[发明专利]基于众包多车摄像头数据的道路地图构建与融合的方法

说明书

本发明涉及一种基于众包多车摄像头数据的道路地图构建与融合的方法，包括内容为：S1、针对相同区域路段，从搭载相机的他车中获取原始图像序列或视频数据；S2、对每一车辆基于获取的图像信息进行道路标线提取，并在图像帧之间进行道路标线的关联，构建车辆3D本地地图；S3、对两车辆的3D本地地图进行对齐和融合；S4、对多车的3D本地地图数据融合，输出3D融合地图。本发明为众包数据更新要素提供较高的准确度，确保更新要素的准确性，避免变化要素判断不准，导致地图更新中将正确要素错误更新的情况，可以广泛应用于自动驾驶中。

技术领域

本发明是关于一种基于众包多车摄像头数据的道路地图构建与融合的方法，涉及自动驾驶高精度地图技术领域。

背景技术

高精度地图在智能驾驶感知、定位、规划决策等功能应用中具有关键作用，是高级别自动驾驶中不可或缺的关键核心技术，从而对于自动驾驶地图技术的相关研究在高精度、高频率更新、低成本等方面提出了越来越高的要求。与自车周围环境信息密切关联的诸如车道标线等相关信息成为目前研究的重点，比如实线、虚线等道路标记已成为高精度地图上的重要标志。这些数据通常是从搭载昂贵传感器的专用地图采集车上获取，用于更新高精度地图数据库。然而，随着智能汽车上车载传感器的发展，量产车上搭载低成本传感器将有潜力应用于众包地图更新中。

虽然这种传感器的感知精度不如专业地图采集车的高成本传感器，但是这类智能车辆数量之多，可以满足高频高精度地图更新的需求。然而，由于单车低成本传感器获取的地图数据可靠性存在不确定性，众包多车信息的融合仍然是一个巨大的挑战。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够确保地图更新要素准确的基于众包多车摄像头数据的道路地图构建与融合的方法、系统、处理设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于众包多车摄像头数据的道路地图构建与融合的方法，包括内容为：

S1、针对相同区域路段，从搭载相机的他车中获取原始图像序列或视频数据；

S2、对每一车辆基于获取的图像信息进行道路标线提取，并在图像帧之间进行道路标线的关联，构建车辆3D本地地图；

S3、对两车辆的3D本地地图进行对齐和融合；

S4、对多车的3D本地地图数据融合，输出3D融合地图。

进一步地，上述步骤S2的具体过程包括：

S21、从该车的车载摄像头获取原始图像序列或视频的图像信息；

S22、对采集的图像进行道路标记检测识别，如果存在道路标记，则进行道路标记提取；

S23、基于车载摄像头和车辆姿态，在图像帧之间进行道路标线的关联，进行3D本地地图建立，输出3D本地地图。

进一步地，3D本地建图建立的具体过程为：

假设车载摄像头的固有值已知，车辆姿态通过离线方法或在线方法获得，3D本地地图由许多从道路标记检测过程中提取的3D点组成：

i_m(x_w,y_w,z_w)＝K·[R|t]·i(x,y)

其中，i_m为道路标记像素点映射到三维坐标的亮度值，K为车载摄像头的内参矩阵，[R|t]为6自由度车辆姿态。

进一步地，上述步骤S3的具体过程为：

S31、计算3D点的亮度比