[发明专利]一种基于激光雷达与环视相机融合制作高精度地图方法及装置

权利要求书

1.一种基于激光雷达与相机融合制作高精度地图方法，其特征在于，所述方法包括：

获取固定于车身上方激光雷达采集到的车身周围环境的三维点云数据；

获取固定于车身前方环视相机采集到的车辆周围环境的图片数据；

根据采集到的图片数据，采用深度学习方法，标记出图片上的临时障碍物；

根据采集到的三维点云数据，对点云进行聚类处理；

根据所述点云和图片数据，融合三维点云和图片信息；

根据融合后的数据，删除所述点云数据中属于临时障碍物的数据信息；

基于所述三维点云处理后得到的数据，生成高精度地图。

2.根据权利要求1所述的采用深度学习标记出图片上临时障碍物的方法，其特征在于，训练能够准确识别车辆、行人等公共道路上可能存在的临时障碍物的可靠模型，应用模型对图片进行处理。

3.根据权利要求1所述的融合三维点云和图片信息数据，其特征在于，将激光雷达和环视相机进行联合标定，保证坐标系的统一和图片信息中标记出的物体位置与三维点云数据中对应位置存在物体相同。

4.根据权利要求1所述的基于融合后的数据删除点云数据中临时障碍物所属的数据信息，其特征在于，根据所述图片标记得到障碍物对应点云数据位置，确定指定位置物体点云规模。

5.根据权利要求1所述的基于三维点云处理后得到数据生成高精度地图的方法，其特征在于，基于经处理的点云数据，得到高精度地图。

6.一种基于激光雷达与环视相机融合制作高精度地图装置，其特征在于，所述装置包括：

数据采集模块，用于获取车身周围三维点云数据和视觉图片数据；

临时障碍物标记模块，应用深度学习算法处理图片数据，标记图片中临时障碍物；

数据融合模块，根据所述图片数据与三维点云数据融合，删除点云数据中对应临时障碍物所属点云；

确定制作模块，应用经过处理后的点云数据制作高精度地图。

7.根据权利要求6所述的数据采集模块，其特征在于：

应用激光雷达采集车身周围环境的三维点云数据；

应用环视相机采集车身周围环境的视觉图片数据。

8.根据权利要求6所述的临时障碍物标记模块，其特征在于，训练能够准确识别图片中临时障碍物的可靠深度学习模型，应用所述模型对数据采集模块采集到的图片信息进行处理，标记出图片中车辆、行人等临时障碍物。

9.根据权利要求6所述的数据融合模块，其特征在于，对原始点云数据进行聚类处理，根据所述图片数据与三维点云数据融合后，二者坐标系统一，将所述点云数据中聚类出的物体与图片中标记的临时障碍物进行对应，确定需要删除的点云数据的范围。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，应用所述各个模块配合运作，实现权利要求1至5所述的制作高精度地图的方法。