一种地图生成装置，包括：

采集模块，用于采集对象周边的第一障碍物信息；

获得模块，用于获得初始地图；

确定模块，用于确定所述初始地图中的第二障碍物信息；以及

生成模块，用于基于所述第一障碍物信息和所述第二障碍物信息，生成目标地图；

其中，所述确定模块包括：

第一范围确定子模块，用于确定以所述对象所处位置为中心的矩形为第一范围；

第二范围确定子模块，用于根据所述第一范围，在所述初始地图中确定第二范围，所述第二范围包含所述第一范围，所述第二范围的面积大于所述第一范围的面积且小于所述初始地图的面积；

第二获取子模块，用于获取所述第二范围中的障碍物信息；以及

第三确定子模块，用于在所述第二范围中的障碍物信息中确定所述第一范围内的第二障碍物信息；

其中，对于所述第二范围中用于表示障碍物信息的所有点中的任意一对相邻的两个点，包括：

在两个点均在所述第一范围内的情况下，确定两个点之间的连线为所述第二障碍物信息；

在两个点中有一个点位于所述第一范围内，一个点位于所述第一范围外的情况下，确定两个点之间的连线与所述第一范围的边界的交点，并确定所述交点与位于所述第一范围中的点之间的连线为所述第二障碍物信息；

在两个点均不在所述第一范围内，但两个点之间的连线经过所述第一范围的情况下，确定两个点之间的连线与所述第一范围的边界的两个交点，并确定所述两个交点之间的连线为所述第二障碍物信息。

5.根据权利要求4所述的装置，所述采集模块包括：

第一获取子模块，用于获取激光雷达扫描对象周边所产生的周边点云信息；

确定子模块，用于根据所述周边点云信息，确定障碍物点云信息；以及

转换子模块，用于将所述障碍物点云信息转换为二维点云信息，作为所述第一障碍物信息。

6.根据权利要求4或5所述的装置，还包括：

更新模块，用于响应于所述对象所处位置到所述目标地图的中心的距离大于阈值，更新所述目标地图，所述阈值小于或等于目标地图最小边长的一半。

7.一种地图生成系统，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述权利要求1至3任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现权利要求1至3中任一项所述的方法。

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