[发明专利]用于无人巴士的定位地图构建方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种用于无人巴士的定位地图构建方法、装置及电子设备，该方法包括：基于无人巴士的各个站点位置，获取各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据；根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，构建各个站点位置对应的局部地图子图，所述局部地图子图包括局部点云地图和局部语义地图；根据各个站点位置对应的局部地图子图，建立各个站点位置对应的地理围栏，以完成用于无人巴士的定位地图的构建。本申请实施例的用于无人巴士的定位地图构建方法利用视觉技术对各个站点位置分别构建了相应的局部地图子图，包括局部点云地图和局部语义地图，相比于构建全局地图的方式来说，保证了地图的稀疏性以及定位效率和定位精度。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种用于无人巴士的定位地图构建方法、装置及电子设备。

背景技术

自动驾驶车辆技术的日益成熟和自动驾驶实施政策的日益完善，使得无人巴士(Robobus)在城市交通中的应用越来越广泛，由于无人巴士的运营路线相对固定，无人巴士相对于其他类型的自动驾驶车辆，在定位方面的场景适应性的需求会低一些，例如，在市区内固定的运营路线中，不会涉及隧道、盘桥等复杂定位场景。

基于上述情况，无人巴士的定位技术主要基于GNSS(Global NavigationSatellite System，全球导航卫星系统)/RTK(Real Time Kinematic，实时差分定位)+IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)+相机语义识别(包括车道线、路面箭头等)+高精地图等技术来实现。

然而，由于站点位置周边高楼大厦多，GNSS定位信号的质量较差，导致定位存在偏差，而单纯基于现有的语义识别算法匹配得到的视觉定位结果也无法给出准确的定位结果，具体表现为：

1)由于进出站点的特殊情况，例如，在某些车流量较大的时间段如上、下班时间，相机将无法很好的识别出地面语义元素；

2)由于进出站点的特殊情况，例如，在某些特殊地段如辅路上，相机同样无法很好的识别出地面语义元素或地面根本没有语义元素；

3)高精地图中没有相应的路面语义元素，导致无法进行匹配。

发明内容

本申请实施例提供了一种用于无人巴士的定位地图构建方法和装置，以为无人巴士提供准确、可靠的定位依据。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种用于无人巴士的定位地图构建方法，其中，所述方法包括：

基于无人巴士的各个站点位置，获取各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据；

根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，构建各个站点位置对应的局部地图子图，所述局部地图子图包括局部点云地图和局部语义地图；

根据各个站点位置对应的局部地图子图，建立各个站点位置对应的地理围栏，以完成用于无人巴士的定位地图的构建。

可选地，所述根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，构建各个站点位置对应的局部地图子图包括：

根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，利用预设点云地图构建算法构建各个站点位置对应的局部点云地图；

根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，利用预设语义地图构建算法构建各个站点位置对应的局部语义地图。

可选地，所述根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，利用预设语义地图构建算法构建各个站点位置对应的局部语义地图包括：

根据各个站点位置对应的预设区域范围内的道路图像数据，利用预设道路元素识别模型对各个站点位置对应的预设区域范围内的道路元素进行识别，得到道路元素识别结果；