[发明专利]道路图像与点云数据匹配参数确定方法、系统和相关设备

说明书

本发明公开一种道路图像与点云数据匹配参数确定方法、系统和相关设备。该方法包括：从道路图像的可选位姿参数中，以预定的参数间隔选取第一位姿参数；分别获取具有第一位姿参数的道路图像与对应的点云数据相匹配后的用于表征地理要素匹配度的第一匹配评价值；按预设规则缩减参数间隔，以缩减后的每个参数间隔从第一匹配评价值中的最大值所对应的第一位姿参数为中心的预定范围内选取多个第二位姿参数，确定具有第二位姿参数的道路图像与点云数据中的地理要素相匹配后的第二匹配评价值的最大值并确定匹配参数。本公开通过预定的参数间隔粗定位和依次缩减后的参数间隔精细定位的方式高效地确定了道路图像与点云数据的匹配参数。

技术领域

本发明涉及地图制作领域，特别涉及一种道路图像与点云数据匹配参数确定方法、系统和相关设备。

背景技术

随着科技的发展，高级辅助驾驶和自动驾驶因可以帮助驾驶员进行安全驾驶，而成为技术研究的热点。目前，高级辅助驾驶和自动驾驶的一种技术实现路径中需要依赖“高精地图”。高精地图与普通地图相比，会更精细化更精确地表达现实世界，比如，普通地图在表达道路时不会表达道路更精细化的信息，而高精地图会通过车道线来表达道路的每一条车道。

目前的高精地图的制作主要通过激光设备采集的激光点云(即点云数据)和摄像设备拍摄的图片(道路图像)制作而成的。由于激光点云和图片自身有各自的优点和缺陷，例如，激光的扫描点位置精度高，受光照条件影响小，但成本高，扫描的反射率对道路目标的区分度低；图片则通过瞬间大面积可见光成像，对道路目标的区分性高，成本低，但图片远处受道路图像透视、像素离散化和相机畸变等影响位置精度低，且受光照条件影响大。因此，在高精地图制作和自动驾驶定位过程中采用激光点云和图片融合的方案进行定位和制图。然而，在实际制图过程中，由于激光点云和图片对道路目标的观测角度、探测目标的波谱范围、数据解译方式等不一致，且道路环境的复杂多变，因此无法直接将激光点云与图片直接融合。因为图片在世界坐标中有自身的坐标位置，即图片的六自由度，所以需要确定图片与点云数据融合时道路图像平移和/或旋转的匹配参数就可以将图片和点云数据进行精确融合，因此如何快速地、精确地确定图片与点云数据的匹配参数是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种道路图像与点云数据匹配参数确定方法、系统和相关设备。

作为本公开实施例的一个方面，涉及一种道路图像与点云数据匹配参数确定方法，可以包括：

从道路图像的可选位姿参数中，以预定的参数间隔选取第一位姿参数；

分别获取具有所述第一位姿参数的道路图像与对应的点云数据相匹配后的用于表征地理要素匹配度的第一匹配评价值；

按预设规则缩减所述参数间隔，以缩减后的每个参数间隔从第一匹配评价值中的最大值所对应的第一位姿参数为中心的预定范围内选取多个第二位姿参数，确定具有所述第二位姿参数的道路图像与所述点云数据中的地理要素相匹配后的第二匹配评价值的最大值；

将第二匹配评价值的最大值所对应的第二位姿参数确定为所述匹配参数。

作为本公开实施例的第二方面，涉及一种道路图像与点云数据匹配方法，可以包括：

根据第一方面所述的匹配参数确定方法获取所述道路图像的匹配参数；

根据所述匹配参数对所述道路图像进行平移和/或旋转，使得所述道路图像与所述点云数据相匹配。

作为本公开实施例的第三方面，涉及一种道路图像与点云数据的匹配参数确定装置，可以包括：

第一位姿参数选取模块，用于从道路图像的可选位姿参数中，以预定的参数间隔选取第一位姿参数；