CN116295249A - 道路要素高程确定及高精地图制作方法、装置、介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种道路要素高程确定及高精地图制作方法、装置、介质，该方法包括：根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。该技术方案可以使计算的道路要素的形状点更准确，进而使制作出的三维道路要素与其点云更贴合，减少人工作业，从而提高制作效率。

Description

道路要素高程确定及高精地图制作方法、装置、介质

技术领域

本公开涉及地图制作技术领域，具体涉及一种道路要素高程确定及高精地图制作方法、装置、介质。

背景技术

高精地图制作过程中，需要先在2D制作车间生产道路要素的形状，然后，在3D制作车间通过高程计算服务计算各道路要素的高程信息，如果高程信息计算不准确，就需要人工作业将生产的道路要素的高程调整至与其点云相贴合。但是，由于3D制作车间场景复杂，人工作业效率较低，因此，如何提高高程的准确性以降低人工作业的难度成为目前亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种道路要素高程确定及高精地图制作方法、装置、介质。

第一方面，本公开实施例中提供了一种道路要素高程确定方法。

具体地，所述道路要素高程确定方法，包括：

根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；

根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。

第二方面，本公开实施例中提供了一种高精地图制作方法，包括：

根据道路区域对应的原始道路资料，生产所述道路区域内的二维道路要素；

采用第一方面中任一项所述的方法计算所述二维道路要素的形状点的高程；

使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，生产所述道路区域内的三维道路要素。

第三方面，本公开实施例中提供了一种道路要素高程确定装置，包括：

网格确定模块，被配置为根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

网格高程确定模块，被配置为根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；

形状点高程确定模块，被配置为根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。

第四方面，本公开实施例中提供了一种高精地图制作装置，包括：

二维生产模块，被配置为根据道路区域对应的原始道路资料，生产所述道路区域内的二维道路要素；

高程计算模块，被配置为采用第一方面中任一项所述的方法计算所述二维道路要素的形状点的高程；

三维生产模块，被配置为使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，生产所述道路区域内的三维道路要素。

第五方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面或第二方面中任一项所述的方法。

第六方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面或第二方面中任一项所述的方法。

第七方面，本公开实施例中提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面或第二方面中任一项所述的方法步骤。

根据本公开实施例提供的技术方案，可以根据道路区域内的点云数据，确定所述道路区域对应的点云网格；并根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程，然后根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程；如此计算的道路要素的形状点更准确，使制作出的三维道路要素与其点云更贴合，减少人工作业，从而提高制作效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：

图1示出根据本公开的实施例的道路要素高程确定方法的流程图；

图2A示出根据本公开的实施例的网格示意图；

图2B示出根据本公开的实施例的平面拟合示意图；

图3A示出根据本公开的实施例的高精地图制作方法的流程图；

图3B示出根据本公开一实施方式的道路要素高程确定及高精地图制作方法的应用场景示意图；

图4A示出根据本公开的实施例的道路要素高程确定装置的结构框图；

图4B示出根据本公开的实施例的高精地图制作装置的结构框图；

图5示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图；

图6示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，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。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

如上文所述，高精地图制作过程中，需要先在2D制作车间生产道路要素的形状，然后，在3D制作车间通过高程计算服务计算各道路要素的高程信息，如果高程信息计算不准确，就需要人工作业将生产的道路要素的高程调整至与其点云相贴合。但是，由于3D制作车间场景复杂，人工作业效率较低，因此，如何提高高程的准确性以降低人工作业的难度成为目前亟待解决的技术问题。

本公开提供了一种道路要素高程确定方法，该方法可以通过道路区域内道路要素的形状点所在的网格以及与其相邻网格的高程，综合计算所述道路要素的形状点的高程，网格的高程是通过网格内的点云的高程综合计算得到的，如此计算的道路要素的形状点更准确，使制作出的三维道路要素与其点云更贴合，减少人工作业，从而提高制作效率。

图1示出根据本公开的实施例的道路要素高程确定方法的流程图。如图1所示，所述道路要素高程确定方法包括以下步骤S101-S103：

在步骤S101中，根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格按照预定的网格划分规则划分；

在步骤S102中，根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；

在步骤S103中，根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，该道路要素高程确定方法适用于可执行道路要素高程确定的计算机、计算设备、服务器、服务器集群等设备。

在一种可能的实施方式中，该道路区域内的点云是通过激光雷达等点云采集设备在道路区域内采集的各种道路要素表面的海量点的集合，包括各道路要素的点云，该点云包括这些海量点的二维位置信息(如经纬度信息)和高程信息。

在一种可能的实施方式中，该点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格，比如说，geohash算法是将地球理解为一个二维平面，将平面递归分解成一级级的网格，geohash网格通常是矩形或正方形的网格，共12个级别，从约5000km到约3cm；google s2划分的是正方形网格，提供30个级别的网格，从约8000km到约1cm，uber h3划分的是六边形网格，提供15个级别的网格，从约1107km到约0.5m。采用geohash算法划分的网格量适中，同时具有多级覆盖能力，与此同时其编码较为简单具有通用性，同时其具有局部保序性，更加符合本实施方式中高精道路路面内道路要素高程的确定场景，故本实施方式中可以选择geohash网格作为该点云网格。

在一种可能的实施方式中，根据道路区域内点云的二维位置信息，可以确定道路区域内点云所在的路网网格，示例的，可以对点云中各点的二维位置信息进行GeoHash计算，得到各点对应的GeoHash网格编码，该网格编码对应的GeoHash网格即为该点所在的点云网格，如此就可以获取该道路区域内的点云对应的点云网格，也即该道路区域对应的点云网格。

在一种可能的实施方式中，针对每个点云网格，可以对该点云网格内点云中各点的高程进行平均计算得到该点云网格的高程，这里需要说明的是，为了保证准确性，可以先对点云网格内点云中的异常点进行筛除，然后对点云网格中的正常点进行平均加权平均得到该点云网格的高程；该异常点指的是点云中的凸起点，包括与其他点之间的高程差距较大的点以及点云边缘的凸起点等。

在一种可能的实施方式中，2D制作车间已根据道路区域内的原始采集数据如轨迹数据、图像数据、点云数据等制作出该道路区域内的道路要素的二维形状，在3D制作车间需要计算该道路区域内的道路要素的形状点的高程，如此才能生产出三维的道路要素；该道路要素的形状点指的是能够决定该道路要素形状的点，可以是该道路要素的二维形状曲线上的点，该道路区域内的形状点包括车道线等线形要素的形状点，也包括道路上的文字、导流带等面状要素的形状点。

在一种可能的实施方式中，可以获取该道路要素的形状点所在的点云网格的高程，以及与该形状点所在的点云网格相邻的点云网格的高程，由这些点云网格的高程一起综合决定，得到该形状点的高程；比如说，可以计算该道路要素的形状点所在的点云网格的高程，以及与该形状点所在的点云网格相邻的点云网格的高程的平均值为该形状点的高程。

本实施方式可以根据道路区域内的点云数据，确定所述道路区域对应的点云网格；并根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程，然后根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程；如此计算的道路要素的形状点更准确，使制作出的三维道路要素与其点云更贴合，减少人工作业，从而提高制作效率。

在一种可能的实施方式中，所述根据道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程，包括：

从所述道路区域对应的预定级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；

响应于召回的点云网格的数量大于0，按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选可用的点云网格；

根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程。

在该实施方式中，若该点云网格为geohash网格，考虑到各级geohash网格覆盖的地理面积，为了保证由点云网格的高程计算的形状点的高程的准确性，该形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的覆盖面积要适宜，过大则覆盖的点云数量过多，大部分点云并不是形状点附近的点云，导致计算的高程不准确，过小则覆盖的点云数量过少，计算出的高程也不准确，示例的，该预定级别可以是10级的geohash网格或11级的geohash网格。可以基于该道路要素的形状点的二维位置，从该道路区域对应的预定级别的地面网格中召回该道路要素的形状点的所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；示例的，图2A示出根据本公开的实施例的网格示意图，如图2A所示的网格为预定级别的网格，其中，网格21、网格22、网格23、网格24所覆盖区域内采集有点云，根据这些点云的二维位置信息可以确定该道路区域对应的预定级别的点云网格为网格21、网格22、网格23和网格24。可以召回道路的形状点A所在的点云网格23，以及与点云网格23相邻的点云网格即网格21、网格22和网格24。

在该实施方式中，若该道路要素的形状点所在区域及其周围区域未采集到点云，则该道路区域对应的预定级别的点云网格就可能没有该道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，此时召回的点云网格数量可能为0；若该道路要素的形状点所在区域或其周围区域采集到点云，则该道路区域对应的预定级别的点云网格中就会包括该道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，此时召回的点云网格数量就不为0，而是大于0，比如说如图2A所示，召回的网格数量为4个。

在该实施方式中，若召回的点云网格的数量大于0，为了保证计算的形状点的高程更准确，需要提高计算用的点云网格的高程的准确度，故可以按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选出高程比较准确的点云网格作为可用的点云网格，然后根据这些可用的点云网格的高程来计算所述道路要素的形状点的高程。

本实施方式可以对召回的所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的级别进行限定，如此限定了召回的点云网格的覆盖范围，使召回的点云网格的高程更能准确反应形状点的高程，同时，对召回的点云网格进行筛选，得到高程准确的可用的点云网格，然后根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程，如此可以提高道路要素的形状点的高程的准确度。

在一种可能的实施方式中，所述从所述道路区域对应的预定级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，包括：

从所述道路区域对应的初始召回级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；

响应于召回的点云网格的数量为0，从所述初始召回级别的上一级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，直至召回的点云网格的数量大于0或者召回级别达到预设级别阈值，其中，所述上一级别的点云网格比所述初始召回级别的点云网格的覆盖范围大。

在该实施方式中，每个网格级别覆盖的地理面积不同，级别越高的网格覆盖的地理面积越大，假设该初始召回级别为10级的geohash网格，该初始召回级别的地面网格覆盖的地理面积较小，所述道路要素的形状点所在的初始召回级别的点云网格以及与其相邻的初始召回级别的点云网格所覆盖的区域也较小，可能没有在该片区域内采集到点云，从所述道路区域对应的初始召回级别的点云网格中不能召回相应的点云网格，此时，可以扩展召回区域，从初始召回级别的上一级别即9级的geohash网格的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格。当然，如果扩大召回区域后召回到点云网格，即召回的点云网格的数量大于0，就不再继续扩大范围召回，如果大召回区域后还未召回到点云网格，可以判断当前的召回级别是否达到预设级别阈值，该预设级别阈值用于限制召回范围，因为如果范围过大会使得召回的网格距离形状点较远，不能表示该形状点当前位置的实际高程，不满足误差要求，故当召回级别达到预设级别阈值时，即使没有召回到点云网格，也不再继续扩大范围召回。

本实施方式在召回点云网格时从初始召回级别逐渐向覆盖范围更大的上一级别进行扩大召回，如果召回的初始召回级别的点云网格的数量大于0就不会继续召回更大范围的网格，保证召回的点云网格在形状点附近的一定区域内，保证由点云网格的高程计算的形状点的高程的准确性；如果召回的初始召回级别的点云网格的数量等于0才会继续召回更大范围的网格，可以使用周围点云的高程来无点云区域的形状点的高程，解决无点云情况使得部分形状点的高程无法计算的问题，同时又设置了预设级别阈值，避免召回的点云网格的覆盖范围过大造成的高程计算不准确的问题。

在一种可能的实施方式中，所述按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选可用的点云网格，包括：

从所述召回的点云网格中筛选网格内点云数量超过预设数量且高程与预测高程之间的差值小于预设差值的点云网格为可用的点云网格；其中，所述预测高程是基于母库中存储的已有要素的高程信息预测的所述道路要素的形状点的高程。

在该实施方式中，该预定的筛选规则是为了从召回的点云网格中筛选出高程比较准确的点云网格作为可用的点云网格，如果网格内点云数量较少，则根据该网格内点云的高程信息计算的网格的高程就会不准确，如果计算的地面网格的高程和基于母库中的已有信息预测的预测高程之间的差距较大，则说明计算的地面网格的高程也不准确，故该预定的筛选规则可以是筛选网格内点云数量超过预设数量且高程与预测高程之间的差值小于预设差值的点云网格。

在该实施方式中，该预测高程可以是基于母库中存储的已有要素的高程信息预测的所述道路要素的形状点的高程，若该道路要素是母库中的已有要素，则可以根据母库中存储的该道路要素的形状点的高程作为该道路要素的形状点的预测高程；若该道路要素不是母库中的已有要素，则可以根据母库中存储的该道路要素的形状点附近的其他已有要素的高程信息确定该道路要素的形状点的预测高程。

本实施方式可以通过从所述召回的点云网格中筛选网格内点云数量超过预设数量且高程与预测高程之间的差值小于预设差值的点云网格，来筛选出高程更准确的点云网格作为可用的点云网格，进而使由点云网格的高程计算的形状点的高程更准确。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程，包括：

获取所述道路要素在道路中的方位信息；

响应于所述道路要素在道路中的方位信息为位于道路中间区域，将所述可用的点云网格中高程排序在预定序次的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程；

响应于所述道路要素在道路中的方位信息为位于所述道路的边缘区域，将所述可用的点云网格中高程距离所述预测高程最近的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程。

在该实施方式中，道路要素在道路中的方位信息可以是位于道路的中间区域，也可以是位于道路的边缘区域，比如说，依据道路行驶方向，位于道路的左边或右边，可以根据采集道路要素的点云数据时的行驶轨迹确定道路要素在道路中的方位信息。

在该实施方式中，若道路要素在道路中的方位信息为位于道路中间区域，可以先将可用的点云网格按照高程进行排序，然后将在预定序次的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程，比如说，可以将从低到高排列在可用的点云网格的数量的1/3次序处的点云网格的高程确定为该道路要素的形状点的高程。假设可用的点云网格的数量为9个，则可以将从低到高排列在第3个的点云网格的高程确定为该道路要素的形状点的高程。

在该实施方式中，若所述道路要素在道路中的方位信息为位于所述道路的边缘区域，可以将高程距离所述预测高程最近的可用的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述获取所述道路要素在所述道路中的方位信息，包括：

根据采集所述道路要素的点云时的轨迹数据，确定所述道路要素在道路中的初始方位信息；

比较所述初始方位信息与母库中存储的所述道路要素的已有方位信息，得到比较结果；

响应于所述比较结果为相同，则将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息；

响应于所述比较结果为不同，若所述道路要素所在道路为普通道路，则将所述道路要素在所述道路中的方位信息确定为位于所述道路的中间区域；若所述道路要素所在道路为高速道路，则基于所述道路要素在道路中的初始方位信息修正所述母库中存储的所述道路要素的已有方位信息，并将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息。

在该实施方式中，可以根据采集所述道路要素的点云时的轨迹数据，确定所述道路要素在道路中的初始方位信息，该初始方位信息可以是位于道路的中间区域或左边区域或右边区域；比如说，采集道路要素的点云时，该点云位于轨迹路线的左边，则初始方位信息位于道路的左边区域，采集道路要素的点云时，该点云位于轨迹路线的正前方，则初始方位信息位于道路的中间区域。

在该实施方式中，所述预测方位信息是基于母库中存储的已有要素的方位信息确定的所述道路要素在所述道路中的预测方位信息，若该道路要素是母库中的已有要素，则可以根据母库中存储的该道路要素的方位信息作为该道路要素的预测方位信息；若该道路要素不是母库中的已有要素，则可以根据母库中存储的该道路要素附近的其他已有要素的方位信息确定该道路要素的预测方位信息。

在该实施方式中，比较所述初始方位信息与预测方位信息，如果两者相同，则可以直接将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息。如果两者不同，可以按照道路类型的不同使用不同的处理方案，若该道路要素所在道路为普通道路，由于普通道路的路面情况复杂，不能确定计算的初始方位信息是否正确，此时可以将所述道路要素在所述道路中的方位信息确定为位于所述道路的中间区域；若该道路要素所在道路为高速道路，由于高速道路的路面较平整，计算的初始方位信息通常都是正确的，此时可以将母库中存储的所述道路要素的已有方位信息修改为所述道路要素在所述道路中的方位信息，并且将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

根据道路区域内已计算出高程的道路要素的形状点的二维位置信息，确定所述道路区域对应的形状点网格，所述形状点网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

根据所述形状点网格内形状点的高程，确定所述形状点网格的高程；

从所述道路区域对应的形状点网格中召回未计算出高程的道路要素的形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格；

针对召回的形状点网格的数量大于0的近距离形状点，根据所述近距离形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格的高程，计算所述近距离形状点的高程。

在该实施方式中，在上述的高程计算过程中，可能存在遮挡导致的无点云情况使得部分形状点的高程无法计算，此时，可以根据道路区域内已计算出高程的道路要素的形状点的二维位置信息，来重新确定所述道路区域对应的网格，也即形状点网格，该形状点网格与上述的点云网格相同，也可以是geohash网格，示例的，可以对已计算出高程的形状点的二维位置信息进行GeoHash计算，得到各形状点对应的GeoHash网格编码，该网格编码对应的网格即为该点所在的形状点网格，如此就可以获取该道路区域内的已计算出高程的道路要素的形状点对应的形状点网格，也即该道路区域对应的形状点网格。

在该实施方式中，为了避免形状点距离相距较远可能引起的部分网格内无形状点的问题，在确定形状点网格之前首先增加形状点的密度，比如可以按照0.5m的密度对形状点进行密度增加，其中增加的形状点的高程由相邻的已计算出高程的形状点的高程确定。

在该实施方式中，针对每个形状点网格，可以对该形状点网格内各形状点的高程进行平均计算得到该形状点网格的高程。

在该实施方式中，可以从所述道路区域对应的形状点网格中召回未计算出高程的道路要素的形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格。这里需要说明的是，对于未计算出高程的道路要素的形状点，一部分形状点位于该形状点网格内或者距离该形状点网格较近，在召回这部分形状点对应的形状点网格时可以召回数量大于0的形状点网格，将这部分形状点称为近距离形状点；另一部分形状点距离这些形状点网格较远，在召回这部分形状点对应的形状点网格时不能召回到对应的形状点网格即召回的形状点网格的数量等于0，将这部分形状点称为远距离形状点。

在该实施方式中，可以获取所述道路区域内未计算出高程的道路要素的近距离形状点的二维位置信息，召回这些近距离形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格的高程，计算所述近距离形状点的高程。

这里需要说明的是，待确定形状点的高程的计算方法与上述实施方式中使用点云高程计算形状点高程的计算方法类似，响应于召回的形状点网格的数量大于0，按照预定的筛选规则，从召回的形状点网格中筛选可用的形状点网格；根据可用的形状点网格的高程综合计算得到该近距离形状点的高程。这里不需要再区分道路要素的方位信息，可以直接将所述可用的形状点网格中高程排序在预定序次的形状点网格的高程确定为该近距离形状点的高程，比如说，可以将从低到高排列在可用的形状点网格的数量的1/3次序处的形状点网格的高程确定为该近距离形状点的高程。

本实施方式可以利用已经计算出高程的道路要素的形状点来重新确定该道路区域对应的形状点网格，使用形状点网格重新进行扩大范围的召回，得到被遮挡的形状点的所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格的高程，并据此计算被遮挡部分的形状点的高程，这样使用已计算出高程的道路要素的形状点的高程来计算被遮挡部分的形状点的高程，解决被遮挡导致的无点云情况使得部分点的高程无法计算的问题。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

针对所述道路区域内未计算出高程的道路要素的远距离形状点，获取与所述远距离形点之间的距离在预定距离范围内且已计算出高程的形状点作为拟合形状点；

根据所述拟合形状点的二维位置信息和高程进行平面拟合，得到拟合平面；

将所述拟合平面延伸至所述远距离形状点处，得到所述远距离形状点的高程。

在该实施方式中，对于相距较远的被遮挡区域的形状点，在召回对应的形状点网格时，不能召回到对应的形状点网格即召回的形状点网格的数量等于0，故这部分形状点的高程无法使用形状点网格的高程来计算得到，可以将这部分形状点记为远距离形状点，对于远距离形状点，可以使用其周围的已计算出高程的形状点做局部的平面拟合，得到拟合平面，将该拟合平面结果延伸到该远距离形状点的位置处，该拟合平面延伸至该远距离形状点的位置处的高程即为该远距离形状点的高程。

在该实施方式中，平面拟合指的是基于最小二乘的思想，选取出距离所给出的各拟合形状点最相近的平面方程结果，图2B示出根据本公开的实施例的平面拟合示意图，平面方程的一般表达式为A*x+B*y+C*z+D＝0(C≠0)，可以记

则z＝a₀*x+a₁*y+a₂，对图2B所示的n(n≥3)个已计算出高程的形状点，要用这n个形状点的二维位置信息和高程即三维坐标拟合平面方程，n个形状点的三维位置信息可以记为(x_i，y_i，z_i)，i＝0，……n-1；对于这n个点(x_i，y_i，z_i)，只要使/>

(a₀*x+a₁*y+a₂-z)²最小，其中a₀、a₁、a₂为未知参数。

即

求的参数a₀、a₁、a₂即可求得图2B所示的平面方程，其中，由于C＝0表示该平面垂直于地面，而形状点拟合的平面一定不会垂直于地面，因此C≠0。

本实施方式通过已计算出高程的形状点做局部的平面拟合，将拟合平面进行平面延伸的方式确定远距离无点云的形状点的高程，利用其他已计算出高程的形状点实现无点云情况下的相距较远的被遮挡区域的远距离形状点的确定。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

根据已计算出高程的道路要素的形状点进行平面拟合，得到检测用的拟合平面；

计算所述形状点到所述检测用的拟合平面的点面距离；

将所述点面距离大于预设距离阈值的形状点确定为异常跳点；

基于所述检测用的拟合平面对所述异常跳点的高程进行修正。

在该实施方式中，在使用上述方法计算出道路区域内各道路要素的形状点的高程后，可以根据已计算出高程的道路要素的形状点的三维位置信息进行平面拟合，得到检测用的拟合平面，可以计算各形状点到所述检测用的拟合平面的点面距离，如果点面距离过大，超过预设距离阈值，则说明该形状点的位置偏离其他拟合形状点，可能是该形状点的高程计算异常，此时可以确定所述形状点为异常跳点，可以对该异常跳点进行标记，并基于该检测用的拟合平面对所述异常跳点的高程进行修正，使该异常跳点到所述检测用的拟合平面的点面距离小于等于预设距离阈值，比如说可以将该异常跳点的高程直接修正至该检测用的拟合平面在该异常跳点的二维位置处的高程。

本实施方式可以使用平面拟合得到的拟合平面为基准确定异常跳点，并对以拟合平面为基准对该异常跳点进行修改，使计算的形状点的高程更准确。

图3A示出根据本公开的实施例的高精地图制作方法的流程图。如图3A所示，所述高精地图制作方法包括以下步骤S301-S303：

在步骤S301中，根据道路区域对应的道路资料，生产所述道路区域内的二维道路要素；

在步骤S302中，采用上述的道路要素高程确定方法计算所述二维道路要素的形状点的高程；

在步骤S303中，使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，生产所述道路区域内的三维道路要素。

在一种可能的实施方式中，该高精地图制作方法适用于可执行高精地图制作的计算机、计算设备、服务器、服务器集群等设备。

在一种可能的实施方式中，该道路资料包括采集车采集的轨迹数据、图像数据、点云数据等，2D制作车间可以根据道路区域对应的道路资料来生产所述道路区域内的二维道路要素，生产的二维道路要素包括道路要素的二维形状信息，在3D制作车间可以按照上述实施方式中的道路要素高程确定方法来计算该道路区域内的道路要素的形状点的高程，具体实施过程，在此不再详述。使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，就可以生产所述道路区域内的三维道路要素，如此就可以实现高精地图中三维道路要素的制作。

本实施方式可以根据道路区域内的点云数据，确定所述道路区域对应的点云网格；并根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程，然后根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程，如此制作的三维道路要素与其点云更贴合，减少人工作业，从而提高制作效率。

图3B示出根据本公开一实施方式的道路要素高程确定及高精地图制作方法的应用场景示意图。如图3B所示，采集车31上搭载的采集设备采集道路区域的轨迹、图像、点云等采集数据提供给地图制作服务器32，该地图制作服务器32可以先在2D制作车间根据该道路区域内的采集数据制作出该道路区域内的道路要素的二维形状，然后在3D制作车间利用上述的道路要素高程确定方法确定该道路区域内道路要素的形状点的高程，根据该高程生产出三维的道路要素，并依据生产的三维的道路要素更新地图数据，该更新的地图数据可以提供给导航服务器33。该导航服务器33可以依据该地图数据为位置服务终端34提供导航数据进行导航、规划路径等服务。

图4A示出根据本公开的实施例的道路要素高程确定装置的结构框图。其中，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图4A所示，所述道路要素高程确定装置包括：

网格确定模块401，被配置为根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

网格高程确定模块402，被配置为根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；

形状点高程确定模块403，被配置为根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述形状点高程确定模块403被配置为：

从所述道路区域对应的预定级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；

响应于召回的点云网格的数量大于0，按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选可用的点云网格；

根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述形状点高程确定模块403中所述从所述道路区域对应的预定级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的部分被配置为：

从所述道路区域对应的初始召回级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；

响应于召回的点云网格的数量为0，从所述初始召回级别的上一级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，直至召回的点云网格的数量大于0或者召回级别达到预设级别阈值，其中，所述上一级别的点云网格比所述初始召回级别的点云网格的覆盖范围大。

在一种可能的实施方式中，所述形状点高程确定模块403中所述按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选可用的点云网格的部分被配置为：

从所述召回的点云网格中筛选网格内点云数量超过预设数量且高程与预测高程之间的差值小于预设差值的点云网格为可用的点云网格；其中，所述预测高程是基于母库中存储的已有要素的高程信息预测的所述道路要素的形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述形状点高程确定模块403中所述根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程的部分被配置为：

获取所述道路要素在道路中的方位信息；

响应于所述道路要素在道路中的方位信息为位于道路中间区域，将所述可用的点云网格中高程排序在预定序次的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程；

响应于所述道路要素在道路中的方位信息为位于所述道路的边缘区域，将所述可用的点云网格中高程距离所述预测高程最近的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述形状点高程确定模块403中所述获取所述道路要素在所述道路中的方位信息的部分被配置为：

根据采集所述道路要素的点云时的轨迹数据，确定所述道路要素在道路中的初始方位信息；

比较所述初始方位信息与预测方位信息，得到比较结果，所述预测方位信息是基于母库中存储的已有要素的方位信息确定的所述道路要素在所述道路中的预测方位信息；

响应于所述比较结果为相同，则将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息；

响应于所述比较结果为不同，若所述道路要素所在道路为普通道路，则将所述道路要素在所述道路中的方位信息确定为位于所述道路的中间区域；若所述道路要素所在道路为高速道路，则基于所述道路要素在道路中的初始方位信息修正所述母库中存储的所述道路要素的已有方位信息，并将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

形状点网格确定模块，被配置为根据道路区域内已计算出高程的道路要素的形状点的二维位置信息，确定所述道路区域对应的形状点网格，所述形状点网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

形状点网格高程确定模块，被配置为根据所述形状点网格内形状点的高程，确定所述形状点网格的高程；

近距离形状点高程确定模块，被配置为从所述道路区域对应的形状点网格中召回未计算出高程的道路要素的形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格；针对召回的形状点网格的数量大于0的近距离形状点，，根据所述近距离形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格的高程，计算所述近距离形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

获取模块，被配置为召回的形状点网格的数量等于0的远距离形状点，获取与所述远距离形点之间的距离在预定距离范围内且已计算出高程的道路要素的形状点作为拟合形状点；

平面拟合模块，被配置为根据所述拟合形状点的二维位置信息和高程进行平面拟合，得到拟合平面；

平面延伸模块，被配置为将所述拟合平面延伸至所述远距离形状点处，得到所述远距离形状点的高程。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

拟合模块，被配置为根据已计算出高程的道路要素的形状点进行平面拟合，得到检测用的拟合平面；

计算模块，被配置为计算所述形状点到所述检测用的拟合平面的点面距离；

跳点确定模块，被配置为将所述点面距离大于预设距离阈值的形状点确定为异常跳点；

修正模块，被配置为基于所述检测用的拟合平面对所述异常跳点的高程进行修正。

图4B示出根据本公开的实施例的高精地图制作装置的结构框图。其中，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图4B所示，所述高精地图制作装置包括：

二维生产模块404，被配置为根据道路区域对应的原始道路资料，生产所述道路区域内的二维道路要素

高程计算模块405，被配置为采用上述的道路要素高程确定方法计算所述二维道路要素的形状点的高程；

三维生产模块406，被配置为使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，生产所述道路区域内的三维道路要素。

本装置实施方式中提及的技术术语和技术特征相同或相似，对于本装置中涉及的技术术语和技术特征的解释和说明可参考上述方法实施方式的解释的说明，此处不再赘述。

本公开还公开了一种电子设备，图5示出根据本公开的实施例的电子设备的结构框图。

如图5所示，所述电子设备500包括存储器501和处理器502，其中，存储器501用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器502执行以实现根据本公开的实施例的方法。

图6示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。

如图6所示，计算机系统600包括处理单元601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行上述实施例中的各种处理。在RAM 603中，还存储有计算机系统600操作所需的各种程序和数据。处理单元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。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。其中，所述处理单元601可实现为CPU、GPU、TPU、FPGA、NPU等处理单元。

特别地，根据本公开的实施例，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现上文所述的方法步骤。在这样的实施例中，该计算机程序产品可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中电子设备或计算机系统中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (14)

1.一种道路要素高程确定方法，包括：

根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；

根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程，包括：

从所述道路区域对应的预定级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；

响应于召回的点云网格的数量大于0，按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选可用的点云网格；

根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从所述道路区域对应的预定级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，包括：

从所述道路区域对应的初始召回级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格；

响应于召回的点云网格的数量为0，从所述初始召回级别的上一级别的点云网格中召回所述道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格，直至召回的点云网格的数量大于0或者召回级别达到预设级别阈值，其中，所述上一级别的点云网格比所述初始召回级别的点云网格的覆盖范围大。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述按照预定的筛选规则，从召回的点云网格中筛选可用的点云网格，包括：

从所述召回的点云网格中筛选网格内点云数量超过预设数量且高程与预测高程之间的差值小于预设差值的点云网格为可用的点云网格；其中，所述预测高程是基于母库中存储的已有要素的高程信息预测的所述道路要素的形状点的高程。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述可用的点云网格的高程，确定所述道路要素的形状点的高程，包括：

获取所述道路要素在道路中的方位信息；

响应于所述道路要素在道路中的方位信息为位于道路中间区域，将所述可用的点云网格中高程排序在预定序次的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程；

响应于所述道路要素在道路中的方位信息为位于所述道路的边缘区域，将所述可用的点云网格中高程距离所述预测高程最近的点云网格的高程确定为所述道路要素的形状点的高程。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述获取所述道路要素在所述道路中的方位信息，包括：

根据采集所述道路要素的点云时的轨迹数据，确定所述道路要素在道路中的初始方位信息；

比较所述初始方位信息与预测方位信息，得到比较结果，所述预测方位信息是基于母库中存储的已有要素的方位信息确定的所述道路要素在所述道路中的预测方位信息；

响应于所述比较结果为相同，则将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息；

响应于所述比较结果为不同，若所述道路要素所在道路为普通道路，则将所述道路要素在所述道路中的方位信息确定为位于所述道路的中间区域；若所述道路要素所在道路为高速道路，则基于所述道路要素在道路中的初始方位信息修正所述母库中存储的所述道路要素的已有方位信息，并将所述道路要素在道路中的初始方位信息确定为所述道路要素在所述道路中的方位信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据道路区域内已计算出高程的道路要素的形状点的二维位置信息，确定所述道路区域对应的形状点网格，所述形状点网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

根据所述形状点网格内形状点的高程，确定所述形状点网格的高程；

从所述道路区域对应的形状点网格中召回未计算出高程的道路要素的形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格；

针对召回的形状点网格的数量大于0的近距离形状点，根据所述近距离形状点所在的形状点网格以及与其相邻的形状点网格的高程，计算所述近距离形状点的高程。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

针对召回的形状点网格的数量等于0的远距离形状点，获取与所述远距离形点之间的距离在预定距离范围内且已计算出高程的道路要素的形状点作为拟合形状点；

根据所述拟合形状点的二维位置信息和高程进行平面拟合，得到拟合平面；

将所述拟合平面延伸至所述远距离形状点处，得到所述远距离形状点的高程。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据已计算出高程的道路要素的形状点进行平面拟合，得到检测用的拟合平面；

计算所述形状点到所述检测用的拟合平面的点面距离；

将所述点面距离大于预设距离阈值的形状点确定为异常跳点；

基于所述检测用的拟合平面对所述异常跳点的高程进行修正。

10.一种高精地图制作方法，包括：

根据道路区域对应的原始道路资料，生产所述道路区域内的二维道路要素；

采用权利要求1至9任一项所述的方法计算所述二维道路要素的形状点的高程；

使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，生产所述道路区域内的三维道路要素。

11.一种道路要素高程确定装置，包括：

网格确定模块，被配置为根据道路区域内点云的二维位置信息，确定所述道路区域对应的点云网格，所述点云网格是按照二维位置划分的预定形状的网格；

网格高程确定模块，被配置为根据所述点云网格内点云的高程信息，确定所述点云网格的高程；

形状点高程确定模块，被配置为根据所述道路区域内的道路要素的形状点所在的点云网格以及与其相邻的点云网格的高程，计算所述道路要素的形状点的高程。

12.一种高精地图制作装置，包括：

二维生产模块，被配置为根据道路区域对应的原始道路资料，生产所述道路区域内的二维道路要素；

高程计算模块，被配置为采用权利要求1至9任一项所述的方法计算所述二维道路要素的形状点的高程；

三维生产模块，被配置为使用所述道路区域内的二维道路要素及其形状点的高程，生产所述道路区域内的三维道路要素。

13.一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1至10任一项所述的方法步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-10任一项所述的方法。

Images