CN114581287B - 数据处理方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供数据处理方法以及装置,其中所述数据处理方法包括:获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;根据所述地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及所述地图要素对应的相机参数;基于所述要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于所述相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理;根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域,特别涉及数据处理方法以及装置。
背景技术
随着汽车行业的蓬勃发展,用户群体对自动驾驶的需求渐长。支持自动驾驶的基础就是高精地图的准确性。现有技术中,高精地图的创建一般都是由深度学习技术完成,而由于自动驾驶对高精地图的精度要求极高,且基于深度学习的全自动方式无法满足100%的精度要求;因此经常需要人工去核实精度并进行修改。在此过程中,人工需要在一个三维视图下不断的转换3D视角完成核实,不仅会影响核实效率,而且在地图复杂场景下,很可能会出现修改出错的问题,因此亟需一种有效的方案以解决上述问题。
发明内容
有鉴于此,本说明书实施例提供了一种数据处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种数据处理装置,另一种数据处理方法,另一种数据处理装置,一种计算设备,一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序,以解决现有技术中存在的技术缺陷。
根据本说明书实施例的第一方面,提供了一种数据处理方法,包括:
获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
根据所述地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及所述地图要素对应的相机参数;
基于所述要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于所述相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;
利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理;
根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图。
根据本说明书实施例的第二方面,提供了一种数据处理装置,包括:
获取模块,被配置为获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
确定模块,被配置为根据所述地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及所述地图要素对应的相机参数;
构建模块,被配置为基于所述要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于所述相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;
映射模块,被配置为利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及生成所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理;
生成模块,被配置为根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图。
根据本说明书实施例的第三方面,提供了另一种数据处理方法,包括:
获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
根据所述地图要素数据和所述点云数据,构建包含地图要素和基准位置点的二维视图;
在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;
根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
根据本说明书实施例的第四方面,提供了另一种数据处理装置,包括:
获取数据模块,被配置为获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
构建视图模块,被配置为根据所述地图要素数据和所述点云数据,构建包含地图要素和基准位置点的二维视图;
调整要素模块,被配置为在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;
更新视图模块,被配置为根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
根据本说明书实施例的第五方面,提供了一种计算设备,包括:
存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机可执行指令,所述处理器用于执行所述计算机可执行指令时实现任意一项所述数据处理方法的步骤。
根据本说明书实施例的第六方面,提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机可执行指令,该指令被处理器执行时实现任意一项所述数据处理方法的步骤。
根据本说明书实施例的第七方面,提供了一种计算机程序,其中,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行上述数据处理方法的步骤。
本说明书提供的数据处理方法,为了能够方便操作人员更加快速且精准的对地图要素进行调整,可以获取地图要素数据及其关联的点云数据,之后根据地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及地图要素对应的相机参数;此时为了能够支持三维和二维空间的转换处理操作,可以基于要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于相似参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;利用局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵对地图要素数据和点云数据进行映射处理,即可根据映射处理结果生成包含地图要素和基准位置点的二维视图。实现在二维空间中完成对三维空间中的地图要素进行映射,从而方便下游业务的操作用户可以从低维度出发完成要素核查和编辑诉求,实现在对地图要素编辑场景下能够快速完成对高精度地图的更新处理操作。
附图说明
图1是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图;
图2是本说明书一个实施例提供的一种数据处理方法的流程图;
图3是本说明书一个实施例提供的一种数据处理方法中二维视图和三维视图的示意图;
图4是本说明书一个实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图;
图5是本说明书一个实施例提供的另一种数据处理方法的流程图;
图6是本说明书一个实施例提供的另一种数据处理装置的结构示意图;
图7是本说明书一个实施例提供的一种数据处理方法的处理过程流程图。
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说明书。但是本说明书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说明书内涵的情况下做类似推广,因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。
在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下,第一也可以被称为第二,类似地,第二也可以被称为第一。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
首先,对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
高精度地图:用于自动驾驶等应用场景的高精度地图,其坐标精度更高,且所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。
OBJ要素:高精度地图中道路上(包含地面和非地面)除车道线外的交通标识,包含交通灯、交通牌、道路符号标识、斑马线等。
点云:通过三维激光扫描仪器采集到的实际道路表面的三维点数据集合。
多视图:在同一个浏览器窗口上开辟多个视图供操作人员浏览。
在本说明书中,提供了一种数据处理方法,本说明书同时涉及一种数据处理装置,另一种数据处理方法,另一种数据处理装置,一种计算设备,以及一种计算机可读存储介质,在下面的实施例中逐一进行详细说明。
图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备100的结构框图。该计算设备100的部件包括但不限于存储器110和处理器120。处理器120与存储器110通过总线130相连接,数据库150用于保存数据。
计算设备100还包括接入设备140,接入设备140使得计算设备100能够经由一个或多个网络160通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备140可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如,网络接口卡(NIC))中的一个或多个,诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口,等等。
在本说明书的一个实施例中,计算设备100的上述部件以及图1中未示出的其他部件也可以彼此相连接,例如通过总线。应当理解,图1所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的,而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要,增添或替换其他部件。
计算设备100可以是任何类型的静止或移动计算设备,包括移动计算机或移动计算设备(例如,平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如,智能手机)、可佩戴的计算设备(例如,智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备,或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备100还可以是移动式或静止式的服务器。
其中,处理器120用于执行如下计算机可执行指令,该计算机可执行指令被处理器执行时实现数据处理方法的步骤。
进一步的,本实施例提供的数据处理方法应用于高精度地图重建场景或高精度地图审核场景。在数据处理方法应用的服务场景中,对高精度地图进行调整和核查的操作人员可以通过持有的终端设备与计算设备100进行交互,此时,操作人员通过在终端设备上进行数据处理操作,并将数据处理结果发送给计算设备,由计算设备进行整合后反馈给服务端完成高精度地图的输出,此过程中,终端设备将向操作人员展示通过数据处理方法生成的二维视图;或者操作人员可以直接对计算设备100进行控制,此时操作人员通过计算设备上安装的高精度地图绘制工具或者浏览器进行数据处理操作,再反馈给服务端完成高精度地图的输出,此过程中,计算设备将通过高精度地图绘制工具或者浏览器向操作人员展示通过数据处理方法生成的二维视图。也就是说,操作人员即为对高精度地图数据的生成者,其可以对未调整的高精度地图进行调整、核查、检验。本实施例提供的数据处理方法可以对未调整的高精度地图在二维视图下进行调整,以得到准确度更高的高精度地图。高精度地图可以应用于自动驾驶场景,提高自动驾驶的安全性。
更进一步的,高精度地图调整可以应对不同的需求。若高精度地图已经完成初步绘制但未进行审核,可以对利用本实施例提供的数据处理方法获得的二维视图进行审核;若高精度地图数据还未进行采集,则此时可以由数据采集车进行地图数据的采集,同步将采集的数据发送给数据处理端,该数据处理端可以基于实时采集的地图数据,通过本实施例提供的数据处理方法获得二维视图,并基于该二维视图进行高精度地图绘制。
本实施例提供的数据处理方法,具体可以参见以下内容。
图2示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据处理方法的流程图,具体包括以下步骤。
步骤S202,获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据。
具体的,地图要素数据具体是指当前场景下需要操作人员进行核查和编辑处理的地图要素对应的数据,其包含地图要素在三维场景中相关的数据信息,如地图要素的世界坐标信息和地图要素的几何信息等;其中,地图要素即为高精度地图中的OBJ要素,即高精度地图中任意一个可以进行核查和修改的要素,如交通标识,交通灯,交通牌等。相应的,点云数据具体是指需要进行核查和编辑的地图要素对应的三维点数据,且是通过三维激光扫描仪器采集的实际道路表面的三维点数据。通过点云数据可以纠正地图要素在高精度地图中的位置和属性,以保证高精度地图中的地图要素可以与真实场景所贴合。
基于此,为了能够对高精度地图构建阶段,实现根据实际道路环境构建精准度足够高的高精度地图,且为了能够提高处理效率以及精准度,可以先获取地图要素数据和其关联的点云数据,之后以此为基础构建三维到二维的视图,实现在二维视图下进行地图要素调整,并映射到三维空间中,达到在二维空间中进行要素调整、三维空间中进行展示的效果,实现通过降维的方式降低干扰,方便操作人员从二维视图出发完成要素核查和调整。
进一步的,在获取地图要素数据和其对应的点云数据时,由于高精度地图中包含的地图要素较多,而同一操作人员需要逐一对地图要素进行核查和修改,因此需要结合操作人员的操作指令选择地图要素对应的地图要素数据和点云数据,以支持后续的核查和修改处理操作,本实施例中,具体实现方式如下:
接收针对初始高精度地图提交的调整指令;基于所述调整指令确定地图要素标识,以及所述初始高精度地图对应的三维数据点集合和要素数据集合;根据所述地图要素标识在所述要素数据集合中读取所述地图要素数据,以及在所述三维数据点集合中读取所述点云数据;其中,所述地图要素数据和所述点云数据均与所述地图要素相关联。
具体的,初始高精度地图具体是指还未构建完成的高精度地图,其中包含全局地图要素,但地图要素还未被核查和修改处理。相应的,调整指令具体是指操作人员对初始高精度地图中的地图要素进行调整的指令,通过调整指令可以触发后续的数据获取和视图展示处理。相应的,地图要素标识具体是指操作人员需要进行核查和调整的地图要素对应的标识,且该要素标识具有唯一性。相应的,三维数据点集合具体是指包含各个地图要素对应的点云数据的集合,且该集合中的三维数据点均为在实际道路中相对应的地图要素对应的三维数据点。相应的,要素数据集合具体是指包含全部地图要素对应的数据的集合。
基于此,当接收到操作人员针对初始高精度地图提交调整指令时,说明操作人员需要对地图中的地图要素进行核查和调整,则此时可以基于调整指令确定需要核查和调整的地图要素的地图要素标识,以及存储三维数据点的三维数据点集合和存储要素数据的要素数据集合;再根据地图要素标识在要素数据集合中读取地图要素对应的地图要素数据,以及在三维数据点集合中读取点云数据,且点云数据和地图要素数据都与操作人员需要核查和调整的地图要素相关,以方便后续可以辅助操作人员完成地图要素的核查和调整操作。
需要说明的是,由于高精度地图中包含的地图要素较多,为了能够保证高精度地图的精准度,通常需要对每个地图要素都进行核查和调整;本实施例提供的数据处理方法以对任意一个地图要素的核查和调整过程进行说明,高精度地图中的其他地图要素的核查和调整过程,均可参见本实施例相同或相应的描述内容,为方便描述在此不作过多赘述。
举例说明,当操作人员需要对高精度地图中还未核查和调整的OBJ要素进行调整时,可以针对高精度地图中的未被核查和调整的OBJ要素提交调整指令,根据调整指令确定地图要素标识为label_Sign Board_1,即操作人员需要对高精度地图中的编号为1的标志牌进行核查和调整;则此时可以根据地图要素标识label_Sign Board_1读取高精度地图对应的三维数据点集合和地图要素集合,从而得到对应编号为1的标志牌的地图要素数据,以及其在实际场景中对应的三维数据点作为点云数据,方便后续操作人员对编号为1的标志牌进行核查和调整,使得高精度地图中编号为1的标志牌符合真实场景的位姿和属性。
综上,通过以地图要素标识为基础读取需要核查和调整的地图要素对应的地图要素数据和点云数据,实现操作人员可以针对任意一个地图要素进行调整,并且保证调整精准度,满足后续创建不同维度的视图辅助核查和调整的处理过程。
步骤S204,根据所述地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及所述地图要素对应的相机参数。
具体的,在上述获取到地图要素数据和点云数据后,进一步的,为了能够方便操作人员对被选择的地图要素进行核查和调整,此时可以结合地图要素数据和点云数据构建包含地图要素和基准位置点的二维视图,实现在二维空间中向操作人员展示地图要素及其关联的三维数据点对应的基准位置点,以支持操作人员可以在二维空间中了解地图要素是否位置合理,是否属性合理,从而可以结合基准位置点进行属性和/或位置的调整。而在此之前,则需要先在三维世界空间中确定要素信息及其对应的相机参数,用于后续构建变换矩阵。
实际应用中,在对高精度地图中的地图要素进行调整时,大多数采用在三维空间中完成,即基于3D视图完成地图要素的核查和调整;但是由于3D视图下空间属性复杂,操作人员若想要精准的完成地图要素的核查和调整,就需要在3D视图中不断旋转需要核查的地图要素,从多个方位观察其位置和属性信息才能够完成。在此过程中,不仅会消耗较多的时间,而且由于3D视图中环境复杂度,透视投影下作业具有较高的欺骗性,不能够保证操作人员所见即所得,很大程度会加大操作人员的地图要素核查和调整难度。
有鉴于此,本实施例提供的数据处理方法,为了能够方便操作人员进行地图要素的核查和调整,会将高精度地图中的地图要素降维到二维空间进行调整,即将结合地图要素数据和点云数据构建包含地图要素和基准位置点的2D视图,实现通过2D视图向操作人员展示不同方位查看的地图要素,且其中包含基准位置点,从而实现在2D视图中即可展示地图要素与三维数据点的位置关系和属性信息,方便操作人员进行地图要素的核查和调整,降低三维空间中环境复杂带来的影响。
进一步的,在基于地图要素数据和点云数据构建包含地图要素和基准位置点的二维视图时,考虑到地图要素数据和点云数据都是地图要素在三维空间的数据信息,因此若需要以此为基础构建出二维视图,则需要将三维空间下的数据信息映射到二维空间,才能够投影出二维视图;在进行处理时,则需要先确定要素信息,本实施例中,具体实现如下:
根据所述地图要素数据确定所述地图要素在三维世界空间中的几何信息和方向信息,以及所述地图要素对应的相机参数。
具体的,几何信息具体是指地图要素在三维空间中顶点坐标信息和/或地图要素的尺寸信息等。相应的,方向信息具体是指地图要素在三维空间中的朝向(面对的方向)和up方向(垂直于地面的方向)。相应的,相机参数具体是指三维空间中采集地图要素相关信息的相机对应的参数,其包括但不限于相机的位置信息,朝向信息,up方向信息,相机的可视化范围信息,可视化距离信息等。
基于此,为了能够从三维空间中将地图要素和三维数据点映射到二维空间,且构建出对应三维空间的2D视图,需要先确定地图要素在三维空间中的几何信息和方向信息,以及地图要素对应的相机参数,方便后续构建三维空间到二维空间的投影矩阵,以计算出三维空间中的地图要素和三维数据点在二维空间中的相关参数,以渲染出包含地图要素和基准位置点的2D视图。
综上,通过以几何信息和方向信息为基础构建要素信息,可以更加精准定位地图要素在三维世界空间中的位置信息,从而方便后续构建出能够进行空间维度转换的矩阵。
步骤S206,基于所述要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于所述相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵。
具体的,在上述完成要素信息的构建后,进一步的,为了能够保证降维转换成功,可以基于要素信息构建局部空间变换矩阵,实现将三维空间中的地图要素和三维数据点可以转换到三维局部空间中;以及基于相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵,实现将三维局部空间中的地图要素和三维数据点可以转换到二维空间,从而得到包含地图要素和基准位置点的2D视图。
进一步的,在构建空间变换矩阵时,考虑到要素信息包好多个维度关联地图要素的信息,因此可以结合集合信息和方向信息构建局部空间变换矩阵,本实施例中,即基于所述几何信息和所述方向信息构建局部空间变换矩阵,再基于所述相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵即可。
具体的,在上述得到地图要素在三维空间中的几何信息和方向信息,及其对应的相机参数后,进一步的,为了能够保证降维转换成功,可以基于几何信息和方向信息构建局部空间变换矩阵,实现将三维空间中的地图要素和三维数据点可以转换到三维局部空间中;以及基于相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵,实现将三维局部空间中的地图要素和三维数据点可以转换到二维空间,从而得到包含地图要素和基准位置点的2D视图。
其中,所述局部空间变换矩阵具体是指用于将三维世界空间中的地图要素转换至三维局部空间中的变换矩阵;相应的,相机视图矩阵具体是指将三维局部空间中的地图要素转换至相机对应空间中的变换矩阵;相应的,投影矩阵具体是指将相机对应空间中的地图要素转换至屏幕上的变换矩阵,实现渲染2D视图。
基于此,为了能够将高精度地图中的地图要素成功投影到屏幕上,以2D视图的方式进行展示,从而方便操作人员进行地图要素的核查和调整,可以基于地图要素对应的几何信息和方向信息构建局部空间变换矩阵,同时基于相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵,以满足后续可以将三维空间中的地图要素和三维数据点映射到二维空间中,实现采用降维的方式提高核查和调整效率以及精准度。
进一步的,在基于几何信息和方向信息构建局部空间变换矩阵时,实则是以地图要素为中心点确定三维局部空间,之后将三维世界空间中的地图要素映射到局部空间中,方便后续再以局部空间为基础映射到二维空间,以满足二维视图的构建;本实施例中,局部空间变换矩阵的构建如下:
根据所述几何信息确定所述地图要素对应的要素原点信息;按照所述要素原点信息和所述方向信息构建所述地图要素对应的三维局部空间的局部空间坐标系;根据所述三维世界空间的世界空间坐标系和所述局部空间坐标系构建所述局部空间变换矩阵。
具体的,要素原点信息具体是指基于几何信息中地图要素的顶点坐标信息确定的原点,用于作为构建局部空间中局部空间坐标系的原点;相应的,三维局部空间具体是指与地图要素的要素原点为中心,选择设定大小的距离构建的空间,其能够包裹地图要素;相应的,局部空间坐标系具体是指以要素原点为坐标原点,以地图要素的朝向和up方向建立坐标轴,之后再建立与朝向和up方向垂直的坐标轴,即可构建完成对应三维局部空间的局部空间坐标系;相应的,三维世界空间具体是指对应初始高精度地图的三维空间;相应的,世界空间坐标系具体是指以三维世界空间为基础构建的坐标系,且地图中的任意一个地图要素均在世界空间坐标系中存在相对应的坐标信息。
基于此,当获得地图要素对应的几何信息和方向信息后,为了能够在后续将地图要素投影到2D视图中进行展示,此时可以根据几何信息确定地图要素对应的要素原点信息,之后按照要素原点信息和地图要素对应的方向信息,构建地图要素对应的三维局部空间的局部空间坐标系;即以要素原点信息为坐标系原点,之后按照地图要素在三维世界空间中的朝向和up方向为相互垂直的两个坐标轴,再建立垂直于这两个坐标轴的第三个坐标轴,即可构建出对应三维局部空间的局部空间坐标系;之后确定三维世界空间的世界空间坐标系;最后以世界空间坐标系和局部空间坐标系为基础,即可构建出三维世界空间和三维局部空间对应的局部空间变换矩阵,以用于将三维世界空间中的地图要素可以映射到三维局部空间中,用于后续投影到2D视图中。
也就是说,通过局部空间变换矩阵能够将三维世界空间中的任意一个地图要素对应的坐标映射到三维局部空间中,并在局部空间坐标系中确定该地图要素对应的坐标信息,实现后续可以以此为基础在2D视图中渲染地图要素。
综上,通过以地图要素的方向信息和几何信息为基础,建立局部空间变换矩阵,实现能够以操作人员的需求出发构建用于绘制二维视图的基础要素的构建,不仅可以保证二维视图绘制的精准度,还能够方便后续操作人员进行要素的核查和调整,有效的降低了操作人员的核查和调整时间成本。
更进一步的,在基于相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵时,实则是以地图要素为中心点确定投影到二维视图中的所对应的相关参数,用于渲染出符合投影逻辑和方便查看的二维视图,本实施例中,具体实现方式如下:
(1)对所述相机参数进行解析,获得包含相机位置信息和相机方向信息的相机视图参数;根据包含所述相机位置信息和所述相机方向信息的所述相机视图参数,构建所述相机视图矩阵。
(2)对所述相机参数进行解析,获得包含相机范围信息和相机距离信息的相机投影参数;根据包含所述相机范围信息和所述相机距离信息的所述相机投影参数,构建所述投影矩阵。
具体的,相机位置信息具体是指在三维局部空间中正视地图要素时相机的坐标信息,相应的,相机视图参数具体是指相机朝向和up方向;相应的,相机视图参数具体是指整合相机位置信息和相机视图参数的参数,用于构建相机视图矩阵。相应的,相机范围信息具体是指相机正视地图要素时所能够包含的最大视角范围,其对应相机视角的上下左右分别对应的边界点,以上下左右分别对应的边界点为基础即可得到相机对应的视角范围。相应的,相机距离信息具体是指相机正视地图要素时与地图要素之间的距离,通过相机的远近参数确定;相应的,相机投影参数具体是指包含相机距离信息和相机范围信息的参数,用于构建投影矩阵。
基于此,当确定地图要素对应的相机参数后,为了能够成功将地图要素投影到二维视图上,可以对相机参数进行解析,获得包含相机位置信息和相机方向信息的相机视图参数,之后结合相机视图参数中的相机位置信息和相机方向参数构建相机视图矩阵,用于后续可以将局部空间坐标系中的地图要素映射到相机对应的坐标系中,从而为后续投影到二维视图打下基础。
进一步的,同时还可以通过对相机参数进行解析,得到包含相机范围信息和相机距离信息的相机投影参数,之后结合相机投影参数中的相机范围信息和相机距离信息构建投影矩阵,用于后续可以将相机对应坐标系中的地图要素投影到二维视图中,以此构建出对应三维世界空间中的地图要素,实现采用降维的方式提高核查和调整效率。
步骤S208,利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理。
具体的,在上述构建完成从三维世界空间映射到二维视图的局部空间变换矩阵、相机视图矩阵和投影矩阵后,进一步的,为了能够保证后续操作人员可以在二维视图中对地图要素进行调整,可以利用局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵同时对地图要素数据和点云数据进行映射处理,即将地图要素和对应的顶点信息,以及点云数据对应的三维数据点都可以映射到二维视图中,实现在二维视图中同时展示地图要素和基准位置点,方便操作人员进行核查和调整。
进一步的,在对地图要素数据和点云数据进行映射处理时,实则是通过矩阵分别计算地图要素和点云数据的坐标点的映射结果,以投影到二维视图中,从而渲染出包含地图要素和基准位置点的二维视图,本实施例中,具体实现方式如下:
在所述地图要素数据中提取所述地图要素对应的要素坐标信息,以及在所述点云数据中提取基准位置点对应的基础坐标信息;根据所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵构建空间变换矩阵;利用所述空间变换矩阵对所述要素坐标信息进行映射处理,以及利用所述空间变换矩阵对所述基础坐标信息进行映射处理。
具体的,要素坐标信息具体是指地图要素在世界坐标系中的顶点坐标信息;相应的,基础坐标信息具体是指基准位置点对应的坐标信息;相应的,空间变换矩阵具体是指将局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵进行乘积后得到的矩阵,该矩阵能够将世界坐标系中的坐标投影到屏幕,即投影到二维视图中。
基于此,在需要构建二维视图时,可以先在地图要素数据中提取地图要素对应的要素坐标信息,以及在点云数据中提取基准位置点对应的基础坐标信息;其次根据局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵构建空间变换矩阵;最后再利用空间变换矩阵对要素坐标信息和基础坐标信息进行映射处理,即可实现在后续渲染出包含地图要素和基准位置点二维视图,方便操作人员进行核查和操作。
步骤S210,根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图。
具体的,在上述采用局部空间变换矩阵、相机视图矩阵和投影矩阵对地图要素数据和点云数据进行映射处理后,进一步的,根据映射处理结果可以确定地图要素和基准位置点在二维空间中的坐标信息已经构建完成,此时即可结合坐标信息渲染出包含地图要素和基准位置点的二维视图。
其中,二维视图具体是指包含地图要素和基准位置点的2D视图,其属于二维空间,且二维视图的构建可以根据操作人员的需求进行建立,如建立三维空间中某一地图要素的前视图,左视图,右视图,俯视图,后视图等,只需要能够辅助操作人员在二维空间中对地图要素进行核查和调整即可。具体实施时,根据地图要素数据和点云数据构建的二维视图可以是一个或多个,且对应方向可以根据需求设定,本实施例在此不作任何限定。相应的,基准位置点具体是指与地图要素关联的点云数据在二维视图下对应的位置点,且该位置点是基于实际环境构建的位置点,用于辅助操作人员核查地图要素的位置和属性是否与真实场景一致,也能够辅助操作人员对地图要素的位置和属性进行调整。其中,位置是指地图要素在空间中的位置是否与真实场景一致;属性是指地图要素在空间中的尺寸是否与真实场景一致。
进一步的,在构建包含地图要素和基准位置点的二维视图的过程中,考虑到二维视图是为了在二维空间中呈现地图要素和基准位置点的2D视图,因此为了方便操作人员进行地图要素的核查合和调整,可以仅以地图要素和基准位置点为展示对象进行渲染,本实施例中,具体实现方式如下:
根据映射处理结果确定所述地图要素对应的要素二维坐标信息,以及所述基准位置点对应的位置点二维坐标信息;按照预设的视图方向对所述要素二维坐标信息和所述位置点二维坐标信息进行划分,获得所述视图方向对应的坐标信息集合;基于所述坐标信息集合中包含的坐标信息渲染包含所述地图要素和所述基准位置点的所述二维视图。
具体的,要素二维坐标信息具体是指将世界空间坐标系中地图要素对应的顶点坐标投影到二维空间后对应的坐标信息;相应的,位置点二维坐标信息具体是指将世界空间坐标系中的三维数据点投影到二维空间后对应的坐标信息;相应的,视图方向具体是指构建的二维视图所对应的地图要素在三维空间中的视图方向,不同的视图方向需要结合不同的要素二维坐标信息和位置点二维坐标信息构建,用于构建出对应不同视图方向的二维视图。
基于此,当对地图要素数据和点云数据进行映射处理后,将根据映射处理结果得到对应地图要素的要素二维坐标信息,以及基准位置点对应的位置点二维坐标信息;此时可以按照预设的视图方向对要素二维坐标信息和位置点二维坐标信息进行划分,得到每个视图方向对应的坐标信息集合,其中,坐标信息集合中包含部分要素二维坐标信息和部分位置点二维坐标信息;最后再基于坐标信息集合中包含的坐标信息即可渲染出包含地图要素和基准位置点的所述二维视图。
沿用上例,参见图3中(a)所示的示意图,标志牌在高精地图中的展示效果。此时可以根据标志牌数据确定标志牌在三维世界空间中的几何信息和方向信息,以及标志牌对应的相机参数;之后根据几何信息定位标志牌的原点,并按照标志牌的原点,以及标识牌的朝向和up方向建立局部空间坐标系;最后再根据三维世界空间的世界空间坐标系和局部空间坐标系构建出局部空间变换矩阵S1。再对相机参数进行解析,获得相机位置信息,相机朝向以及相机up方向,基于相机位置信息,相机朝向以及相机up方向构建出相机视图矩阵S2。同时根据解析结果,获得相机的top,below,left,right方向参数,以及near和far距离参数,此时再结合方向参数和距离参数构建相机对应的投影矩阵S3。
进一步的,为了支持地图要素可以成功绘制在二维空间中,可以在标志牌数据中提取标志牌对应的顶点坐标信息(Xn,Yn,Zn),以及在点云数据中提取基准位置点对应的基础坐标信息(Xm,Ym,Zm),之后计算局部空间变换矩阵S1*相机视图矩阵S2*投影矩阵S3的乘积,并根据计算结果分别与标志牌的顶点坐标计算乘积,以及与三维数据点的基础坐标乘积,根据计算结果即可得到标志牌在二维空间中的要素二维坐标(Xn*,Yn*),以及三维数据点在二维空间中的位置点二维坐标信息(Xm*,Ym*)。
更进一步的,在得到标志牌和三维数据点对应的二维坐标信息后,可以根据预设的视图方向对坐标进行划分,即根据前视图和左视图为视图方向对标志牌的要素二维坐标和基准位置点的位置点二维坐标进行划分,根据划分结果得到构建2D前视图的坐标集合,以及构建2D左视图的坐标集合。其中,2D前视图的坐标集合中的坐标包括标志牌的四个顶点坐标,以及基准位置点对应的四个点坐标;2D左视图的坐标集合中的坐标包括标识牌的两个顶点坐标,以及基准位置点对应的两个点坐标。
最后,根据各个视图方向对应的坐标集合进行标志牌和基准位置点的渲染,即可根据渲染结果得到如图3中(b)所示的2D左视图,其包含标志牌的一条边以及两个基准位置点;以及如图3中(c)所示的2D前视图,其包含标志牌的四条边,以及四个基准位置点;方便操作人员可以通过将标志牌与基准位置点比对的方式,确定标志牌的位置和属性是否合理,以方便操作人员进行核查和调整。
综上,通过采用降维的方式创建包含地图要素和基准位置点的二维视图,使得操作人员可以在二维空间中对地图要素的位置和属性进行核查,方便操作人员可以直观的观看到地图要素与基准位置点的位置关系,从而能够支持操作人员快速的完成地图要素的核查和调整,提高高精度地图的构建效率。
此外,在通过上述实施例完成构建地图要素对应的二维视图后,此时即可将地图要素对应的二维视图向用户进行展示,使得用户可以在二维视图的基础上进行地图要素的调整和核查,从而根据调整和核查结果得到精确的高精度地图,以用于自动驾驶场景,提高驾驶安全性。本实施例中,具体实现方式如步骤S2102至步骤S2104。
步骤S2102,在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整。
具体的,在上述基于地图要素数据和点云数据构建出包含地图要素和基准位置点的二维视图后,即可通过二维视图向操作人员展示地图要素与基准位置点的位置关系,以及地图要素的属性;进一步的,当操作人员通过核查发现地图要素存在位置误差或者属性误差的情况下,即可通过在二维视图中进行操作进行位置的调整和属性的更新,从而映射到三维空间中的地图要素。也就是说,当接收到操作人员通过二维视图提交要素编辑指令的情况下,说明操作人员需要对地图要素的位置或者属性进行调整,则此时可以响应于要素编辑指令对地图要素按照指令进行调整。
其中,要素编辑指令具体是指对二维视图中的地图要素进行位置调整和/或属性更新的指令,如调整地图要素的顶点坐标位置,或者调整地图要素的边长度。当地图要素的顶点坐标与基础位置点不对应的情况下,说明地图要素与实际场景存在位置偏离,则此时操作人员可以通过移动地图要素的顶点坐标,实现将地图要素的位置调整至与实际场景相匹配的位置;当地图要素的边与实际场景中的边长度不同的情况下,说明地图要素与实际场景存在属性偏离,则此时操作人员可以通过改变地图要素的边长,实现将地图要素的边调整为与实际场景相匹配。
此外,在接收到要素编辑指令的情况下,说明地图要素与实际场景存在一定的偏差,为了能够辅助操作人员进行调整,可以主动展示包含位置关系的二维视图,本实施例中,具体实现方式如下:
展示包含所述地图要素和所述基准位置点的所述二维视图,其中,所述地图要素与所述基准位置点存在相对位置关系;在所述相对位置关系未满足地图构建条件的情况下,接收通过所述二维视图针对所述地图要素提交的所述要素编辑指令。
具体的,相对位置关系具体是指地图要素中的各个顶点与基准位置点之间的位置关系,用于突出展示地图要素以基准位置点的位置关系。
基于此,在构建出包含地图要素和基准位置点的地图要素后,可以向操作人员展示包含地图要素和基准位置点的二维视图,且通过二维视图能够展示地图要素与基准位置点的相对位置关系,当相对位置关系为满足地图构建条件的情况下,说明地图要素与基准位置点存在位置偏差,或者地图要素的顶点坐标距离大于或小于基准位置点之间的距离,则此时即可通过要素编辑指令进行后续的地图要素调整处理。
综上,通过展示包含相对位置关系的二维视图,可以方便操作人员快速的核查到地图要素与基准位置点的位置关系,从而确定地图要素是否与实际场景贴合,以方便后续操作人员进行地图要素的调整处理。
更进一步的,在接收到要素编辑指令后,将基于要素编辑指令对二维视图中的地图要素进行调整,为保证调整后的地图要素与基准位置点贴合,可以结合指令中的要素调整参数完成,本实施例中,具体实现方式如下:
根据所述要素编辑指令确定要素调整参数,并基于所述要素调整参数确定要素对象;按照所述要素调整参数对所述二维视图中所述地图要素的所述要素对象进行调整。
具体的,要素调整参数具体是指对地图要素的顶点位置调整的参数,或对地图要素的边长进行长度调整的参数;相应的,要素对象具体是指需要进行调整的地图要素的组成部分,如地图要素的顶点或边等。
基于此,在接收到要素编辑指令后,可以对要素编辑指令进行解析,得到需要对地图要素进行调整的要素调整参数,之后基于要素调整参数确定要素对象,最后再按照要素调整参数对二维视图中所述地图要素的要素对象进行调整即可。其中,对要素对象的调整包括但不限于调点,调边,平移等。
也就是说,构建出的二维视图主要是通过投影的方式解决操作人员核查地图要素的问题,根据地图要素建立局部投影空间,进行三维视图的正交投影,并在窗口开辟2D视图进行展示,减少操作人员在3D视图下的频繁旋转的操作,同时提供不同视角的2D视图,方便操作人员进行要素核查。而在二维视图下进行地图要素的调整,其解决了操作人员快速编辑的问题,支持操作人员进行要素对象的调点、调边、平移等,同时能够将操作同步到3D视图,3D视图的编辑操作同样能同步到2D视图。方便操作人员更加便利的调整地图要素。
沿用上例,根据构建完成的2D前视图确定标志牌的四个顶点相对于基准位置点向右偏离了X1的距离,则此时操作人员可以通过2D前视图提交要素位移指令,根据要素位移指令确定需要调整的要素对象为标志牌,则此时可以根据要素位移指令对标志牌进行平移操作,即向左平移X1的距离,使得标志牌可以与基准位置点重合,符合实际应用场景。
综上,通过以要素编辑指令为基础确定要素调整参数,并按照要素调整参数对要素对象进行位置或属性的调整,可以保证地图要素按照操作人员的操作指令进行变化,使得后续可以以此为基础构建出精准度更好的高精度地图。
步骤S2104,根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
具体的,在上述按照要素调整指令对地图要素进行调整后,进一步的,为了能够保证三维视图中的地图要素也将随着二维视图中的地图要素的变化而变化,则此时可以根据调整结果对包含地图要素的三维视图进行更新,使得三维视图中的地图要素可以根据二维视图中的地图要素变化而变化,保证高精度地图中的地图要素与实际场景的贴合度。且三维视图与二维视图具有正交投影关系,也就是说,二维视图中地图要素的变化幅度与三维视图中的地图要素的变化程度相同,不会因为维度不同而出现误差。
进一步的,在对包含地图要素的三维视图进行更新时,实则是基于地图要素在二维视图中的变化幅度,而调整三维视图中的地图要素的位置或属性,本实施例中,具体实现方式如下:
根据调整结果确定所述地图要素在所述二维视图中对应的二维调整参数;按照所述三维视图和所述二维视图的所述投影关系,计算所述二维调整参数在所述三维视图中对应的三维调整参数;基于所述三维调整参数对包含所述地图要素的三维视图进行更新。
具体的,二维调整参数具体是指地图要素在二维视图中所发生的变化参数;相应的,三维调整参数具体是指二维调整参数映射到三维空间后所对应的调整参数,基于该参数对三维视图中的地图要素进行调整,即可完成对包含地图要素的三维视图的更新。
基于此,根据二维视图下地图要素的调整结果可以确定地图要素在二维视图中的二维调整参数,之后结合三维视图和二维视图的投影关系,计算出二维调整参数在三维视图中的三维调整参数,最后再按照三维调整参数对包含地图要素的三维视图进行更新即可,即按照三维调整参数对三维视图中的地图要素进行位置或属性的调整,调整完成后更新出包含调整后的地图要素的三维视图。
举例说明,根据操作人员在2D前视图和左视图的操作指令,确定在2D前视图中向左平移了标志牌,以及在左视图中向右平移了标志牌,则基于标志牌在二维视图中的二维调整参数,确定标志牌在三维视图中的变化为向右平移和向前平移,则此时根据该变化可以对包含地图要素的三维视图进行更新,完成操作人员对标识牌的核查和调整。
综上,通过在二维视图中进行要素编辑,映射到三维视图中进行展示,可以通过降维的方式有效的提高操作人员的要素核查和调整效率,提高高精度地图的构建效率。
实际应用中,通过上述方式对初始高精度地图中的地图要素逐一进行调整,并在调整完成后,通过整合全部调整结果,即可得到满足需求的高精度地图,有效的提高了高精度地图构建效率。
进一步的,高精度地图的不同部分在都通过操作人员在二维视图下的审核和调整之后,即可响应于操作人员的调整结果创建出高质量的高精度地图。此时即可将高精度地图应用于导航应用程序,以方便使用导航应用程序的用户可以使用高精度地图进行导航,或者驾驶具有自动驾驶功能的交通工具使用高精度地图完成自动驾驶,以提高自动驾驶安全性。
本说明书提供的数据处理方法,为了能够方便操作人员更加快速且精准的对地图要素进行调整,可以获取地图要素数据及其关联的点云数据,之后根据地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及地图要素对应的相机参数;此时为了能够支持三维和二维空间的转换处理操作,可以基于要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于相似参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;利用局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵对地图要素数据和点云数据进行映射处理,即可根据映射处理结果生成包含地图要素和基准位置点的二维视图。实现在二维空间中完成对三维空间中的地图要素进行映射,从而方便下游业务的操作用户可以从低维度出发完成要素核查和编辑诉求,实现在对地图要素编辑场景下能够快速完成对高精度地图的更新处理操作。
与上述方法实施例相对应,本说明书还提供了数据处理装置实施例,图4示出了本说明书一个实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图4所示,该装置包括:
获取模块402,被配置为获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
确定模块404,被配置为根据所述地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及所述地图要素对应的相机参数;
构建模块406,被配置为基于所述要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于所述相机参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;
映射模块408,被配置为利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及生成所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理;
生成模块410,被配置为根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图。
一个可选的实施例中,所述获取模块402进一步被配置为:
接收针对初始高精度地图提交的调整指令;基于所述调整指令确定地图要素标识,以及所述初始高精度地图对应的三维数据点集合和要素数据集合;根据所述地图要素标识在所述要素数据集合中读取所述地图要素数据,以及在所述三维数据点集合中读取所述点云数据;其中,所述地图要素数据和所述点云数据均与所述地图要素相关联。
一个可选的实施例中,所述确定模块404进一步被配置为:根据所述地图要素数据确定所述地图要素在三维世界空间中的几何信息和方向信息;
相应的,所述构建模块406进一步被配置为:基于所述几何信息和所述方向信息构建局部空间变换矩阵。
一个可选的实施例中,所述构建模块406进一步被配置为:
根据所述几何信息确定所述地图要素对应的要素原点信息;按照所述要素原点信息和所述方向信息构建所述地图要素对应的三维局部空间的局部空间坐标系;根据所述三维世界空间的世界空间坐标系和所述局部空间坐标系构建所述局部空间变换矩阵。
一个可选的实施例中,所述构建模块406进一步被配置为:
对所述相机参数进行解析,获得包含相机位置信息和相机方向信息的相机视图参数;根据包含所述相机位置信息和所述相机方向信息的所述相机视图参数,构建所述相机视图矩阵;相应的,所述基于所述相机参数构建投影矩阵,包括:对所述相机参数进行解析,获得包含相机范围信息和相机距离信息的相机投影参数;根据包含所述相机范围信息和所述相机距离信息的所述相机投影参数,构建所述投影矩阵。
一个可选的实施例中,所述映射模块408进一步被配置为:
在所述地图要素数据中提取所述地图要素对应的要素坐标信息,以及在所述点云数据中提取基准位置点对应的基础坐标信息;根据所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵构建空间变换矩阵;利用所述空间变换矩阵对所述要素坐标信息进行映射处理,以及利用所述空间变换矩阵对所述基础坐标信息进行映射处理。
一个可选的实施例中,所述生成模块410进一步被配置为:
根据映射处理结果确定所述地图要素对应的要素二维坐标信息,以及所述基准位置点对应的位置点二维坐标信息;按照预设的视图方向对所述要素二维坐标信息和所述位置点二维坐标信息进行划分,获得所述视图方向对应的坐标信息集合;基于所述坐标信息集合中包含的坐标信息渲染包含所述地图要素和所述基准位置点的所述二维视图。
一个可选的实施例中,所述数据处理装置,还包括:
调整模块,被配置为在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
一个可选的实施例中,所述调整模块进一步被配置为:
根据调整结果确定所述地图要素在所述二维视图中对应的二维调整参数;按照所述三维视图和所述二维视图的所述投影关系,计算所述二维调整参数在所述三维视图中对应的三维调整参数;基于所述三维调整参数对包含所述地图要素的三维视图进行更新。
本实施例提供的数据处理装置,为了能够方便操作人员更加快速且精准的对地图要素进行调整,可以获取地图要素数据及其关联的点云数据,之后根据地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及地图要素对应的相机参数;此时为了能够支持三维和二维空间的转换处理操作,可以基于要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于相似参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;利用局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵对地图要素数据和点云数据进行映射处理,即可根据映射处理结果生成包含地图要素和基准位置点的二维视图。实现在二维空间中完成对三维空间中的地图要素进行映射,从而方便下游业务的操作用户可以从低维度出发完成要素核查和编辑诉求,实现在对地图要素编辑场景下能够快速完成对高精度地图的更新处理操作。
上述为本实施例的一种数据处理装置的示意性方案。需要说明的是,该数据处理装置的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思,数据处理装置的技术方案未详细描述的细节内容,均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
本说明书还提供另一种数据处理方法,图5示出了根据本说明书一个实施例提供的另一种数据处理方法的流程图,具体包括以下步骤。
步骤S502,获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
步骤S504,根据所述地图要素数据和所述点云数据,构建包含地图要素和基准位置点的二维视图;
步骤S506,在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;
步骤S508,根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
本实施例提供的另一种数据处理方法,其应用于基于地图要素和点云数据构建二维视图的过程,其具体描述内容均可参见上述实施例中相同或相应的描述内容,本实施例在此不作过多赘述。
与上述方法实施例相对应,本说明书还提供了另一种数据处理装置实施例,图6示出了本说明书一个实施例提供的另一种数据处理装置的结构示意图。如图6所示,该装置包括:
获取数据模块602,被配置为获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
构建视图模块604,被配置为根据所述地图要素数据和所述点云数据,构建包含地图要素和基准位置点的二维视图;
调整要素模块606,被配置为在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;
更新视图模块608,被配置为根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
上述为本实施例的另一种数据处理装置的示意性方案。需要说明的是,该数据处理装置的技术方案与上述的另一种数据处理方法的技术方案属于同一构思,数据处理装置的技术方案未详细描述的细节内容,均可以参见上述另一种数据处理方法的技术方案的描述。
下述结合附图7,以本说明书提供的数据处理方法在高精度地图创建场景中的应用为例,对所述数据处理方法进行进一步说明。其中,图7示出了本说明书一个实施例提供的一种数据处理方法的处理过程流程图,具体包括以下步骤。
步骤S702,接收针对初始高精度地图提交的调整指令。
步骤S704,基于调整指令确定地图要素标识,以及初始高精度地图对应的三维数据点集合和要素数据集合。
步骤S706,根据地图要素标识在要素数据集合中读取地图要素数据,以及在三维数据点集合中读取点云数据。
步骤S708,根据地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的几何信息和方向信息,以及地图要素对应的相机参数。
步骤S710,根据几何信息确定地图要素对应的要素原点信息。
步骤S712,按照要素原点信息和方向信息构建地图要素对应的三维局部空间的局部空间坐标系。
步骤S714,根据三维世界空间的世界空间坐标系和局部空间坐标系构建局部空间变换矩阵。
步骤S716,对相机参数进行解析,获得包含相机位置信息和相机方向信息的相机视图参数,以及包含相机范围信息和相机距离信息的相机投影参数。
步骤S718,根据包含相机范围信息和相机距离信息的相机投影参数构建投影矩阵,以及根据包含相机位置信息和相机方向信息的相机视图参数构建相机视图矩阵。
步骤S720,在地图要素数据中提取地图要素对应的要素坐标信息,以及在点云数据中提取基准位置点对应的基础坐标信息。
步骤S722,根据局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵构建空间变换矩阵。
步骤S724,利用空间变换矩阵对要素坐标信息进行映射处理,以及利用空间变换矩阵对基础坐标信息进行映射处理。
步骤S726,根据映射处理结果确定地图要素对应的要素二维坐标信息,以及基准位置点对应的位置点二维坐标信息。
步骤S728,按照预设的视图方向对要素二维坐标信息和位置点二维坐标信息进行划分,获得视图方向对应的坐标信息集合。
步骤S730,基于坐标信息集合中包含的坐标信息渲染包含地图要素和基准位置点的二维视图。
步骤S732,在接收到通过二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据要素编辑指令确定要素调整参数,并基于要素调整参数确定要素对象。
步骤S734,按照要素调整参数对二维视图中地图要素的要素对象进行调整。
步骤S736,根据调整结果确定地图要素在二维视图中对应的二维调整参数。
步骤S738,按照三维视图和二维视图的投影关系,计算二维调整参数在三维视图中对应的三维调整参数。
步骤S740,基于三维调整参数对包含地图要素的三维视图进行更新。
步骤S742,基于更新后的三维视图对初始高精度地图进行更新,根据更新结果获得目标高精度地图。
综上所述,为了能够方便操作人员更加快速且精准的对地图要素进行调整,可以获取地图要素数据及其关联的点云数据,之后根据地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及地图要素对应的相机参数;此时为了能够支持三维和二维空间的转换处理操作,可以基于要素信息构建局部空间变换矩阵,以及基于相似参数构建相机视图矩阵和投影矩阵;利用局部空间变换矩阵、相机视图矩阵以及投影矩阵对地图要素数据和点云数据进行映射处理,即可根据映射处理结果生成包含地图要素和基准位置点的二维视图。实现在二维空间中完成对三维空间中的地图要素进行映射,从而方便下游业务的操作用户可以从低维度出发完成要素核查和编辑诉求,实现在对地图要素编辑场景下能够快速完成对高精度地图的更新处理操作。
本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质,其存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述两种数据处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是,该存储介质的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思,存储介质的技术方案未详细描述的细节内容,均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
本说明书一实施例还提供一种计算机程序,其中,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行上述两种数据处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算机程序的示意性方案。需要说明的是,该计算机程序的技术方案与上述的数据处理方法的技术方案属于同一构思,计算机程序的技术方案未详细描述的细节内容,均可以参见上述数据处理方法的技术方案的描述。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
所述计算机指令包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简便描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本说明书实施例,某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书实施例的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (9)
1.一种数据处理方法,包括:
获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
根据所述地图要素数据确定地图要素在三维世界空间中的要素信息,以及所述地图要素对应的相机参数,其中,所述要素信息包括几何信息和方向信息;
根据所述几何信息确定所述地图要素对应的要素原点信息,按照所述要素原点信息和所述方向信息构建所述地图要素对应的三维局部空间的局部空间坐标系,根据所述三维世界空间的世界空间坐标系和所述局部空间坐标系构建局部空间变换矩阵;
对所述相机参数进行解析,获得相机视图参数和相机投影参数,根据所述相机视图参数构建相机视图矩阵,以及根据所述相机投影参数构建投影矩阵,其中,相机视图参数包含相机位置信息和相机方向信息,相机投影参数包含相机范围信息和相机距离信息;
利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理;
根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法,所述获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据,包括:
接收针对初始高精度地图提交的调整指令;
基于所述调整指令确定地图要素标识,以及所述初始高精度地图对应的三维数据点集合和要素数据集合;
根据所述地图要素标识在所述要素数据集合中读取所述地图要素数据,以及在所述三维数据点集合中读取所述点云数据;
其中,所述地图要素数据和所述点云数据均与所述地图要素相关联。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法,所述利用所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵对所述地图要素数据和所述点云数据进行映射处理,包括:
在所述地图要素数据中提取所述地图要素对应的要素坐标信息,以及在所述点云数据中提取基准位置点对应的基础坐标信息;
根据所述局部空间变换矩阵、所述相机视图矩阵以及所述投影矩阵构建空间变换矩阵;
利用所述空间变换矩阵对所述要素坐标信息进行映射处理,以及利用所述空间变换矩阵对所述基础坐标信息进行映射处理。
4.根据权利要求3所述的数据处理方法,所述根据映射处理结果渲染包含所述地图要素和基准位置点的所述二维视图,包括:
根据映射处理结果确定所述地图要素对应的要素二维坐标信息,以及所述基准位置点对应的位置点二维坐标信息;
按照预设的视图方向对所述要素二维坐标信息和所述位置点二维坐标信息进行划分,获得所述视图方向对应的坐标信息集合;
基于所述坐标信息集合中包含的坐标信息渲染包含所述地图要素和所述基准位置点的所述二维视图。
5.根据权利要求1所述的数据处理方法,所述根据映射处理结果生成包含所述地图要素和基准位置点的二维视图步骤执行之后,还包括:
在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;
根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
6.根据权利要求5所述的数据处理方法,所述根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,包括:
根据调整结果确定所述地图要素在所述二维视图中对应的二维调整参数;
按照所述三维视图和所述二维视图的所述投影关系,计算所述二维调整参数在所述三维视图中对应的三维调整参数;
基于所述三维调整参数对包含所述地图要素的三维视图进行更新。
7.一种数据处理方法,包括:
获取地图要素数据以及与所述地图要素数据关联的点云数据;
根据所述地图要素数据和所述点云数据,执行权利要求1-6任意一项所述的方法构建二维视图;
在接收到通过所述二维视图提交的要素编辑指令的情况下,根据所述要素编辑指令对所述地图要素进行调整;
根据调整结果对包含所述地图要素的三维视图进行更新,其中,所述三维视图与所述二维视图具有投影关系。
8.一种计算设备,包括:
存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机可执行指令,所述处理器用于执行所述计算机可执行指令,该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
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