CN108955670A - 信息获取方法和装置 - Google Patents

信息获取方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108955670A
CN108955670A CN201710379088.6A CN201710379088A CN108955670A CN 108955670 A CN108955670 A CN 108955670A CN 201710379088 A CN201710379088 A CN 201710379088A CN 108955670 A CN108955670 A CN 108955670A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road object
point
precision
laser point
coordinate system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710379088.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108955670B (zh
Inventor
余丽
王成
宋适宇
董芳芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baidu Online Network Technology Beijing Co Ltd
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201710379088.6A priority Critical patent/CN108955670B/zh
Priority to US15/891,184 priority patent/US10331958B2/en
Publication of CN108955670A publication Critical patent/CN108955670A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108955670B publication Critical patent/CN108955670B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/46—Indirect determination of position data
    • G01S17/48—Active triangulation systems, i.e. using the transmission and reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/47—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being an inertial measurement, e.g. tightly coupled inertial
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/145—Illumination specially adapted for pattern recognition, e.g. using gratings
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本申请公开了信息获取方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设精度包括：拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。实现了对用于车辆的行驶环境感知的拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度全面地评估。

Description

信息获取方法和装置
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体涉及电子地图领域，尤其涉及信息获取方法和装置。
背景技术
车辆的行驶环境感知是自动驾驶技术的核心。车辆依靠预先在行驶环境中采集的激光点云的拼接结果、高精地图、反射值地图进行行驶环境的感知。在构建出行驶环境中采集的激光点云的拼接结果、高精地图、反射值地图，评估激光点云的拼接结果、高精地图、反射值地图的精度是否满足要求，对于后续的判断是否可应用于车辆对行驶环境的感知至关重要。
发明内容
本申请提供了信息获取方法和装置，用于解决上述背景技术部分存在的技术问题。
第一方面，本申请提供了信息获取方法，该方法包括：采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，预设精度包括：拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。
第二方面，本申请提供了信息获取装置，该装置包括：采集单元，配置用于采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；评估单元，配置用于基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，预设精度包括：拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。
本申请提供的信息获取方法和装置，通过采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，预设精度包括：拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。实现了对用于车辆的环境感知的拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度全面地评估。
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，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是可以应用于本申请的信息获取方法示例性***架构；
图2示出了根据本申请的信息获取方法的一个实施例的流程图；
图3示出了根据本申请的信息获取装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请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申请。
图1示出了可以应用于本申请的信息获取方法的示例性***架构。
如图1所示，***架构可以包括终端101、网络102和车辆103。网络102用以在终端101和车辆103之间提供通信链路的介质。网络102可以采用无线通信链路。车辆103可以配置有三维激光扫描仪、GPS、惯性导航设备，GPS设备上可以配置对中杆。车辆103在行驶过程中，无人驾驶汽车103在行驶过程中，车辆103可以利用GPS、惯性导航分别采集三维激光扫描仪的中心点的位置和姿态角，车辆103可以利用三维激光扫描仪采集车道线、停止线等道路对象所在的区域的激光点云。车辆103可以利用GPS设备上配置的对中杆对准车道线、停止线等道路对象的角点，采集到道路对象的角点在世界坐标系下的位置。车辆103可以将采集到的数据发送至终端101。
请参考图2，其示出了根据本申请的信息获取方法的一个实施例的流程。该方法可以由终端例如图1中的终端101执行，相应地，装置可以设置于终端例如图1中的终端101中。该方法包括以下步骤：
步骤201，采集道路对象的特征信息。
在本实施例中，道路对象包括道路上的车道线、停止线等对象。道路对象的特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置。
在本实施例中，世界坐标系可以为UTM(Universal Transverse Mercator)坐标系。世界坐标系下的位置为真实世界中的位置。道路对象的控制点可以为道路对象的角点。
以道路对象的特征信息由行驶的车辆进行采集为例，当车辆行驶至道路对象所在的区域时，可以利用车辆上配置的三维激光扫描仪采集到道路对象所在的区域的激光点云，采集到的激光点云中包含道路对象对应的激光点，即三维激光扫描仪发出的激光投射到道路对象形成的激光点。三维激光扫描仪扫描一周，则可以扫描到一帧激光点云，三维激光扫描仪可以输出激光点在三维激光扫描仪的坐标系下的坐标。可以根据三维激光扫描仪的中心点的在世界坐标系下的坐标得到平移矩阵，根据三维激光扫描仪的中心点的滚转角、俯仰角、偏航角得到旋转矩阵。然后，可以根据旋转矩阵和平移矩阵将采集的激光点云中的激光点在三维激光扫描仪的坐标系下的坐标进行转换，得到采集到的激光点云中的激光点在世界坐标系下的坐标。从而，可以根据采集到的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的坐标，确定采集到的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置。可以通过车辆上的惯性导航设备采集到的滚转角、俯仰角、偏航角作为三维激扫描仪的中心点的滚转角、俯仰角、偏航角。三维激扫描仪可以与GPS设备垂直连接，GPS设备可以输出GPS设备的中心点在世界坐标系下的坐标。可以将GPS设备的中心点在世界坐标系下的坐标减去GPS设备的中心点到三维激光扫描仪的中心点的距离之后得到的坐标作为三维激光扫描仪的中心点在世界坐标系下的坐标。
在本实施例中，道路对象的预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置。
以预先在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云由行驶的车辆进行采集为例，当车辆行驶至道路对象所在的区域时，可以利用车辆上配置的三维激光扫描仪采集到多帧激光点云，多帧激光点云中可以均包含三维激光扫描仪发出的激光投射到道路对象形成的激光点。
在对多帧激光点云进行拼接时，可以首先将多帧激光点云中每一帧激光点云中的激光点在三维激光扫描仪中的坐标转换为世界坐标系下的坐标。然后，可以保持三维激光扫描仪的中心点的位置不变，调整三维激光扫描仪的中心点的滚转角、俯仰角、偏航角，可以相当于对各帧激光点云进行旋转，使得多帧激光点云中三维激光扫描仪扫描到的空间中的同一个位置形成的激光点的位置重合，从而，对多帧激光点云进行拼接，多帧激光点云中道路对象对应的激光点中对应于同一空间中的位置的激光点重合，得到拼接的激光点云。
在本实施例中，道路对象的特征信息包括：道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置。
在本实施例中，可以采集道路对象的控制点在世界坐标系下的坐标，根据采集到的道路对象的控制点在世界坐标系下的坐标，确定道路对象在世界坐标系下的位置。
以道路对象的特征信息由行驶的车辆进行采集，道路对象的控制点可以为道路对象的角点为例，当车辆行驶至道路对象所在的区域时，可以利用配置在车辆的GPS设备上的对中杆对准道路对象的角点，采集道路对象的控制点在世界坐标系下的坐标。可以采用GPS设备上的对中杆对准车道线的角点、停止线的角点，采集车道线的角点在世界坐标系下的坐标、停止线的角点在世界坐标下的坐标。从而，可以根据车道线的角点在世界坐标系下的坐标、停止线的角点在世界坐标下的坐标，确定车道线的角点、停止线的角点在世界坐标系下的位置。
在本实施例中，反射值地图的地图区域可以为地球表面的地平面，将地球表面的地平面内划分成覆盖固定的地域范围的块。可以将每一个块再划分成多个覆盖固定的地域范围的正方形的网格，每一个网格可以覆盖固定的地域范围。可以将对道路对象所在的区域采集到的多帧激光点云进行拼接得到拼接的激光点云中的激光点垂直投影到反射值地图中相应的网格，得到反射值地图的地图数据。反射值地图的地图数据包括：在对道路对象所在的区域采集到的多帧激光点云进行拼接得到拼接的激光点云中的激光点垂直投影到相应的网格之后，投影到每一个网格中的所有激光点的反射强度的均值和方差。
在本实施例中，可以根据采集到的道路对象的控制点在世界坐标系下的坐标中的在x轴、y轴的取值，确定采集到的道路对象的控制点垂直投影到反射值地图之后对应的位置，将该位置作为采集到的道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置。例如，道路对象为一个车道线，车道线的控制点为车道线的角点，可以根据采集到的车道线的角点在世界坐标系下的坐标中的在x轴、y轴的取值，确定车道线的角点垂直投影到反射值地图之后对应的位置，将该车道线的角点垂直投影到反射值地图之后对应的位置作为采集到车道线的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置。
在本实施例中，道路对象的预设特征信息包括：反射值地图中道路对象的控制点的位置。反射值地图中道路对象的控制点的位置可以为预先在对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中该控制点对应的激光点垂直投影到反射值地图后对应的位置。
例如，道路对象为一个车道线，道路对象控制点为车道线的角点，在对预先在该车道线所在的区域采集到的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中包含该车道线对应的激光点，车道线对应的激光点包含车道线的角点对应的激光点。反射值地图中车道线的角点的位置为在将拼接得到的拼接的激光点云中的激光点投影到反射值地图中之后，该角点对应的激光点垂直投影到反射值地图之后对应的位置。
在本实施例中，道路对象的预设特征信息包括：高精地图中的道路对象的标注数据。高精地图中的道路对象的标注数据包括：道路对象的参数方程、道路对象在世界坐标系下的位置、道路对象上标注的点、道路对象上标注的点在世界坐标系下的坐标。
在本实施例中，在构建高精地图时，可以通过对在预先对道路对象所在的区域采集到的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中的道路对象对应的激光点进行拟合，得到世界坐标系下的道路对象。例如，道路对象为一个车道线，可以对车道线所在的区域采集到的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中该车道线对应的激光点进行拟合，得到在世界坐标系下的车道线，进而可以确定车道线的参数方程、车道线在世界坐标系下的位置。高精地图中包含该车道线的标注数据，车道线的标注数据包括：车道线的参数方程、车道线在世界坐标系下的位置、车道线上标注的点、车道线上标注的点在世界坐标系下的坐标。
步骤202，基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格。
在本实施例中，可以根据通过步骤201采集到的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置与预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置的匹配情况，确定在预先对道路对象所在的区域采集到的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云的拼接精度是否合格。
在本实施例的一些可选的实现方式中，可以从通过步骤201采集到的激光点云中道路对象对应的激光点中选取出用于匹配的激光点，以及确定拼接的激光点云中与选取出的激光点对应的激光点。道路对象可以为多个，可以分别从每一个道路对象中选取出一些激光点。
例如，道路对象为多个车道线和停止线，通过步骤201采集到每一个车道线或停止线所在的区域的激光点云，激光点云中包含车道线或停止线对应的激光点。可以分别从每一个车道线或停止线对应的激光点中选取出用于匹配的激光点。拼接的激光点云中包含与选取出的激光点对应的激光点。以用于匹配的激光点为投射到该道路对象的角点形成的激光点为例，拼接的激光点云中包含投射到该角点形成的激光点对应的激光点。可以分别计算每一个选取出的激光点在世界坐标系下的位置与拼接的激光点云中与选取出的激光点对应的激光点在世界坐标系下的位置之间的距离，得到每一个选取出的激光点在世界坐标系下的位置与拼接的激光点云中与选取出的激光点对应的激光点在世界坐标系下的位置之间的距离。在得到每一个选取出的激光点在世界坐标系下的位置与拼接的激光点云中与选取出的激光点对应的激光点在在世界坐标系下的位置的距离之后，可以计算选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于预设距离的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例，根据该比例，确定拼接的激光点云的拼接精度是否合格。
例如，预设距离包括：5cm、10cm，可以分别计算选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于5cm、10cm的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例。当选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于5cm的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例大于或等于99％，当选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于10cm的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例大于或等于99.9％时，可以确定拼接的激光点云的拼接精度合格。
在本实施例中，可以根据步骤201采集到的道路对象的控制点的世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的控制点的位置的匹配情况，确定反射值地图的精度是否合格。
在本实施例的一些可选的实现方式中，可以分别计算每一个采集到的道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的控制点的位置之间的距离，可以计算在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的控制点的位置之间的距离小于预设数量的网格的宽度的控制点与控制点的总数量的比例，根据该比例，确定反射值地图的精度是否合格。
以采集到的道路对象的控制点为道路对象的角点为例，在步骤201中通过GPS设备上的对中杆对准多个道路对象的角点，采集到多个道路对象的角点在世界坐标系下的坐标之后，可以确定多个道路对象的角点中每一个角点在世界坐标系下的坐标对应的反射值地图中的位置。可以分别计算每一个角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离。
在计算通过步骤201采集到的多个角点中每一个角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离之后，可以计算在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于预设数量的反射值地图中的网格的宽度的角点的数量与角点的总数量的比例，根据该比例，确定反射值地图的精度是否合格。
例如，预设数量包括：1个、2个、3个。当通过步骤201采集到的多个角点中在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于1个网格的宽度的角点的数量与角点的总数量的比例大于95％，在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于2个网格的宽度控制点的数量与角点的总数量的比例大于99％，在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于3个网格的宽度的角点的数量与控制点的总数量的比例大于99％，可以确定反射值地图的精度合格。
在本实施例中，可以根据高精地图中的道路对象的标注数据中的道路对象的参数方程、道路对象在世界坐标系下的位置，确定世界坐标下的道路对象。
在本实施例的一些可选的实现方式中，可以根据步骤201采集到的每一个道路对象的控制点在世界坐标系下的位置到与控制点在世界坐标系下的位置最近的世界坐标下的道路对象的距离，确定高精地图的精度是否合格。
以采集到的道路对象的控制点为道路对象的角点为例，在步骤201中通过GPS设备上的对中杆对准多个道路对象的角点，采集到多个道路对象的角点在世界坐标系下的坐标之后，可以确定多个道路对象的角点中每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置。可以分别计算出每一个角点的位置到与角点距离最近的在世界坐标系下的道路对象的距离，可以得到多个距离。然后，可以计算多个距离的距离均值和距离方差，根据距离均值和距离方差与预设均值和预设方差的大小关系，确定高精地图的精度是否合格。例如，当距离均值小于预设均值以及距离方差小于预设方差时，可以确定高精地图的精度合格。
在本实施例中，可以计算根据步骤201采集到的多个控制点中与控制点距离最近的在世界坐标系下的道路对象的距离小于预设距离的控制点的数量与控制点的总数量的比例，根据该比例，确定高精地图的精度是否合格。例如，预设距离包括10cm、15cm，可以分别计算与控制点距离最近的在世界坐标系下的道路对象的距离小于10cm、15cm的控制点的数量与控制点的总数量的比例，当与控制点距离最近的在世界坐标系下的道路对象的距离小于10cm的控制点的数量与控制点的总数量的比例大于或等于99％，当与控制点距离最近的在世界坐标系下的道路对象的距离小于15cm的控制点的数量与控制点的总数量的比例大于或等于99.9％时，可以确定高精地图的精度合格。
在本实施例的一些可选的实现方式中，可以根据高精地图中道路对象的标注数据中的道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置，确定道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置。然后，可以计算道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的中心线之间的距离。可以计算与反射值地图中道路对象的中心线之间的距离小于预设数量的网格的宽度的标注的点的数量与标注的点的总数量的比例，根据该比例，确定高精地图的标注精度合格。
例如，道路对象为车道线，高精地图中车道线的标注数据包含车道线上标注的点在世界坐标系下的坐标，可以根据车道线上标注的点在世界坐标系下的坐标，确定车道线上标注的点在世界坐标系下的位置，进而可以确定车道线上标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置。反射值地图中，可以根据车道线对应的激光点投射到反射值地图后对应的位置，确定车道线在反射值地图中的宽度，车道线在反射值地图中的宽度占据一定数量的网格，可以将垂直于车道线的宽度在反射值地图中占据的网格中的中间网格的线作为反射值地图中车道线的中心线。可以计算每一个车道线上标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中车道线的中心线之间的距离。然后，可以计算与反射值地图中车道线的中心线之间的距离小于预设数量的网格的宽度的标注的点的数量与标注的点的总数量的比例，根据该比例，确定高精地图的标注精度合格。例如，预设数量包括：1个、2个、3个，当与反射值地图中车道线的中心线的距离小于1个网格的宽度的车道线上标注的点与车道线的标注的点的总数量的比例大于或等于95％，与反射值地图中车道线的中心线的距离小于2个网格的宽度的车道线的标注的点与车道线的标注的点的总数量的比例大于或等于99％，与反射值地图中车道线中心线的距离为小于3个网格的宽度的车道线的标注的点与车道线的标注的点的总数量的比例大于或等于99.99％，则可以确定高精地图的标注精度合格。
请参考图3，其示出了根据本申请的信息获取装置的一个实施例的结构示意图，信息获取装置包括：采集单元301，评估单元302。其中，采集单元301配置用于采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；评估单元302配置用于基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，预设精度包括：拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。
在本实施例的一些可选的实现方式中，评估单元302包括：拼接精度评估子单元，配置用于从在道路对象所在的区域内采集到的激光点云中道路对象对应的激光点中选取出用于匹配的激光点；分别计算每一个选取出的激光点与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离；计算选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于预设距离的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例；基于比例，确定拼接的激光点云的拼接精度是否合格；反射值地图精度评估子单元，配置用于当道路对象的控制点为道路对象的角点时，分别确定采集到的每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；分别计算每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的角点之间的距离；计算在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于预设数量的反射值地图中的网格的宽度的角点的数量与角点的总数量的比例；基于比例，确定反射值地图的精度是否合格；高精地图精度评估子单元，配置用于当道路对象的控制点为道路对象的角点时，分别基于采集到的每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置和高精地图中道路对象的标注数据，分别确定距离采集到的每一个道路对象的角点的位置最近的道路对象，道路对象的标注数据包括：道路对象的参数方程、道路对象在世界坐标系下的位置、道路对象上标注的点、道路对象上标注的点在世界坐标系下的坐标；分别计算每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置与距离道路对象的角点最近的世界坐标下的道路对象之间的距离，得到多个距离；计算多个距离的均值和方差，得到距离均值和距离方差；基于距离均值和距离方差与均值阈值和方差阈值的比较结果，确定高精地图的精度是否合格。
在本实施例的一些可选的实现方式中，信息获取装置还包括：标注精度评估单元，配置用于分别获取高精地图中道路对象的标注数据中的道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置；分别确定道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；分别计算道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的中心线之间的距离；计算与反射值地图中道路对象的中心线之间的距离小于预设数量的网格的宽度的标注的点的数量与标注的点的总数量的比例；基于比例，确定高精地图的标注精度是否合格。
本申请还提供了一种终端，该终端可以包括图3对应的实施例中所描述的信息获取装置。该终端可以配置有一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，一个或多个程序中可以包含用以执行上述步骤201-202中描述的操作的指令。当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述步骤201-202中描述的操作。
本申请还提供了一种非易失性计算机可读介质，该非易失性计算机可读介质可以是终端中所包括的；也可以是单独存在，未装配入终端中。该非易失性计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当一个或者多个程序被终端执行时，使得终端：采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，预设精度包括：拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。
需要说明的是，上述非易失性计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者非易失性计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。非易失性计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，非易失性计算机可读存储介质可以是任何包括或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以为多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是非易失性计算机可读存储介质以外的任何非易失性计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包括的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
以上描述仅为本申请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，本申请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本申请构思的情况下，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。例如上述特征与本申请中公开的(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 (10)

1.一种信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：
采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；
基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，所述预设精度包括：所述拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格包括：
从在道路对象所在的区域内采集到的激光点云中道路对象对应的激光点中选取出用于匹配的激光点；
分别计算每一个选取出的激光点与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离；
计算选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于预设距离的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例；
基于所述比例，确定拼接的激光点云的拼接精度是否合格。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路对象的控制点为道路对象的角点；以及
基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格包括：
分别确定采集到的每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；
分别计算每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的角点之间的距离；
计算在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于预设数量的反射值地图中的网格的宽度的角点的数量与角点的总数量的比例；
基于所述比例，确定反射值地图的精度是否合格。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路对象的控制点为道路对象的角点；以及
基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格包括：
分别基于采集到的每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置和高精地图中道路对象的标注数据，分别确定距离采集到的每一个道路对象的角点的位置最近的世界坐标下的道路对象，道路对象的标注数据包括：道路对象的参数方程、道路对象在世界坐标系下的位置、道路对象上标注的点、道路对象上标注的点在世界坐标系下的坐标；
分别计算每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置与距离道路对象的角点最近的世界坐标下的道路对象之间的距离，得到多个距离；
计算所述多个距离的均值和方差，得到距离均值和距离方差；
基于距离均值和距离方差与均值阈值和方差阈值的比较结果，确定高精地图的精度是否合格。
5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
分别获取高精地图中道路对象的标注数据中的道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置；
分别确定所述道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；
分别计算所述道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中所述道路对象的中心线之间的距离；
计算与反射值地图中所述道路对象的中心线之间的距离小于预设数量的网格的宽度的标注的点的数量与标注的点的总数量的比例；
基于所述比例，确定高精地图的标注精度是否合格。
6.一种信息获取装置，其特征在于，所述装置包括：
采集单元，配置用于采集道路对象的特征信息，特征信息包括：在道路对象所在的区域内采集的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、道路对象的控制点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；
评估单元，配置用于基于道路对象的特征信息与道路对象的预设特征信息的匹配情况，确定预设精度是否合格，预设特征信息包括：预先对在道路对象所在的区域内采集的多帧激光点云进行拼接得到的拼接的激光点云中道路对象对应的激光点在世界坐标系下的位置、反射值地图中道路对象的控制点的位置、高精地图中的道路对象的标注数据，所述预设精度包括：所述拼接的激光点云的拼接精度、反射值地图的精度、高精地图的精度。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述评估单元包括：
拼接精度评估子单元，配置用于从在道路对象所在的区域内采集到的激光点云中道路对象对应的激光点中选取出用于匹配的激光点；分别计算每一个选取出的激光点与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离；计算选取出的激光点中与拼接的激光点云中道路对象对应的激光点中与选取出的激光点对应的激光点之间的距离小于预设距离的激光点的数量与选取出的激光点的总数量的比例；基于所述比例，确定拼接的激光点云的拼接精度是否合格；
反射值地图精度评估子单元，配置用于当道路对象的控制点为道路对象的角点时，分别确定采集到的每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；分别计算每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中道路对象的角点之间的距离；计算在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中角点的位置之间的距离小于预设数量的反射值地图中的网格的宽度的角点的数量与角点的总数量的比例；基于所述比例，确定反射值地图的精度是否合格；
高精地图精度评估子单元，配置用于当道路对象的控制点为道路对象的角点时，分别基于采集到的每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置和高精地图中道路对象的标注数据，分别确定距离采集到的每一个道路对象的角点的位置最近的道路对象，道路对象的标注数据包括：道路对象的参数方程、道路对象在世界坐标系下的位置、道路对象上标注的点、道路对象上标注的点在世界坐标系下的坐标；分别计算每一个道路对象的角点在世界坐标系下的位置与距离道路对象的角点最近的世界坐标下的道路对象之间的距离，得到多个距离；计算所述多个距离的均值和方差，得到距离均值和距离方差；基于距离均值和距离方差与均值阈值和方差阈值的比较结果，确定高精地图的精度是否合格。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
标注精度评估单元，配置用于分别获取高精地图中道路对象的标注数据中的道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置；分别确定所述道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置；分别计算所述道路对象上每一个标注的点在世界坐标系下的位置对应的反射值地图中的位置与反射值地图中所述道路对象的中心线之间的距离；计算与反射值地图中所述道路对象的中心线之间的距离小于预设数量的网格的宽度的标注的点的数量与标注的点的总数量的比例；基于所述比例，确定高精地图的标注精度是否合格。
9.一种终端，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
10.一种可读计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
CN201710379088.6A 2017-05-25 2017-05-25 信息获取方法和装置 Active CN108955670B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710379088.6A CN108955670B (zh) 2017-05-25 2017-05-25 信息获取方法和装置
US15/891,184 US10331958B2 (en) 2017-05-25 2018-02-07 Method and apparatus for acquiring information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710379088.6A CN108955670B (zh) 2017-05-25 2017-05-25 信息获取方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108955670A true CN108955670A (zh) 2018-12-07
CN108955670B CN108955670B (zh) 2021-02-09

Family

ID=64401672

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710379088.6A Active CN108955670B (zh) 2017-05-25 2017-05-25 信息获取方法和装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10331958B2 (zh)
CN (1) CN108955670B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109633665A (zh) * 2018-12-17 2019-04-16 北京主线科技有限公司 交通场景稀疏激光点云拼接方法
CN110275167A (zh) * 2019-06-03 2019-09-24 浙江吉利控股集团有限公司 一种雷达探测的控制方法、控制器及终端
CN110780325A (zh) * 2019-08-23 2020-02-11 腾讯科技（深圳）有限公司 运动对象的定位方法及装置、电子设备
CN111080682A (zh) * 2019-12-05 2020-04-28 北京京东乾石科技有限公司 点云数据的配准方法及装置
CN111578951A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 北京百度网讯科技有限公司 一种用于生成信息的方法和装置
CN111667545A (zh) * 2020-05-07 2020-09-15 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 高精度地图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN113295176A (zh) * 2021-05-27 2021-08-24 上海商汤临港智能科技有限公司 地图更新方法、地图更新装置及计算机可读存储介质
CN113791435A (zh) * 2021-11-18 2021-12-14 智道网联科技(北京)有限公司 Gnss信号异常值的检测方法、装置及电子设备、存储介质

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109470255B (zh) * 2018-12-03 2022-03-29 禾多科技（北京）有限公司 基于高精度定位及车道线识别的高精度地图自动生成方法
CN111275766B (zh) * 2018-12-05 2023-09-05 杭州海康威视数字技术股份有限公司 图像坐标系与gps坐标系的标定方法、装置及摄像机
CN110006488A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 北京百度网讯科技有限公司 真值获取方法、车辆感知装置的检测方法及相关设备
CN109974739B (zh) * 2019-04-15 2020-11-10 西安交通大学 基于高精度地图的全局导航***及导航信息生成方法
CN110146111B (zh) * 2019-06-03 2023-07-21 西安精准测控有限责任公司 一种对中杆的初始对准方法
CN110595492B (zh) * 2019-09-25 2021-07-16 上海交通大学 园区环境下的车辆自定位***及方法
CN113468922B (zh) * 2020-03-31 2023-04-18 宇通客车股份有限公司 一种基于雷达点云的道路边界识别方法及装置
CN114092903A (zh) * 2020-08-06 2022-02-25 长沙智能驾驶研究院有限公司 车道线标注、检测模型确定、车道线检测方法及相关设备
CN113034566B (zh) * 2021-05-28 2021-09-24 湖北亿咖通科技有限公司 高精度地图构建方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150070392A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 International Business Machines Corporation Aerial video annotation
CN105678689A (zh) * 2015-12-31 2016-06-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 高精地图数据配准关系确定方法及装置
CN105928531A (zh) * 2016-04-13 2016-09-07 浙江合众新能源汽车有限公司 一种适用于无人驾驶汽车的行进路线精准生成方法
CN106525057A (zh) * 2016-10-26 2017-03-22 陈曦 高精度道路地图的生成***
CN106546260A (zh) * 2015-09-22 2017-03-29 腾讯科技（深圳）有限公司 一种移动测量数据的纠正方法及***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5988862A (en) * 1996-04-24 1999-11-23 Cyra Technologies, Inc. Integrated system for quickly and accurately imaging and modeling three dimensional objects

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150070392A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 International Business Machines Corporation Aerial video annotation
CN106546260A (zh) * 2015-09-22 2017-03-29 腾讯科技（深圳）有限公司 一种移动测量数据的纠正方法及***
CN105678689A (zh) * 2015-12-31 2016-06-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 高精地图数据配准关系确定方法及装置
CN105928531A (zh) * 2016-04-13 2016-09-07 浙江合众新能源汽车有限公司 一种适用于无人驾驶汽车的行进路线精准生成方法
CN106525057A (zh) * 2016-10-26 2017-03-22 陈曦 高精度道路地图的生成***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张恬洁等: "融合深度相机点云与光学影像的室内三维建模", 《测绘科学》 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109633665A (zh) * 2018-12-17 2019-04-16 北京主线科技有限公司 交通场景稀疏激光点云拼接方法
CN110275167A (zh) * 2019-06-03 2019-09-24 浙江吉利控股集团有限公司 一种雷达探测的控制方法、控制器及终端
CN110780325B (zh) * 2019-08-23 2022-07-19 腾讯科技（深圳）有限公司 运动对象的定位方法及装置、电子设备
CN110780325A (zh) * 2019-08-23 2020-02-11 腾讯科技（深圳）有限公司 运动对象的定位方法及装置、电子设备
CN111080682A (zh) * 2019-12-05 2020-04-28 北京京东乾石科技有限公司 点云数据的配准方法及装置
CN111080682B (zh) * 2019-12-05 2023-09-01 北京京东乾石科技有限公司 点云数据的配准方法及装置
CN111578951A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 北京百度网讯科技有限公司 一种用于生成信息的方法和装置
CN111667545A (zh) * 2020-05-07 2020-09-15 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 高精度地图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111667545B (zh) * 2020-05-07 2024-02-27 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 高精度地图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN113295176A (zh) * 2021-05-27 2021-08-24 上海商汤临港智能科技有限公司 地图更新方法、地图更新装置及计算机可读存储介质
CN113295176B (zh) * 2021-05-27 2024-06-07 上海商汤临港智能科技有限公司 地图更新方法、地图更新装置及计算机可读存储介质
CN113791435A (zh) * 2021-11-18 2021-12-14 智道网联科技(北京)有限公司 Gnss信号异常值的检测方法、装置及电子设备、存储介质
CN113791435B (zh) * 2021-11-18 2022-04-05 智道网联科技(北京)有限公司 Gnss信号异常值的检测方法、装置及电子设备、存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN108955670B (zh) 2021-02-09
US20180341820A1 (en) 2018-11-29
US10331958B2 (en) 2019-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108955670A (zh) 信息获取方法和装置
CN108181635B (zh) 一种用于输电线路交叉跨越分析的激光点云分类方法
JP6503500B2 (ja) 点群データ利用システム
US20210004610A1 (en) Directing board repositioning during sensor calibration for autonomous vehicles
CN106461402B (zh) 用于确定相对于数字地图的位置的方法及***
CN105512646B (zh) 一种数据处理方法、装置及终端
US8244026B2 (en) Apparatus and method for automatic airborne LiDAR data processing and mapping using data obtained thereby
CN109791052A (zh) 用于生成和使用定位参考数据的方法和***
CN107850448A (zh) 用于生成及使用定位参考数据的方法及***
CN107063713A (zh) 应用于无人驾驶汽车的测试方法和装置
CN108694882A (zh) 用于标注地图的方法、装置和设备
CN108732582A (zh) 车辆定位方法和装置
CN110906954A (zh) 一种基于自动驾驶平台的高精度地图测试评估方法和装置
CN109410735A (zh) 反射值地图构建方法和装置
CN109407073A (zh) 反射值地图构建方法和装置
CN109883418A (zh) 一种室内定位方法及装置
KR101456556B1 (ko) 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법
CN111339876B (zh) 用于识别场景中各区域类型的方法和装置
JP6465421B1 (ja) 構造物変状検出装置
US20190172349A1 (en) High definition 3d mapping
CN113110462A (zh) 障碍物信息的处理方法及装置、作业设备
CN109737971A (zh) 车载辅助导航定位***、方法、设备及存储介质
CN104063499A (zh) 基于车载空间信息采集的空间矢量poi提取方法
CN102317739A (zh) 航空障碍物提取装置、航空障碍物提取方法和记录介质
CN116433865B (zh) 一种基于场景可重建性分析的空地协同采集路径规划方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant