CN112652062B - 一种点云地图构建方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种点云地图构建方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图，从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。通过本发明实施例的技术方案，可去除拼接位置处的点云点重影，提高所构建点云地图的精度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及点云地图构建技术领域，尤其涉及一种点云地图构建方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
在无人驾驶技术的快速发展过程中，基于激光雷达所构建的点云地图一直占据非常重要的地位，这是由于高精度的点云地图是实现无人驾驶技术的前提。
然而，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
在室外园区或者道路等大面积区域的场景下，由于车载激光雷达的扫描范围有限，需要对大面积区域的场景(例如室外道路网)进行分批扫描，而整个室外道路网为一幅连续的点云地图，因此在点云地图的构建过程中，需要对分批扫描得到的多幅点云图像进行拼接，以得到完整的连续的点云地图。但是，由于惯导系统累计误差的存在以及卫星定位信号的不稳定性，在不同时刻针对同一位置处的同一物体进行扫描所得到的点云点的位置信息不同，如此导致在进行多幅点云图像拼接时，在拼接位置处通常存在点云点不能完全匹配的问题，即在拼接位置处存在点云点重影的问题，进而导致所构建的点云地图的精度不高。
发明内容
本发明实施例提供了一种点云地图构建方法、装置、设备和存储介质，以去除拼接位置处的点云点重影，实现较高精度点云地图的构建。
第一方面，本发明实施例提供了一种点云地图构建方法，该方法包括：
基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；
从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。
第二方面，本发明实施例还提供了一种点云地图构建装置，该装置包括：
构建模块，用于基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；
目标点云点确定模块，用于从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
校正地理位置确定模块，用于针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
修正模块，用于基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。
第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，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，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的点云地图构建方法步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的点云地图构建方法步骤。
上述发明中的实施例具有如下优点或有益效果：
通过基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点的技术手段，解决了所构建的点云地图中在拼接位置处存在点云点重影的技术问题，实现了提高点云地图精度的技术效果。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种点云地图构建方法的流程图；
图2是本发明实施例一提供的一种第一点云地图的构建流程图；
图3是本发明实施例一提供的一种对第一点云地图进行修正的流程图；
图4是本发明实施例二提供的一种点云地图构建方法的流程图；
图5是本发明实施例三提供的一种点云地图构建装置的结构示意图；
图6是本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种点云地图构建方法的流程图。本实施例提供的点云地图构建方法可适用于对大面积区域场景构建点云地图的情况，这是由于车载激光雷达的扫描范围有限，无法将整个大面积区域场景扫描到一幅点云图像中，需要对大面积区域场景需要进行多次分批扫描，而为了得到大面积区域场景的完整连续的点云地图，在点云地图的构建过程中，需要对分批扫描得到的多幅点云图像进行拼接，本实施例所提供的点云地图构建方法旨在去除拼接位置处点云点的重影，以提高所构建点云地图的精度。该方法可以由点云地图构建装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，通常集成于终端中，比如服务器。
如图1所示，所述点云地图构建方法具体包括以下步骤：
步骤110、基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图。
其中，所述点云点具体是由扫描车载着激光雷达对待扫描空间(例如室外道路空间)、以及待扫描空间中的物体(例如道路上的车道线、马路牙、道路两旁的树木、电线杆、高楼等物体)进行扫描得到的。通常扫描车除了载有激光雷达之外，还载有组合惯导系统，所述组合惯导系统具体为卫星定位系统和惯导系统的组合。所述组合惯导系统用于定位每时刻扫描车的地理位置信息，该地理位置信息具体指扫描车在全局坐标系下的坐标值，具体可表示为(B经度、L纬度、H高度)。具体的，惯导系统以较高的频率获取扫描车每时刻的加速度，通过对加速度进行积分获得扫描车每时刻的速度以及位移，进而可得到扫描车每时刻相对于初始位置的相对位置。受限于卫星定位系统的工作原理，卫星定位系统无法实现较高频率地输出，因此，卫星定位系统以较低的频率输出扫描车在一些时刻的地理位置信息，通过结合扫描车在一些时刻的地理位置信息以及扫描车在每时刻相对于初始位置的相对位置可计算得到扫描车每时刻的推算地理位置信息。由于扫描得到的点云点与扫描车之间的相对位置在扫描时刻是确定不变的，因此可基于扫描车每时刻的推算地理位置信息确定各点云点的地理位置信息，进而可得到点云地图。
示例性的，所述基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图，包括：
基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的测量数据以及卫星定位系统的输出数据进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的推算地理位置信息；
根据扫描车每时刻的推算地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的推算地理位置信息；
基于所述点云点的推算地理位置信息生成所述第一点云地图；
其中，扫描车搭载所述惯导系统、卫星定位系统以及激光雷达实现对扫描范围内物理世界的扫描以获得点云点。所述惯导系统的测量数据具体包括加速度，所述卫星定位系统的输出数据包括扫描车在一些时刻的地理位置信息。每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置是通过点云坐标系进行表达的，而扫描车每时刻的推算地理位置信息表示的是扫描车每时刻在全局坐标系下的坐标值，因此，可通过将点云坐标系下的点云点通过坐标变换换算至全局坐标系下，即可得到各点云点在全局坐标系下的坐标值，即各点云点的地理位置信息。
步骤120、从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点。
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。所述预设标志点通常为在扫描之前由相关工作人员依据扫描计划在设定位置处挑选的标志点。例如依据车载激光雷达的扫描范围、初始扫描位置以及单次扫描持续时间确定可能的拼接位置，并在所确定的所述可能的拼接位置处挑选在点云图像中相对容易识别的点作为所述标志点，所述标志点例如具体可以是墙角点、树坑角点、路灯杆的中心点等。
具体的，从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点，包括：
基于所述预设标志点处的激光反射强度或者所述预设标志点的外观特征，从所述第一点云地图中确定所述至少一个目标点云点。所述外观特征包括：形状特征。
可以理解的是，不同材质的物体对激光的吸收率不同，当激光被不同材质的物体反射时，反射回的激光强度不同，因此，可基于该特性从所述第一点云地图中确定所述至少一个目标点云点。通常，为了确保每个位置均被扫描到，拼接位置会在不同时刻被多次扫描，以使拼接位置出现在不同幅的点云图像中，进而基于不同幅点云图像中存在的相同位置的点云点进行拼接，形成连续的、完整的点云地图，因此，初次构建的所述第一点云地图中通常存在至少两个所述预设标志点对应的目标点云点。此时确定的目标点云点为携带着扫描时刻以及地理位置信息的点云点。
步骤130、针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列。
进一步的，所述点云地图构建方法还包括：
基于全站型电子测距仪或者RTK(Real-time kinematic，实时动态)载波相位差分技术，获取所述预设标志点的地理位置真值。
例如，将所述预设标志点标记为点A’，所述当前目标点云点标记为A，即与所述预设标志点A’对应的点云点为点A，当前目标点云点A携带有其自身的地理位置信息以及扫描时刻信息，进而可根据所述扫描时刻信息从组合惯导系统的后处理结果中确定扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息；其中，组合惯导系统用于定位每时刻扫描车的地理位置信息，所述组合惯导系统的后处理结果中包括每时刻扫描车的地理位置信息。例如将扫描车标记为点O，通过点A与点O的地理位置信息可确定点A与点O之间的相对位置关系，进而可基于点A与点O之间的相对位置关系，以及预设标记点A’的地理位置真值确定与点A’具有所述相对位置关系的点O’的地理位置信息，所述点O’的地理位置信息即为所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置。
示例性的，所述基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点的扫描时刻的校正地理位置，包括：
根据当前目标点云点所携带的扫描时刻信息，从组合惯导系统的后处理结果中确定扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息；
根据当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息，确定当前目标点云点与扫描车之间的相对位置关系；
根据所述相对位置关系，以及预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在所述扫描时刻的校正地理位置。
其中，所述根据当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息，确定当前目标点云点与扫描车之间的相对位置关系，具体可为：
根据当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息，建立空间三维坐标系，即XYZ坐标系，将当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息换算至XYZ坐标系下。具体的，可以当前目标点云点作为XYZ坐标系原点位置，通过当前目标点云点的地理位置信息确定坐标转换方程，然后通过将所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息乘以所述坐标转换方程，得到所述扫描车在XYZ坐标系中的坐标位置，进而在XYZ坐标下确定当前目标点云点与扫描车之间的相对位置关系。同样的原理，通过将所述预设标志点的地理位置真值乘以所述坐标转换方程，得到所述预设标志点在XYZ坐标系中的坐标位置，进而计算得到与所述预设标志点具有所述相对位置关系的点的坐标值，该坐标值即为扫描车的校正地理位置在XYZ坐标系中的坐标位置，再通过将XYZ坐标系中的坐标值换算为全局坐标下的坐标值，即可得到所述扫描车的校正地理位置。扫描车在不同时刻的校正地理位置组成校正地理位置序列。
步骤140、基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正。
具体的，将所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列作为卡尔曼滤波模型输入，与构建所述第一点云地图时惯导系统的所述测量数据以及卫星定位系统的所述输出数据进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的修正地理位置信息，进而基于扫描车每时刻的修正地理位置信息对所述第一点云地图进行修正，以去除拼接位置处的点云点重影，提高所构建的点云地图的精度。
示例性的，基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正，包括：
基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的所述测量数据、卫星定位系统的所述输出数据以及所述校正地理位置序列进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的修正地理位置信息；
根据扫描车每时刻的所述修正地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的修正地理位置信息，并基于所述点云点的修正地理位置信息生成第二点云地图，以对所述第一点云地图进行修正。
进一步的，可参见图2所示的一种构建第一点云地图的流程示意图，以及图3所示的一种对所述第一点云地图进行修正的流程示意图。如图2所示，构建第一点云地图的流程具体包括：对惯导系统的测量数据以及卫星定位系统的输出数据进行后处理，即数据融合运算，具体可基于卡尔曼滤波模型对所述惯导系统的测量数据以及卫星定位系统的输出数据进行融合运算，得到扫描车每时刻的推算地理位置信息，然后基于每时刻扫描到的点云点与扫描车之间的相对位置关系确定所述点云点的地理位置信息，具体是通过时间同步，将扫描车的推算地理位置信息转换至点云坐标系下，进而确定点云坐标下各点云点的地理位置信息。进一步参见图3所示，可以看出，图3所示的流程示意图，相比于图2，组合惯导的后处理输入数据增加了扫描车的校正地理位置序列，同时将扫描车的校正地理位置序列的置信度设置为最高，以利用扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对扫描车的推算地理位置进行修正，以实现使每时刻扫描车的地理位置更加准确的目的，进而达到对所述第一点云地图进行修正的目的，去除拼接位置处的点云点重影，提高所构建点云地图的精度。
本实施例的技术方案，通过在拼接位置处设置预设标志点，并通过获取所述预设标志点的真实位置，即地理位置真值，通过逆向计算的方法基于预设标志点的地理位置真值反推扫描车的校正地理位置，进而基于扫描车的校正地理位置对组合惯导的后处理结果进行修正，并利用修正后的结果构建点云地图，达到去除拼接位置处点云点的重影，提高点云地图精度的目的。
在上述实施例技术方案的基础上，所述根据扫描车每时刻的所述修正地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的修正地理位置信息，并基于所述点云点的修正地理位置信息生成第二点云地图，以对所述第一点云地图进行修正之后，所述方法还包括：
从所述第二点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第二点云地图进行修正，得到第三点云地图，直到得到精度满足设定阈值的点云地图；其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。可以理解的是，若第三点云地图的精度仍未满足设定阈值，则从所述第三点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点，并重复上述迭代操作，直到得到精度满足设定阈值的点云地图。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的一种点云地图构建方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，具体以从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的两个目标点云点为例，对所述点云地图构建方法进行说明。其中与上述实施例相同或相应的术语解释在此不再赘述。
参见图4，本实施例提供的点云地图构建方法具体包括以下步骤：
步骤410、基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图。
步骤420a、从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的第一目标点云点的地理位置信息A。
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。
步骤420b、从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的第二目标点云点的地理位置信息B。
步骤430a、通过时间信息获取扫描车在第一目标点云点对应的扫描时刻的推算地理位置信息a。
步骤430b、通过时间信息获取扫描车在第二目标点云点对应的扫描时刻的推算地理位置信息b。
步骤440a、根据第一目标点云点的地理位置信息A以及扫描车在第一目标点云点对应的扫描时刻的推算地理位置信息a确定第一目标点云点与扫描车之间的相对位置关系A-a。
步骤440b、根据第二目标点云点的地理位置信息B以及扫描车在第二目标点云点对应的扫描时刻的推算地理位置信息b确定第二目标点云点与扫描车之间的相对位置关系B-b。
步骤450a、根据第一目标点云点与扫描车之间的相对位置关系A-a，以及预设标志点的地理位置真值O反算扫描车在第一目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置Oa。
步骤450b、根据第二目标点云点与扫描车之间的相对位置关系B-b，以及预设标志点的地理位置真值O反算扫描车在第二目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置Ob。
步骤460、将所述校正地理位置Oa以及校正地理位置Ob确定为扫描车在不同时刻的校正地理位置序列，并基于所述校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正。
本实施例的技术方案，通过基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的两个目标点云点；针对所述两个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点的技术手段，解决了所构建的点云地图中在拼接位置处存在点云点重影的技术问题，实现了提高点云地图精度的技术效果。
以下是本发明实施例提供的点云地图构建装置的实施例，该装置与上述各实施例的点云地图构建方法属于同一个发明构思，在点云地图构建装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述点云地图构建方法的实施例。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种点云地图构建装置的结构示意图，该装置具体包括：构建模块510、目标点云点确定模块520、校正地理位置确定模块530和修正模块540；
其中，构建模块510，用于基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；目标点云点确定模块520，用于从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；校正地理位置确定模块530，用于针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；修正模块540，用于基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。
进一步的，目标点云点确定模块520具体用于：
基于所述预设标志点处的激光反射强度或者所述预设标志点的外观特征，从所述第一点云地图中确定所述至少一个目标点云点。
进一步的，所述外观特征包括：形状特征。
进一步的，校正地理位置确定模块530具体包括：
推算地理位置确定单元，用于根据当前目标点云点所携带的扫描时刻信息，从组合惯导系统的后处理结果中确定扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息；
相对位置确定单元，用于根据当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息，确定当前目标点云点与扫描车之间的相对位置关系；
校正地理位置确定单元，用于根据所述相对位置关系，以及预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在所述扫描时刻的校正地理位置。
进一步的，所述装置还包括：获取模块，用于基于全站型电子测距仪或者实时动态RTK载波相位差分技术，获取所述预设标志点的地理位置真值。
进一步的，构建模块510具体包括：
扫描车推算地理位置计算单元，用于基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的测量数据以及卫星定位系统的输出数据进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的推算地理位置信息；
点云点推算地理位置计算单元，用于根据扫描车每时刻的推算地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的推算地理位置信息；
构建单元，用于基于所述点云点的推算地理位置信息生成所述第一点云地图；
其中，扫描车搭载所述惯导系统、卫星定位系统以及激光雷达实现对扫描范围内物理世界的扫描以获得点云点。
进一步的，修正模块540具体包括：
修正单元，用于基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的所述测量数据、卫星定位系统的所述输出数据以及所述校正地理位置序列进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的修正地理位置信息；
构建单元，用于根据扫描车每时刻的所述修正地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的修正地理位置信息，并基于所述点云点的修正地理位置信息生成第二点云地图，以对所述第一点云地图进行修正。
本实施例的技术方案，通过基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点的技术手段，解决了所构建的点云地图中在拼接位置处存在点云点重影的技术问题，实现了提高点云地图精度的技术效果。
本发明实施例所提供的点云地图构建装置可执行本发明任意实施例所提供的点云地图构建方法，具备执行点云地图构建方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备12的框图。图6显示的设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如点云地图构建装置中的构建模块510、目标点云点确定模块520、校正地理位置确定模块530和修正模块540)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(例如点云地图构建装置中的构建模块510、目标点云点确定模块520、校正地理位置确定模块530和修正模块540)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发实施例所提供的一种点云地图构建方法步骤，该方法包括：
基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；
从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。
当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的点云地图构建方法的技术方案。
实施例五
本实施例五提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的点云地图构建方法步骤，该方法包括：
基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；
从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、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。在本文件中，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。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (9)
1.一种点云地图构建方法，其特征在于，包括：
基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；
从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点；
所述基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点的扫描时刻的校正地理位置，包括：
根据当前目标点云点所携带的扫描时刻信息，从组合惯导系统的后处理结果中确定扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息；
根据当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息，确定当前目标点云点与扫描车之间的相对位置关系；
根据所述相对位置关系，以及预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在所述扫描时刻的校正地理位置；
所述基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正，包括：
基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的测量数据、卫星定位系统的输出数据以及所述校正地理位置序列进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的修正地理位置信息；
基于扫描车每时刻的所述修正地理位置信息对所述第一点云地图进行修正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点，包括：
基于所述预设标志点处的激光反射强度或者所述预设标志点的外观特征，从所述第一点云地图中确定所述至少一个目标点云点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述外观特征包括：形状特征。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
基于全站型电子测距仪或者实时动态RTK载波相位差分技术，获取所述预设标志点的地理位置真值。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图，包括：
基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的测量数据以及卫星定位系统的输出数据进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的推算地理位置信息；
根据扫描车每时刻的推算地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的推算地理位置信息；
基于所述点云点的推算地理位置信息生成所述第一点云地图；
其中，扫描车搭载所述惯导系统、卫星定位系统以及激光雷达实现对扫描范围内物理世界的扫描以获得点云点。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于扫描车每时刻的所述修正地理位置信息对所述第一点云地图进行修正，包括：
根据扫描车每时刻的所述修正地理位置信息，以及每时刻扫描车与对应时刻扫描得到的点云点之间的相对位置，确定所述点云点的修正地理位置信息，并基于所述点云点的修正地理位置信息生成第二点云地图，以对所述第一点云地图进行修正。
7.一种点云地图构建装置，其特征在于，包括：
构建模块，用于基于扫描到的点云点构建点云地图，得到对应的第一点云地图；
目标点云点确定模块，用于从所述第一点云地图中确定预设标志点所对应的至少一个目标点云点；
校正地理位置确定模块，用于针对所述至少一个目标点云点中的每个目标点云点，基于当前目标点云点与扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的相对位置关系，以及所述预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在当前目标点云点对应的扫描时刻的校正地理位置，以得到扫描车在不同时刻的校正地理位置序列；
修正模块，用于基于所述扫描车在不同时刻的校正地理位置序列对所述第一点云地图进行修正；
其中，所述预设标志点为设置于拼接位置的点；
所述校正地理位置确定模块具体包括：
推算地理位置确定单元，用于根据当前目标点云点所携带的扫描时刻信息，从组合惯导系统的后处理结果中确定扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息；
相对位置确定单元，用于根据当前目标点云点的地理位置信息以及所述扫描车在所述扫描时刻的推算地理位置信息，确定当前目标点云点与扫描车之间的相对位置关系；
校正地理位置确定单元，用于根据所述相对位置关系，以及预设标志点的地理位置真值，确定所述扫描车在所述扫描时刻的校正地理位置；
所述修正模块具体包括：
修正单元，用于基于卡尔曼滤波模型，对惯导系统的测量数据、卫星定位系统的输出数据以及所述校正地理位置序列进行数据融合运算，得到扫描车每时刻的修正地理位置信息；
构建单元，用于基于扫描车每时刻的所述修正地理位置信息对所述第一点云地图进行修正。
8.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，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，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的点云地图构建方法步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的点云地图构建方法步骤。
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