[发明专利]大规模可通行区域驾驶地图的构建方法及其无人驾驶应用方法

权利要求书

1.一种大规模可通行区域驾驶地图的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、采集车系统上，使用多线激光雷达对道路环境进行扫描，利用高差实现地面滤除与障碍物分割，得到实时的道路边界障碍物分布图；结合差分全球卫星导航系统与惯性导航设备提供的高精度位姿信息，对多帧的道路边界障碍物分布进行可通行区域概率格网建图；

步骤2、采集车系统上，在概率格网建图过程中根据雷达帧数与采集车运动变化量进行自适应的子图分块构建，并引入R-Tree将不同大小的子图作为结点构建空间索引；实时根据R-Tree将远离采集车的结点移出内存并存储在磁盘上，并同时将磁盘中已存在的临近采集车的结点读回内存，从而实现建图过程中的内存动态调度，实现大规模建图；

步骤3、在建图暂停后将R-Tree及其所有结点数据存储到磁盘；其继续由采集车建图系统读取并恢复建图过程，从而实现对已建图区域的更新和扩展建图，采集车系统实现了地图大规模建图和更新的自动化；

步骤1中的概率格网地图根据建图范围分配固定大小的内存空间，因此受内存大小限制难以扩展到大规模场景下的建图应用；因此，为了实现大规模建图，对概率格网地图进行自适应分块，构建子图；对所述子图构建R-Tree空间索引，实现子图的动态调度机制的方法实现内存占用基本恒定；

详述如下：

2.1地图自适应分块

提出一种自适应的地图分块方法，其综合了雷达扫描帧数量与采集车运动变化量，在建图过程中自动对格网地图进行分块；首先，初始子图范围为以当前位置为中心点，范围a₀*a₀的正方形区域；当有效扫描帧数超过设定阈值或采集车运动到子图范围外，则完成当前子图构建；对子图分配ID，并创建该子图的最小外包围矩形(MBR)，作为一个结点插入到R-Tree中；同时新建一个子图并初始化用于接收数据，相邻子图含有重叠部分；

2.2基于R-Tree的内存动态调度

所述R-Tree是一棵动态平衡搜索树，R-Tree及其各类变种的平均操作复杂度为对数阶，从而对MBR所表示的空间对象进行索引的插入、更新、删除和搜索操作；

2.2.1 R-Tree的维护

所述R-Tree中每一个结点包含1至n个由子图编号ID与空间对象的MBR组成的单元；其中n为可调参数，用于聚类临近单元从而降低索引数据量；向R-Tree内新增子图结点时，遵循使R-Tree结点MBR重叠区域最小的原则，选择插入位置添加新结点，将子图ID作为结点的唯一标识索引，由子图的空间坐标计算x_min、y_min与x_max、y_max范围属性，确定子图的MBR；

2.2.2内存动态调度方法

在实时建图过程中，当子图分块被添加至R-Tree中后，同时基于R-Tree进行空间查询，搜索车辆当前位置附近的n张子图，将其余子图按标识ID写出转移保存到磁盘并从内存中去除；当车辆移动到已建图区域时，通过R-Tree索引搜索结点编号，由磁盘读取对应的子图分块并加载到内存中，进行格网地图更新；如此，子图在内存、磁盘中进行动态的移出与回读，实现内存的动态调度，保证了建图系统的内存占用恒定，从而实现了大规模建图。

2.根据权利要求1所述的一种大规模可通行区域驾驶地图的构建方法，其特征在于，步骤3中所述建图系统利用动态调度方法，根据当前位置坐标恢复到上一次的建图流程中：当建图完成后，将生成的可通行区域地图文件输出，同时存储地图的起始位置坐标及子图分块信息的R-Tree空间索引至磁盘；

需进行地图扩展或更新时，读取磁盘中的子图文件、以及对应的R-Tree空间索引与起始位置配置信息，将建图系统恢复到前次建图流程中，在已有的建图区域的基础上，从任意位置对地图进行多次概率更新与新区域扩展建图，达到增量式建图与自动更新，从而实现大规模地图的建图和维护。

3.一种大规模可通行区域驾驶地图构建后其在无人驾驶应用方法，其特征在于，采集车系统在建图完成之后，将R-Tree及其所有子图数据上传至服务器，提供地图在线分发服务；服务器响应多个无人车客户端的并发请求，利用R-Tree索引快速搜索无人车客户端所临近的子图结点，并对子图进行融合，实时发送给无人车，从而辅助其进行超越可见范围内的高精度可通行区域地图，辅助无人驾驶的决策和规划过程；

包括步骤：

4.1基于位置的客户端搜索请求

当无人驾驶中客户端向服务器发送地图请求时，基于用户的位置，服务器端利用与子图数据对应的R-Tree进行邻近子图搜索，将查询到符合距离条件的子图数据作为融合对象；

4.2基于R-Tree的子图搜索

在给出一个以客户端车身周边范围为L*W的矩形作为空间目标搜索矩形的搜索请求后，从R-Tree的根节点进行递归遍历，通过以平均时间复杂度O(logN)的方式自顶向下遍历R-Tree所包含的结点指针，进行空间多边形包含查询，快速查询获取车辆当前位置附近的n张子图索引ID；N为索引数据总数；

4.3子图融合

对包含重叠区域的n个子图根据时间戳分配值w_i，将最终可通行区域地图格网的概率p_i进行加权平均，i＝1,2...n，得到障碍物概率值表示结果p′；取概率阈值θ作为障碍分类依据，将p′θ的格网单元标记为障碍物，则可获得无人车可通行区域的二值地图；根据无人车客户端的位姿，获得当前位姿下的可通行区域无人车局部地图，为驾驶决策与路径规划提供高精度的分析参考，对车辆自身传感器的感知范围、障碍结果进行补充；

4.4在线分发

系统基于地图引擎，响应多客户端的地图请求，实现快速的地图下载与缓存，满足无人驾驶的实时性需求。