CN114812447A - 地形面积计量方法及电动车辆 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种地形面积计量方法及电动车辆，所述方法包括：基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；基于采图设备对应的电子设备获取至少三个特征点的第二位置信息；基于第一位置信息与第二位置信息确定校正值；基于校正值校正第一点云数据集，确定校正后的第一点云数据集为第二点云数据集；基于第二点云数据生成局域电子地图；基于局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量局域电子地图的表面面积。本公开能基于局域电子地图准确确定局部区域的表面积，方便而快捷，有着较为广阔的应用场景。

Description

地形面积计量方法及电动车辆
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，涉及地图数据的构造，尤其涉及一种地形面积计量方法及电动车辆。
背景技术
目前，电子地图有很多种，但大部分电子地图均是实现道路导航，即使部分电子地图用于遥控检测，但由于其专业性，很难被普通用户使用。目前存在这样的需求，对局部区域的面积进行计量，以进行施工或道路修建等，但目前并未有这样的电子地图及地形面积计量的技术方案。特别是目前也未有针对局域地形采集及面积计量的相关车辆。
发明内容
本公开提供了一种地形面积计量方法、装置及电动车辆，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
根据本公开的第一方面，提供了一种地形面积计量方法，应用于电动车辆中，所述方法包括：
基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；所述特征点包括采集地中的特征点；
基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息；
基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值；
基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集；
基于所述第二点云数据生成局域电子地图；所述局域电子地图中包括经纬度信息，及海拔或等高线的信息；
基于所述局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量所述局域电子地图的表面面积。
作为一种实现方式，所述基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息，包括：
在所述电子设备行进的过程中，基于所述电子设备的定位模块获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
作为一种实现方式，所述基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值，包括：
基于所述第一位置信息对应的坐标和所述第二位置信息对应的坐标确定所述校正值。
作为一种实现方式，所述基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集，包括：
所述第一点云数据集中包括的每一个点云数据与所述校正值相减，确认相减后得到的点云数据集为所述第二点云数据集。
作为一种实现方式，所述基于所述第二点云数据生成局域电子地图之后，所述方法还包括：
将所述局域电子地图存储为Opendrive格式。
根据本公开的第二方面，提供了一种地形面积计量装置，应用于电动车辆中，所述装置包括：
数据获取单元，用于基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；所述特征点包括采集地中的特征点；基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息；
数据处理单元，用于基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值；
数据校正单元，用于基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集；
地图生成单元，用于基于所述第二点云数据生成局域电子地图；所述局域电子地图中包括经纬度信息，及海拔或等高线的信息；
计量单元，用于基于所述局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量所述局域电子地图的表面面积。
作为一种实现方式，所述数据获取单元，还用于：
在所述电子设备行进的过程中，基于所述电子设备的定位模块获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
作为一种实现方式，所述数据处理单元，还用于：
基于所述第一位置信息对应的坐标和所述第二位置信息对应的坐标确定所述校正值。
作为一种实现方式，所述数据校正单元，还用于：
将所述第一点云数据集中包括的每一个点云数据与所述校正值相减，确认相减后得到的点云数据集为所述第二点云数据集。
作为一种实现方式，所述装置还包括：
存储单元，用于将所述局域电子地图存储为Opendrive格式。
根据本公开的第三方面，提供了一种电动车辆，所述电动车辆中安装有采图设备，所述车辆中还包括：
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所述的地形面积计量方法的步骤。
本公开的技术方案，基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；所述特征点包括采集地中的特征点；基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息；基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值；基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集；基于所述第二点云数据生成局域电子地图；如此，由于本公开仅基于采图设备和电子设备获取相关数据，一定程度上可以降低生成局域电子地图的成本；此外，基于至少三个特征点确定校正值，进而对第一点云数据集进行校正，可以提升最终生成的局域电子地图的精度。本公开能基于局域电子地图准确确定局部区域的表面积，方便而快捷，有着较为广阔的应用场景。
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
通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
图1示出了本公开实施例提供的地形面积计量方法的一种可选流程示意图；
图2示出了本公开实施例提供的地形面积计量方法的另一种可选流程示意图；
图3示出了本公开实施例提供的电动车辆的可选结构示意图；
图4示出了本公开实施例提供的获取特征点的位置信息的示意图；
图5示出了本公开实施例提供的地形面积计量装置的可选结构示意图；
图6示出了本公开实施例一种电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而非全部实施例。基于本公开中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
高精度电子地图扮演着重要的角色，它包含了大量的语义信息和辅助信息，通过车载定位传感器、摄像头和激光雷达等传感器提供的实时数据，能够帮助车辆（如无人驾驶车辆）快速准确地识别地形地势等，给车辆提供精确的当前位置，以绘制成本公开实施例的局域电子地图。
本公开实施例利用专用的车载的传感器平台采集激光点云（同时采集imu和高精度RTK数据），然后使用计算平台配合离线建图算法生成局域电子点云地图，从而能够获取采集地的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，以此可对采集的局部区域进行面积计算，输出待测量区域的准确面积信息，以协助进行建筑道路修建等。
本公开提供一种地形面积计量方法，可以用有限数量的设备获取的数据生成局域电子地图，降低设备成本和计算成本的同时，还可以保证最终生成的局域电子地图的精度，从而使计量的局部区域的面积更精准。
图1示出了本公开实施例提供的地形面积计量方法的一种可选流程示意图，将根据各个步骤进行说明。
步骤S101，基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息。
在一些实施例中，所述特征点包括采集地中的特征点。
在一些实施例中，采图设备设置于电动车辆中，以方便采集地面特征点的方式进行安装，如可以安装于车辆的顶部、侧边或底盘上，或安装于车辆的尾部或头部等。本公开实施例中，首先对采图设备与车辆之间的相对位置进行标定，确定出采图设备与车辆之间的准确相对位置关系，以在后续采集到的点云数据的坐标进行统一转换，且当采用多个采图设备的情况下，确定多个采图设备之间的相对位置关系等。本公开实施例中，采图设备包括激光雷达、深度相机等。采图设备中还安装有陀螺仪等检测设备，以对采集地的地形及准确位置信息等进行采集。
本公开实施例的电动车辆在运行（行进）过程中，基于所安装的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息。所述第一点云数据集中的数据可以是lidar点云数据。其中，获取至少三个特征点的第一位置信息，可以考虑到水平、垂直和旋转三个维度，进而后续可以更准确地确认校正值，以及生成局域电子地图；进一步，所述第一位置信息中包括所述至少三个特征点对应的位置信息。
在一些实施例中，采图设备可以设置于电子设备对应的电动车辆上，所述电动车辆是具备移动功能的装置，所述电子设备可以是所述电动车辆对应的具备定位功能的设备；电动车辆通过所述采图设备采集电动车辆经过的区域的点云数据；电动车辆还可以基于采图设备获取所述电子设备的位置信息、航向信息以及所述电子设备的行进速度（即电动车辆的行进速度）中至少之一，进而确定所述电子设备的当前位置信息和行进方向；并基于所述采图设备采集的当前点云数据、电子设备的行进速度、电子设备的当前位置信息和电子设备的行进方向，获取第一点云数据集。所述第一点云数据集为三维点云数据集合。
在一些实施例中，所述电动车辆可以基于所述采图设备获取至少三个特征点的第一位置信息。其中，所述特征点可以是采集地中包括的特征点，如车道线的起点，车道线的终点、采集地上的标识、特定的植物以及特定的建筑等。其中，所述第一位置信息可以是与所述采集地平行的平面上的位置信息，即二维平面位置信息；可以基于所述至少三个特征点的点云数据对应的坐标信息，确定所述至少三个特征点的第一位置信息。
步骤S102，基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
在一些实施例中，所述电动车辆基于所述电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
具体实施时，所述至少三个特征点可以是所述电子设备行进过程中经过的，即所述电子设备某一时刻的位置信息与所述至少三个特征点的位置信息相同；或者，所述至少三个特征点可以是距离所述电子设备行进路线第一距离之内的点，基于所述电子设备对应的图像采集装置获取后，基于所述电子设备的位置信息、图像中的像素确定所述至少三个特征点的第二位置信息。其中，所述第一位置信息中包括所述至少三个特征点对应的位置信息；所述至少三个特征点与步骤S101所述的至少三个特征点相同，即通过采图设备（或采图设备的基站）确认所述至少三个点的第一位置信息，再通过采图设备对应的电子设备（或电子设备的基站）确认相同的至少三个点的第二位置信息。
步骤S103，基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值。
在一些实施例中，所述电动车辆基于所述第一位置信息对应的坐标和所述第二位置信息对应的坐标确定所述校正值。其中，所述第一位置信息对应的坐标可以是所述电动车辆基于所述至少三个特征点的点云数据确定，所述第一位置信息对应的坐标可以是所述采图设备所在的平行于路面的平面坐标系中的坐标；所述第二位置信息对应的坐标可以是所述电子设备所在的平行于路面的平面坐标系中的坐标。或者，所述第一位置信息对应的坐标可以是所述采图设备所在的三维坐标系中的坐标；所述第二位置信息对应的坐标可以是所述电子设备所在的三维坐标系中的坐标。
具体实施时，所述电动车辆可以通过所述第一位置信息对应的坐标减去所述第二位置信息对应的坐标，确定相减得到的结果为所述校正值。实质上，所述校正值可以是所述采图设备的坐标系（平面坐标系或三维坐标系）与所述电子设备所在的坐标系（平面坐标系或三维坐标系）之间的校正值。
在一些可选实施例中，所述电动车辆可以分别确定所述至少三个特征点对应的校正值，对所述至少三个特征点对应的校正值进行加权平均，获得最终的校正值。
步骤S104，基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集。
在一些实施例中，所述电动车辆对所述第一点云数据集中包括的每一个点云数据与所述校正值相减，确认相减后得到的点云数据集为所述第二点云数据集。
由于采图设备是基于多个基站确定第一点云数据集，而不同的基站会导致第一点云数据集中存在位置信息偏差，通过所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值，将所述第一点云数据中各点云数据的位置信息映射至电子设备所在的平行于路面的平面坐标系中，可以消除不同的基站导致的位置信息偏差。
进一步，所述电动车辆还可以基于所述采图设备与基站之间传输的信息，确认基站标识，确认第一基站标识对应的第一点云数据子集，和所述第一点云数据子集所对应的第一组特征点的位置信息；基于所述第一组特征点的位置信息，和所述电子设备获取的所述第一组特征点的位置信息，确定所述第一基站对应的第一校正值；然后基于所述第一校正值对所述第一点云数据子集中的各点云数据进行校正。类似的，响应于所述采图设备与第二基站连接，确认所述第二基站对应的第二校正值，基于所述第二校正值对所述第二基站对应的第二点云数据子集中各点云数据进行校正。
如此，可以分别计算每一个基站对应的偏差，进而消除不同基站带来的位置信息偏差，提升点云数据生成导图地图的精确度。
步骤S105，基于所述第二点云数据生成局域电子地图。
本公开实施例中，所述局域电子地图中包括经纬度信息，及海拔或等高线的信息。局域电子地图是待测量的区域所围设的面积，用户可以根据需要，在待测区域通过电动车辆进行地形特征点采集，形成局域电子地图。本公开实施例中，可以借助道路等特征线路生成局域电子地图，也可以基于一些特征点明显的地标建筑物或树木等生成本公开实施例的局域电子地图。本公开实施例中，基于点云采集的方式，所生成的电子地图的特征信息更丰富如地形信息及海拔信息等，更有利于基于电子地图实现对待测区域的面积计量。
在一些可选实施例中，所述电动车辆还可以将所述局域电子地图存储为Opendrive格式，使得在实际应用中可以基于需求将所述局域电子地图转换为Osm格式。
如此，根据本公开实施例提供的地形面积计量方法，基于采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；所述特征点包括采集地中的特征点；基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息；基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值；基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集；基于所述第二点云数据生成局域电子地图；如此，由于本公开仅基于采图设备和电子设备获取相关数据，一定程度上可以降低生成局域电子地图的成本；此外，基于至少三个特征点确定校正值，进而对第一点云数据集进行校正，可以提升最终生成的局域电子地图的准确性。
步骤S106，基于所述局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量所述局域电子地图的表面面积。
本公开实施例中，可以由车辆根据自身配置的处理器对局域电子地图中的面积进行计量，并输出相应的计算结果。当然，也可以将所生成的局域电子地图发送至后台处理中心，由后台处理中心基于局域电子地图确定相应面积后，将计量结果向电动车辆发送，再由该电动车辆向指定电子设备输出计量结果，或发送至指定设备。
本公开实施例中，可以基于微积分的方式对局域电子地图所测量的区域进行面积计量，以更准确地确定出所测区域的地表的准确面积，从而能准确地确定局域的准确面积。本公开实施例的地形面积计量方法可以对某些区域的准确表面积进行计量。
图2示出了本公开实施例提供的地形面积计量方法的另一种可选流程示意图，将根据各个步骤进行说明。
步骤S201，初始部署。
在一些实施例中，初步部署可以包括安装和设置采图设备、在地面安装基站、设置手簿、在采图设备对应的电动车辆上安装电子设备，所述电子设备可以包括激光雷达点云采集单元、定位单元和轮速传感器。
图3示出了本公开实施例提供的电动车辆的可选结构示意图。
在一些可选实施例中，如图3所示，左边可以是采图设备或电子设备对应的基站，所述采图设备可以是华测采图设备，包括基站、手簿、平板、主机，电动车辆安装轮速传感器、单线激光雷达和五景摄像头。
在一些实施例中，所述安装基站，可以包括将基站支架调整至适当高度，撑开支架，使三个脚处于同一水平面上，三个角的中心在地面定位点上方，透过镜头调整地面定位点在视野正中央，通过基站或手簿设置基站参数。配置手簿参数，安装主机。
步骤S202，通过采图设备获取第一点云数据集。
在一些实施例中，所述装置通过所述采图设备采集所述电子设备经过的区域的点云数据；所述装置还可以基于采图设备获取所述电子设备的位置信息、航向信息以及所述电子设备的行进速度中至少之一，进而确定所述电子设备的当前位置信息和行进方向；并基于所述采图设备采集的当前点云数据、电子设备的行进速度、电子设备的当前位置信息和电子设备的行进方向，获取第一点云数据集。所述第一点云数据集为三维点云数据集合。
具体实施时，所述装置可以通过所述采图设备采集车辆经过区域的点云，实时采集所述车辆的位置信息和航向信息，以及所述车辆的行进速度。
步骤S203，基于采图设备获取至少三个特征点的第一位置信息。
在一些实施例中，所述装置可以基于所述采图设备获取至少三个特征点的第一位置信息。其中，所述特征点可以是采集地中包括的特征点，如车道线的起点、车道线的终点、采集地上的标识、特定的植物以及特定的建筑等。其中，所述第一位置信息可以是与所述采集地平行的平面上的位置信息，即二维平面位置信息；可以基于所述至少三个特征点的点云数据对应的坐标信息，确定所述至少三个特征点的第一位置信息。其中，获取至少三个特征点的第一位置信息，可以考虑到水平、垂直和旋转三个维度，进而后续可以更准确地确认校正值，以及生成局域电子地图；进一步，所述第一位置信息中包括所述至少三个特征点对应的位置信息。
步骤S204，基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
在一些实施例中，所述装置基于所述电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
具体实施时，所述至少三个特征点可以是所述电子设备行进过程中经过的，即所述电子设备某一时刻的位置信息与所述至少三个特征点的位置信息相同；或者，所述至少三个特征点可以是距离所述电子设备行进路线第一距离之内的点，基于所述电子设备对应的图像采集装置获取后，基于所述电子设备的位置信息、图像中的像素确定所述至少三个特征点的第二位置信息。这里，第一距离可以根据实际需求或实验结果设置；作为一种示例，第一距离可以为2米、3米或5米等。其中，所述第一位置信息中包括所述至少三个特征点对应的位置信息；所述至少三个特征点与步骤S101所述的至少三个特征点相同，即通过采图设备（或采图设备的基站）确认所述至少三个点的第一位置信息，再通过采图设备对应的电子设备（或电子设备的基站）确认相同的至少三个点的第二位置信息。
步骤S205，基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值。
在一些实施例中，所述装置基于所述第一位置信息对应的坐标和所述第二位置信息对应的坐标确定所述校正值。其中，所述第一位置信息对应的坐标可以是所述装置基于所述至少三个特征点的点云数据确定，所述第一位置信息对应的坐标可以是所述采图设备所在的平行于路面的平面坐标系中的坐标；所述第二位置信息对应的坐标可以是所述电子设备所在的平行于路面的平面坐标系中的坐标。或者，所述第一位置信息对应的坐标可以是所述采图设备所在的三维坐标系中的坐标；所述第二位置信息对应的坐标可以是所述电子设备所在的三维坐标系中的坐标。
具体实施时，所述装置可以通过所述第一位置信息对应的坐标减去所述第二位置信息对应的坐标，确定相减得到的结果为所述校正值。实质上，所述校正值可以是所述采图设备的坐标系（平面坐标系或三维坐标系）与所述电子设备所在的坐标系坐标系（平面坐标系或三维坐标系）之间的校正值。
在一些可选实施例中，所述装置可以分别确定所述至少三个特征点对应的校正值，对所述至少三个特征点对应的校正值进行加权平均，获得最终的校正值。
进一步，所述装置可以在同一个特征点处分别记录下采图设备量的坐标和电子设备的定位单元记录的坐标，计算出两个定位设备的坐标偏差（校正值）。
图4示出了本公开实施例提供的获取特征点的位置信息的示意图。
如图4所示，在采集地里面确定多个特征点（如路面特征点）将电动车辆停在特征点处，使用采图车搭载的惯导设备（定位单元）记录该点的坐标，并将该坐标与第一点云数据集中该点的坐标进行对比，计算得到坐标偏差（校正值）。进一步，还可以将电动车辆停在其他特征点处，使用采图车搭载的惯导设备（定位单元）记录该点的坐标，并将该坐标与第一点云数据集中该点的坐标进行对比，计算得到坐标偏差（校正值）；可选的，所述装置将多个特征点确定的校正值进行加权平均，确定最终的校正值。
步骤S206，基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集。
在一些实施例中，所述装置对所述第一点云数据集中包括的每一个点云数据与所述校正值相减，确认相减后得到的点云数据集为所述第二点云数据集。
由于采图设备是基于多个基站确定第一点云数据集，而不同的基站会导致第一点云数据集中存在位置信息偏差，通过所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值，将所述第一点云数据中各点云数据的位置信息映射至电子设备所在的平行于路面的平面坐标系中，可以消除不同的基站导致的位置信息偏差。
进一步，所述装置还可以基于所述采图设备与基站之间传输的信息，确认基站标识，确认第一基站标识对应的第一点云数据子集，和所述第一点云数据子集所对应的第一组特征点的位置信息；基于所述第一组特征点的位置信息，和所述电子设备获取的所述第一组特征点的位置信息，确定所述第一基站对应的第一校正值；然后基于所述第一校正值对所述第一点云数据子集中的各点云数据进行校正。类似的，响应于所述采图设备与第二基站连接，确认所述第二基站对应的第二校正值，基于所述第二校正值对所述第二基站对应的第二点云数据子集中各点云数据进行校正。
如此，可以分别计算每一个基站对应的偏差，进而消除不同基站带来的位置信息偏差，提升点云数据生成导图地图的精确度。
步骤S207，基于所述第二点云数据生成局域电子地图。
在一些可选实施例中，所述装置还可以将所述局域电子地图存储为Opendrive格式，使得在实际应用中可以基于需求将所述局域电子地图转换为Osm格式。
步骤S208，基于所述局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量所述局域电子地图的表面面积。
如此，通过本公开实施例提供的地形面积计量方法，首先架设基站，驾驶车辆沿设定道路行驶，采集第一点云数据集合和/或记录设定道路GPS坐标。采取特征点多次测量（测量多个特征点）的方式，消除因基站不同带来的GPS坐标偏差。本公开实施例缩短了绘制高精度三维点云地图的时间，降低了人工成本，同时，导出的地图同时支持opendrive和osm格式，便于用户使用。
图5示出了本公开实施例提供的地形面积计量装置的可选结构示意图，如图5所示，本公开实施例提供的地形面积计量装置500包括数据获取单元501、数据处理单元502、数据校正单元503、地图生成单元504和计量单元505；
所述数据获取单元501，用于基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及所述第一点云数据集中至少三个特征点的第一位置信息；基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息；
所述数据处理单元502，用于基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值；
所述数据校正单元503，用于基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集；
所述地图生成单元504，用于基于所述第二点云数据生成局域电子地图；所述局域电子地图中包括经纬度信息，及海拔或等高线的信息。
计量单元505，用于基于所述局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量所述局域电子地图的表面面积。
所述数据获取单元501，具体用于在所述电子设备行进的过程中，基于所述电子设备的定位模块获取所述特征点的第二位置信息。
所述数据处理单元502，具体用于基于所述第一位置信息对应的坐标和所述第二位置信息对应的坐标确定所述校正值。
所述数据校正单元503，具体用于对所述第一点云数据集中包括的每一个点云数据与所述校正值相减，确认相减后得到的点云数据集为所述第二点云数据集。
所述地图生成单元504，具体用于基于所述第二点云数据集获取采集地信息；
所述地图生成单元504，在所述基于所述第二点云数据生成局域电子地图之后，还用于将所述局域电子地图存储为Opendrive格式。
在一些实施例中，所述数据获取单元501可以包括激光点云采集单元5011和定位单元5012。所述激光点云采集单元5011用于获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；所述特征点包括采集地的特征点；所述电子设备包括的定位单元5012，用于基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
在一些实施例中，激光点云采集单元5011使用单线激光雷达，为所述装置提供精确的点云数据，是整个装置中最重要的部分。激光点云采集单元5011安装在电子设备对应的电动车辆的顶面（如车辆的车顶）。
在一些实施例中，所述定位单元5012由设置在电动车辆上的组合导航设备构成，所述定位单元5012能够获取高精度的电动车辆（或电子设备）的位置信息、电动车辆的行进方向信息，即电动车辆的位置坐标和电动车辆的航向角。
进一步，所述装置可以通过所述激光点云采集单元5011实时采集所述电动车辆经过区域的点云数据；所述定位单元5012获取所述电动车辆的位置信息和航向信息；激光点云采集单元5011和定位单元5012采集到的位置信息汇集到数据获取单元501。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电动车辆，所述电动车辆中安装有采图设备，所述车辆中还包括：
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所述的地形面积计量方法的步骤。
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800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电动车辆，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，电子设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器（ROM）802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器（RAM）803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出（I/O）接口805也连接至总线804。
电子设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800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801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801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801执行上文所描述的各个方法和处理，例如地形面积计量方法。例如，在一些实施例中，地形面积计量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808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到电子设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的地形面积计量方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行地形面积计量方法。
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。通过在相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，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
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，本发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公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种地形面积计量方法，应用于电动车辆中，其特征在于，所述方法包括：
基于电动车辆中的采图设备获取第一点云数据集，以及至少三个特征点的第一位置信息；所述特征点包括采集地中的特征点；
基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息；
基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值；
基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集；
基于所述第二点云数据生成局域电子地图；所述局域电子地图中包括经纬度信息，及海拔或等高线的信息；
基于所述局域电子地图中的经纬度信息，及海拔或等高线的信息，采用微积分方式测量所述局域电子地图的表面面积。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于采图设备对应的电子设备获取所述至少三个特征点的第二位置信息，包括：
在所述电子设备行进的过程中，基于所述电子设备的定位模块获取所述至少三个特征点的第二位置信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一位置信息与所述第二位置信息确定校正值，包括：
基于所述第一位置信息对应的坐标和所述第二位置信息对应的坐标确定所述校正值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述校正值校正所述第一点云数据集，确定校正后的所述第一点云数据集为第二点云数据集，包括：
所述第一点云数据集中包括的每一个点云数据与所述校正值相减，确认相减后得到的点云数据集为所述第二点云数据集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二点云数据生成局域电子地图之后，所述方法还包括：
将所述局域电子地图存储为Opendrive格式。
6.一种电动车辆，其特征在于，所述电动车辆中安装有采图设备，所述车辆中还包括：
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至5中任一项所述的方法的步骤。
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