CN113066184A - 矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、介质及设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，通过获取矿山模型，并且对矿山模型进行校准；然后，根据校准后的矿山模型，生成路面原始数据，对路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点，并且对多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；最后根据正常数据点，生成路面模型，通过软件之间的模块化处理，即可快速生成能够应用于矿山无人运输仿真系统的路面模型，此过程方法简单、创建快速、数据精准，能够在短时间内创建完整的矿区路面模型，为自研的矿区无人运输仿真系统提供了精准的数据，缩短了自动驾驶算法的开发周期，加速了整个矿区自动驾驶实际落地应用的进程。

Description

矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、介质及设备

技术领域

本申请涉及矿车自动驾驶技术领域，具体涉及一种矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。

背景技术

随着自动驾驶技术的不断发展，针对特殊封闭场景的露天矿区自动驾驶技术作为自动驾驶落地化最具潜力的商业开发领域备受国内外厂商的关注。矿区自动驾驶仿真技术可以极大地削减开发测试成本，缩短自动驾驶开发周期，并做到零安全事故。为了在日趋激烈的技术开发竞争中获得领先优势，各大厂商纷纷对该领域的矿车仿真系统开发加大投入。然而，不同于乘用车自动驾驶开发，矿区自动驾驶面临着一大难题：所行驶的矿山道路环境恶劣，路面没有标识线，没有红绿灯交通规则，路面坑洼颠簸，道路崎岖弯道曲率过大，道路宽度变化幅度大，路侧边坡造成行车高危险性等等。因此，解决目前矿区无人驾驶仿真场景精准建模问题后，自动驾驶矿区无人运输仿真场景中三维矿区路面模型创建称为仿真系统中一大核心模块。

然而，随着计算机技术的普及，结合目前使用的各大工程软件，路面模型创建的技术方案有很多，比如说通过三维路面轮廓生成路面模型，主要是通过实车采集路面数据，此种方法针对局部小范围道路模型有效，但是针对几十平方公里的矿区显得不现实。还比如说基于图像和点云生成路面模型，此种方法往往因为天气原因、设备采集精准度问题，解决不了路面模型的真实还原，工作量也是很大，矿区道路凸起不平，整个矿区的路面模型难以获得完整。因此，如何实现矿区无人运输仿真系统的路面模型快速、准确创建，并加以实际应用成为了急需解决的一大问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，解决了上述场景模型中矿区路面模型创建难的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种矿山仿真系统的路面模型创建方法，包括：获取矿山的三维图像数据，得到表征所述矿山的场景信息的矿山模型；对所述矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；根据所述校准后的矿山模型，生成路面原始数据；对所述路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点；对所述多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；以及根据所述正常数据点，生成路面模型。

在一实施例中，所述对所述矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型包括：基于所述矿山仿真系统所使用的基站原点和实车采集的坐标点，对所述矿山模型进行校准，以实现所述校准后的矿山模型与实际矿山坐标、海拔相同。

在一实施例中，所述根据所述校准后的矿山模型，生成路面原始数据包括：测量所述矿山模型中矿山的长度和宽度；根据所述矿山的长度，生成沿所述长度方向的多条等间横向距线段；连接所述多条等间横向距线段，得到第一线段；根据所述矿山的宽度，生成沿所述宽度方向的多条等间距纵向线段；连接所述多条等间距纵向线段，得到第二线段；根据所述第一线段和所述第二线段，得到覆盖所述矿山的网状面；将所述网状面沿竖直方向平移至所述矿山模型的上方；以及将所述网状面沿竖直方向投影至所述矿山模型上，得到所述路面原始数据。

在一实施例中，所述对所述路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点包括：从所述第一线段和所述第二线段上等间距取若干个点，得到所述多个离散数据点。

在一实施例中，所述对所述多个离散数据点进行校验，得到正常数据点包括：将所述多个离散数据点转换成数值矩阵；以及当所述数值矩阵中存在异常点时，对所述异常点进行修正，得到所述正常数据点。

在一实施例中，所述根据所述正常数据点，生成路面模型包括：将包含所述正常数据点的数值矩阵转换为面状网格体。

在一实施例中，在所述生成路面模型之后，所述路面模型创建方法还包括：将所述路面模型加载至所述矿山仿真系统中；以及计算车辆在所述路面模型中运行的轮胎数据值。

根据本申请的一个方面，提供了一种矿山仿真系统的路面模型创建装置，包括：矿山模型获取模块，用于获取矿山的三维图像数据，得到表征所述矿山的场景信息的矿山模型；模型校准模块，用于对所述矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；路面数据生成模块，用于根据所述校准后的矿山模型，生成路面原始数据；数据离散模块，用于对所述路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点；数据校验模块，用于对所述多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；以及路面模型生成模块，用于根据所述正常数据点，生成路面模型。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述任一所述的矿山仿真系统的路面模型创建方法。

根据本申请的一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于执行上述任一所述的矿山仿真系统的路面模型创建方法。

本申请的实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，通过获取矿山的三维图像数据，得到表征矿山的场景信息的矿山模型，并且对矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；然后，根据校准后的矿山模型，生成路面原始数据，对路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点，并且对多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；最后根据正常数据点，生成路面模型，通过软件之间的模块化处理，即可快速生成能够应用于矿山无人运输仿真系统的路面模型，此过程不需要使用任何复杂的算法，不需要使用设备进行大量的现场测试，方法简单、创建快速、数据精准，能够在短时间内创建完整的矿区路面模型，为自研的矿区无人运输仿真系统提供了精准的数据，缩短了自动驾驶算法的开发周期，加速了整个矿区自动驾驶实际落地应用的进程。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本申请一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建方法的流程示意图。

图2是本申请一示例性实施例提供的一种路面原始数据生成方法的流程示意图。

图3是本申请另一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建方法的流程示意图。

图4是本申请一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建装置的结构示意图。

图5是本申请另一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建装置的结构示意图。

图6是本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

矿区自动驾驶仿真技术可以极大地削减开发测试成本，缩短自动驾驶开发周期，并做到零安全事故。如果结合工程软件，可以完成虚拟矿区的数据提取，但是此类数据结合实际的用途有限，比如说虚拟采集的数据用于实际的矿区爆破、维护等往往因为矿区地形的时刻变化变得不现实。结合矿区实际道路的复杂度，坑坑洼洼、高低起伏，提取的道路数据比较散乱、突变数据较多，如果使用软件进行平滑处理后，又改变了数据和实际道路的匹配度。

因此，针对大范围区域（比如矿山）的高精度的仿真路面模型的技术方法，目前现有的比较成熟的技术手段是欠缺的。出于解决该技术问题，本申请提出了一种矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，通过软件之间的模块化处理，即可快速生成能够应用于矿山无人运输仿真系统的路面模型，此过程不需要使用任何复杂的算法，不需要使用设备进行大量的现场测试，方法简单、创建快速、数据精准，能够在短时间内创建完整的矿区路面模型，为自研的矿区无人运输仿真系统提供了精准的数据，缩短了自动驾驶算法的开发周期，加速了整个矿区自动驾驶实际落地应用的进程。

下面结合附图具体说明本申请实施例提供的矿山仿真系统的路面模型创建方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备的具体实现方式。

示例性方法

图1是本申请一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建方法的流程示意图。如图1所示，该矿山仿真系统的路面模型创建方法包括：

步骤110：获取矿山的三维图像数据，得到表征矿山的场景信息的矿山模型。

为了提高仿真模型的准确性，除了需要保证仿真模型本身的准确性之外，还需要保证仿真参数的准确性，例如需要准确的矿山场景数据，为了尽量提高矿山场景数据的准确性，可以通过图像采集器件实地获取矿山的三维图像数据。具体的，可以通过无人机搭载航拍相机、定位传感器、通讯终端等对真实的矿山全部区域进行数据采集，设置无人机的飞航路径，从而采集整个矿山的高清倾斜摄影数据以及航片数据，然后再根据三维建模工具将采集的大量的倾斜摄影数据生成大规模的三维模型。基于现有的航片精度可以实现三维模型的精度达到厘米级，从而得到高精度的矿山模型。

步骤120：对矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型。

上述步骤得到的矿山的三维图像模型，其拍摄精度得到了很好的保证，但是还需要与实际矿山模型保持坐标一致，需要进行模型的单独校准。在一实施例中，步骤120的具体实现方式可以是：基于矿车仿真系统所使用的基站原点和实车采集的坐标点，对矿山模型进行校准，以实现校准后的矿山模型与实际矿山坐标、海拔相同。根据矿车仿真系统所使用的基站原点和实车采集的坐标点，进行模型的校准和调整，以保证矿区模型和实际矿区坐标和海拔一致，从而二次优化了模型的精度。

步骤130：根据校准后的矿山模型，生成路面原始数据。

基于高精度的矿山模型，进行原始路面模型数据的创建。具体的，将矿区模型使用工程软件打开，默认Z轴朝上。测量除整个矿区的长度（沿X轴）和宽度（沿Y轴）。然后使用Python编写路网生成程序，在程序中将测试好的长度和宽度参数作为变量输入到Python中，接下来进行路网原始数据生成。

步骤140：对路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点。

针对上述得到的贴合矿区的路面原始数据，通过AutoCAD软件将文件打开，通过软件自带的功能或者使用书写的脚本程序，得到若干个等间距点的集合数据，数据内容包含x值、y值、z值，间距可以根据需要调整。最后将得到的数据保存成TXT或者CSV文件，以完成道路数据离散化的快速创建过程。

步骤150：对多个离散数据点进行校验，得到正常数据点。

在一实施例中，步骤150的具体实现方式可以是：将多个离散数据点转换成数值矩阵；且当数值矩阵中存在异常点时，对异常点进行修正，得到正常数据点。由于数据在获取和计算过程中可能存在误差，从而导致离散数据点中可能存在异常点，通过Matlab软件可以对异常点进行排查，以避免影响后续仿真精度。

步骤160：根据正常数据点，生成路面模型。

在一实施例中，步骤160的具体实现方式可以是：将包含正常数据点的数值矩阵转换为面状网格体。通过Matlab软件功能将矩阵数据直接生成所面状网格体，即得到所需要的路面模型。Matlab擅长大量的数据计算，此过程可以短时间内完成，方法简单，快速有效。

本申请的实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建方法，通过获取矿山的三维图像数据，得到表征矿山的场景信息的矿山模型，并且对矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；然后，根据校准后的矿山模型，生成路面原始数据，对路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点，并且对多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；最后根据正常数据点，生成路面模型，通过软件之间的模块化处理，即可快速生成能够应用于矿山无人运输仿真系统的路面模型，此过程不需要使用任何复杂的算法，不需要使用设备进行大量的现场测试，方法简单、创建快速、数据精准，能够在短时间内创建完整的矿区路面模型，为自研的矿区无人运输仿真系统提供了精准的数据，缩短了自动驾驶算法的开发周期，加速了整个矿区自动驾驶实际落地应用的进程。

图2是本申请一示例性实施例提供的一种路面原始数据生成方法的流程示意图。如图2所示，上述步骤130可以包括：

步骤131：测量矿山模型中矿山的长度和宽度。

测量除整个矿山的长度（沿X轴）和宽度（沿Y轴）。然后使用Python编写路网生成程序，在程序中将测试好的长度和宽度参数作为变量输入到Python中，即确定整个矿山的水平尺寸。

步骤132：根据矿山的长度，生成沿长度方向的多条等间距横向线段。

运行Python程序，批量生成沿X轴方向的M（大于1的整数）条等间距（例如0.1m，精度可调整）的直线。

步骤133：连接多条等间距横向线段，得到第一线段。

上述生成的M条直线自动连接成1条连续的线段，即沿X轴方向的第一线段。

步骤134：根据矿山的宽度，生成沿宽度方向的多条等间距纵向线段。

再次运行Python程序，批量生成沿Y轴方向的N（大于1的整数）条等间距（例如0.1m，精度可调整）的直线。

步骤135：连接多条等间距纵向线段，得到第二线段。

上述生成的N条直线自动连接成1条连续的线段，即沿Y轴方向的第二线段。

步骤136：根据第一线段和第二线段，得到覆盖矿山的网状面。

根据第一线段和第二线段，即可得到M*N的密集的网状面，密集程度取决于线段之间的间距。

步骤137：将网状面沿竖直方向平移至矿山模型的上方。

初次创建的网状面并不完全贴合矿山模型，需要将网状面沿着Z轴（即竖直方向）平移一定高度，即将网状面与矿山模型分离。

步骤138：将网状面沿竖直方向投影至矿山模型上，得到路面原始数据。

将网状面沿着Z轴映射到矿区模型上，这样就可以得到贴合整个矿区模型的网状面，然后将网状面单独导出Dwg格式文件，完成道路数据的创建。

在一实施例中，上述步骤140的具体实现方式可以包括：从第一线段和第二线段上等间距取若干个点，得到多个离散数据点。通过AutoCAD软件将文件打开，通过软件自带的功能或者使用书写的脚本程序，将第一线段和第二线段分别定距离等分成间距为0.1m的点，得到若干个点的集合数据，数据内容包含x值、y值、z值，间距可以根据需要自己调整。最后将得到的数据保存成TXT或者CSV文件,到此完成了道路数据离散化的快速创建过程。

图3是本申请另一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建方法的流程示意图。在步骤160之后，上述路面模型创建方法还可以包括：

步骤170：将路面模型加载至矿山仿真系统中。

通过上述得到的路面模型可以快速在矿山仿真系统中快速得到验证，将生成的路面模型加载至仿真系统中，以实现路面模型的加载。

步骤180：计算车辆在路面模型中运行的轮胎数据值。

分别通过汽车动力学中车辆轮胎的位置基于路面模型计算出4个轮胎所在位置的高程数据，将数据直接反馈给动力学模型计算，这样就可以实时计算车辆在路面模型中运行的轮胎数据值，使得车辆能够得到真实贴合矿区路面的数据反馈，使得矿区无人运输仿真中数据的真实、准确，具备很好的运行效果。

示例性装置

图4是本申请一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建装置的结构示意图。如图4所示，该路面模型创建装置40包括：矿山模型获取模块41，用于获取矿山的三维图像数据，得到表征矿山的场景信息的矿山模型；模型校准模块42，用于对矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；路面数据生成模块43，用于根据校准后的矿山模型，生成路面原始数据；数据离散模块44，用于对路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点；数据校验模块45，用于对多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；以及路面模型生成模块46，用于根据正常数据点，生成路面模型。

本申请的实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建装置，通过矿山模型获取模块41获取矿山的三维图像数据，得到表征矿山的场景信息的矿山模型，并且模型校准模块42对矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；然后，路面数据生成模块43根据校准后的矿山模型，生成路面原始数据，数据离散模块44对路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点，并且数据校验模块45对多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；最后路面模型生成模块46根据正常数据点，生成路面模型，通过软件之间的模块化处理，即可快速生成能够应用于矿山无人运输仿真系统的路面模型，此过程不需要使用任何复杂的算法，不需要使用设备进行大量的现场测试，方法简单、创建快速、数据精准，能够在短时间内创建完整的矿区路面模型，为自研的矿区无人运输仿真系统提供了精准的数据，缩短了自动驾驶算法的开发周期，加速了整个矿区自动驾驶实际落地应用的进程。

在一实施例中，模型校准模块42可以进一步配置为：基于矿车仿真系统所使用的基站原点和实车采集的坐标点，对矿山模型进行校准，以实现校准后的矿山模型与实际矿山坐标、海拔相同。

在一实施例中，数据校验模块45可以进一步配置为：将多个离散数据点转换成数值矩阵；且当数值矩阵中存在异常点时，对异常点进行修正，得到正常数据点。

在一实施例中，路面模型生成模块46可以进一步配置为：将包含正常数据点的数值矩阵转换为面状网格体。

图5是本申请另一示例性实施例提供的一种矿山仿真系统的路面模型创建装置的结构示意图。如图5所示，上述路面数据生成模块43可以包括：尺寸测量单元431，用于测量矿山模型中矿山的长度和宽度；横向线段生成单元432，用于根据矿山的长度，生成沿长度方向的多条等间距横向线段；第一线段生成单元433，用于连接多条等间距横向线段，得到第一线段；纵向线段生成单元434，用于根据矿山的宽度，生成沿宽度方向的多条等间距纵向线段；第二线段生成单元435，用于连接多条等间距纵向线段，得到第二线段；网状面生成单元436，用于根据第一线段和第二线段，得到覆盖矿山的网状面；网状面平移单元437，用于将网状面沿竖直方向平移至矿山模型的上方；网状面投影单元438，用于将网状面沿竖直方向投影至矿山模型上，得到路面原始数据。

在一实施例中，数据离散模块44可以进一步配置为：从第一线段和第二线段上等间距取若干个点，得到多个离散数据点。

在一实施例中，如图5所示，上述路面模型创建装置40还可以包括：加载模块47，用于将路面模型加载至矿山仿真系统中；车辆仿真模块48，用于计算车辆在路面模型中运行的轮胎数据值。

示例性电子设备

下面，参考图6来描述根据本申请实施例的电子设备。该电子设备可以包括第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。

图6图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。

如图6所示，电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。

处理器11可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。

存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的矿山仿真系统的路面模型创建方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。

例如，在该电子设备是第一设备或第二设备时，该输入装置13可以是摄像头，用于捕捉图像的输入信号。在该电子设备是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。

此外，该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图6中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的矿山仿真系统的路面模型创建方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的矿山仿真系统的路面模型创建方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、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。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。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种矿山仿真系统的路面模型创建方法，其特征在于，包括：

获取矿山的三维图像数据，得到表征所述矿山的场景信息的矿山模型；

对所述矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；

根据所述校准后的矿山模型，生成路面原始数据；

对所述路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点；

对所述多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；以及

根据所述正常数据点，生成路面模型。

2.根据权利要求1所述的路面模型创建方法，其特征在于，所述对所述矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型包括：

基于所述矿山仿真系统所使用的基站原点和实车采集的坐标点，对所述矿山模型进行校准，以实现所述校准后的矿山模型与实际矿山坐标、海拔相同。

3.根据权利要求1所述的路面模型创建方法，其特征在于，所述根据所述校准后的矿山模型，生成路面原始数据包括：

测量所述矿山模型中矿山的长度和宽度；

根据所述矿山的长度，生成沿所述长度方向的多条等间横向距线段；

连接所述多条等间横向距线段，得到第一线段；

根据所述矿山的宽度，生成沿所述宽度方向的多条等间距纵向线段；

连接所述多条等间距纵向线段，得到第二线段；

根据所述第一线段和所述第二线段，得到覆盖所述矿山的网状面；

将所述网状面沿竖直方向平移至所述矿山模型的上方；以及

将所述网状面沿竖直方向投影至所述矿山模型上，得到所述路面原始数据。

4.根据权利要求3所述的路面模型创建方法，其特征在于，所述对所述路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点包括：

从所述第一线段和所述第二线段上等间距取若干个点，得到所述多个离散数据点。

5.根据权利要求4所述的路面模型创建方法，其特征在于，所述对所述多个离散数据点进行校验，得到正常数据点包括：

将所述多个离散数据点转换成数值矩阵；以及

当所述数值矩阵中存在异常点时，对所述异常点进行修正，得到所述正常数据点。

6.根据权利要求5所述的路面模型创建方法，其特征在于，所述根据所述正常数据点，生成路面模型包括：

将包含所述正常数据点的数值矩阵转换为面状网格体。

7.根据权利要求6所述的路面模型创建方法，其特征在于，在所述生成路面模型之后，还包括：

将所述路面模型加载至所述矿山仿真系统中；以及

计算车辆在所述路面模型中运行的轮胎数据值。

8.一种矿山仿真系统的路面模型创建装置，其特征在于，包括：

矿山模型获取模块，用于获取矿山的三维图像数据，得到表征所述矿山的场景信息的矿山模型；

模型校准模块，用于对所述矿山模型进行校准，得到校准后的矿山模型；

路面数据生成模块，用于根据所述校准后的矿山模型，生成路面原始数据；

数据离散模块，用于对所述路面原始数据进行离散化，得到多个离散数据点；

数据校验模块，用于对所述多个离散数据点进行校验，得到正常数据点；以及

路面模型生成模块，用于根据所述正常数据点，生成路面模型。

9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7任一所述的矿山仿真系统的路面模型创建方法。

10.一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于执行上述权利要求1-7任一所述的矿山仿真系统的路面模型创建方法。

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