CN113190564A - 地图更新系统、方法及设备 - Google Patents

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CN113190564A CN202010039107.2A CN202010039107A CN113190564A CN 113190564 A CN113190564 A CN 113190564A CN 202010039107 A CN202010039107 A CN 202010039107A CN 113190564 A CN113190564 A CN 113190564A
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Abstract

本申请公开了地图更新系统、相关方法、装置及设备。其中，地图更新方法包括：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的图像数据和位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据当前时刻的调整后观测元素，更新与当前时刻的位姿数据对应的地图元素。采用这种处理方式，使得采用一般移动设备配备的相机传感器及较低成本的定位装置，通过提高局域相对测量的精度，弥补相机传感器和定位装置在测量上的精度不足，实现移动设备端地图数据的实时准确变化检测；因此，可兼顾较低的移动设备成本、及较高的地图更新准确度。

Description

地图更新系统、方法及设备
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及地图更新系统、方法和装置，电子设备，以及移动设备。
背景技术
在自动驾驶、室内机器人、无人机等移动设备定位场景中，可采用基于环境地图的移动设备定位技术。以自动驾驶为例，该技术允许采用高性能的设备或复杂的方法事先获得达到预设清晰度等级的地图，在实时定位时，移动设备通过传感器获得实时观测数据，然后将该观测数据与地图数据进行配准，以获得移动设备的位姿数据。
地图生产可分为数据采集、数据处理、人工验证等环节。其中，数据采集需要专门的数据采集车，使用激光雷达、相机等传感器获取道路环境信息，并且需要高精度的定位设备提供车辆位姿信息，以便在空间上将道路环境信息组合成为一张地图。实际道路是在不断发生变化的，地图生产之后需要后续维护更新，即：通过传感器对实际路面进行最新观测，根据车辆位姿信息，将已有地图和最新观测数据进行配准，从而可以直接进行点对点的地图变换检测。此时，专门的数据采集车成为一个昂贵的选项，因为地图的维护更新是一项持续性、高频度的工作。为了降低地图更新设备成本，目前主要采取众包的思路，使用配备低成本的传感器和定位设备的车辆，如一般的自动驾驶车辆，进行地图更新。
然而，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术至少存在如下问题：1)低成本的传感器，无法提供准确的环境信息，导致地图更新时的观测数据存在误检(观测畸变)、漏检(观测不完全)、噪声(观测噪声)等问题；2)低成本的定位设备，无法提供准确的车辆位姿，导致地图更新时存在定位精度有限、多次测量一致性差的问题。上述两种情况均导致无法直接进行地图变化判断，从而导致地图准确度较低。相应的，基于现有地图更新方式的设备定位技术存在定位准确度较低的问题。因此，如何进行可靠的地图变换检测是具有挑战性的工作。
发明内容
本申请提供地图更新系统，以解决现有技术存在的地图更新准确度较低的问题。本申请另外提供地图更新方法和装置，新增建筑检测方法和装置，电子设备，以及移动设备。
本申请提供一种地图更新系统，包括：
移动设备，用于采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求；
服务端，用于接收所述地图更新请求，根据当前时刻的调整后的道路特征观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
本申请提供一种地图更新方法，包括：
采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
可选的，所述至少根据第一对应关系，并调整当前时刻的道路特征元素，包括：
根据第一对应关系，确定当前时刻未观测到的道路特征元素。
可选的，所述至少根据第一对应关系，并调整当前时刻的道路特征元素，包括：
根据第一对应关系，清除当前时刻的观测元素中的噪声元素。
可选的，还包括：
确定地图元素和未配准的观测元素间的第二对应关系；所述未配准的观测元素包括所述第一对应关系不包括的观测元素；
至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素；
根据当前时刻的调整后的未配准的观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
可选的，所述至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，包括：
根据第二对应关系，清除当前时刻的道路特征元素中的噪声元素。
可选的，所述至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，包括：
根据第二对应关系，对当前时刻的发生畸变的道路特征元素执行正畸处理。
可选的，所述至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，包括：
通过局域优化图模型算法，根据第一对应关系和第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素。
可选的，通过局域优化图模型算法，根据第一对应关系和第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素和当前时刻的位姿数据；
根据调整后的未配准的观测元素，更新与调整后的位姿数据对应的地图元素。
可选的，通过多帧观测元素动态拼接方式，根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定所述第一对应关系，使得配准水平系数大于第一系数阈值、且小于第二系数阈值；所述配准水平系数根据配准元素数量确定。
可选的，所述配准水平系数根据配准元素数量和观测元素质量确定。
可选的，所述第一对应关系采用如下步骤确定：
针对各个图像采集时刻，根据所述时刻的图像数据，确定所述时刻的道路特征观测元素；
根据当前时刻和多个相邻历史时刻的位姿数据，拼接当前时刻和多个相邻历史时刻的道路特征观测元素；
确定拼接后的道路片段观测元素与地图元素间的第一对应关系；以及，确定观测元素的观测质量得分；
根据第一对应关系包括的观测元素数量和观测元素的观测质量得分，确定配准水平系数；
若配准水平系数小于第一系数阈值，则增加拼接至少一个历史时刻的观测元素；若配准水平系数大于第二系数阈值，则清除至少一个历史时刻的观测元素；
根据拼接调整后的观测元素，重新确定第一对应关系和配准水平系数，直至配准水平系数大于或者等于第一系数阈值、且配准水平系数小于或者等于第二系数阈值。
可选的，所述确定观测元素的观测质量得分，包括：
将所述观测元素为元素类型的概率作为所述观测质量得分。
本申请还提供一种地图更新方法，包括：
采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
本申请还提供一种地图更新方法，包括：
接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；
根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
本申请还提供一种地图更新装置，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
地图更新单元，用于根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
本申请还提供一种移动设备，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
本申请还提供一种地图更新装置，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
请求发送单元，用于若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
本申请还提供一种移动设备，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
本申请还提供一种地图更新装置，包括：
请求接收单元，用于接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；
地图更新单元，用于根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
本申请还提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储实地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
本申请还提供一种地图变化检测方法，包括：
采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
本申请还提供一种地图变化检测装置，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
变化元素确定单元，用于根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
本申请还提供一种移动设备，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现地图变化检测方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
本申请还提供一种新增建筑检测方法，包括：
采集环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
本申请还提供一种新增建筑检测装置，包括：
图像采集单元，用于采集环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
新增建筑位置确定单元，用于根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
本申请还提供一种移动设备，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现新增建筑检测方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各种方法。
本申请还提供一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各种方法。
与现有技术相比，本申请具有以下优点：
本申请实施例提供的地图更新系统，通过移动设备采集道路环境图像数据，确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求；通过服务端根据当前时刻的调整后的道路特征观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素；这种处理方式，使得采用一般移动设备配备的较低成本的相机作为环境感知传感器，以及较低成本的定位装置，通过提高局域相对测量的精度，弥补相机传感器和定位装置在测量上的精度不足，以实现移动设备端的地图数据的实时准确变化检测，以便更新地图数据；因此，可以有效兼顾较低的移动设备成本、及较高的地图更新准确度。
本申请实施例提供的新增建筑检测方法，通过采集环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置；这种处理方式，使得采用一般移动设备配备的较低成本的相机作为环境感知传感器，以及较低成本的定位装置，通过提高局域相对测量的精度，弥补相机传感器和定位装置在测量上的精度不足，以实现移动设备端的新增建筑检测；因此，可以有效兼顾较低的移动设备成本、及较高的新增建筑检测准确度。对新增建筑的及时、准确检测，可保证时效性的基础上确定违章建筑的位置，对耕地的保护，城市的建设管理都具有较大意义。
附图说明
图1是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的结构示意图；
图2是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的场景示意图；
图3是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的道路特征地图的示意图；
图4是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的设备交互示意图；
图5是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的移动设备端具体流程图；
图6是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的模糊配准的示意图；
图7是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的局域优化图模型；
图8是本申请提供的一种地图更新系统的实施例的配准效果示意图；
图9是本申请提供的一种地图更新方法的实施例的流程图；
图10是本申请提供的一种地图更新方法的实施例的具体流程图；
图11是本申请提供的一种地图更新方法的实施例的具体流程图；
图12是本申请提供的一种地图更新装置的实施例的示意图；
图13是本申请提供的一种移动设备的实施例的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
在本申请中，提供了地图更新系统、方法和装置，电子设备，以及移动设备。在下面的实施例中将以车辆为例，逐一对各种方案进行详细说明。
第一实施例
请参考图1，其为本申请提供的一种地图更新系统实施例的结构示意图。本申请提供的一种地图更新系统包括：移动设备1和服务端2。
所述移动设备1，包括但不限于：无人驾驶车辆、移动机器人、无人机等等可移动的设备，也可以是装载有环境感知传感器的有人驾驶的移动设备等等。所述移动设备1，可使用相机作为环境感知传感器，以拍摄周围环境的图像，根据图像数据确定周围环境的特征元素。所述移动设备1，还可采用一般自动驾驶车辆配备的定位设备，以实时确定移动设备的位姿数据。由此可见，相比专门的高性能采图车(使用激光雷达等感知周围环境)，所述移动设备1具有较低的硬件成本。
所述服务端2，可存储地图数据，地图数据可包括道路特征数据。在本实施例中，所述服务端装载有数据库管理系统，地图数据保存在地图数据库中。该数据库可分别存储多个较小区域的地图数据，也可以完整地存储一个城市或一个国家的地图数据。
请参考图2，其为本申请提供的一种地图更新系统实施例的场景示意图。在本实施例中，首先采用高性能采图车(图2中的第一移动设备)，使用激光雷达等高性能传感器获取道路环境信息，并且使用高精度的定位设备确定车辆位姿信息，根据位姿数据在空间上将道路环境信息组合成为一张地图，将地图数据存储在云端，该阶段为地图生成阶段。由于实际道路是在不断发生变化的，地图生产之后需要后续维护更新，因此还要通过本申请实施例提供的移动设备1(图2中的第二移动设备)进行地图变换检测。所述移动设备1，可通过相机对实际路面进行最新观测，根据一段时间内累积的多帧图像的观测元素(即所述道路片段的观测元素)，调整最新一帧图像的观测数据，由此可提高局域相对测量的精度，以弥补相机传感器和低成本定位设备在测量上的精度不足。移动设备1可根据车辆位姿信息，将已有地图和调整后的最新观测数据进行配准，实现车端对地图数据的实时准确变化检测。所述移动设备1检测到地图数据发生变化时，向服务端2发送地图更新请求；服务端2根据最新一帧的调整后的道路特征观测元素，更新相应位置的地图元素，实现云端地图数据的更新。第三移动设备可以是无人驾驶车辆，根据实时更新的地图数据进行设备定位处理。
如图所示3，地图可包含车道线、车道标识、路沿、交通灯、路灯、树木等元素。在存储地图时，可仅记录特征位置(图4中以黑色点示意)、特征类别等信息，以保证地图数据的紧凑。
请参考图4，其为本申请提供的一种地图更新系统实施例的设备交互示意图。在本实施例中，移动设备1用于采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求；服务端2用于接收所述地图更新请求，根据当前时刻的调整后的道路特征观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
由图4可见，本实施例的移动设备1可通过如下步骤确定是否要更新地图元素：
步骤1：采集道路环境图像数据；以及，确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据。
本实施例由所述移动设备1配备的图像采集装置(如相机)采集当前车辆所处环境图像，这里的相机可以是双目相机、环视相机等等。具体实施时，可根据应用需求确定图像采集频率，如每秒采集50帧图像数据等等。本实施例将最新采集的图像数据称为当前帧(当前时刻)的图像数据，将最新一帧图像数据之前的图像数据称为历史帧(历史时刻)的图像数据。
本实施例由所述移动设备1配备的定位设备提供车辆在各帧图像数据采集时刻的位姿信息。具体实施时，可采用基于道路特征地图的移动设备定位技术，实时确定设备位姿数据。这种定位技术允许采用高性能的设备或复杂的方法事先获得达到预设清晰度等级的道路特征地图，在实时定位时，实时检测道路环境特征，然后将观测到的特征与地图进行配准，以获得移动设备的位姿数据。由于该定位技术属于较为成熟的现有技术，此处不再赘述。
步骤2：根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系。
所述移动设备1，可根据一段时间采集的一段道路的多帧图像(如10帧图像)的连续3D道路特征(道路片段的道路特征观测元素)，调整最新一帧图像的观测元素，这样可提高局域相对测量的精度，由此可弥补相机传感器和低成本定位设备在测量上的精度不足。
在本实施例中，所述道路片段的道路特征观测元素可采用如下处理过程确定。首先，针对每一图像采集时刻，可通过立体视觉方法，根据该时刻采集的多帧图像数据(如通过双目相机采集的两帧图像)，提供对该时刻对应的环境的3D观测，也可称为环境点云数据。同时，对相机2D图像进行特征提取，这里所说的特征指的是对应地图元素的特征，如车道线、车道标识、路面设施等。然后，可将2D图像和3D观测融合，得到当前道路的3D特征，即观测元素。根据各个图像采集时刻的设备位姿数据，将多帧当前道路3D道路特征拼接到一起，形成一段道路的连续3D特征，即道路片段的道路特征观测元素，也可称为地图片段观测或累积观测元素。
所述第一对应关系，是根据所述位姿数据，直接将道路片段的道路特征观测元素与地图元素进行匹配得到的观测元素与地图元素间的对应关系。该对应关系可能只包括部分累积的观测元素，这些累积观测元素是可直接与地图元素配准的元素。所述第一对应关系中不包括的那一部分累积观测元素，可称为未直接配准的元素。
在一个示例中，可将固定帧数的当前道路3D道路特征拼接到一起，形成道路片段的道路特征观测元素。采用这种处理方式，可快速确定第一对应关系，从而提升地图数据更新速度。然而，要确保当前观测的全面程度，就需要将固定帧数设置为一个较大的值(如50帧)，这样就可能降低当前观测的紧凑性，使得根据过早时刻的观测元素调整当前时刻的观测元素，由此导致降低调整后的当前时刻的观测元素的准确度，从而降低地图数据更新的准确度。
在另一个示例中，通过多帧观测元素动态拼接方式，根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定所述第一对应关系，使得配准水平系数大于第一系数阈值、且小于第二系数阈值。其中，所述配准水平系数可根据配准元素数量确定。所述配准元素数量，可以是第一对应关系中观测元素数量。采用这种处理方式，可确保当前观测的全面程度和紧凑性，从而确保地图数据更新的准确度。
具体实施时，所述配准水平系数也可根据配准元素数量和观测元素质量确定。采用这种处理方式，可有效提升配准水平系数的准确度，从而确保地图数据更新的准确度。
请参考图5，其为本申请提供的一种地图更新系统实施例的第一对应关系确定流程示意图。在本实施例中，采用动态多帧拼接的方式确定所述第一对应关系，具体实施时可包括如下步骤：
步骤2-1：针对各个图像采集时刻，根据所述时刻的图像数据，确定所述时刻的道路特征观测元素。
在本实施例中，所述道路片段的道路特征观测元素可采用如下处理过程确定。首先，针对每一图像采集时刻，可通过立体视觉方法，根据该时刻采集的多帧图像数据(如通过双目相机采集的两帧图像)，提供对该时刻对应的环境的3D观测，也可称为环境点云数据。同时，对相机2D图像进行特征提取，这里所说的特征指的是对应地图元素的特征，如车道线、车道标识、路面设施等。然后，可将2D图像和3D观测融合，得到当前道路的3D特征，即观测元素。根据各个图像采集时刻的设备位姿数据，将多帧当前道路3D道路特征拼接到一起，形成一段道路的连续3D特征，即道路片段的道路特征观测元素，也可称为地图片段观测或累积观测元素。
步骤2-2：根据当前时刻和多个相邻历史时刻的位姿数据，拼接当前时刻和多个相邻历史时刻的道路特征观测元素。
在本实施例中，先拼接预设数量的多个时刻的道路特征观测元素。所述预设数量，可以根据应用需求确定。例如，预设数量为11，则将当前时刻和相邻10个历史时刻的连续11个图像采集时刻的道路特征观测元素拼接在一起。具体实施时，也可以是先拼接任意数量的多个时刻的道路特征观测元素。
步骤2-3：确定拼接后的道路片段观测元素与地图元素间的第一对应关系；以及，确定观测元素的观测质量得分。
在本实施例中，将所述观测元素为元素类型的概率作为所述观测质量得分。该概率又可称为置信度，即一个元素是一个类别的概率，可直接将这个概率作为观测质量。观测质量可在从图像中提取3D元素的环节可以给出。例如，在确定一个观测元素为车道线时，获得该元素为车道线的概率为0.53，则该元素的观测质量得分可为0.53分。具体实施时，也可采用其它方式确定观测质量得分。
在本实施例中，根据移动设备1在每帧图像分别对应的位姿信息，将拼接的该段3D特征与地图做初步配准，得到第一对应关系。具体实施时，元素配准可直接采用求最小均方根误差的方法。
步骤2-4：根据第一对应关系包括的观测元素数量和观测元素的观测质量得分，确定配准水平系数。
在本实施例中，所述配准水平系数根据配准元素数量和观测元素质量确定，可采用如下公式计算配准水平系数：
Figure BDA0002367093470000131
其中reg为配准水平系数；pi为地图上的第i个元素；qi为第i个元素对应的当前观测；ai为第i个元素的权重，即第i个元素的观测质量得分；I(*)为指示函数，当自变量为0时取1，自变量取其他值均为0，由此可见观测元素与地图元素间的重合元素越多，reg越大。
步骤2-5：若配准水平系数小于第一系数阈值，则增加拼接至少一个历史时刻的观测元素；若配准水平系数大于第二系数阈值，则清除至少一个历史时刻的观测元素。
步骤2-6：根据调整后的观测元素，重新确定第一对应关系和配准水平系数，直至配准水平系数大于或者等于第一系数阈值、且配准水平系数小于或者等于第二系数阈值。
本实施例设置最小配准水平系数reg_min(第一系数阈值)，当reg<reg_min时，表示重合元素过少，当前观测的全面程度较低，配准结果准确度较低，因此需增加3D元素，即增加拼接帧数，根据增加后的观测元素，重新确定所述第一对应关系和配准水平系数，由此实现动态拼接帧数，直到reg>＝reg_min(路段长度能保证重合元素达到一定数量)。同时，设置最大配准水平系数reg_max(第二系数阈值)，当reg>reg_max时，表示重合元素过多，当前观测的不够紧凑，减少路段，减小动态拼接帧数，根据减小后的观测元素，重新确定所述第一对应关系和配准水平系数，直到reg<＝reg_max。这样，保证了当前观测的全面程度(reg>reg_min)和紧凑性(reg<reg_max)。最终，如果配准水平系数大于或者等于第一系数阈值、且配准水平系数小于或者等于第二系数阈值，则表示动态多帧拼接完成，第一对应关系调整完毕。
根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系。
步骤3：根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素。
地图变化检测，是车辆在行驶过程中，每拍摄一次图像，就做一次检测。由于图像采集设备可能导致当前帧的图像并不准确，因此对于当前帧的检测，要依赖之前多个相邻历史帧的数据，构成地图观测片段，并根据配准后的第一对应关系，调整当前帧的观测元素。也就是说，要利用局域相对测量结果校准当前帧的观测元素。其中，局域相对测量可以是在观测中，元素之间的相对位置关系。
在一个示例中，步骤3可采用如下方式实现：根据第一对应关系，确定当前时刻未观测到的道路特征元素。第一对应关系包括地图片段的观测元素，在一段道路的累积观测元素中，可能包括当前帧图像漏检的观测元素。采用这种处理方式，使得可补全当前帧图像的观测元素；因此，可以提升地图元素变化检测的准确度。
在另一个示例中，步骤3可采用如下方式实现：根据第一对应关系，清除当前时刻的观测元素中的噪声元素。第一对应关系包括地图片段的观测元素，根据一段道路的观测元素，可确定出当前帧图像中的噪声元素。采用这种处理方式，使得可清除当前帧图像中的噪声元素；因此，可以提升地图元素变化检测的准确度。
由图6可见，经过上述初步配准形成了所述第一对应关系，然而还有相当一部分观测元素没有与地图上的元素重合。例如，由于移动设备1的较低成本的定位装置导致定位不准确，因此在靠近T字路口的位姿，地图元素与观测元素出现了错位。为了解决这个问题，本实施例还要对未配准的观测元素进行模糊配准，以便于进一步对这部分观测元素进行优化调整。具体实施时，所述移动设备1还可执行如下步骤：
步骤4’：确定地图元素和未配准的观测元素间的第二对应关系。
所述未配准的观测元素包括所述第一对应关系不包括的观测元素。从多帧累积观测元素中去除第一对应关系中的观测元素，剩余的观测元素包括未配准的观测元素。
在本实施例中，可根据定位误差范围,确定地图元素和未配准的观测元素间的第二对应关系。所述定位误差范围给出的是定位的位姿的可能偏差范围，可由定位装置给出，表示定位的不确定度。这个值的确定，可以是对定位输入量的噪声，经定位计算过程的噪声传递计算之后得到的。所述定位误差范围是一个动态值，可由定位装置实时给出。
由图6可见，对其中未配准的观测元素，可以半径b(所述定位误差范围)为范围，搜索地图上与该观测元素一致的地图元素，并记录对应关系。在经过模糊配准之后，更多的观测元素与地图元素建立了对应关系，形成第二对应关系。
步骤5’：根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素。
在一个示例中，步骤5’可采用如下方式实现：根据第二对应关系，清除当前时刻的道路特征元素中的噪声数据。第二对应关系包括地图片段的观测元素，根据一段道路的观测元素，可确定出当前帧图像中的噪声元素。采用这种处理方式，使得可进一步清除当前帧图像中的噪声元素；因此，可以提升地图元素变化检测的准确度。
在一个示例中，步骤5’可采用如下方式实现：根据第二对应关系，对当前时刻的发生畸变的道路特征元素执行正畸处理。
具体实施时，可通过局域优化图模型算法，根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，如定位不准确的观测元素，发生畸变的观测元素等等。在本实施例中，对第二对应关系中的观测元素、和观测对应的位姿数据执行局域优化处理。图7所示为本实施例的局域优化的图模型。其中路标节点即当前观测元素或地图元素；位姿节点为定位装置提供的每帧观测对应的位姿；点虚线为观测模型，由双目相机或环视相机的观测模型给出；实线为路标相对观测模型，本实施例固定在初步配准阶段建立的第一对应关系中的观测元素，而优化在模糊配准阶段建立的第二对应关系中的观测元素；虚线为运动模型，由定位装置给出。
对于图7所示的局域优化的图模型，可采用如下代价函数进行优化处理：
J＝M+V+R
其中，J为代价函数；M为运动模型给出的代价项；V为观测模型给出的代价项；R为路标相对观测模型给出的代价项。其中M和V两项根据定位装置和相机的配置不同而不同，在相关文献中多有论述，这里不再赘述。优化的优化参数为车辆位姿和观测到的地图元素。
R项体现的是路标节点与地图节点的配准给出的代价。具体实施时，可采用如下公式：
Figure BDA0002367093470000161
其中，pi为地图上的第i个元素；qi为第i个元素位置处的当前观测；ai为第i个元素的权重；K(*)为指示函数，当自变量为0时取0，自变量取其他值均为1。
具体实施时，观测模型给出的代价项V可采用如下公式：
Figure BDA0002367093470000162
其中，k为帧序号，h()为观测方程，xk为第k帧位姿，yj为第j个路标位姿，∑vk(zkj-h(xk,yj))为观测信息矩阵。
具体实施时，运动模型给出的代价项M可采用如下公式：
Figure BDA0002367093470000163
其中，k为帧序号，f()为运动方程，xk为第k帧位姿，uk为运动传感器读数，∑Mk(xk-1-f(xk,uk))为运动信息矩阵。
步骤4：若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
本实施例提供的所述系统，经过优化观测元素、优化位姿后，可以将当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素进行精确配准，直接进行点对点的变化检测。如果判定当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素并不一致，则表示地图元素发生变化，要向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求，以便更新与该位姿数据对应的地图元素。所述地图更新请求，可包括所述当前时刻的位姿数据，还可包括当前时刻的调整后的道路特征观测元素。
由图4可见，本实施例的服务端2在接收到所述地图更新请求后，可根据所述请求携带的调整后的道路特征观测元素，更新位姿数据对应的地图元素。
如图8所示，上半部分为使用专业采集车时的理想情况，a所示为地图示意，b所示为通过激光雷达等高性能传感器对实际路面的观测，通过车辆位姿信息，可以将a和b做配准，从而可以直接进行点对点的变换检测(地图是不是发生变换了)。下半部分为使用(低)成本的相机传感器和定位装置时的情况，d所示为定位位姿不精确时的情形，地图和观测之间存在错位；e所示为观测存在噪声或畸变时的情形；f所示为观测不完全时的情形。d、e、f所示情况均无法直接进行地图变化判断。例如，e这种情形，下面两个点对上了，上面一个点没对上，通过上述模糊配准可以使上面那个点也建立对应关系，然后在通过优化进行拉伸，使上面那个点对上。综上所述，所述系统通过多帧拼接观测元素，可解决观测不完全及噪声问题，通过模糊配准可解决定位不准、观测畸变及噪声问题；最终要通过优化模型进行调整。
从上述实施例可见，本申请实施例提供的地图更新系统，通过移动设备采集道路环境图像数据，确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求；通过服务端根据当前时刻的调整后的道路特征观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素；这种处理方式，使得采用一般移动设备配备的较低成本的相机作为环境感知传感器，以及较低成本的定位装置，通过提高局域相对测量的精度，弥补相机传感器和定位装置在测量上的精度不足，以实现移动设备端的地图数据的实时准确变化检测，以便更新地图数据；因此，可以有效兼顾较低的移动设备成本、及较高的地图更新准确度。
第二实施例
在上述的实施例中，提供了一种地图更新系统，与之相对应的，本申请还提供一种地图更新方法。该方法是与上述方法的移动设备端实施例相对应。
请参考图9，其为本申请的地图更新方法的实施例的流程图，该方法的执行主体包括地图更新装置，该装置可部署在移动设备1上。由于该方法实施例基本相似于系统实施例一，所以描述得比较简单，相关之处参见系统实施例一的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图更新方法，包括：
步骤S901：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据。
步骤S903：根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系。
在本实施例中，通过多帧观测元素动态拼接方式，根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定所述第一对应关系，使得配准水平系数大于第一系数阈值、且小于第二系数阈值；所述配准水平系数根据配准元素数量确定。
具体实施时，所述配准水平系数也可根据配准元素数量和观测元素质量确定。
请参考图10，其为本申请的地图更新方法的实施例的步骤S903的具体流程图。在本实施例中，所述第一对应关系采用如下步骤确定：
步骤S9031：针对各个图像采集时刻，根据所述时刻的图像数据，确定所述时刻的道路特征观测元素；
步骤S9033：根据当前时刻和多个相邻历史时刻的位姿数据，拼接当前时刻和多个相邻历史时刻的道路特征观测元素；
步骤S9035：确定拼接后的道路片段观测元素与地图元素间的第一对应关系；以及，确定观测元素的观测质量得分；
所述确定观测元素的观测质量得分，可采用如下方式实现：将所述观测元素为元素类型的概率作为所述观测质量得分。
步骤S9037：根据第一对应关系包括的观测元素数量和观测元素的观测质量得分，确定配准水平系数；
步骤S9038：若配准水平系数小于第一系数阈值，则增加拼接至少一个历史时刻的观测元素；若配准水平系数大于第二系数阈值，则清除至少一个历史时刻的观测元素；
步骤S9039：根据拼接调整后的观测元素，重新确定第一对应关系和配准水平系数，直至配准水平系数大于或者等于第一系数阈值、且配准水平系数小于或者等于第二系数阈值。
步骤S905：至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素。
在一个示例中，步骤S905可包括如下子步骤：根据第一对应关系，确定当前时刻未观测到的道路特征元素。
在一个示例中，步骤S905还可包括如下子步骤：根据第一对应关系，清除当前时刻的观测元素中的噪声元素。
步骤S907：根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
请参考图11，其为本申请的地图更新方法的实施例的具体流程图。在本实施例中，所述方法还可包括如下步骤：
步骤S1101：确定地图元素和未配准的观测元素间的第二对应关系；所述未配准的观测元素包括所述第一对应关系不包括的观测元素；
步骤S1103：至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素；
在一个示例中，步骤S1103可包括如下子步骤：根据第二对应关系，清除当前时刻的道路特征元素中的噪声元素。
在一个示例中，步骤S1103还可包括如下子步骤：根据第二对应关系，对当前时刻的发生畸变的道路特征元素执行正畸处理。
具体实施时，步骤S1103可采用如下方式实现：通过局域优化图模型算法，根据第一对应关系和第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素。
步骤S1105：根据当前时刻的调整后的未配准的观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
在本实施例中，通过局域优化图模型算法，根据第一对应关系和第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素和当前时刻的位姿数据；相应的，步骤S1105可采用如下方式实现：根据调整后的未配准的观测元素，更新与调整后的位姿数据对应的地图元素。
从上述实施例可见，本申请实施例提供的地图更新方法，通过采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素；这种处理方式，使得采用一般移动设备配备的较低成本的相机作为环境感知传感器，以及较低成本的定位装置，通过提高局域相对测量的精度，弥补相机传感器和定位设备在测量上的精度不足，以实现移动设备端的地图数据的实时准确变化检测，并更新地图数据；因此，可以有效兼顾较低的移动设备成本、及较高的地图更新准确度。
第三实施例
请参考图12，其为本申请的地图更新装置的实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图更新装置，包括：
图像采集单元1201，用于采集道路环境图像数据；
定位单元1203，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元1205，用于根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元1207，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
地图更新单元1209，用于根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
第四实施例
请参考图13，其为本申请的移动设备的实施例的示意图。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种移动设备，该移动设备包括：图像采集装置1300，处理器1301和存储器1302；所述存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
第五实施例
在上述的实施例中，提供了一种地图更新系统，与之相对应的，本申请还提供一种地图更新方法。该方法是与上述方法的实施例相对应，其执行主体为移动设备1。由于该方法实施例基本相似于方法实施例一，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例一的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图更新方法，包括：
步骤1：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
步骤2：根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
步骤3：至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
步骤4：若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
第六实施例
本申请还提供一种地图更新装置。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图更新装置，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
请求发送单元，用于若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
第七实施例
本申请还提供一种移动设备。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种移动设备，该移动设备包括：图像采集装置，处理器和存储器；所述存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
第八实施例
在上述的实施例中，提供了一种地图更新系统，与之相对应的，本申请还提供一种地图更新方法。该方法是与上述方法的实施例相对应，其执行主体包括但不限于服务端2。由于该方法实施例基本相似于方法实施例一，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例一的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图更新方法，包括：
步骤1：接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；
步骤2：根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
第九实施例
本申请还提供一种地图更新装置。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图更新装置，包括：
请求接收单元，用于接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；
地图更新单元，用于根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
第十实施例
本申请还提供一种电子设备。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种电子设备，该电子设备包括：处理器和存储器；所述存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
第十一实施例
在上述的实施例中，提供了一种地图更新系统，与之相对应的，本申请还提供一种地图变化检测方法。该方法是与上述方法的实施例相对应，其执行主体为移动设备1。由于该方法实施例基本相似于方法实施例一，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例一的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图变化检测方法，包括：
步骤1：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
步骤2：根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
步骤3：至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
步骤4：根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
第十二实施例
本申请还提供一种地图变化检测装置。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种地图变化检测装置，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
变化元素确定单元，用于根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
第十三实施例
本申请还提供一种移动设备。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种移动设备，该移动设备包括：图像采集装置，处理器和存储器；所述存储器，用于存储实现地图变化检测方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
第十四实施例
在上述的实施例中，提供了一种地图更新系统，与之相对应的，本申请还提供一种新增建筑检测方法。
现有技术下，通过遥感技术对待检测区域观测得到遥感数据，根据遥感影像图检测新增建筑。目前，主要可从遥感技术平台获取卫星数据、由遥感仪器以及信息接受、处理与分析。然而，本申请的发明人发现现有技术至少存在新增建筑检测设备成本较高的问题。
本申请提供的一种新增建筑检测方法是与上述方法的实施例相对应，其执行主体包括但不限于无人机。由于该方法实施例基本相似于方法实施例一，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例一的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种新增建筑检测方法，包括：
步骤1：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据。
在本实施例中，移动设备为无人机，无人机可通过低配的相机传感器采集道路环境图像数据，并通过低配的定位装置确定无人机在图像采集时刻的位姿数据。
步骤2：根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系。
所述地图元素，可通过卫星遥感技术生成。通过卫星遥感技术生成城市地图属于较为成熟的现有技术，此处不再赘述。
步骤3：至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素。
步骤4：根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
如果调整后观测元素包括同一位姿对应的地图元素中没有的观测元素，则可该观测元素作为新增建筑，由此确定新增建筑位置。
从上述实施例可见，本申请实施例提供的新增建筑检测方法，通过采集环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置；这种处理方式，使得采用一般移动设备配备的较低成本的相机作为环境感知传感器，以及较低成本的定位装置，通过提高局域相对测量的精度，弥补相机传感器和定位装置在测量上的精度不足，以实现移动设备端的新增建筑检测；因此，可以有效兼顾较低的移动设备成本、及较高的新增建筑检测准确度。对新增建筑的及时、准确检测，可保证时效性的基础上确定违章建筑的位置，对耕地的保护，城市的建设管理都具有较大意义。
第十五实施例
本申请还提供一种新增建筑检测装置。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种新增建筑检测装置，包括：
图像采集单元，用于采集环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
新增建筑位置确定单元，用于根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
第十六实施例
本申请还提供一种移动设备。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。
本实施例的一种移动设备，该移动设备包括：图像采集装置，处理器和存储器；所述存储器，用于存储实现新增建筑检测方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (27)

1.一种地图更新系统，其特征在于，包括：
移动设备，用于采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求；
服务端，用于接收所述地图更新请求，根据当前时刻的调整后的道路特征观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
2.一种地图更新方法，其特征在于，包括：
采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据第一对应关系，并调整当前时刻的道路特征元素，包括：
根据第一对应关系，确定当前时刻未观测到的道路特征元素。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少根据第一对应关系，并调整当前时刻的道路特征元素，包括：
根据第一对应关系，清除当前时刻的观测元素中的噪声元素。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
确定地图元素和未配准的观测元素间的第二对应关系；所述未配准的观测元素包括所述第一对应关系不包括的观测元素；
至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素；
根据当前时刻的调整后的未配准的观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，包括：
根据第二对应关系，清除当前时刻的道路特征元素中的噪声元素。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，包括：
根据第二对应关系，对当前时刻的发生畸变的道路特征元素执行正畸处理。
8.根据权利要求5-7任一项所述的方法，其特征在于，所述至少根据第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素，包括：
通过局域优化图模型算法，根据第一对应关系和第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
通过局域优化图模型算法，根据第一对应关系和第二对应关系，调整当前时刻的未配准的观测元素和当前时刻的位姿数据；
根据调整后的未配准的观测元素，更新与调整后的位姿数据对应的地图元素。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
通过多帧观测元素动态拼接方式，根据当前时刻和多个相邻历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定所述第一对应关系，使得配准水平系数大于第一系数阈值、且小于第二系数阈值；所述配准水平系数根据配准元素数量确定。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述配准水平系数根据配准元素数量和观测元素质量确定。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一对应关系采用如下步骤确定：
针对各个图像采集时刻，根据所述时刻的图像数据，确定所述时刻的道路特征观测元素；
根据当前时刻和多个相邻历史时刻的位姿数据，拼接当前时刻和多个相邻历史时刻的道路特征观测元素；
确定拼接后的道路片段观测元素与地图元素间的第一对应关系；以及，确定观测元素的观测质量得分；
根据第一对应关系包括的观测元素数量和观测元素的观测质量得分，确定配准水平系数；
若配准水平系数小于第一系数阈值，则增加拼接至少一个历史时刻的观测元素；若配准水平系数大于第二系数阈值，则清除至少一个历史时刻的观测元素；
根据拼接调整后的观测元素，重新确定第一对应关系和配准水平系数，直至配准水平系数大于或者等于第一系数阈值、且配准水平系数小于或者等于第二系数阈值。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述确定观测元素的观测质量得分，包括：
将所述观测元素为元素类型的概率作为所述观测质量得分。
14.一种地图更新方法，其特征在于，包括：
采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
15.一种地图更新方法，其特征在于，包括：
接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；
根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
16.一种地图更新装置，其特征在于，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
地图更新单元，用于根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
17.一种移动设备，其特征在于，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据当前时刻的调整后观测元素，更新与所述当前时刻的位姿数据对应的地图元素。
18.一种地图更新装置，其特征在于，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；
请求发送单元，用于若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
19.一种移动设备，其特征在于，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和多个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的道路特征观测元素；若当前时刻的调整后的道路特征观测元素与地图元素不一致，则向服务端发送针对所述当前时刻的位姿数据的地图更新请求。
20.一种地图更新装置，其特征在于，包括：
请求接收单元，用于接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；
地图更新单元，用于根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
21.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储实地图更新方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：接收移动设备发送的针对目标位姿的地图更新请求；根据所述请求携带的与目标位姿对应的调整后的道路特征元素，更新与目标位姿对应的地图元素。
22.一种地图变化检测方法，其特征在于，包括：
采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
23.一种地图变化检测装置，其特征在于，包括：
图像采集单元，用于采集道路环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
变化元素确定单元，用于根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
24.一种移动设备，其特征在于，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
存储器，用于存储实现地图变化检测方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该方法的程序后，执行下述步骤：采集道路环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定道路片段的道路特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；至少根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；根据调整后观测元素和地图元素，确定发生变化的道路特征元素。
25.一种新增建筑检测方法，其特征在于，包括：
采集环境图像数据，并确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
26.一种新增建筑检测装置，其特征在于，包括：
图像采集单元，用于采集环境图像数据；
定位单元，用于确定移动设备在图像采集时刻的位姿数据；
多帧元素配准单元，用于根据当前时刻和至少一个历史时刻的所述图像数据和所述位姿数据，确定局域地区的环境特征观测元素、与地图元素间的第一对应关系；
元素调整单元，用于根据第一对应关系，调整当前时刻的观测元素；
新增建筑位置确定单元，用于根据调整后观测元素和地图元素，确定新增建筑位置。
27.一种移动设备，其特征在于，包括：
图像采集装置；
处理器；以及
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113720325A (zh) * 2021-09-14 2021-11-30 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 环境变化检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质
WO2023060386A1 (zh) * 2021-10-11 2023-04-20 深圳市大疆创新科技有限公司 地图数据处理、地图数据构建方法、装置、车辆及计算机可读存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2960082A1 (fr) * 2010-05-17 2011-11-18 Commissariat Energie Atomique Procede et systeme pour fusionner des donnees issues de capteurs d'images et de capteurs de mouvement ou de position
CN107796397A (zh) * 2017-09-14 2018-03-13 杭州迦智科技有限公司 一种机器人双目视觉定位方法、装置和存储介质
CN107845114A (zh) * 2017-11-10 2018-03-27 北京三快在线科技有限公司 地图的构建方法、装置及电子设备
CN109862084A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 北京百度网讯科技有限公司 地图数据更新方法、装置、系统及存储介质
CN109870167A (zh) * 2018-12-25 2019-06-11 四川嘉垭汽车科技有限公司 基于视觉的无人驾驶汽车的同时定位与地图创建方法
CN110118556A (zh) * 2019-04-12 2019-08-13 浙江工业大学 一种基于协方差交叉融合slam的机器人定位方法及装置
CN110118554A (zh) * 2019-05-16 2019-08-13 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 基于视觉惯性的slam方法、装置、存储介质和设备
CN110501017A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 华南理工大学 一种基于orb_slam2的移动机器人导航地图生成方法
CN110617821A (zh) * 2018-06-19 2019-12-27 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 定位方法、装置及存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2960082A1 (fr) * 2010-05-17 2011-11-18 Commissariat Energie Atomique Procede et systeme pour fusionner des donnees issues de capteurs d'images et de capteurs de mouvement ou de position
CN107796397A (zh) * 2017-09-14 2018-03-13 杭州迦智科技有限公司 一种机器人双目视觉定位方法、装置和存储介质
CN107845114A (zh) * 2017-11-10 2018-03-27 北京三快在线科技有限公司 地图的构建方法、装置及电子设备
CN110617821A (zh) * 2018-06-19 2019-12-27 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 定位方法、装置及存储介质
CN109870167A (zh) * 2018-12-25 2019-06-11 四川嘉垭汽车科技有限公司 基于视觉的无人驾驶汽车的同时定位与地图创建方法
CN109862084A (zh) * 2019-01-16 2019-06-07 北京百度网讯科技有限公司 地图数据更新方法、装置、系统及存储介质
CN110118556A (zh) * 2019-04-12 2019-08-13 浙江工业大学 一种基于协方差交叉融合slam的机器人定位方法及装置
CN110118554A (zh) * 2019-05-16 2019-08-13 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 基于视觉惯性的slam方法、装置、存储介质和设备
CN110501017A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 华南理工大学 一种基于orb_slam2的移动机器人导航地图生成方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIWICKI, S (LIWICKI, STEPHAN); ZACH, C (ZACH, CHRISTOPHER) ; MIKSIK, O (MIKSIK, ONDREJ) ; TORR, PHS (TORR, PHILIP H. S.): "Coarse-to-fine Planar Regularization for Dense Monocular Depth Estimation", COMPUTER VISION - ECCV 2016, PT II, 30 December 2016 (2016-12-30), pages 458 - 474 *
田国会;李晓磊;卜范骞;: "基于智能空间的家庭服务机器人SLAM", 华中科技大学学报(自然科学版), no. 1, 15 October 2008 (2008-10-15), pages 189 - 192 *
贺利乐；王消为；赵涛: "未知环境下履带式移动机器人SLAM研究", 传感器与微系统, 31 October 2018 (2018-10-31), pages 50 - 53 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113720325A (zh) * 2021-09-14 2021-11-30 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 环境变化检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN113720325B (zh) * 2021-09-14 2024-05-17 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 环境变化检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质
WO2023060386A1 (zh) * 2021-10-11 2023-04-20 深圳市大疆创新科技有限公司 地图数据处理、地图数据构建方法、装置、车辆及计算机可读存储介质

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