CN112559539A - 更新地图数据的方法与装置 - Google Patents
更新地图数据的方法与装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112559539A CN112559539A CN202011437561.XA CN202011437561A CN112559539A CN 112559539 A CN112559539 A CN 112559539A CN 202011437561 A CN202011437561 A CN 202011437561A CN 112559539 A CN112559539 A CN 112559539A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- map
- area
- travelable
- data
- module configured
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 64
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 73
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 description 22
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
- G01C21/30—Map- or contour-matching
- G01C21/32—Structuring or formatting of map data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
根据本公开的实施例,提供了一种更新地图数据的方法、装置、设备、存储介质和程序产品。在此描述的方法包括:基于地图采集数据,确定与采集路线相关联的第一可行驶区域;从目标地图数据中确定与采集路线相关联的第二可行驶区域;根据第一可行驶区域与第二可行驶区域,确定一组变化区域;以及基于一组变化区域中的至少一个变化区域来更新目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。通过该方案,可以实现可行驶区域的高效更新。
Description
技术领域
本公开总体上涉及智能交通领域,更特别地涉及更新地图数据的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
在智能交通技术中,地图数据,尤其是高精度地图数据,已经成为许多智能驾驶交通工具进行驾驶决策的依据。高精地图数据的准确性将会直接地影响到智能驾驶交通工具的安全。
例如,如果高精地图数据未被时间更新,并且某一条先前可以正常行驶的道路可能因为施工而变得无法通行,在一些智能驾驶方案中,这可能会导致智能驾驶车辆仍然将其判定为可行驶区域,从而带来安全风险。因此,地图数据的实时性已经成为了关注的焦点。
发明内容
根据本公开的一些实施例,提供了一种用于更新地图数据的方案。
在本公开的第一方面,提供了一种更新地图数据的方法。该方法包括:基于地图采集数据,确定与采集路线相关联的第一可行驶区域;从目标地图数据中确定与采集路线相关联的第二可行驶区域;根据第一可行驶区域与第二可行驶区域,确定一组变化区域;以及基于一组变化区域中的至少一个变化区域来更新目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。
在本公开的第二方面,提供了一种用于更新地图数据的装置。该装置包括:第一可行驶区域确定模块,被配置为基于地图采集数据,确定与采集路线相关联的第一可行驶区域;第二可行驶区域确定模块,被配置为从目标地图数据中确定与采集路线相关联的第二可行驶区域;变化区域确定模块,被配置为根据第一可行驶区域与第二可行驶区域,确定一组变化区域;以及更新模块,被配置为基于一组变化区域中的至少一个变化区域来更新目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。
在本公开的第三方面,提供了一种电子设备,包括一个或多个处理器以及存储器,其中存储器用于存储计算机可执行指令,计算机可执行指令被一个或多个处理器执行以实现根据本公开的第一方面的方法。
在本公开的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,其中计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
在本公开的第五方面,提供了一种计算机程序产品,其包括计算机可执行指令,其中计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
提供发明内容部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择,它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或必要特征,也无意限制本公开的范围。
附图说明
图1示出了本公开的实施例能够在其中被实现的示例环境的框图;
图2示出了根据本公开的一些实施例的更新地图数据的过程的流程图;
图3示出了根据本公开的一些实施例的确定边界元素的过程的流程图;
图4示出了根据本公开的一些实施例的确定变化区域的示意图;
图5示出了根据本公开的一些实施例的确定候选区域的示例过程的流程图;
图6示出了根据本公开的一些实施例的用于更新地图数据的装置的框图;以及
图7示出了其中可以实施本公开的一个或多个实施例的电子设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的一些示例实施例。虽然附图中显示了本公开的一些实施例,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括,即“包括但不限于”。除非特别申明,术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
在传统的地图数据更新过程中,通常需要利用地图采集设备来获取新的地图数据,并利用其来替换已有的地图数据。然而,这样的数据采集过程通常依赖于专业的地图采集设备,并需要耗费较长的时间来执行高精度地图的更新或升级。这导致并部署的高精度地图的时效性难以被保证,从而带来潜在的安全风险。
本公开的实施例提出了一种用于更新地图数据的方案。在该方案中,地图采集数据能够被用于确定与采集路线相关联的第一可行驶区域。此外,目标地图数据能够被用于确定与采集路线相关联的第二可行驶区域。随后,根据第一可行驶区域与第二可行驶区域来确定一组变化区域,并基于一组变化区域中的至少一个变化区域来更新目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。
根据这样的方案,在地图数据更新过程中,可以利用地图采集数据来快速地更新可行驶区域的信息,进而提高所发布的高精度地图关于可行驶区域的时效性。此外,这样的可行驶区域的变化还能够用户指引后续高精度地图的详细更新。
以下将继续参考附图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在其中被实现的示例环境100的框图。如图1所示,环境100包括地图处理设备130。应当理解,仅出于示例性的目的描述环境100的结构和功能,而不暗示对于本公开的范围的任何限制。例如,本公开的实施例还可以被应用到与环境100不同的环境中。
如图1所示,地图处理设备130可以接收地图采集数据110。地图采集数据110例如可以是由地图采集设备按照一定的采集路线所获得的。地图采集设备可以包括但不限于采集车或者用于采集地图数据的其他设备。例如,在地图采集设备上可以安装激光雷达以用于采集特定地理区域的数据。地图采集设备可以在采集时段期间(例如,白天)在特定地理区域内运动,以采集用于制作地图的数据。通过激光雷达等设备采集到的数据有时称为“点云数据”。在此所述的“点云数据”指的是,当一束激光照射在物体表面时所返回的该物体表面的各个点的数据信息,包括每个点的坐标信息(例如,在三维坐标系中的坐标值)以及激光反射强度(也称为“反射值”)。
在一些实现中,地图采集设备例如也可以包括众包的地图采集设备。例如,地图采集设备可以是在特定路段行驶的、具有地图采集能力的私人车辆。众包的地图采集设备例如可以将所采集得到的地图采集数据110通过网络发送至地图处理设备130。
如图1所示,地图采集数据110可以被提供给地图处理设备120,以用于更新针对特定地理区域的已有地图数据,例如目标地图数据120。
在地图数据更新时,地图处理设备130能够基于地图采集数据110来确定第一可行驶区域115,并基于目标地图数据120来确定第二可行驶区域125。随后,地图处理设备130能够基于第一可行驶区域115和第二可行驶区域125的差异,来更新目标地图数据120以获得经更新的地图数据140。具体地,地图处理设备130能够第一可行驶区域115和第二可行驶区域125的变化区域150来获得经更新的可行驶区域145。关于对目标地图数据120的更新过程将在下文结合图2-图4详细地介绍。
图2示出了根据本公开的一些实施例的用于更新地图数据的过程200的示意图。为便于讨论,参考图1来讨论更新地图数据过程。过程200例如可以在图1所示的地图处理设备130处被执行。应当理解,过程200还可以包括未示出的框和/或可以省略所示出的框。本公开的范围在此方面不受限制。
在框202,地图处理设备130基于地图采集数据110确定与采集路线相关联的第一可行驶区域115。
在一些实现中,地图处理设备130可以检测地图采集数据110中所指示的可行驶区域边界(也称为,Hard Boundary)。具体地,地图处理设备130可以基于地图采集数据110来确定第一组边界元素。这样的边界元素例如包括路牙、栏杆、路桩、花坛、隔离带等车辆无法正常通过的道路元素。例如,地图处理设备130例如可以基于地图采集数据110中的点云的垂直特征来确定路桩元素。应当理解,可以采用任何适当的方式来从地图采集数据110中确定用于指示可行驶区域边界的第一组边界元素,本公开不旨在对此进行限定。
在一些实现中,为了获取更为准确的位姿信息,地图处理设备130还可以将地图采集数据110映射到目标地图数据120。图3示出了根据本公开的一些实施例的确定边界元素的过程300的流程图。
如图3所示,在框302,地图处理设备130可以确定地图采集数据110中的第一组位姿节点,每个位姿节点指示位置信息和姿态信息。
在一些实现中,地图采集数据110是比目标地图数据120更“新鲜”的地图数据,地图处理设备130可以基于地图采集数据110来执行对目标地图数据120的数据清理。数据清理包括从目标地图数据120中删除与地图采集数据110中的位姿节点重叠的位姿节点,得到调整后的目标地图数据120。在执行数据清理后,地图采集数据110中的所有位姿节点可以被认为是相对于调整后的目标地图数据120新增的位姿节点,可以被确定为所谓的第一组位姿节点,以用于合并到调整后的目标地图数据120中。因此,第一组位姿节点有时可以被称为“新增位姿节点”。
在框304,地图处理设备130可以确定目标地图数120据中与第一组位姿节点相邻的第二组位姿节点;
在目标地图数据120中,或者在执行数据清理的实施例中是在调整后的目标地图数据120中,可以确定与地图采集数据110中的第一组位姿节点相邻的第二组位姿节点。第二组位姿节点可以基于与第一组位姿节点的距离来确定,例如可以包括与第一组位姿节点中的一个或多个位姿节点的距离小于预定阈值距离的位姿节点。第二组位姿节点可以认为是位于发生地图数据更新区域附近的缓冲地理区域。因此,第二组位姿节点有时可以被称为“缓冲位姿节点”。如下文将详细讨论的,在地图数据更新过程中,第二组位姿节点会根据与第一组位姿节点的距离而被调整。除第二组位姿节点以外,目标地图数据120或者在数据清理中获得的调整后的目标地图数据120中的其他位姿节点可以不改变,这些位姿节点可以被称为固定位姿节点。
在框306,地图处理设备130可以利用第二组位姿节点,调整第一组位姿节点。
对于第二组位姿节点中的每个位姿节点,可以计算该位姿节点与第一组位姿节点中的各个位姿节点之间的距离。在一些实施例中,两个位姿节点之间的距离可以包括这两个位姿节点的位置信息(例如,经度、纬度和高度)在三维空间坐标系中的两个点之间的距离。在一些情况下,在确定距离时也可以省略高度信息。
位姿约束用于约束调整之前和调整之后的位姿节点的位置和姿态。在一些实施例中,第一组位姿节点与第二组位姿节点之间的距离用于影响在优化过程中针对第一组位姿节点的位姿约束。具体地,针对第一组位姿节点中各个位姿节点的位姿约束的相应权重可以适应性地基于与第二组位姿节点的距离来确定。
在基于点云的地图构建中,配准或匹配指的是确定与两个位姿节点相关联的两个点云集之间的变换矩阵(例如,三维刚体转换矩阵),使得两个点云集重叠区域的点对齐。配准例如可以通过迭代最近点算法(ICP,Iterative Closest Point)、正态分布变换(NDT,Normal Distribution Transform)等配准算法来实现。在配准后可以确定一对位姿节点之间的配准转换关系,其例如可以由转换矩阵(被表示为T)来表示。由于两个位姿节点可能不是在空间中的相同位置被采集的,配准过程可能会引入随机误差。配准约束用于约束在执行位姿节点之间的配准时引入的误差。在位姿图中,配准约束被表示为用于约束在位姿图中位姿节点之间的边连接。
在一些实施例中,可以执行针对第一组位姿节点和第二组位姿节点的配准约束,以联合调整第一组位姿节点和第二组位姿节点。在一些实施例中,在执行配准约束时,考虑第一组位姿节点之间的配准约束和/或第二组位姿节点之间的配准约束,即第一组位姿节点之间存在边连接并且这些边连接要满足配准约束,并且第二组位姿节点之间也存在边连接并且要满足配准约束。备选地或附加地,还可以考虑第一组位姿节点与第二组位姿节点之间的配准约束,因为这两组位姿节点是相邻的并且也可以存在需要满足配准约束的边连接。备选地或附加地,还可以考虑第二组位姿节点与目标地图数据120的其他位姿节点(例如,未被删除的、被称为固定位姿节点的那些)之间的配准约束。
在框308,地图处理设备130可以基于经调整的地图采集数据,确定第一组边界元素。在一些实现中,在完成地图采集数据110与目标地图数据120中的位姿配准后,地图处理设备130可以基于经调整的地图采集数据来确定指示可行驶区域边界的第一组边界元素。
随后,地图处理设备130还可以基于所确定的第一组边界元素来确定第一可行驶区域115。示例性地,地图处理设备130可以基于第一组边界元素来获得一组对应的可行驶区域边界,并将该组可行驶区域边界所包围的区域确定作为第一可行驶区域115。
以图1作为示例,地图处理设备130例如可以从地图采集数据110中检测出道路两侧的路牙,以作为第一组边界元素。随后,地图处理设备130例如可以根据采集路线来连接两侧路牙的对应端点,从而获得第一可行驶区域115。
继续参考图2,在框204,地图处理设备130从目标地图数据120中确定与采集路线相关联的第二可行驶区域125。
在一些实现中,地图处理设备130可以首先从目标地图数据120中获取与采集路线相关联的第二组边界元素。具体地,地图处理设备130可以根据获取地图采集数据110的采集路线,沿着垂直行进方向的两侧寻找目标地图数据120中的边界元素。应当理解,可以采用与确定第一组边界元素类似的方法来确定第二组边界元素。
随后,地图处理设备130可以基于所确定的第二组边界元素,确定第二可行驶区域125。具体地,地图处理设备130例如可以基于第二组边界元素来确定一组可行驶区域边界,从而确定第二可行驶区域125。
以图1作为示例,地图处理设备130例如可以根据用于采集地图采集数据110的采集路线(例如,从道路左侧端点到人行横道停止线)来确定边界元素包括采集路线上方的栏杆以及道路下方的路牙,并从而确定第二可行驶区域125。
在框206,地图处理设备130根据第一可行驶区域115与第二可行驶区域125确定一组变化区域。以下将参考图4来描述框206的过程,图4示出了根据本公开的一些实施例的确定变化区域的示意图400。
如图4所示,地图处理设备130可以基于第一可行驶区域115来生成二值化图410(为了方便描述,称为第一二值化图),其中第一二值化图410中的元素415可以相应的位置是否在第一可行驶区域115内。
在一些实现中,地图处理设备130例如可以将与采集路线有关的区域进行栅格分块。随后,地图处理设备130例如将位于第一可行驶区域115内的分块的图像值设置为第一值(例如,255),并将位于第一可行驶区域115外的分块的图像值设置为第二值(例如,0)。基于这样的方式,可以生成与第一可行驶区域115相对应的第一二值化图410。
如图4所示,基于类似的方式,地图处理设备130还可以基于第二可行驶区域125来生成第二二值化图420。第二二值化图420中的元素425指示相应的位置是否在第二可行驶区域125内。
随后,地图处理设备130可以基于第一二值化图410和第二二值化图420的差异来确定一组变化区域。示例性地,地图处理设备130可以确定第一二值化图410和第二二值化图420中像素值发生变化的位置。附加地,地图处理设备130还可以基于像素的连通性来将发生变化的像素聚类为一组变化区域。
以图4作为示例,地图处理设备130例如可以基于第一二值化图410和第二二值化图420来确定变化区域430。该变化区域430例如可以指示该区域内的位置已经从不可行驶位置转换成了可行驶位置。
应当理解,图4中的具体区域仅是示意性的,地图处理设备130可能确定多个变化区域,这样的变化区域例如可以包括一个或多个这栅格分块,并且可以指示可行驶区域的删除或者可行驶区域的增加。
继续参考图2,在框208,地图处理设备130基于一组变化区域中的至少一个变化区域来更新目标地图数据120,以指示可行驶区域的变化。
以图4作为示例,在确定变化区域430后,地图处理设备130可以基于该变化区域430来更新目标地图数据120,以获得经更新的地图数据140。在经更新的地图数据140中,包括变化区域430的新的可行驶区域145被标识,以指示可行驶区域的变化。
在一些实现中,为了提高数据的准确性,地图处理设备130还可以将变化区域的面积与预定阈值进行比较。具体地,如果一组变化区域中的目标变化区域的面积超过阈值,则地图处理设备130可以利用目标变化区域更新目标地图数据120,其中目标区域指示新增的可行驶区域或可删除的可行驶区域。
相反,如果目标变化区域的面积小于或等于阈值,则地图处理设备130例如可以忽略该变化区域,而不对目标地图数据120进行更新。
基于上文所讨论的方法,本公开的实施例可以快速地判断可行驶区域的变化,从而提高高精度地图的准确性。这能够提高基于高精度地图的智能驾驶车辆的行驶安全性。
在一些实现中,地图处理设备130还可以发布经更新的地图数据140,以使得智能驾驶车辆能够及时地获得关于经更新的可行驶区域150的信息。
在一些实现中,在地图采集数据110可能来自与众包采集设备的情况下,其所上传的采集地图信息110可能不全面。在确定可行驶区域发生变化后,地图处理设备130例如还可以使与至少一个变化区域相关联的高精度地图信息被采集。
在一些实现中,地图处理设备130还可以基于地图采集数据110来更新目标地图数据120中的交通标线信息。
具体地,地图处理设备130可以从地图采集数据110中确定第一组交通标线(例如,图4中的交通标线445)。在一些实现中,地图处理设备130可以基于将三维点云结果按照三维栅格进行聚合,每个三维栅格的结果是落在其中所有的点的加权结果,包括高度信息和点云强度的加权。在得到三维栅格结果后,地图处理设备130对于在同一水平坐标的栅格集(也称为pillar)进行欧式聚类,同样得到每一个聚类的加权结果,并过滤掉空中点和稀疏点,从而保留权重足够的聚类结果以作为地面结果。基于这样的方式,地图处理设备130可以获得地面的二位点云强度投影图。
随后,地图处理设备130例如可以基于OTSU(最大类间差法)等方法来对投影图进行二值化,并将有值的位置确定为交通标线区域。
此外,地图处理设备130可以从目标地图数据120中确定第二组交通标线(例如,图4中的交通标线455)。在一些实现中,目标地图数据120中的交通标线通常已经被标记,地图处理设备130可以直接获取相关的数据。
随后,地图处理设备130可以基于第一组交通标线和第二组交通标线的差异来更新目标地图数据120,以指示交通标线的变化。以下将参考图5来描述更新交通标线的过程,图5示出了根据本公开的一些实施例的确定候选区域的示例过程500的流程图
如图5所示,在框502,地图处理设备130可以基于第一组交通标线,生成第三二值化图,其中第三二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线。与第一二值化图410的生成过程类似,地图处理设备130可以根据区域对应的栅格分块来生成指示第一组交通标线的第三二值化图。在一些示例中,属于第一组交通标线的区域的像素值例如可以被设置为第一值(例如,255),而不属于第一组交通标线的区域的像素值例如可以被设置为第二值(例如,0)。
在框504,地图处理设备130可以基于第二组交通标线,生成第四二值化图,其中第四二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线。地图处理设备130可以基于生成第三二值化图类似的过程来生成第四二值化图,在此不再详叙。
在框506,地图处理设备130可以基于第三二值化图和第四二值化图的差异,确定至少一个候选区域,其中候选区域指示新增的交通标线或删除的交通标线。与确定差异区域430的过程类似,地图处理设备130可以将两个二值化图进行比较,以确定像素值发生了变化的像素点,并基于像素连通性来确定至少一个候选区域。
在框508,地图处理设备130可以确定至少一个候选区域的面积是否大于阈值。如果在框508确定候选区域的面积大于阈值,则地图处理设备130可以利用至少一个候选区域更新目标地图数据,以指示交通标线的变化。否则,地图处理设备130例如可以忽略该候选区域。
基于这样的方式,本公开的实施例还可以利用所采集的地图数据中的交通标线信息来对地图数据进行更新,从而提高了地图数据的时效性。
图6示出了根据本公开的某些实施例的用于更新地图数据的装置600的示意性结构框图。装置600可以被实现为或者被包括在地图处理装置130中。
如图6所示,装置600包括第一可行驶区域确定模块610,被配置为基于地图采集数据,确定与采集路线相关联的第一可行驶区域。装置600还包括第二可行驶区域确定模块620,被配置为从目标地图数据中确定与采集路线相关联的第二可行驶区域。装置600还包括变化区域确定模块630,被配置为根据第一可行驶区域与第二可行驶区域,确定一组变化区域。此外,装置600还包括更新模块640,被配置为基于一组变化区域中的至少一个变化区域来更新目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。
在一些实现中,第一可行驶区域确定模块610包括:第一边界确定模块,被配置为基于地图采集数据,确定第一组边界元素;以及第一边界计算模块,被配置为基于第一组边界元素,确定第一可行驶区域。
在一些实现中,第一边界确定模块包括:第一位姿确定模块,被配置为确定地图采集数据中的第一组位姿节点,每个位姿节点指示位置信息和姿态信息;第二位姿确定模块,被配置为确定目标地图数据中与第一组位姿节点相邻的第二组位姿节点;位姿调整模块,被配置为利用第二组位姿节点,调整第一组位姿节点;以及边界元素确定模块,被配置为基于经调整的地图采集数据,确定第一组边界元素。
在一些实现中,第二可行驶区域确定模块620包括:第二边界确定模块,从目标地图数据中,获取与采集路线相关联的第二组边界元素;以及第二边界确定模块,基于第二组边界元素,确定第二可行驶区域。
在一些实现中,变化区域确定模块630包括:第一生成模块,被配置为基于第一可行驶区域,生成第一二值化图,第一二值化图中的元素指示相应的位置是否在第一可行驶区域内;第二生成模块,被配置为基于第二可行驶区域,生成第二二值化图,第二二值化图中的元素指示相应的位置是否在第二可行驶区域内;以及第一差异确定模块,被配置为基于第一二值化图和第二二值化图的差异,确定一组变化区域。
在一些实现中,更新模块640包括:第一判断模块,被配置为如果一组变化区域中的目标变化区域的面积超过阈值,则利用目标变化区域更新目标地图数据,目标区域指示新增的可行驶区域或可删除的可行驶区域。
在一些实现中,装置600还包括:第一标线确定模块,被配置为从地图采集数据中确定第一组交通标线;第二标线确定模块,被配置为从目标地图数据中确定第二组交通标线;以及标线更新模块,被配置为基于第一组交通标线和第二组交通标线的差异来更新目标地图数据,以指示交通标线的变化。
在一些实现中,标线更新模块包括:第三生成模块,被配置为基于第一组交通标线,生成第三二值化图,第三二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线;第四生成模块,被配置为基于第二组交通标线,生成第四二值化图,第四二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线;第二差异确定模块,被配置为基于第三二值化图和第四二值化图的差异,确定至少一个候选区域,候选区域指示新增的交通标线或删除的交通标线;以及第二判断模块,被配置为如果至少一个候选区域的面积大于阈值,则利用至少一个候选区域更新目标地图数据,以指示交通标线的变化。
在一些实现中,装置600还包括:采集模块,被配置为基于可行驶区域的变化,使与至少一个变化区域相关联的高精度地图信息被采集。
图7示出了示出了其中可以实施本公开的一个或多个实施例的电子设备700的框图。应当理解,图7所示出的电子设备700仅仅是示例性的,而不应当构成对本文所描述的实施例的功能和范围的任何限制。图7所示出的电子设备700可以被包括在或被实现为图1的地图处理设备130。
如图7所示,电子设备700是通用计算设备的形式。电子设备700也可以是任何类型的计算设备或服务器。电子设备700的组件可以包括但不限于一个或多个处理器或处理单元710、存储器720、存储设备730、一个或多个通信单元740、一个或多个输入设备750以及一个或多个输出设备760。处理单元710可以是实际或虚拟处理器并且能够根据存储器720中存储的程序来执行各种处理。在多处理器系统中,多个处理单元并行执行计算机可执行指令,以提高电子设备700的并行处理能力。
电子设备700通常包括多个计算机存储介质。这样的介质可以是电子设备700可访问的任何可以获得的介质,包括但不限于易失性和非易失性介质、可拆卸和不可拆卸介质。存储器720可以是易失性存储器(例如寄存器、高速缓存、随机访问存储器(RAM))、非易失性存储器(例如,只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存)或它们的某种组合。存储设备730可以是可拆卸或不可拆卸的介质,并且可以包括机器可读介质,诸如闪存驱动、磁盘或者任何其他介质,其可以能够用于存储信息和/或数据(例如地图数据)并且可以在电子设备700内被访问。
电子设备700可以进一步包括另外的可拆卸/不可拆卸、易失性/非易失性存储介质。尽管未在图7中示出,可以提供用于从可拆卸、非易失性磁盘(例如“软盘”)进行读取或写入的磁盘驱动和用于从可拆卸、非易失性光盘进行读取或写入的光盘驱动。在这些情况中,每个驱动可以由一个或多个数据介质接口被连接至总线(未示出)。存储器720可以包括计算机程序产品725,其具有一个或多个程序模块,这些程序模块被配置为执行本公开的各种实施例的各种方法或动作。
通信单元740实现通过通信介质与其他计算设备进行通信。附加地,电子设备700的组件的功能可以以单个计算集群或多个计算机器来实现,这些计算机器能够通过通信连接进行通信。因此,电子设备700可以使用与一个或多个其他服务器、网络个人计算机(PC)或者另一个网络节点的逻辑连接来在联网环境中进行操作。
输入设备750可以是一个或多个输入设备,例如鼠标、键盘、追踪球等。输出设备760可以是一个或多个输出设备,例如显示器、扬声器、打印机等。电子设备700还可以根据需要通过通信单元740与一个或多个外部设备(未示出)进行通信,外部设备诸如存储设备、显示设备等,与一个或多个使得用户与电子设备700交互的设备进行通信,或者与使得电子设备700与一个或多个其他计算设备通信的任何设备(例如,网卡、调制解调器等)进行通信。这样的通信可以经由输入/输出(I/O)接口(未示出)来执行。
根据本公开的示例性实现方式,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令或程序,其中计算机可执行指令或程序被处理器执行以实现上文描述的方法或功能。计算机可读存储介质可以包括非瞬态计算机可读介质。根据本公开的示例性实现方式,还提供了一种计算机程序产品,包括计算机可执行指令或程序,而计算机可执行指令或程序被处理器执行以实现上文描述的方法或功能。该计算机程序产品可以被有形地体现在非瞬态计算机可读介质上。
这里参照根据本公开实现的方法、装置、设备和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解,流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合,都可以由计算机可执行指令或程序实现。
这些计算机可执行指令或程序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单元,从而生产出一种机器,使得这些指令在通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元执行时,产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可执行指令或程序存储在计算机可读存储介质中,这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作,从而,存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品,其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
可以把计算机可执行指令或程序加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上,使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实现的系统、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、程序段或指令的一部分,模块、程序段或指令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。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,两个连续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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动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。
以上已经描述了本公开的各实现,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所公开的各实现。在不偏离所说明的各实现的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实现的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文公开的各个实现方式。
Claims (21)
1.一种更新地图数据的方法,包括:
基于地图采集数据,确定与采集路线相关联的第一可行驶区域;
从目标地图数据中确定与所述采集路线相关联的第二可行驶区域;
根据所述第一可行驶区域与所述第二可行驶区域,确定一组变化区域;以及
基于所述一组变化区域中的至少一个变化区域来更新所述目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。
2.根据权利要求1所述的方法,其中基于地图采集数据确定与采集路线相关联的第一可行驶区域包括:
基于所述地图采集数据,确定第一组边界元素;以及
基于所述第一组边界元素,确定所述第一可行驶区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其中基于所述地图采集数据确定所述第一组边界元素包括:
确定所述地图采集数据中的第一组位姿节点,每个位姿节点指示位置信息和姿态信息;
确定所述目标地图数据中与所述第一组位姿节点相邻的第二组位姿节点;
利用所述第二组位姿节点,调整所述第一组位姿节点;以及
基于经调整的所述地图采集数据,确定所述第一组边界元素。
4.根据权利要求1所述的方法,其中从所述目标地图数据中确定与所述采集路线相关联的所述第二可行驶区域包括:
从所述目标地图数据中,获取与所述采集路线相关联的第二组边界元素;以及
基于所述第二组边界元素,确定所述第二可行驶区域。
5.根据权利要求1所述的方法,其中根据所述第一可行驶区域与所述第二可行驶区域确定所述一组变化区域包括:
基于所述第一可行驶区域,生成第一二值化图,所述第一二值化图中的元素指示相应的位置是否在所述第一可行驶区域内;
基于所述第二可行驶区域,生成第二二值化图,所述第二二值化图中的元素指示相应的位置是否在所述第二可行驶区域内;以及
基于所述第一二值化图和所述第二二值化图的差异,确定所述一组变化区域。
6.根据权利要求1所述的方法,其中基于所述一组变化区域中的至少一个变化区域来更新所述目标地图数据包括:
如果所述一组变化区域中的目标变化区域的面积超过阈值,则利用所述目标变化区域更新所述目标地图数据,所述目标区域指示新增的可行驶区域或可删除的可行驶区域。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括:
从所述地图采集数据中确定第一组交通标线;
从所述目标地图数据中确定第二组交通标线;以及
基于所述第一组交通标线和所述第二组交通标线的差异来更新所述目标地图数据,以指示交通标线的变化。
8.根据权利要求7所述的方法,其中基于所述第一组交通标线和所述第二组交通标线的差异来更新所述目标地图数据包括:
基于所述第一组交通标线,生成第三二值化图,所述第三二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线;
基于所述第二组交通标线,生成第四二值化图,所述第四二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线;
基于所述第三二值化图和所述第四二值化图的差异,确定至少一个候选区域,所述候选区域指示新增的交通标线或删除的交通标线;以及
如果所述至少一个候选区域的面积大于阈值,则利用所述至少一个候选区域更新所述目标地图数据,以指示交通标线的变化。
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:
基于所述可行驶区域的所述变化,使与所述至少一个变化区域相关联的高精度地图信息被采集。
10.一种用于更新地图数据的装置,包括:
第一可行驶区域确定模块,被配置为基于地图采集数据,确定与采集路线相关联的第一可行驶区域;
第二可行驶区域确定模块,被配置为从目标地图数据中确定与所述采集路线相关联的第二可行驶区域;
变化区域确定模块,被配置为根据所述第一可行驶区域与所述第二可行驶区域,确定一组变化区域;以及
更新模块,被配置为基于所述一组变化区域中的至少一个变化区域来更新所述目标地图数据,以指示可行驶区域的变化。
11.根据权利要求10所述的装置,其中所述第一可行驶区域确定模块包括:
第一边界确定模块,被配置为基于所述地图采集数据,确定第一组边界元素;以及
第一边界计算模块,被配置为基于所述第一组边界元素,确定所述第一可行驶区域。
12.根据权利要求11所述的装置,其中所述第一边界确定模块包括:
第一位姿确定模块,被配置为确定所述地图采集数据中的第一组位姿节点,每个位姿节点指示位置信息和姿态信息;
第二位姿确定模块,被配置为确定所述目标地图数据中与所述第一组位姿节点相邻的第二组位姿节点;
位姿调整模块,被配置为利用所述第二组位姿节点,调整所述第一组位姿节点;以及
边界元素确定模块,被配置为基于经调整的所述地图采集数据,确定所述第一组边界元素。
13.根据权利要求10所述的装置,其中所述第二可行驶区域确定模块包括:
第二边界确定模块,从所述目标地图数据中,获取与所述采集路线相关联的第二组边界元素;以及
第二边界确定模块,基于所述第二组边界元素,确定所述第二可行驶区域。
14.根据权利要求10所述的装置,其中所述变化区域模块包括:
第一生成模块,被配置为基于所述第一可行驶区域,生成第一二值化图,所述第一二值化图中的元素指示相应的位置是否在所述第一可行驶区域内;
第二生成模块,被配置为基于所述第二可行驶区域,生成第二二值化图,所述第二二值化图中的元素指示相应的位置是否在所述第二可行驶区域内;以及
第一差异确定模块,被配置为基于所述第一二值化图和所述第二二值化图的差异,确定所述一组变化区域。
15.根据权利要求10所述的装置,其中所述更新模块包括:
第一判断模块,被配置为如果所述一组变化区域中的目标变化区域的面积超过阈值,则利用所述目标变化区域更新所述目标地图数据,所述目标区域指示新增的可行驶区域或可删除的可行驶区域。
16.根据权利要求10所述的装置,还包括:
第一标线确定模块,被配置为从所述地图采集数据中确定第一组交通标线;
第二标线确定模块,被配置为从所述目标地图数据中确定第二组交通标线;以及
标线更新模块,被配置为基于所述第一组交通标线和所述第二组交通标线的差异来更新所述目标地图数据,以指示交通标线的变化。
17.根据权利要求16所述的装置,其中所述标线更新模块包括:
第三生成模块,被配置为基于所述第一组交通标线,生成第三二值化图,所述第三二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线;
第四生成模块,被配置为基于所述第二组交通标线,生成第四二值化图,所述第四二值化图中的元素指示相应的位置是否属于交通标线;
第二差异确定模块,被配置为基于所述第三二值化图和所述第四二值化图的差异,确定至少一个候选区域,所述候选区域指示新增的交通标线或删除的交通标线;以及
第二判断模块,被配置为如果所述至少一个候选区域的面积大于阈值,则利用所述至少一个候选区域更新所述目标地图数据,以指示交通标线的变化。
18.根据权利要求10所述的装置,还包括:
采集模块,被配置为基于所述可行驶区域的所述变化,使与所述至少一个变化区域相关联的高精度地图信息被采集。
19.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;以及
存储器,存储有计算机可执行指令,当所述计算机可执行指令被所述一个或多个处理器执行时,使所述电子设备实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
20.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,其中所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
21.一种计算机程序产品,包括计算机可执行指令,其中所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011437561.XA CN112559539A (zh) | 2020-12-07 | 2020-12-07 | 更新地图数据的方法与装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011437561.XA CN112559539A (zh) | 2020-12-07 | 2020-12-07 | 更新地图数据的方法与装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112559539A true CN112559539A (zh) | 2021-03-26 |
Family
ID=75060536
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011437561.XA Pending CN112559539A (zh) | 2020-12-07 | 2020-12-07 | 更新地图数据的方法与装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112559539A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113034566A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-06-25 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 高精度地图构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2024022296A1 (zh) * | 2022-07-29 | 2024-02-01 | 云鲸智能(深圳)有限公司 | 清洁机器人的控制方法、清洁机器人及存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2910343A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | DWFritz Automation, Inc. | Alignment tool |
CN109489673A (zh) * | 2017-09-13 | 2019-03-19 | 百度(美国)有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的数据驱动地图更新系统 |
CN110706307A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-17 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 电子地图构建方法、装置以及存储介质 |
CN110859043A (zh) * | 2018-06-22 | 2020-03-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种更新高度自动化驾驶地图的系统和方法 |
WO2020107569A1 (en) * | 2018-11-28 | 2020-06-04 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for determining traffic information of a region |
CN111323026A (zh) * | 2018-12-17 | 2020-06-23 | 兰州大学 | 一种基于高精度点云地图的地面过滤方法 |
CN111508072A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-07 | 东软睿驰汽车技术(上海)有限公司 | 地图构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111552757A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-18 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 生成电子地图的方法、装置、设备及存储介质 |
CN111551958A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-18 | 北京踏歌智行科技有限公司 | 一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法 |
GB202013048D0 (en) * | 2020-07-20 | 2020-10-07 | Navenio Ltd | Map matching trajectories |
CN111897906A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 处理地图数据的方法、装置、设备和存储介质 |
CN111931704A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-11-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 评估地图质量的方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
-
2020
- 2020-12-07 CN CN202011437561.XA patent/CN112559539A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2910343A1 (en) * | 2013-05-31 | 2014-12-04 | DWFritz Automation, Inc. | Alignment tool |
CN109489673A (zh) * | 2017-09-13 | 2019-03-19 | 百度(美国)有限责任公司 | 用于自动驾驶车辆的数据驱动地图更新系统 |
CN110859043A (zh) * | 2018-06-22 | 2020-03-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种更新高度自动化驾驶地图的系统和方法 |
WO2020107569A1 (en) * | 2018-11-28 | 2020-06-04 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for determining traffic information of a region |
CN111323026A (zh) * | 2018-12-17 | 2020-06-23 | 兰州大学 | 一种基于高精度点云地图的地面过滤方法 |
CN110706307A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-17 | 江苏徐工工程机械研究院有限公司 | 电子地图构建方法、装置以及存储介质 |
CN111508072A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-07 | 东软睿驰汽车技术(上海)有限公司 | 地图构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111551958A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-18 | 北京踏歌智行科技有限公司 | 一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法 |
CN111552757A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-18 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 生成电子地图的方法、装置、设备及存储介质 |
GB202013048D0 (en) * | 2020-07-20 | 2020-10-07 | Navenio Ltd | Map matching trajectories |
CN111897906A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-11-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 处理地图数据的方法、装置、设备和存储介质 |
CN111931704A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-11-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 评估地图质量的方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
FOSSEL, JOSCHA ET AL: "NOctoSLAM: Fast Octree Surface Normal Mapping and Registration", 2017 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS), 3 April 2018 (2018-04-03), pages 6764 - 6769 * |
孔栋;孙亮;王建强;王晓原;: "一种用于激光雷达识别车道标线算法", 科学技术与工程, no. 16, pages 87 - 92 * |
段建民;李龙杰;郑凯华;: "基于车载4线激光雷达的前方道路可行驶区域检测", 汽车技术, no. 02, 24 February 2016 (2016-02-24), pages 55 - 62 * |
郑壮壮等: "动态环境下无人地面车辆点云地图快速重定位方法", 兵工学报, no. 08, 31 August 2020 (2020-08-31), pages 1581 - 1589 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113034566A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-06-25 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 高精度地图构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113034566B (zh) * | 2021-05-28 | 2021-09-24 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 高精度地图构建方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2024022296A1 (zh) * | 2022-07-29 | 2024-02-01 | 云鲸智能(深圳)有限公司 | 清洁机器人的控制方法、清洁机器人及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108319655B (zh) | 用于生成栅格地图的方法和装置 | |
CN108765487B (zh) | 重建三维场景的方法、装置、设备和计算机可读存储介质 | |
CN108763287B (zh) | 大规模可通行区域驾驶地图的构建方法及其无人驾驶应用方法 | |
EP3223191B1 (en) | Creation of a 3d city model from oblique imaging and lidar data | |
CN112100298B (zh) | 一种建图方法、装置、计算机可读存储介质及机器人 | |
WO2018061010A1 (en) | Point cloud transforming in large-scale urban modelling | |
CN110598541B (zh) | 一种提取道路边缘信息的方法及设备 | |
US11725962B2 (en) | Systems and methods for generating, updating and enhancing large-scale high-precision 3D road maps and multi-level road graphs | |
CN104123730A (zh) | 基于道路特征的遥感影像与激光点云配准方法及系统 | |
CN111897906B (zh) | 处理地图数据的方法、装置、设备和存储介质 | |
CN112559539A (zh) | 更新地图数据的方法与装置 | |
CN115953535A (zh) | 三维重建方法、装置、计算设备和存储介质 | |
KR101767006B1 (ko) | Uav 영상을 이용한 건물 레이어의 갱신 객체 탐지 방법 및 장치 | |
CN115494533A (zh) | 车辆定位方法、装置、存储介质及定位系统 | |
WO2023002093A1 (en) | Systems and methods for determining road traversability using real time data and a trained model | |
CN114563000B (zh) | 一种基于改进型激光雷达里程计的室内外slam方法 | |
CN115346183A (zh) | 一种车道线检测方法、终端及存储介质 | |
Brenner | Scalable estimation of precision maps in a mapreduce framework | |
CN114280583B (zh) | 无gps信号下激光雷达定位精度验证方法及系统 | |
JP2022080303A (ja) | オプティカルフローを用いたライダー位置推定 | |
Elkhrachy | Feature extraction of laser scan data based on geometric properties | |
CN116106904B (zh) | 面向对象MT-InSAR的设施变形监测方法及设备 | |
CN110021041B (zh) | 基于双目相机的无人驾驶场景增量式网格化结构重建方法 | |
CN116012737A (zh) | 基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法和系统 | |
US11815362B2 (en) | Map data generation apparatus |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |