CN114186010A - 高精地图生成方法、相关装置及计算机程序产品 - Google Patents

高精地图生成方法、相关装置及计算机程序产品 Download PDF

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CN114186010A CN202111517900.XA CN202111517900A CN114186010A CN 114186010 A CN114186010 A CN 114186010A CN 202111517900 A CN202111517900 A CN 202111517900A CN 114186010 A CN114186010 A CN 114186010A
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黄杰
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彭亮
白宇
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Abstract

本公开提供了高精地图生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及数据处理、高精地图和智慧交通等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的完整场景中部分场景的场景数据,响应于存在同时被多个地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据后,分别基于该重叠场景数据生成第一地图,基于该场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图,最后拼接第一地图和第二地图,生成与该目标场景对应的完整地图。该实施方式可并发、同时的对各场景数据进行处理,提升地图生成效率。

Description

高精地图生成方法、相关装置及计算机程序产品
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体涉及数据处理、高精地图和智慧交通等人工智能技术领域,尤其涉及地图生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
随着社会发展,为了进一步解决人力成本,提升物流、运输效率,自动驾驶汽车(Self-Driving Car),又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆、或轮式移动机器人,是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能车辆,在越来越多的领域中投入了使用。
但随着自动驾驶汽车的需求、运营范围逐渐扩大,需要为自动驾驶汽车提供指导的地图范围、里程也在不断增加,当前部分城市的定位地图和高精地图覆盖里程以数万公里,高精地图也称高精度地图,是自动驾驶汽车使用。高精地图,拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息,可以帮助汽车预知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向等,更好地规避潜在的风险。
发明内容
本公开实施例提出了一种地图生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
第一方面,本公开实施例提出了一种地图生成方法,包括:响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据;响应于存在同时被多个该地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各该场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据;分别基于该重叠场景数据生成第一地图,基于该场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图;拼接该第一地图和该第二地图,生成与该目标场景对应的完整地图。
第二方面,本公开实施例提出了一种地图生成装置,包括:场景数据获取单元,被配置成响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据;重叠场景数据确定单元,被配置成响应于存在同时被多个该地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各该场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据;部分地图生成单元,被配置成分别基于该重叠场景数据生成第一地图,基于该场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图;完整地图生成单元,被配置成拼接该第一地图和该第二地图,生成与该目标场景对应的完整地图。
第三方面,本公开实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,该指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的地图生成方法。
第四方面,本公开实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的地图生成方法。
第五方面,本公开实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品,该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的地图生成方法。
本公开实施例提供的地图生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的完整场景中部分场景的场景数据,响应于存在同时被多个地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据后,分别基于该重叠场景数据生成第一地图,基于该场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图,最后拼接第一地图和第二地图,生成与该目标场景对应的完整地图。
本公开可在各采集设备完成地图数据采集任务时,获取各采集设备所采集到的场景数据中对应相同场景的重叠场景数据,并独立的对重叠场景数据和分重叠场景数据进行处理,以实现对不同地图采集设备采集到的场景数据的并行、同时处理,提高数据处理、地图生成效率。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构;
图2为本公开实施例提供的一种地图生成方法的流程图;
图3为本公开实施例提供的另一种地图生成方法的流程图;
图4a、4b和4c为本公开实施例提供的在一应用场景下的地图生成方法的效果示意图;
图5为本公开实施例提供的一种地图生成装置的结构框图;
图6为本公开实施例提供的一种适用于执行地图生成方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
此外,本公开涉及的技术方案中,所涉及的用户个人信息的获取、存储、使用、加工、运输、提供和公开等处理,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
图1示出了可以应用本公开的地图生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103和服务器105上可以安装有各种用于实现两者之间进行信息通讯的应用,例如场景采集类应用、地图生成类应用、即时通讯类应用等。
终端设备101、102、103和服务器105可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,通常可以体现为具有场景数据采集能力的场景采集车,或具有场景采集能力的毫米波雷达、激光雷达等,当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中,其可以实现成多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块,在此不做具体限定。当服务器105为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器;服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块,在此不做具体限定。
服务器105通过内置的各种应用可以提供各种服务,以可以提供数据交互、地图生成服务的地图生成类应用为例,服务器105在运行地图生成类应用时可实现如下效果:首先,在各地图采集设备(例如终端设备101、102、103)均完成地图数据采集任务时进行响应,分别从不同地图采集设备中提取其采集的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据;然后,服务器105在存在同时被多个该地图采集设备进行场景采集的目标场景时进行响应,确定各场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据;接下来,服务器105分别基于该重叠场景数据生成第一地图,基于该场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图,最后,服务器105拼接该第一地图和该第二地图,生成与该目标场景对应的完整地图。
需要指出的是,场景数据除可以从终端设备101、102、103通过网络104获取到之外,其中部分场景数据也可以通过各种方式预先存储在服务器105本地。因此,当服务器105检测到本地已经存储有这些数据时(例如基于已存有的历史采集到的场景数据),可选择直接从本地获取该部分数据。
由于对不同地图采集设备的场景数据进行汇总、分析,以及基于生成数据生成地图需要占用较多的运算资源和较强的运算能力,因此本公开后续各实施例所提供的地图生成方法一般由拥有较强运算能力、较多运算资源的服务器105来执行,相应地,地图生成装置一般也设置于服务器105中。但同时也需要指出的是,在终端设备101、102、103也具有满足要求的运算能力和运算资源时,终端设备101、102、103也可以通过其上安装的地图生成类应用完成上述本交由服务器105做的各项运算,进而输出与服务器105同样的结果。尤其是在同时存在多种具有不同运算能力的终端设备的情况下,但电子相册类应用判断所在的终端设备拥有较强的运算能力和剩余较多的运算资源时,可以让终端设备来执行上述运算,从而适当减轻服务器105的运算压力,对应的,地图生成装置也可以部分、全部设置于终端设备101、102、103中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
请参考图2,图2为本公开实施例提供的一种地图生成方法的流程图,其中流程200包括以下步骤:
步骤201,响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据。
在本实施例中,地图生成方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)在各地图采集设备均完成地图数据采集任务进行响应,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据。
应当理解的是,上述执行主体可在本地预先将完整场景拆分为多个部分后,进行各地图采集设备的地图数据采集任务配置,也可以由其他非上述执行主体本地的终端设备对各地图采集设备进行控制、配置地图数据采集任务后,指示各地图采集设备完成地图数据采集任务后向上述执行主体发出交互请求、告知上述执行主体地图采集设备完成地图数据采集任务以及与上述执行主体进行交互,上传采集到的场景数据。
进一步的,在对地图采集设备进行地图数据采集任务配置时,可根据地图采集设备的采集能力、所处位置、完整场景中各部分所包括的场景对象内容等参数生成各地图采集设备所对应的采集路线,并控制各地图采集设备依照该采集路线完成场景数据采集,各地图采集设备分别可采集完整产经中的部分场景的场景数据。
其中,各地图采集设备通常可基于配置的毫米波雷达、激光雷达、Camera融合激光雷达等采集设备,对完整场景中的部分场景进行采集后,生成包括导航数据标准(Navigation Data Standard,简称NDS)、OpenDrive格式规范等形式的场景数据。
步骤202,响应于存在同时被多个地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据。
在本实施例中,在多个地图采集设备针对相同的目标场景进行场景数据采集时,确定该目标场景,并分别获取各地图采集设备所采集到的场景数据与该目标场景对应的部分,并将该部分确定为重叠场景数据,即该重叠场景数据为各地图采集设备采集的场景数据中与该目标场景所对应部分的场景数据。
进一步的,在确定各场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据后,因各地图采集设备之间存在不同,各场景数据的形式之间通常也会存在一定的差异,此时,可对各场景数据(重叠场景数据解算)后,将各重叠场景数据的形式进行统一,以便于得到内容存在差异但形式相同的重叠场景数据。
步骤203,分别基于重叠场景数据生成第一地图,基于场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图。
在本实施例中,基于上述步骤202确定有重叠场景数据后,分别建立基于重叠场景数据生成第一地图和基于非重叠场景数据生成第二地图的处理线程,并同时基于重叠场景数据生成第一地图,并同时基于场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图,其中,就与重叠场景数据的形式不同,可预先对各重叠场景数据进行解算、形式统一后,利用形式统一的重叠场景数据进行地图生成,以便于利用相同维度的数据进行第一地图的生成,对于第二地图,可分别基于各场景数据中的非重叠场景数据独立的进行地图生成,得到与各场景数据所对应的第二地图。
其中,考虑到地图生成效率的需求,优选的设置第一地图和第二地图的生成顺序同步,即同时生成第一地图和第二地图,但在一些具体的实施例中,考虑到上述执行主体的地图生成能力,例如在上述执行主体的地图生成能力不满足同时生成第一地图和第二地图的需求时,也可以顺序的生成第一地图和第二地图。
在实践中,对于第一地图或第二地图的生成过程,可在用于地图的生成的重叠场景数据或非重叠场景数据后,基于该重叠场景数据或非重叠场景数据建立pair后,利用最近点搜索法(Iterative Closest Point,简称ICP)算法进行曲面构建后,利用姿势图(PoseGraph)完成地图生成。
步骤204,拼接第一地图和第二地图,生成与目标场景对应的完整地图。
在本实施例中,基于上述步骤203生成有第一地图和第二地图后,拼接该第一地图和第二地图中的内容生成完整地图。
在实践中,因通常第二地图的面积范围较第一地图的面积较大,所以可以以第二地图为基础,将各第一地图分别填制第二地图中空缺处的方式完成第一地图和第二地图的拼接、生成完整地图,也可以基于第一地图和第二地图中的边缘数据确定第一地图和第二地图的位置关系,完成第一地图和第二地图的拼接。
进一步的,在一些实施例中,第二地图可基于属于同一地图采集设备或同一形式的场景数据中的非重叠场景数据部分独立生成完整的第二地图,也可以在生成第一地图后的,以第一地图中的内容为基础,通过内容扩充的方式将各非重叠场景数据添加至以第一地图为基础的地图框架中,以生成完整地图。
本公开实施例提供的地图生成方法,可在各采集设备完成地图数据采集任务时,获取各采集设备所采集到的场景数据中对应相同场景的重叠场景数据,并独立的对重叠场景数据和分重叠场景数据进行处理,以实现对不同地图采集设备采集到的场景数据的并行、同时处理,提高数据处理、地图生成效率。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该地图生成方法,还包括:获取各该重叠场景数据的采集时间;确定采集时间最晚的末次重叠场景数据;去除采集时间距离该末次重叠场景数据的采集时间超过预设长度的该重叠场景数据。
具体的,分别获取各重叠场景数据的采集时间,并确定各重叠场景数据中采集时间最晚的末次重叠场景数据,以该末次重叠场景数据的采集时间为基础,去除采集时间距离该末次重叠场景数据的采集时间超过预设长度的该重叠场景数据,其中,该时间距离可根据地图生成精度要求适应性调整,该实现方式中,可通过该时间距离的范围对采集到的各重叠场景数据进行筛选,以减少因采集时间跨度过长导致的数据冗余,优化重叠场景数据的质量、提升地图生成效率。
请参考图3,图3为本公开实施例提供的另一种地图生成方法的流程图,其中流程300包括以下步骤:
步骤301,将完整场景划分为多个场景区块。
在本实施例中,在确定完整场景后,可将该完整场景划分为多个场景区块,以便于后续控制各地图采集设备分区域的对完整场景中的部分场景进行场景数据采集。
进一步的,在场景区块的划分后,还可基于各场景区块的划分结果进行编号,以便于根据该编号对应各场景区块。
在实践中,还可以基于完整场景中各部分场景所对应的场景数据量和/或完整场景中所包括的采集难度高于预设阈值的场景对象的数量进行场景区块的划分(例如各场景区块内均包括数量相同的采集难度高于预设阈值的场景对象),通过对于各场景区块的采集难度、数据量处于合理的范围区间内的方式,实现各地图采集设备的采集时间、完成采集任务的时间较为接近,避免因部分采集设备完成采集任务效率较低,影响整体进程的运行。
步骤302,获取各地图采集设备的位置信息,并基于位置信息确定各地图采集设备对应的场景区块组合。
在本实施例中,获取各地图采集设备的位置信息,并基于各地图采集设备的位置信息和场景区块的位置关系确定各地图采集需采集的场景区块,即各地图采集设备各自所对应的、需进行采集的场景区块组合,并完成路线规划,使得各地图采集设备对各场景区块中的至少一块完成场景数据采集。
进一步的,在完成场景区块的划分后,还可结合具体的采集具体对各场景区块中的重点场景区块进行标注,并对应的设置该重点场景区块所需的场景数据采集次数,以便在后续确定各地图采集设备对应的场景区块组合时,设置各场景区块组合中至少有超过该采集次数的场景区块组合中包括该重点场景区块,以达到对该重点场景区块中的场景数据重复至该采集次数的目的。
在实践中,在进行路线规划时,还可基于各地图采集设备的采集容量、采集速度、可采集形式(配置的采集设备的具体类型)、各地图采集设备前往各场景区块的道路情况等多种信息进行场景区块组合的选择、路线规划,以便于进一步的提升场景数据的采集质量。
步骤303,基于场景区块组合生成对应的地图数据采集任务,并向各地图采集设备下发对应的地图数据采集任务。
在本实施例中,基于上述步骤302中确定的各地图采集设备所对应的场景区块组合,生成对应的地图数据采集任务,并对应的向各地图采集设备下发对应的地图数据采集任务,以便于根据各地图采集设备根据该地图数据采集任务的指示对场景区块组合中所包括的场景区块进行场景数据采集。
其中,在上述步骤302中生成有规划路线信息时,该地图数据采集任务中可对应的包括该规划路线,以便于各地图采集设备根据该规划路线进行场景数据采集,在各地图采集设备具有路线规划能力时,上述执行主体也可将仅包括各场景区块组合的地图数据采集任务发送至对应的地图采集设备中,各地图采集设备可在本地完成路线规划后,按规划的路线完成地图数据采集任务。
步骤304,响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据。
步骤305,响应于存在同时被多个地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据。
步骤306,分别基于重叠场景数据生成第一地图,基于场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图。
步骤307,拼接第一地图和第二地图,生成与目标场景对应的完整地图。
以上步骤304-307与如图2所示的步骤201-204一致,相同部分内容请参见上一实施例的相应部分,此处不再进行赘述,本实施例在上述图2所示实施例的基础上,进一步的可预先对完整场景进行场景区块划分后,利用划分得到的场景区块进行组合、生成场景区块组合,并利用场景区块组合的形式向各地图采集设备进行地图数据采集任务的下发、配置,以提升对于场景数据的获取效率。
在本实施例的一些可选的实现方式中,响应于各该采集场景区块组合中存在重叠场景区块,确定与该重叠场景区块对应的各该地图采集设备采集的重叠场景数据。
具体的,可基于各地图采集设备所采集的场景区块组合中所包括的场景区块,通过判断各场景区块组合中是否存在重叠场景区块的方式(即相同的场景区块同时存在于不同的场景区块组合中),确定各地图采集设备是否对相同的目标场景进行了场景数据的采集,可在无需对各地图采集设备中获取到的场景数据的具体内容进行解析的情况下,便可确定存在重叠场景数据的各场景数据,以确定存在重叠场景数据的场景数据的效果。
进一步的,在该实现方式下,还可控制各地图采集设备在采集场景数据时,预先根据所采集的场景数据对应的部分场景所属的场景区块,按照场景区块进行数据封包,即,在各地图采集设备中将属于同一场景区块中的场景数据进行封包,以便于后续在确定各地图采集设备所对应相同的目标场景的场景区块后,可直接提取与该场景区块对应的场景数据封包,并将该数据封包作为重叠场景数据,实现无需对场景数据进行解析、切分便可快速确定重叠场景数据的目的,提升重叠场景数据的获取效率。
在本实施例的一些可选的实现方式中,将完整场景划分为多个场景区块,包括:按照预设尺寸将完整场景均分为多个均分场景区块;响应于各该均分场景区块中存在所包括的场景对象数量少于第一阈值的第一场景区块,将该第一场景区块与位置相邻的该均分场景区块进行合并。
具体的,在可获取完整场景中存在的场景对象分布时,可在将完整场景划分为多个场景区块时,可按照预设尺寸将完整场景均分为多个均分场景区块后,即,将完整场景划分为多个尺寸相同的均分场景区块后,根据场景对象的分布对各均分场景区块进行调整,若存在所包括的场景对象数量第一阈值的均分场景区块时,对应的将该均分场景区块确定为第一场景区块,并将该第一场景区块与相邻的均分场景区块进行合并,以均衡场景区块中所包括的场景对象的数量,避免存在场景对象过少的场景区块单独作为场景数据的采集目标,浪费采集资源。
进一步的,该方法还可以包括:响应于各该均分场景区块中存在所包括的场景对象数量高于第二阈值的第二场景区块,依照场景对象数量将该均分场景区块拆分为至少两个第三场景区块,其中,该第二阈值至少两倍于该第一阈值,该第三场景区块中所包括的场景对象数量高于该第一阈值。
具体的,还可相应于上述第一阈值设置至少二倍于该第一阈值的第二阈值,在上述均分场景区块中存在的场景对象高于该第二阈值时,将该均分场景区块确定为第二场景区块,并对该第二场景区块进行拆分,适应性的生成至少两个所包括的场景对象数量高于上述第一阈值的第三场景区块,以防止同一场景区块中包括的场景对象过多时使得部分地图采集设备任务量过高,影响各地图采集设备的整体采集效率。
为加深理解,本公开还结合一个具体应用场景,给出了一种具体的实现方案,其中包括用于执行上述地图生成方法的服务器A,以及地图采集设备B、C、D请参见如图4所示的流程400。
首先,如图4a所示,服务器将基于所包括的采集难度高于预设阈值的场景对象的数量,将完整的场景划分为所包括的采集难度高于预设阈值的场景对象数量相等的四个场景区块(分别为甲、乙、丙和丁),根据地图采集设备A、B、C的位置信息,确定地图采集设备A对应的场景区块组合为【甲、乙、丙】、地图采集设备B对应的场景区块组合为【乙、丙、丁】以及地图采集设备C对应的场景区块组合为【丁】,并基于上述场景区块组合生成对应的地图数据采集任务后,对应的向各地图采集设备下发对应的地图数据采集任务。
然后,在地图采集设备A、B、C均完成地图数据采集任务时进行响应,分别地图采集设备A、B、C中所采集到的场景数据,确定各场景数据中与场景区块乙、丙、丁对应的场景数据为重叠场景数据,与场景区块甲对应的场景数据为非重叠场景数据。
接下来,如图4b所示,分别基于与场景区块乙、丙、丁对应的重叠场景数据生成第一地图,基于与场景区块甲对应的重叠场景数据生成第二地图。
最后,拼接第一地图和第二地图,得到如图4c所示的完整地图。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种地图生成装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例的地图生成装置500可以包括:场景数据获取单元501、重叠场景数据确定单元502、部分地图生成单元503和完整地图生成单元504。其中,场景数据获取单元501,被配置成响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据;重叠场景数据确定单元502,被配置成响应于存在同时被多个该地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各该场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据;部分地图生成单元503,被配置成分别基于该重叠场景数据生成第一地图,基于该场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图;完整地图生成单元504,被配置成拼接该第一地图和该第二地图,生成与该目标场景对应的完整地图。
在本实施例中,地图生成装置500中:场景数据获取单元501、重叠场景数据确定单元502、部分地图生成单元503和完整地图生成单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-204的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该地图生成装置500,还包括:场景划分单元,被配置成将完整场景划分为多个场景区块;区块组合确定单元,被配置成获取各该地图采集设备的位置信息,并基于该位置信息确定各该地图采集设备对应的场景区块组合,其中,该场景区块组合中包括至少一个该场景区块;地图数据采集任务下发单元,被配置成基于该场景区块组合生成对应的地图数据采集任务,并向各该地图采集设备下发对应的地图数据采集任务。
在本实施例的一些可选的实现方式中,重叠场景数据确定单元502进一步被配置成,响应于各该采集场景区块组合中存在重叠场景区块,确定与该重叠场景区块对应的各该地图采集设备采集的重叠场景数据。
在本实施例的一些可选的实现方式中,场景划分单元包括:场景均分子单元,被配置成按照预设尺寸将完整场景均分为多个均分场景区块;区块合并子单元,被配置成响应于各该均分场景区块中存在所包括的场景对象数量少于第一阈值的第一场景区块,将该第一场景区块与位置相邻的该均分场景区块进行合并。
在本实施例的一些可选的实现方式中,场景划分单元,还包括:区块拆分子单元,被配置成响应于各该均分场景区块中存在所包括的场景对象数量高于第二阈值的第二场景区块,依照场景对象数量将该均分场景区块拆分为至少两个第三场景区块,其中,该第二阈值至少两倍于该第一阈值,该第三场景区块中所包括的场景对象数量高于该第一阈值。
在本实施例的一些可选的实现方式中,该地图生成装置500,还包括:采集时间确定单元,被配置成获取各该重叠场景数据的采集时间;末次重叠场景数据确定单元,被配置成确定采集时间最晚的末次重叠场景数据;重叠场景数据优化单元,被配置成去除采集时间距离该末次重叠场景数据的采集时间超过预设长度的该重叠场景数据。
本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在,本实施例提供的地图生成装置,可在各采集设备完成地图数据采集任务时,获取各采集设备所采集到的场景数据中对应相同场景的重叠场景数据,并独立的对重叠场景数据和分重叠场景数据进行处理,以实现对不同地图采集设备采集到的场景数据的并行、同时处理,提高数据处理、地图生成效率。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图6所示,设备600包括计算单元601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605,包括:输入单元606,例如键盘、鼠标等;输出单元607,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元608,例如磁盘、光盘等;以及通信单元609,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理,例如地图生成方法。例如,在一些实施例中,地图生成方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元608。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时,可以执行上文描述的地图生成方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行地图生成方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码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器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在对应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS,Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以分为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
根据本公开实施例的技术方案,可在各采集设备完成地图数据采集任务时,获取各采集设备所采集到的场景数据中对应相同场景的重叠场景数据,并独立的对重叠场景数据和分重叠场景数据进行处理,以实现对不同地图采集设备采集到的场景数据的并行、同时处理,提高数据处理、地图生成效率。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开提供的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (15)

1.一种高精地图生成方法,包括:
响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据;
响应于存在同时被多个所述地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各所述场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据;
分别基于所述重叠场景数据生成第一地图,基于所述场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图;
拼接所述第一地图和所述第二地图,生成与所述目标场景对应的完整地图。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
将完整场景划分为多个场景区块;
获取各所述地图采集设备的位置信息,并基于所述位置信息确定各所述地图采集设备对应的场景区块组合,其中,所述场景区块组合中包括至少一个所述场景区块;
基于所述场景区块组合生成对应的地图数据采集任务,并向各所述地图采集设备下发对应的地图数据采集任务。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述响应于存在同时被多个所述地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各所述场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据,包括:
响应于各所述采集场景区块组合中存在重叠场景区块,确定与所述重叠场景区块对应的各所述地图采集设备采集的重叠场景数据。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述将完整场景划分为多个场景区块,包括:
按照预设尺寸将完整场景均分为多个均分场景区块;
响应于各所述均分场景区块中存在所包括的场景对象数量少于第一阈值的第一场景区块,将所述第一场景区块与位置相邻的所述均分场景区块进行合并。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:
响应于各所述均分场景区块中存在所包括的场景对象数量高于第二阈值的第二场景区块,依照场景对象数量将所述均分场景区块拆分为至少两个第三场景区块,其中,所述第二阈值至少两倍于所述第一阈值,所述第三场景区块中所包括的场景对象数量高于所述第一阈值。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
获取各所述重叠场景数据的采集时间;
确定采集时间最晚的末次重叠场景数据;
去除采集时间距离所述末次重叠场景数据的采集时间超过预设长度的所述重叠场景数据。
7.一种高精地图生成装置,包括:
场景数据获取单元,被配置成响应于各地图采集设备均完成地图数据采集任务,分别从不同的地图采集设备提取采集到的场景数据,其中,各地图采集设备分别采集完整场景中部分场景的场景数据;
重叠场景数据确定单元,被配置成响应于存在同时被多个所述地图采集设备进行场景采集的目标场景,确定各所述场景数据中与目标场景对应的重叠场景数据;
部分地图生成单元,被配置成分别基于所述重叠场景数据生成第一地图,基于所述场景数据中的非重叠场景数据生成第二地图;
完整地图生成单元,被配置成拼接所述第一地图和所述第二地图,生成与所述目标场景对应的完整地图。
8.根据权利要求7所述的装置,还包括:
场景划分单元,被配置成将完整场景划分为多个场景区块;
区块组合确定单元,被配置成获取各所述地图采集设备的位置信息,并基于所述位置信息确定各所述地图采集设备对应的场景区块组合,其中,所述场景区块组合中包括至少一个所述场景区块;
地图数据采集任务下发单元,被配置成基于所述场景区块组合生成对应的地图数据采集任务,并向各所述地图采集设备下发对应的地图数据采集任务。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述重叠场景数据确定单元进一步被配置成,响应于各所述采集场景区块组合中存在重叠场景区块,确定与所述重叠场景区块对应的各所述地图采集设备采集的重叠场景数据。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述场景划分单元包括:
场景均分子单元,被配置成按照预设尺寸将完整场景均分为多个均分场景区块;
区块合并子单元,被配置成响应于各所述均分场景区块中存在所包括的场景对象数量少于第一阈值的第一场景区块,将所述第一场景区块与位置相邻的所述均分场景区块进行合并。
11.根据权利要求10所述的装置,还包括:
区块拆分子单元,被配置成响应于各所述均分场景区块中存在所包括的场景对象数量高于第二阈值的第二场景区块,依照场景对象数量将所述均分场景区块拆分为至少两个第三场景区块,其中,所述第二阈值至少两倍于所述第一阈值,所述第三场景区块中所包括的场景对象数量高于所述第一阈值。
12.根据权利要求7所述的装置,还包括:
采集时间确定单元,被配置成获取各所述重叠场景数据的采集时间;
末次重叠场景数据确定单元,被配置成确定采集时间最晚的末次重叠场景数据;
重叠场景数据优化单元,被配置成去除采集时间距离所述末次重叠场景数据的采集时间超过预设长度的所述重叠场景数据。
13.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的地图生成方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的地图生成方法。
15.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的地图生成方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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