[发明专利]移动设备定位系统、相关方法、装置及设备

说明书

本申请公开了移动设备定位系统、相关方法、装置及设备。其中，所述系统通过第一移动设备采集第一道路环境点云数据；压缩第一道路环境点云数据中待压缩的道路静态元素的点云数据；向服务端发送解压缩后的点云数据；服务端将所述解压缩后的点云数据存储至地图数据中；以及，通过第二移动设备采集第二道路环境点云数据；确定第二移动设备的第一位姿数据；根据所述地图数据，确定与第一位姿对应的局域地图数据；对局域地图数据中已压缩的道路静态元素数据执行解压缩；根据第二道路环境点云数据和解压缩后的点云数据，确定第二移动设备的第二位姿数据。采用这种处理方式，可以有效兼顾较高的定位准确度和定位实时性两个方面。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及移动设备定位系统、方法和装置，地图数据生成方法和装置，地图数据选取方法和装置，道路动态元素确定方法和装置，电子设备，以及移动设备。

背景技术

在自动驾驶、室内机器人、无人机等移动设备定位场景中，可采用基于环境地图的移动设备定位技术。以自动驾驶为例，该技术允许采用高性能的采图车事先获得达到一定清晰度等级的道路地图，在实时定位时，移动设备通过传感器获得实时观测的点云数据，然后将该观测数据与地图数据进行配准，以获得移动设备的位姿数据。

目前，自动驾驶领域主要采用两种形式的道路地图：矢量地图和特征地图。矢量地图中的矢量，就是既有大小，又有方向的量。矢量地图使用直线和曲线来描述图形，这些图形的元素包括点、线、矩形、多边形、圆和弧线等。矢量数据具有数据结构紧凑，冗余度低，表达精度高，图形显示质量好，有利于网络和检索分析等优点。然而，由于矢量地图对地图原数据信息进行了大量的简化和信息抽取，带来的结果是对道路信息的刻画较为简单，即地图精度较低。特征地图是对地图原数据进行特征值提取的地图数据，相比而言，其对路面信息刻画的更加真实，地图精度较高，但其体积和文件大小也相对较大。

综上所述，现有技术存在无法构建具有较小数据量、及达到一定清晰度等级的地图的问题。相应的，基于现有地图的设备定位技术存在无法兼顾较高的定位效率和定位准确度的问题。

发明内容

本申请提供移动设备定位系统，以解决现有技术存在的设备定位准确度和实时性较低等等问题。本申请另外提供移动设备定位方法和装置，地图数据生成方法和装置，地图数据选取方法和装置，道路动态元素确定方法和装置，电子设备，以及移动设备。

本申请提供一种移动设备定位系统，包括：

第一移动设备，用于采集第一道路环境点云数据；根据所述第一环境点云数据，确定待压缩的道路静态元素的点云数据；压缩所述静态元素的点云数据；向服务端发送压缩后的点云数据；

服务端，用于接收所述压缩后的点云数据，将所述压缩后的点云数据存储至地图数据中；

第二移动设备，用于采集第二道路环境点云数据；确定第二移动设备的第一位姿数据；根据所述地图数据，确定与第一位姿对应的局域地图数据；对局域地图数据中已压缩的道路静态元素数据执行解压缩；根据第二道路环境点云数据和解压缩后的点云数据，确定第二移动设备的第二位姿数据。

本申请还提供一种地图数据生成方法，包括：

采集道路环境点云数据；

压缩所述道路环境点云数据中待压缩的道路静态元素的点云数据；

向服务端发送压缩后的点云数据，以便于服务端将压缩后的点云数据存储至地图数据中。

可选的，所述压缩所述道路环境点云数据中待压缩的道路静态元素的点云数据，包括：

确定与所述静态元素的元素类型对应的梯度阈值；

将点云间梯度达到所述梯度阈值的点云数据，作为压缩后的点云数据。

可选的，不同元素类型对应不同梯度阈值。