[发明专利]地图优化方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及地图制作技术领域，尤其涉及一种地图优化方法、装置、设备及存储介质。该方法通过获取点云地图的目标点云帧和与目标点云帧的邻域网格；提取目标点云帧和邻域网格中的点云帧的点云特征，并确定目标点云帧的点云特征和邻域网格的点云特征之间是否满足预设的平滑处理条件；若满足，则确定目标点云帧与邻域网格中对应的点云帧之间的距离值，并基于距离值利用预设的权重函数确定对应的权重值；基于权重值对目标点云帧和邻域网格中对应的点云帧进行平滑过度处理，得到优化点云地图。本申请通过增加权重值对不具有特征连续性的两个点云帧点进行平滑处理，以解决现有的正态分布变化算法制作地图过程中，存在点云帧特征不连续性的问题。

技术领域

本发明涉及地图制作技术领域，尤其涉及一种地图优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

自动驾驶所需的高精度地图由装有采集设备的车辆在道路上行驶并采集的数据制作而成，激光雷达是一种常用的采集设备。而在通过激光雷达采集到的数据制作地图式，通常是采用正态分布变换(NDT)算法来进行点云帧之间的匹配，由于NDT算法可以应用于三维点的统计模型，所以采用该算法可以较好地确定两个点云间的最优匹配，但是该算法在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，这样的点云帧匹配方式得到的地图，会出现点云帧特征不连续性的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的正态分布变化算法制作地图过程中，存在点云帧特征不连续性的问题。

本发明第一方面提供了一种地图优化方法，所述地图优化方法包括：

获取点云地图的目标点云帧和与所述目标点云帧的邻域网格，其中所述目标点云帧为所述点云地图中的待优化点云帧，所述邻域网格包含有至少一个点云帧；

提取所述目标点云帧和邻域网格中的点云帧的点云特征，并确定所述目标点云帧的点云特征和所述邻域网格的点云特征之间是否满足预设的平滑处理条件；

若满足，则确定所述目标点云帧与所述邻域网格中对应的点云帧之间的5距离值，并基于所述距离值利用预设的权重函数确定对应的权重值；

基于所述权重值对所述目标点云帧和所述邻域网格中对应的点云帧进行平滑过度处理，得到优化点云地图。

可选地，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取点云地图的

目标点云帧和与所述目标点云帧的邻域网格，包括：0从点云地图中选择至少一个目标点云帧；

基于各目标点云帧为圆心，搜索其周围的点云网格，并计算搜索到的点云网格之间的重叠率和点云概率密度；

基于所述重叠率和所述点云概率密度确定所述目标点云帧的邻域网格。

可选地，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述提取所述目标点5云帧和邻域网格中的点云帧的点云特征，并确定所述目标点云帧的点云特征和所述邻域网格的点云特征之间是否满足预设的平滑处理条件，包括：

计算所述目标点云帧与邻域网格中的点云之间的距离；

判断所述距离是否位于搜索边缘区域，其中所述搜索边缘区域包括所述距离等于0或者搜索半径对应的边界；

0若是，则确定在所述目标点云帧的点云特征和所述邻域网格的点云帧之

间进行平滑处理。

可选地，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述提取所述目标点云帧和邻域网格中的点云帧的点云特征，并确定所述目标点云帧的点云特征和所述邻域网格的点云特征之间是否满足预设的平滑处理条件，包括：5分别确定所述目标点云帧和邻域网格中的点云帧的函数；

对所述函数进行二阶求导，判断二阶求导的值是否为0；