[发明专利]车端实时检测识别高精度地图边界方法和系统

权利要求书

1.一种车端实时检测识别高精度地图边界方法，其特征在于，包括：

作业完成后，通过车载传感器采集LiDAR数据；

根据所述LiDAR数据，完成点云建图并优化建图质量；

根据建图得到的点云数据，针对点云盲区进行插值处理；

根据插值后的点云数据，获取地面分割点云和非地面分割点云；

根据所述地面分割点云和非地面分割点云，识别提取地面边界和坡面停车线。

2.如权利要求1所述的车端实时检测识别高精度地图边界方法，其特征在于，所述根据所述LiDAR数据，完成点云建图并优化建图质量具体包括：

根据所述LiDAR数据，计算每一帧点云数据在传感器坐标系下的投影坐标；将所述每一帧点云数据对应的投影坐标转换到统一的车辆坐标系下融合配准，采用单源数据帧间配准及多源数据联合配准算法优化建图质量；根据优化后的点云数据，基于车辆轨迹精确裁剪变化区域内点云。

3.如权利要求1所述的车端实时检测识别高精度地图边界方法，其特征在于，所述根据建图得到的点云数据，针对点云盲区进行插值处理具体包括：

根据建图得到的点云数据，基于车辆轨迹插值点云盲区，获取点云凸包，格栅化所述点云凸包范围，针对无点云栅格通过邻近点搜索方式对栅格点进行反距离权重插值，获取完整的凸包内点云数据。

4.如权利要求1～3任一项所述的车端实时检测识别高精度地图边界方法，其特征在于，

根据所述插值后的点云数据，采用RANSAC算法获取所述地面分割点云和非地面分割点云；和/或

根据所述地面分割点云，采用AlphaShape算法识别提取所述地面边界；和/或

根据所述非地面分割点云和地面边界，选择高程为车轮半径2/3高度的坡面点拟合计算获取所述坡面停车线。

5.一种车端实时检测识别高精度地图边界系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于作业完成后，通过车载传感器采集LiDAR数据；

建图模块，用于根据所述LiDAR数据，完成点云建图并优化建图质量；

插值模块，用于根据建图得到的点云数据，针对点云盲区进行插值处理；

分割模块，用于根据插值后的点云数据，获取地面分割点云和非地面分割点云；

提取模块，用于根据所述地面分割点云和非地面分割点云，识别提取地面边界和坡面停车线。

6.如权利要求5所述的车端实时检测识别高精度地图边界系统，其特征在于，所述建图模块具体用于：

根据所述LiDAR数据，计算每一帧点云数据在传感器坐标系下的投影坐标；将所述每一帧点云数据对应的投影坐标转换到统一的车辆坐标系下融合配准，采用单源数据帧间配准及多源数据联合配准算法优化建图质量；根据优化后的点云数据，基于车辆轨迹精确裁剪变化区域内点云。

7.如权利要求5所述的车端实时检测识别高精度地图边界系统，其特征在于，所述插值模块具体用于：

根据建图得到的点云数据，基于车辆轨迹插值点云盲区，获取点云凸包，格栅化所述点云凸包范围，针对无点云栅格通过邻近点搜索方式对栅格点进行反距离权重插值，获取完整的凸包内点云数据。

8.如权利要求5～7任一项所述的车端实时检测识别高精度地图边界系统，其特征在于，

所述分割模块用于根据所述插值后的点云数据，采用RANSAC算法获取所述地面分割点云和非地面分割点云；和/或

所述提取模块用于根据所述地面分割点云，采用AlphaShape算法识别提取所述地面边界；和/或

所述提取模块用于根据所述非地面分割点云和地面边界，选择高程为车轮半径2/3高度的坡面点拟合计算获取所述坡面停车线。

9.一种存储介质，其特征在于，其存储有用于车端实时检测识别高精度地图边界的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1～4任一项所述的车端实时检测识别高精度地图边界方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1～4任一项所述的车端实时检测识别高精度地图边界方法。