[发明专利]一种点云地图构建方法、装置和设备

说明书

公开了一种点云地图构建方法、装置和设备，所述方法包括：获取多帧图像的特征点信息、车辆的第一速度信息和车辆的定位信息，其中特征点信息包括：各帧图像的特征点以及帧间特征点的匹配关系，所述车辆的第一速度信息包括车辆的第一线速度和/或第一角速度，第一速度信息通过轮速传感器测量；根据特征点信息和第一速度信息确定车辆的第一位姿信息；根据第一位姿信息和车辆的定位信息确定车辆的第二位姿信息；利用多帧图像的特征点信息和第二位姿信息进行点云重建得到点云地图。本方法通过轮速传感器测量获得车辆的线速度和/或角速度，替代IMU测量车辆的速度信息，从而避免了IMU测量引入噪声，同时避免IMU的架设和布置，节约了生产成本。

技术领域

本申请涉及计算机视觉和点云地图构建领域，尤其是涉及一种点云地图构建方法、装置和设备。

背景技术

对于自动驾驶而言，定位信息的获取至关重要，准确地定位车辆当前位置以及车辆周围环境物体，仿真模拟出车辆两旁的道路和周围环境，能够提高自动驾驶的准确度。在对车辆两旁的道路做地图构建时，车辆上的传感器，比如摄像头、惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)等会实时地采集的车辆周围信息，比如车辆的速度信息，周围移动物体、行人、树木，草地等，然后将这些采集的信息发送给服务器。

服务器会根据各个传感器上报的测量数据对车辆周围环境建图，但是上报的原始数据容易受到周围环境影响，比如受噪声干扰，建筑物、自然物遮挡等导致定位的车辆位姿结果不准确，进而在利用该不准确的车辆位姿建图时，匹配信息缺乏鲁棒性。

发明内容

为了解决上述视觉传感器建图所产生的问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种点云地图构建方法和装置，用于解决纯视觉建图和多传感器建图所带来的弊端。

具体地，本申请实施例提供的如下技术方案：

第一方面，本公开提供了一种点云地图构建方法，该方法可由网络设备，比如服务器，或者终端设备，比如PC来实现，该方法包括：

获取多帧图像的特征点信息、车辆的第一速度信息和车辆的定位信息，根据所述特征点信息和所述第一速度信息，确定所述车辆的第一位姿信息；根据所述第一位姿信息和所述车辆的定位信息，确定车辆的第二位姿信息；利用所述多帧图像的特征点信息和所述第二位姿信息进行点云重建得到点云地图。

其中，所述特征点信息包括：各帧图像的特征点以及帧间特征点的匹配关系，所述车辆的第一速度信息包括所述车辆的第一线速度和/或第一角速度，且所述第一速度信息通过轮速传感器测量。所述车辆的定位信息包括车辆的GPS位置信息，所述GPS位置信息具有垂直方向的物理意义。

本方面提供的方法，通过轮速传感器测量获得车辆的线速度和/或角速度，替代IMU测量车辆的速度信息，从而避免了IMU测量引入噪声，同时避免了不同类型IMU的架设和布置，节约了生产成本。

另外，将轮速传感器或轮速计测量的车辆的线速度和/或角速度与特征点匹配关系相结合得到准确的车辆的第一位姿信息，再与车辆的定位信息相融合得到车辆的第二位姿信息，使得车辆在原准确的相机位姿的基础上，增加定位信息的垂直方向的尺度意义，从而得到具有三维特征的第二位姿信息，可为Ground Truth地图的其他计算和研发提供鲁棒性的输入。

本申请公开的第二方面，还提供了一种点云地图构建装置，所述装置包括：获取模块、计算模块和构图模块，其中，

所述获取模块，用于获取多帧图像的特征点信息、车辆的第一速度信息和车辆的定位信息，其中所述特征点信息包括：各帧图像的特征点以及帧间特征点的匹配关系，所述车辆的第一速度信息包括所述车辆的第一线速度和/或第一角速度，且所述第一速度信息通过轮速传感器测量；