[发明专利]一种高精度地图的构建方法、系统、终端和存储介质

权利要求书

1.一种高精度地图的构建方法，其特征在于，包括：

S01：获取雷达扫描点云，给点云两两配准，生成重建后的点云，以惯性测量单元去除雷达运动过程产生的点云畸变；

S02：提取每一帧点云的特征点，进行相邻帧特征点关联匹配；获取采集点云间隔时间内雷达姿态的变换；

S03：提取三维点云中的地面点，形成地面特征集合生成高精度地图。

2.根据权利要求1所述的高精度地图的构建方法，其特征在于，所述步骤S01中，以惯性测量单元去除雷达运动过程产生的点云畸变的具体步骤是：

S021：我们可以获得点云初始时刻的IMU状态_imuStart，以及经过实际扫描时间relSweepTime后，当前时刻的IMU状态_imuCur。:

S022：计算:经过扫描时间后，当前点产生的漂移：_imuPositionShift＝_imuCur.position-_imuStart.position-_imuStart.velocity*relSweepTime；

S022：上式假定在扫描时间relSweepTime内，车是匀速运动的。

3.根据权利要求1所述的高精度地图的构建方法，其特征在于，所述步骤S01中最近点迭代(Iterative Closest Point，ICP)的具体步骤是：

S017：数据获取；

S018：特征点估计，通常是对点云进行降采样，或者采用其他计算方式

S019：特征值计算，采用的特征值通常有NARF、FPFH、SIFT等等，计算特征值的目的主要是匹配

S020：关联点匹配，需要用到近邻搜索的方式匹配后可以根据匹配的点计算出两帧点云的刚体变换，采用的方法比如奇异值分解(SVD)。

4.根据权利要求3所述的高精度地图的构建方法，其特征在于，所述为了避免最近点迭代(Iterative Closest Point，ICP)的缺点，采用一些别的算法计算出初值，然后再用ICP进行精配准，这些算法包括贪婪初始配准(greedyInitialAlignment)、随机采样(sampleconsensus)。

5.一种高精度地图的构建系统，其特征在于，包括：

点云重建单元，所述点云重建单元用于两两点云的配准，

惯性测量单元，所述惯性测量单元用于去除雷达在运动过程中产生的点云畸变；

特征提取模块，所述特征提取模块提取每一帧点云的特征点；

关联匹配模块，所述关联匹配模块用于将提取出的特征点进行相邻帧特征点关联匹配；获取采集点云间隔时间内雷达姿态的变换；

地图生成模块，所述地图生成模块用于以特征点以及特征点关联区域的特质生成高精度地图。

6.根据权利要求5所述的高精度地图的构建系统，其特征在于，还包括地面特征集生成模块，所述地面特征集生成模块自特征提取模块提取特征中获取在特征点位置处于地面上的特征点，并形成地面特征集，地面特征集用于地面轮廓和障碍物的表征。

7.一种服务器，所述服务器包括用于实现上述权利要求1-4任一项所述的高精度地图的构建方法和/或高精度地图的构建系统。

8.一种终端设备，其特征在于：所述终端设备为调度上述权利要求5-6任一项所述高精度地图的构建系统的车载终端控制设备。

9.一种计算机可读存储介质，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至4任一权利要求所述的方法中的步骤。