[发明专利]一种室内停车场地图构建方法及装置

说明书

本文属于室内停车场地图构建技术领域，具体涉及室内停车场地图构建及装置，包括：对环视相机采集到的图像数据语义提取，得到语义像素点在当前车身坐标系下的坐标值；将每个语义像素点的坐标值转化为世界坐标系的坐标值；根据世界坐标系下的语义像素点的坐标值和预设间隔内的多个历史世界坐标系下的语义像素点的坐标值建立当前局部地图；利用激光雷达采集到历史里程计信息和当前里程计信息确定出历史局部地图与当前局部地图的相对位姿；当相对位姿小于预设位姿阈值且历史局部地图与当前局部地图的间隔大于预设索引值时，根据历史局部地图与当前局部地图构建室内停车场的全局地图。本申请的实施能够有效地解决在没有全局定位设备下的停车难题。

技术领域

本发明涉及室内停车场地图构建技术领域，特别涉及种室内停车场地图构建方法及装置。

背景技术

随着人工智能概念的兴起以及计算机视觉相关技术的成熟，无人设备和机器人技术受到越来越多的关注。在自动驾驶中自动驾驶模块如感知、决策、控制等都有着重要的作用，错误的定位信息将带来不可预估的后果。

特别是在室内停车场中，现有技术中可用的定位依赖的硬件有场端UWB、WIFI，车端的激光雷达、相机、惯性导航等。在场端安装如UWB、WIFI等设备需要对场端进行改造且设备需要预先在场端标记好位置信息。车端的激光雷达或者相机都能够提供一个相对的定位信息，但是单个设备都有其局限性，如激光雷达无法处理重复的纹理，相机只是二维信息，缺少深度值。

因此，如何利用激光雷达和环视相机完成室内停车场的地图构建，仍是一个值得研究的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：

一方面，本文提供一种室内停车场地图构建方法，所述方法应用于设置有激光雷达和环视相机的车辆中，所述方法包括：

对所述环视相机采集到的图像数据进行语义提取，获得所述图像数据中的每个语义像素点在当前车身坐标系下的坐标值；

基于所述激光雷达确定的里程计信息将当前车身坐标系下的每个所述语义像素点的坐标值转化为世界坐标系的坐标值，得到世界坐标系下的图像数据；

当检索到历史语义像素点的坐标值与当前语义像素点的坐标值小于预设距离阈值时，保存世界坐标系下的所述语义像素点的坐标值；

根据所述世界坐标系下的所述语义像素点的坐标值和预设间隔内的多个历史世界坐标系下的所述语义像素点的坐标值建立当前局部地图；

利用所述激光雷达采集到历史里程计信息和当前里程计信息确定出所述历史局部地图与所述当前局部地图的相对位姿；

当所述相对位姿小于预设位姿阈值且所述历史局部地图与所述当前局部地图的间隔大于预设索引值时，根据所述历史局部地图与所述当前局部地图构建室内停车场的全局地图。

进一步地，所述对所述环视相机采集到的图像数据进行语义提取，获得所述图像数据中的每个语义像素点在当前车身坐标系下的坐标值，之前还包括：

对所述激光雷达、所述环视相机和所述车辆的内参标定。

进一步地，所述环视相机包括多个鱼眼相机；

所述对所述环视相机采集到的图像数据进行语义提取，获得所述图像数据中的每个语义像素点在当前车身坐标系下的坐标值，包括：

将每个鱼眼相机采集到的鱼眼图像拼接得到中间图像数据；

所述环视相机和所述车辆的内参标定结果，将所述中间图像数据转换至当前车身坐标系下得到图像数据；

分别对每个鱼眼图像进行语义提取得到每个鱼眼图像的每个语义像素点；

将全部所述语义像素点投影至所述图像数据中，得到每个语义像素点在当前车身坐标系下的坐标值。