CN116164758B - 高精度点云地图的更新方法、装置、介质、设备及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种高精度点云地图的更新方法、装置、介质、设备及系统，属于无人驾驶领域。方法包括：在执行任务时采集传感器数据；将传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据；若需要更新高精度点云地图，则生成具有特定标签的数据包发送给地图更新平台，以使地图更新平台当前位置的高精度点云地图，其中，包头中的地图信息用于标识高精度点云地图，瓦片信息用于标识当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片；包体中包括传感器数据，特定标签用于标识数据包用于更新高精度点云地图。本申请实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
Description
技术领域
本申请涉及无人驾驶领域，特别涉及一种高精度点云地图的更新方法、装置、介质、设备及系统。
背景技术
目前，很多自动驾驶方案中会用到高精度地图，高精度地图包括高精度点云地图和高精度矢量地图两部分。在第一次生成高精度地图时，通常利用搭载有高精度地图采集设备的地图采集车来采集数据，然后，通过建图、点云数据处理、根据点云数据或由点云数据处理后生成的栅格数据生成矢量图等步骤生成高精度地图。在使用高精度地图的过程中，当因为施工、季节更替或其他原因导致高精度地图发生变化时，需要及时对高精度地图进行更新。
我们一般通过众包模式来更新高精度点云地图。具体的，无人车在执行任务的过程中采集数据，比如，通过多线激光雷达、视觉传感器、IMU（International MeasurementsUnit，惯性测量单元）等传感器采集原始数据及位置信息；然后，人工在原始的高精度点云地图中查找该位置信息对应的底图；最后，通过SLAM（即时定位与地图构建）方式，在底图的基础上对高精度点云地图进行更新。
在更新高精度点云地图时，需要人工根据位置信息查找底图，耗时较长且需要较多人力，导致更新效率较低。
发明内容
本申请提供了一种高精度点云地图的更新方法、装置、介质、设备及系统，用于解决人工根据位置信息查找底图时，耗时较长且需要较多人力，导致更新效率较低的问题。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种高精度点云地图的更新方法，用于无人车中，所述方法包括：
在执行任务时采集传感器数据；
将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据；
若根据所述第二点云数据确定需要更新当前位置的高精度点云地图，则生成具有特定标签的数据包，所述数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，所述地图信息用于标识所述高精度点云地图，所述瓦片信息用于标识当前位置在所述高精度点云地图中所属的瓦片；所述数据包的包体中包括所述传感器数据，所述特定标签用于标识所述数据包用于更新所述高精度点云地图；
将所述数据包发送给地图更新平台，以使所述地图更新平台当前位置的高精度点云地图。
在一种可能的实现方式中，当所述第一点云数据由多线激光雷达采集得到时，所述将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据，包括：
获取所述多线激光雷达在所述地图坐标系下的位姿矩阵；
根据所述位姿矩阵将所述第一点云数据投影到所述地图坐标系下，得到所述第二点云数据。
在一种可能的实现方式中，所述获取所述多线激光雷达在所述地图坐标系下的位姿矩阵，包括：
通过定位模块获取所述无人车在地图坐标系下的全局位姿；
获取所述多线激光雷达相对于所述无人车的静态位姿；
将所述全局位姿和所述静态位姿相乘，得到所述多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵。
在一种可能的实现方式中，在所述将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下之前，所述方法还包括：
识别所述第一点云数据中的障碍物；
从所述第一点云数据中剔除所述障碍物对应的点云数据。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
计算所述第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的匹配分数；
若所述匹配分数小于分数阈值，则确定需要更新当前位置的高精度点云地图。
一方面，提供了一种高精度点云地图的更新方法，用于地图更新平台中，所述方法包括：
接收无人车发送的数据包；
若所述数据包具有特定标签，则从所述数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从所述数据包的包体中获取传感器数据；
根据所述地图信息获取需要更新的高精度点云地图；
根据所述瓦片信息从所述高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取所述瓦片对应的底图；
根据所述传感器数据更新所述底图。
一方面，提供了一种高精度点云地图的更新装置，用于无人车中，所述装置包括：
数据采集模块，用于在执行任务时采集传感器数据；
数据处理模块，用于将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据；
数据包生成模块，用于若根据所述第二点云数据确定需要更新当前位置的高精度点云地图，则生成具有特定标签的数据包，所述数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，所述地图信息用于标识所述高精度点云地图，所述瓦片信息用于标识当前位置在所述高精度点云地图中所属的瓦片；所述数据包的包体中包括所述传感器数据，所述特定标签用于标识所述数据包用于更新所述高精度点云地图；
数据包发送模块，用于将所述数据包发送给地图更新平台，以使所述地图更新平台当前位置的高精度点云地图。
一方面，提供了一种高精度点云地图的更新装置，用于地图更新平台中，所述装置包括：
数据包接收模块，用于接收无人车发送的数据包；
数据包解析模块，用于若所述数据包具有特定标签，则从所述数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从所述数据包的包体中获取传感器数据；
地图获取模块，用于根据所述地图信息获取需要更新的高精度点云地图；
底图获取模块，用于根据所述瓦片信息从所述高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取所述瓦片对应的底图；
地图更新模块，用于根据所述传感器数据更新所述底图，得到更新后的高精度点云地图。
一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法，或者，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法。
一方面，提供了一种无人车，所述无人车包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法。
一方面，提供了一种地图更新平台，所述地图更新平台包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法。
一方面，提供了一种高精度点云地图的更新系统，所述高精度点云地图的更新系统包括上所述的无人车，以及，如上所述的地图更新平台。
本申请提供的技术方案的有益效果至少包括：
通过将一份高精度点云地图划分成多个瓦片，并在无人车发送给地图更新平台的数据包的包头中携带地图信息和瓦片信息，这样，地图更新平台可以根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图，再根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图，根据数据包的包体中的传感器数据更新底图，从而实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新方法的方法流程图；
图2是本申请另一实施例提供的高精度点云地图的更新方法的方法流程图；
图3是本申请另一实施例提供的高精度点云地图的更新方法的方法流程图；
图4是本申请再一实施例提供的高精度点云地图的更新装置的结构框图；
图5是本申请再一实施例提供的高精度点云地图的更新装置的结构框图；
图6是本申请再一实施例提供的高精度点云地图的更新系统的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新方法的方法流程图，该高精度点云地图的更新方法可以应用于无人车中。该高精度点云地图的更新方法，可以包括：
步骤101，在执行任务时采集传感器数据。
本实施例中采用众包模式来更新高精度点云地图。
每辆无人车在执行任务时，都可以通过自身搭载的传感器来采集传感器数据。这里所说的传感器可以包括但不限于：多线激光雷达、视觉传感器、IMU。
步骤102，将传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据。
当传感器包括多线激光雷达时，由多线激光雷达采集第一点云数据。
第一点云数据是在多线激光雷达的坐标系下采集到的数据，需要将其投影到地图坐标系下，得到第二点云数据。
在得到第二点云数据之后，无人车可以比较第二点云数据与当前位置的高精度点云地图，若第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的差异较大，则确定需要更新当前位置的高精度点云地图，执行步骤103；若第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的差异较小，则确定不需要更新当前位置的高精度点云地图，结束流程。
步骤103，若根据第二点云数据确定需要更新当前位置的高精度点云地图，则生成具有特定标签的数据包，数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，地图信息用于标识高精度点云地图，瓦片信息用于标识当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片；数据包的包体中包括传感器数据，特定标签用于标识数据包用于更新高精度点云地图。
若需要更新当前位置的高精度点云地图，则无人车可以获取当前使用的高精度点云地图的地图信息，该地图信息至少包括地图标识（id）和版本号（version）；无人车还可以确定当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片，并获取该瓦片的瓦片信息，该瓦片信息可以是瓦片标识（tile_id）。无人车可以将地图信息和瓦片信息添加到数据包的包头中，将传感器数据添加到数据包的包体中，再为该数据包设置特定标签，得到最终的数据包。
若不需要更新当前位置的高精度点云地图，则无人车将传感器数据添加到数据包的包体中，得到最终的数据包。
步骤104，将数据包发送给地图更新平台，以使地图更新平台当前位置的高精度点云地图。
地图更新平台可以接收无人车发送的数据包，若该数据包具有特定标签，则使用该数据包更新当前位置的高精度点云地图；若该数据包不具有特定标签，则不使用该数据包更新当前位置的高精度点云地图。
综上所述，本申请实施例提供的高精度点云地图的更新方法，通过将一份高精度点云地图划分成多个瓦片，并在无人车发送给地图更新平台的数据包的包头中携带地图信息和瓦片信息，这样，地图更新平台可以根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图，再根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图，根据数据包的包体中的传感器数据更新底图，从而实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
请参考图2，其示出了本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新方法的方法流程图，该高精度点云地图的更新方法可以应用于地图更新平台中。该高精度点云地图的更新方法，可以包括：
步骤201，接收无人车发送的数据包。
地图更新平台接收的数据包是图1所示的实施例中生成的数据包。
地图更新平台可以在接收到数据包后，判断该数据包是否具有特定标签，若该数据包具有特定标签，则执行步骤202来更新当前位置的高精度点云地图；若该数据包不具有特定标签，则不使用该数据包更新当前位置的高精度点云地图，结束流程。
步骤202，若数据包具有特定标签，则从数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从数据包的包体中获取传感器数据。
地图信息用于标识当前使用的高精度点云地图，至少包括地图标识（id）和版本号（version）。
瓦片信息用于标识无人车的当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片，可以是瓦片标识（tile_id）。
传感器数据是无人车在执行任务时采集的数据，这里所说的传感器可以包括但不限于：多线激光雷达、视觉传感器、IMU。
步骤203，根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图。
地图更新平台可以根据地图标识（id）和版本号（version）查找到对应版本的高精度点云地图。
步骤204，根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图。
地图更新平台可以先根据瓦片信息（tile_id）确定瓦片，再查找瓦片对应的底图。其中，一份高精度点云地图可以划分成多个瓦片，通过先查找瓦片再查找底图的方式，可以缩小底图的查找范围，提高了查找效率。
步骤205，根据传感器数据更新底图。
综上所述，本申请实施例提供的高精度点云地图的更新方法，通过将一份高精度点云地图划分成多个瓦片，并在无人车发送给地图更新平台的数据包的包头中携带地图信息和瓦片信息，这样，地图更新平台可以根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图，再根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图，根据数据包的包体中的传感器数据更新底图，从而实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
请参考图3，其示出了本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新方法的方法流程图，该高精度点云地图的更新方法可以应用于高精度点云地图的更新系统中。该高精度点云地图的更新方法，可以包括：
步骤301，在执行任务时采集传感器数据。
本实施例中采用众包模式来更新高精度点云地图。
每辆无人车在执行任务时，都可以通过自身搭载的传感器来采集传感器数据。这里所说的传感器可以包括但不限于：多线激光雷达、视觉传感器、IMU。
步骤302，当传感器数据中的第一点云数据由多线激光雷达采集得到时，获取多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵；根据位姿矩阵将第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据。
当传感器包括多线激光雷达时，由多线激光雷达采集第一点云数据。在采集到第一点云数据之后，无人车还可以通过自身搭载的感知模型对第一点云数据进行预处理。
由于第一点云数据中会包含一些障碍物对应的点云数据，而这些点云数据会对更新高精度点云地图产生干扰，所以，需要滤除障碍物对应的点云数据，其中，障碍物可以是行人、各种车辆等。具体的，无人车可以通过感知模块识别第一点云数据中的障碍物；从第一点云数据中剔除障碍物对应的点云数据，这样，既可以降低干扰，也可以减少后续处理的数据量，提高更新效率。
第一点云数据是在多线激光雷达的坐标系下采集到的数据，需要先获取多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵，再根据位姿矩阵将第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据。
具体的，获取多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵，包括以下几个子步骤：
（1）通过定位模块获取无人车在地图坐标系下的全局位姿。
无人车中搭载有定位模块，可以通过定位模块获取全局位姿，该全局位姿一般是base_link在地图坐标系下的投影。
（2）获取多线激光雷达相对于无人车的静态位姿。
静态位姿可以理解为多线激光雷达到base_link的静态位姿。
（3）将全局位姿和静态位姿相乘，得到多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵。
在得到第二点云数据之后，无人车可以比较第二点云数据与当前位置的高精度点云地图，若第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的差异较大，则确定需要更新当前位置的高精度点云地图，执行步骤303；若第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的差异较小，则确定不需要更新当前位置的高精度点云地图，结束流程。
其中，第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的差异可以量化为匹配分数，则无人车还需要计算第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的匹配分数；若匹配分数小于分数阈值，则确定需要更新当前位置的高精度点云地图；若匹配分数大于或等于分数阈值，则确定不需要更新当前位置的高精度点云地图。分数阈值可以是经验值，也可以是根据特定算法计算出来的数值，本实施例中不作限定。
本实施例中，无人车可以采用ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）、GICP（GeneralizedIterative Closest Point，广义迭代最近点）等匹配算法来计算匹配分数。
步骤303，若根据第二点云数据确定需要更新当前位置的高精度点云地图，则生成具有特定标签的数据包，数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，地图信息用于标识高精度点云地图，瓦片信息用于标识当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片；数据包的包体中包括传感器数据，特定标签用于标识数据包用于更新高精度点云地图。
若需要更新当前位置的高精度点云地图，则无人车可以获取当前使用的高精度点云地图的地图信息，该地图信息至少包括地图标识（id）和版本号（version）；无人车还可以确定当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片，并获取该瓦片的瓦片信息，该瓦片信息可以是瓦片标识（tile_id）。无人车可以将地图信息和瓦片信息添加到数据包的包头中，将传感器数据添加到数据包的包体中，再为该数据包设置特定标签，得到最终的数据包。
若不需要更新当前位置的高精度点云地图，则无人车将传感器数据添加到数据包的包体中，得到最终的数据包。
步骤304，将数据包发送给地图更新平台，以使地图更新平台当前位置的高精度点云地图。
地图更新平台可以接收无人车发送的数据包，若该数据包具有特定标签，则使用该数据包更新当前位置的高精度点云地图；若该数据包不具有特定标签，则不使用该数据包更新当前位置的高精度点云地图。
步骤305，接收无人车发送的数据包。
地图更新平台可以在接收到数据包后，判断该数据包是否具有特定标签，若该数据包具有特定标签，则执行步骤306来更新当前位置的高精度点云地图；若该数据包不具有特定标签，则不使用该数据包更新当前位置的高精度点云地图，结束流程。
步骤306，若数据包具有特定标签，则从数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从数据包的包体中获取传感器数据。
地图信息用于标识当前使用的高精度点云地图，至少包括地图标识（id）和版本号（version）。
瓦片信息用于标识无人车的当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片，可以是瓦片标识（tile_id）。
传感器数据是无人车在执行任务时采集的数据，这里所说的传感器可以包括但不限于：多线激光雷达、视觉传感器、IMU。
步骤307，根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图。
地图更新平台可以根据地图标识（id）和版本号（version）查找到对应版本的高精度点云地图。
步骤308，根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图。
地图更新平台可以先根据瓦片信息（tile_id）确定瓦片，再查找瓦片对应的底图。其中，一份高精度点云地图可以划分成多个瓦片，通过先查找瓦片再查找底图的方式，可以缩小底图的查找范围，提高了查找效率。
步骤309，根据传感器数据更新底图。
综上所述，本申请实施例提供的高精度点云地图的更新方法，通过将一份高精度点云地图划分成多个瓦片，并在无人车发送给地图更新平台的数据包的包头中携带地图信息和瓦片信息，这样，地图更新平台可以根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图，再根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图，根据数据包的包体中的传感器数据更新底图，从而实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
请参考图4，其示出了本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新装置的结构框图，该高精度点云地图的更新装置可以应用于无人车中。该高精度点云地图的更新装置，可以包括：
数据采集模块410，用于在执行任务时采集传感器数据；
数据处理模块420，用于将传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据；
数据包生成模块430，用于若根据第二点云数据确定需要更新当前位置的高精度点云地图，则生成具有特定标签的数据包，数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，地图信息用于标识高精度点云地图，瓦片信息用于标识当前位置在高精度点云地图中所属的瓦片；数据包的包体中包括传感器数据，特定标签用于标识数据包用于更新高精度点云地图；
数据包发送模块440，用于将数据包发送给地图更新平台，以使地图更新平台当前位置的高精度点云地图。
在一个可选的实施例中，当第一点云数据由多线激光雷达采集得到时，数据处理模块420，还用于：
获取多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵；
根据位姿矩阵将第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据。
在一个可选的实施例中，数据处理模块420，还用于：
通过定位模块获取无人车在地图坐标系下的全局位姿；
获取多线激光雷达相对于无人车的静态位姿；
将全局位姿和静态位姿相乘，得到多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵。
在一个可选的实施例中，数据处理模块420，还用于：
在将传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下之前，识别第一点云数据中的障碍物；
从第一点云数据中剔除障碍物对应的点云数据。
在一个可选的实施例中，数据包生成模块430，还用于：
计算第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的匹配分数；
若匹配分数小于分数阈值，则确定需要更新当前位置的高精度点云地图。
综上所述，本申请实施例提供的高精度点云地图的更新装置，通过将一份高精度点云地图划分成多个瓦片，并在无人车发送给地图更新平台的数据包的包头中携带地图信息和瓦片信息，这样，地图更新平台可以根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图，再根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图，根据数据包的包体中的传感器数据更新底图，从而实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
请参考图5，其示出了本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新装置的结构框图，该高精度点云地图的更新装置可以应用于地图更新平台中。该高精度点云地图的更新装置，可以包括：
数据包接收模块510，用于接收无人车发送的数据包；
数据包解析模块520，用于若数据包具有特定标签，则从数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从数据包的包体中获取传感器数据；
地图获取模块530，用于根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图；
底图获取模块540，用于根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图；
地图更新模块550，用于根据传感器数据更新底图，得到更新后的高精度点云地图。
综上所述，本申请实施例提供的高精度点云地图的更新装置，通过将一份高精度点云地图划分成多个瓦片，并在无人车发送给地图更新平台的数据包的包头中携带地图信息和瓦片信息，这样，地图更新平台可以根据地图信息获取需要更新的高精度点云地图，再根据瓦片信息从高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取瓦片对应的底图，根据数据包的包体中的传感器数据更新底图，从而实现了对底图的自动化查找，既可以解决人工查找底图导致的耗时较长和浪费人力资源的问题，也可以避免人工查找底图可能造成的错误。
请参考图6，其示出了本申请一个实施例提供的高精度点云地图的更新系统的结构框图，该高精度点云地图的更新系统可以包括无人车610和地图更新平台620。
本申请一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法。
本申请一个实施例提供了一种无人车，所述无人车包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法。
本申请一个实施例提供了一种地图更新平台，所述地图更新平台包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的高精度点云地图的更新方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述并不用以限制本申请实施例，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请实施例的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种高精度点云地图的更新方法，其特征在于，用于无人车中，所述方法包括：
在执行任务时采集传感器数据；
将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据；
计算所述第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的匹配分数；若所述匹配分数小于分数阈值，则生成具有特定标签的数据包，所述数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，所述地图信息用于标识所述高精度点云地图，所述地图信息包括地图标识和版本号，所述瓦片信息用于标识当前位置在所述高精度点云地图中所属的瓦片；所述数据包的包体中包括所述传感器数据，所述特定标签用于标识所述数据包用于更新所述高精度点云地图；
将所述数据包发送给地图更新平台，以使所述地图更新平台根据所述地图标识和所述版本号查找到对应版本的高精度点云地图，根据所述瓦片信息从所述高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取所述瓦片对应的底图，根据所述传感器数据更新所述底图；
在所述将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下之前，所述方法还包括：识别所述第一点云数据中的障碍物；从所述第一点云数据中剔除所述障碍物对应的点云数据。
2.根据权利要求1所述的高精度点云地图的更新方法，其特征在于，当所述第一点云数据由多线激光雷达采集得到时，所述将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据，包括：
获取所述多线激光雷达在所述地图坐标系下的位姿矩阵；
根据所述位姿矩阵将所述第一点云数据投影到所述地图坐标系下，得到所述第二点云数据。
3.根据权利要求2所述的高精度点云地图的更新方法，其特征在于，所述获取所述多线激光雷达在所述地图坐标系下的位姿矩阵，包括：
通过定位模块获取所述无人车在地图坐标系下的全局位姿；
获取所述多线激光雷达相对于所述无人车的静态位姿；
将所述全局位姿和所述静态位姿相乘，得到所述多线激光雷达在地图坐标系下的位姿矩阵。
4.一种高精度点云地图的更新方法，其特征在于，用于地图更新平台中，所述方法包括：
接收无人车发送的数据包，所述数据包是具有特定标签的数据包，所述数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，所述地图信息用于标识高精度点云地图，所述地图信息包括地图标识和版本号，所述瓦片信息用于标识当前位置在所述高精度点云地图中所属的瓦片；所述数据包的包体中包括传感器数据，所述特定标签用于标识所述数据包用于更新所述高精度点云地图；
从所述数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从所述数据包的包体中获取传感器数据，所述传感器数据是所述无人车识别第一点云数据中的障碍物，从所述第一点云数据中剔除所述障碍物对应的点云数据后得到的，所述第一点云数据是所述无人车在执行任务时采集到的传感器数据中的点云数据；
根据所述地图标识和所述版本号查找到对应版本的高精度点云地图；
根据所述瓦片信息从所述高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取所述瓦片对应的底图；
根据所述传感器数据更新所述底图。
5.一种高精度点云地图的更新装置，其特征在于，用于无人车中，所述装置包括：
数据采集模块，用于在执行任务时采集传感器数据；
数据处理模块，用于将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下，得到第二点云数据；
数据包生成模块，用于计算所述第二点云数据与当前位置的高精度点云地图的匹配分数；若所述匹配分数小于分数阈值，则生成具有特定标签的数据包，所述数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，所述地图信息用于标识所述高精度点云地图，所述地图信息包括地图标识和版本号，所述瓦片信息用于标识当前位置在所述高精度点云地图中所属的瓦片；所述数据包的包体中包括所述传感器数据，所述特定标签用于标识所述数据包用于更新所述高精度点云地图；
数据包发送模块，用于将所述数据包发送给地图更新平台，以使所述地图更新平台根据所述地图标识和所述版本号查找到对应版本的高精度点云地图，根据所述瓦片信息从所述高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取所述瓦片对应的底图，根据所述传感器数据更新所述底图；
所述数据处理模块，还用于在所述将所述传感器数据中的第一点云数据投影到地图坐标系下之前，识别所述第一点云数据中的障碍物；从所述第一点云数据中剔除所述障碍物对应的点云数据。
6.一种高精度点云地图的更新装置，其特征在于，用于地图更新平台中，所述装置包括：
数据包接收模块，用于接收无人车发送的数据包，所述数据包是具有特定标签的数据包，所述数据包的包头中包括地图信息和瓦片信息，所述地图信息用于标识高精度点云地图，所述地图信息包括地图标识和版本号，所述瓦片信息用于标识当前位置在所述高精度点云地图中所属的瓦片；所述数据包的包体中包括传感器数据，所述特定标签用于标识所述数据包用于更新所述高精度点云地图；
数据包解析模块，用于从所述数据包的包头中获取地图信息和瓦片信息，从所述数据包的包体中获取传感器数据，所述传感器数据是所述无人车识别第一点云数据中的障碍物，从所述第一点云数据中剔除所述障碍物对应的点云数据后得到的，所述第一点云数据是所述无人车在执行任务时采集到的传感器数据中的点云数据；
地图获取模块，用于根据所述地图标识和所述版本号查找到对应版本的高精度点云地图；
底图获取模块，用于根据所述瓦片信息从所述高精度点云地图中获取当前位置所属的瓦片，并获取所述瓦片对应的底图；
地图更新模块，用于根据所述传感器数据更新所述底图，得到更新后的高精度点云地图。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至3任一所述的高精度点云地图的更新方法，或者，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如权利要求4所述的高精度点云地图的更新方法。
8.一种无人车，其特征在于，所述无人车包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至3任一所述的高精度点云地图的更新方法。
9.一种地图更新平台，其特征在于，所述地图更新平台包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求4所述的高精度点云地图的更新方法。
10.一种高精度点云地图的更新系统，其特征在于，所述高精度点云地图的更新系统包括如权利要求8所述的无人车，以及，如权利要求9所述的地图更新平台。
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