[发明专利]高精度动态地图生成方法及装置在审

专利信息
申请号: 202111640606.8 申请日: 2021-12-29
公开(公告)号: CN114485700A 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 巫远;黄永明;齐望东;王孝国 申请(专利权)人: 网络通信与安全紫金山实验室
主分类号: G01C21/34 分类号: G01C21/34;G01C21/36
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 毛宏宝
地址: 211111 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 高精度 动态 地图 生成 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种高精度动态地图生成方法,其特征在于,包括:

向远程终端发送请求信息,接收所述远程终端反馈的目标路段的点云地图;

将采集的路侧感知信息输入至动态目标识别模型中,获取动态目标识别结果,并在所述动态目标识别结果为目标地物的情况下,提取所述目标地物的第一目标信息;

接收所述目标地物发送的第二目标信息;

基于所述第一目标信息、所述第二目标信息和所述目标路段的点云地图,获取局部动态地图;

其中,所述目标地物包括行人、机动车和非机动车中的一种或者多种,所述动态目标识别模型是基于训练样本以及预先确定的目标地物的标签进行训练后得到。

2.根据权利要求1所述的高精度动态地图生成方法,其特征在于,在所述获取局部动态地图之后,还包括:将所述局部动态地图发送至目标终端,以使得所述目标终端根据所述局部动态地图进行实时显示;

其中,所述目标终端包括所述远程终端和/或用户终端。

3.根据权利要求1或2所述的高精度动态地图生成方法,其特征在于,所述基于所述第一目标信息、所述第二目标信息和所述目标路段的点云地图,获取局部动态地图,包括:

基于所述第一目标信息和所述第二目标信息,生成动态融合信息;

基于所述动态融合信息和所述目标路段的点云地图,获取局部动态地图。

4.根据权利要求1或2所述的高精度动态地图生成方法,其特征在于,所述动态目标识别模型为基于PointNet++构建的深度神经网络模型。

5.一种高精度动态地图生成方法,其特征在于,包括:

接收来自路侧单元的请求信息;

响应于所述请求信息,从静态全局地图中分割出目标路段的点云地图,并反馈至所述路侧单元;

接收来自所述路侧单元的局部动态地图,并根据所述局部动态地图进行实时显示。

6.根据权利要求5所述的高精度动态地图生成方法,其特征在于,在所述接收请求信息之前,还包括:

基于各路段的离线数据,进行拼接,获取全局点云地图;

基于所述全局点云地图进行下采样,并根据路面信息进行过滤,获取所述静态全局地图。

7.一种高精度动态地图生成装置,其特征在于,包括:

第一地图获取模块,用于向远程终端发送请求信息,接收所述远程终端反馈的目标路段的点云地图;

动态目标识别模块,用于将采集的路侧感知信息输入至动态目标识别模型中,获取动态目标识别结果,并在所述动态目标识别结果为目标地物的情况下,提取所述目标地物的第一目标信息;

第一接收模块,用于接收所述目标地物发送的第二目标信息;

第二地图获取模块,用于基于所述第一目标信息、所述第二目标信息和所述目标路段的点云地图,获取局部动态地图;

其中,所述目标地物包括行人、机动车和非机动车中的一种或者多种,所述动态目标识别模型是基于训练样本以及预先确定的目标地物的标签进行训练后得到。

8.一种高精度动态地图生成装置,其特征在于,包括:

第二接收模块,用于接收来自路侧单元的请求信息;

反馈模块,用于响应于所述请求信息,从静态全局地图中分割出目标路段的点云地图,并反馈至所述路侧单元;

第三接收模块,用于接收来自所述路侧单元的局部动态地图,并根据所述局部动态地图进行实时显示。

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述高精度动态地图生成方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述高精度动态地图生成方法的步骤。

11.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述高精度动态地图生成方法的步骤。

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