一种点云地图生成方法、装置及设备与流程

1.本技术涉及高精度地图技术领域，尤其涉及一种点云地图生成方法、装置及设备。


背景技术：

2.激光雷达通过向周围发射激光信号，然后收集解析反射回来的激光信号得到多帧激光点云。对相邻帧激光点云进行配准得到激光点云地图。由于在对相邻帧激光点云进行配准时，配准误差不断地积累，导致激光点云地图的误差精度降低。
3.因此，亟需一种高精度的点云地图生成方法。


技术实现要素：

4.为解决上述技术问题，本说明书实施例提出了一种点云地图生成方法、装置及设备，以提高点云地图的精度。
5.本说明书实施例提供的一种点云地图生成方法，包括：
6.获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第二行驶方向为不同的行驶方向；
7.针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的；
8.根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
9.本说明书实施例提供的一种点云地图生成装置，包括：
10.获取模块，用于获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第一行驶方向为不同的行驶方向；
11.配准模块，用于针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的；
12.制图模块，用于根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
13.本说明书实施例提供的一种点云地图生成设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现所述点云地图生成方法的步骤。
14.本说明书实施例提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述点云地图生成方法的步骤。
15.本说明书实施例提供的一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程
序/指令被处理器执行时实现所述点云地图生成方法的步骤。
16.本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
17.本说明书实施例公开了一种点云地图生成方法、装置及设备，该方案包括：
18.本说明书实施例公开了一种点云地图生成方法、装置及设备，该方案包括：在生成目标地图的点云地图之前，对目标道路的不同方向采集的第一道路点云和第二道路点云，进行配准得到配准后第一道路点云；根据所述配准后第一道路点云和所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。由此通过对目标道路的不同方向采集的第一道路点云和第二道路点云进行配准，来为点云中的点增加约束，有利于提高生成的点云地图的精度。
附图说明
19.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本说明书实施例提供的一种点云地图生成方法的流程示意图。
21.图2为本说明书实施例提供的一种对应于图1的点云地图生成装置的结构示意图。
22.图3为本说明书实施例提供的一种对应于图1的点云地图生成设备的结构示意图。
具体实施方式
23.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
24.为了方便理解，首先对上行方向、下行方向、上行点云和下行点云的概念进行解释。上行方向可以指公路里程桩号递增的方向，下行方向可以指公路里程桩号递减的方向。上行点云是由携带点云采集设备的采集车在公路的上行方向行驶时采集的点云，下行点云则是在下行方向行驶时采集的点云。
25.现有技术中，通过采集车上的点云采集设备(例如激光雷达)采集某条道路多帧三维激光点云，对相邻帧激光点云进行配准之后得到该道路的三维点云。由于配准过程中误差的积累，随着道路的距离增加，三维点云的精度随之降低。甚至有可能出现，同一物体在上行点云和下行点云中
26.为了解决现有技术中的缺陷，本方案给出了以下实施例：
27.图1为本说明书实施例提供的一种点云地图生成方法的流程示意图。
28.从程序角度而言，该流程的执行主体可以是用于点云处理的服务器，还可以是服务器处搭载的应用程序。如图1所示，该流程可以包括以下步骤：
29.步骤101：获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第二行驶方向为不同的行驶方向。
30.本说明书实施例中，所述第一行驶方向与所述第二行驶方向可以是所述目标道路上相对的两个行驶方向。具体来说，所述第一行驶方向是所述目标道路的上行方向、下行方向中的任意一个，所述第二行驶方向可以是上行方向、下行方向中的另一个。本说明书实施例中，所述第一道路点云可以是携带点云采集设备的采集车在所述目标道路的所述上行方向行驶时采集的上行点云，所述第二道路点云可以是采集车在所述目标道路的所述下行方向行驶时采集的下行点云，反之亦可。为了方便理解，下文中以所述第一道路点云为上行点云、以所述第二道路点云为下行点云进行描述。
31.本说明书实施例中，所述第一道路点云以及所述第二道路点云都是对相邻帧点云进行配准后得到的，所述第一道路点云、第二道路点云中的点的三维坐标可以是世界坐标系下的全局坐标。
32.步骤103：针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的。
33.本说明书实施例中，若所述目标道路的长度较短(例如100米)，则可以直接对所述目标道路的上行点云和下行点云进行配准，以下行点云为基准对上行点云整体进行旋转、移动等位置变换处理，得到配准后上行点云；若所述目标道路的长度较长(几百米到几百公里)，则可以对所述目标道路的上行点云和下行点云进行分段配准，对上行点云分段进行旋转、移动等位置变换处理，得到配准后上行点云。
34.步骤105：根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
35.本说明书实施例中，根据所述配准后上行点云和所述下行点云，生成所述目标道路的点云地图。
36.本说明书实施例中，在生成目标地图的点云地图之前，对目标道路的上行点云和下行点云进行配准得到配准后上行点云，根据所述配准后上行点云和所述下行点云，生成所述目标道路的点云地图。由此通过上下行点云配准为点云中的点增加约束，提高了点云地图的精度。
37.基于图1中的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。
38.可选的，所述针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云，具体包括：
39.针对所述目标道路中的第一子道路内的所述第一道路点云及所述第一子道路内的所述第二道路点云进行配准，生成各个所述第一子道路的配准后点云，得到所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述第一子道路是对所述目标道路进行划分得到的子道路中的任意一个；所述配准后点云是以所述第一子道路内的所述第二道路点云为基准，对同一所述第一子道路内的所述第一道路点云进行位置变换得到的。
40.在实际应用中，随着所述目标道路长度的增加，所述目标道路的上下行点云配准所需的计算量随之增加，又由于各个小路段分别对应的位置变换关系(变换矩阵)也存在差异，配准的精度反而会降低，因此，将所述目标道路分段后再分段进行上下行点云配准。
41.本说明书实施例中，针对所述目标道路中的第一子道路内的所述第一道路点云及
所述第二道路点云进行配准之前，将所述目标道路分为首尾相连的多个第一子道路。具体的，将所述目标道路平均划分成长度接近指定值的多个子道路，或者，将所述目标道路划分成长度为指定值的多个子道路。所述指定值可以根据实际需要确定，在此不做具体限制。
42.可选的，所述针对所述目标道路中的第一子道路内的所述第一道路点云及所述第一子道路内的所述第二道路点云进行配准，生成各个所述第一子道路的配准后点云，具体包括：
43.针对任意一个所述第一子道路，将所述第一道路点云中位置落入所述第一子道路的点，确定为所述第一子道路内的第一子道路点云；
44.将所述第二道路点云中位置落入所述第一子道路的点，确定为所述第一子道路内的第二子道路点云；
45.对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到所述第一子道路的配准后点云；
46.根据各个所述第一子道路的配准后点云，生成所述目标道路的配准后第一道路点云。
47.本说明书实施例中，根据所述第一道路点云或所述第二道路点云中某一点的坐标，确定该点所属的第一子道路，由此得到所述第一子道路内的第一子道路点云；根据所述第二道路点云中某一点的坐标，确定该点所属的第一子道路，由此得到所述第一子道路内的第二子道路点云。
48.本说明书实施例中，所述第一子道路点云可以是所述第一子道路内的上行点云或下行点云，所述第二子道路点云可以是所述第一子道路内上下行点云中的另一个。所述上下行点云是所述上行点云和所述下行点云的简称。
49.在实际应用中，由于采集位置不同，加上道路中间隔离带的遮挡，上行点云和下行点云的重叠度普遍较低，上下行点云配准时容易陷入局部最优，而不能得到所述第一子道路内上下行点云的全局最优的配准结果；基于此，在对上下行点云配准之前，需要对所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的重叠程度进行判断。
50.可选的，所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准之前，还包括：
51.针对任意一个所述第一子道路，确定所述第一子道路内的所述第一子道路点云在水平面的第一投影区域；
52.确定同一所述第一子道路内的所述第二子道路点云在所述水平面的第二投影区域；
53.计算所述第一投影区域和所述第二投影区域的交叠率；所述交叠率为所述第一投影区域和所述第二投影区域的交集与并集之间的比值；
54.判断所述交叠率是否大于等于交叠率阈值，得到第一判断结果；
55.所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，具体包括：
56.若所述第一判断结果表示所述交叠率大于等于交叠率阈值，则对所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准。
57.本说明书实施例中，所述目标道路的所述第一道路点云、第二道路点云中的点的
三维坐标可以是世界坐标系下的全局坐标；所述第一道路点云、第二道路点云中的点的所述三维坐标可以是经度、纬度以及高程。所述第一子道路点云和所述第二子道路点云中的点的三维坐标，可以是世界坐标系下的全局坐标，也可以是根据所述世界坐标系下的所述全局坐标确定的局部坐标系中的局部坐标。
58.本说明书实施例中，根据所述第一子道路点云中的各点的三维坐标，确定所述第一子道路点云中各点在水平面的投影点；进而生成投影点的外轮廓线，得到所述第一子道路点云的第一投影区域。或者，在得到各点在水平面的投影点之后，将水平面划分为格网，确定包含投影点的非空网格，将由非空网格组成的集合作为所述第一子道路点云的第一投影区域。根据相同的步骤，根据所述第二子道路点云中的各点的三维坐标，可以得到所述第二子道路点云的第二投影区域。
59.本说明书实施例中，可以通过确定所述第一投影区域和所述第二投影区域的交集面积和并集面积，计算所述第一投影区域和所述第二投影区域的交叠率。
60.本说明书实施例中，所述交叠率阈值可以根据点云配准算法的性能确定，在此不做具体限定。例如在基于geotransformer网络进行配准时，由于geotransformer网络可用于配准重叠程度较低的两个点云，所述交叠率阈值可以设置为30％。
61.可选的，所述判断所述交叠率是否大于等于交叠率阈值之后，还包括：
62.若所述第一判断结果表示所述交叠率小于所述交叠率阈值，则将所述第一子道路内的所述第一子道路点云，确定为所述第一子道路的配准后点云。
63.本说明书实施例中，若某一第一子道路上所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的重叠程度较小，所述交叠率小于所述交叠率阈值，即使对所述第一子道路内上下行点云进行配准，很可能也得不到得到的全局最优的配准结果。此时根据所述第一子道路内的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云，生成所述目标道路中所述第一子道路这一段的点云地图。
64.在实际应用中，上下行点云分别是采集车在上行方向和下行方向行驶时采集的，由于上下行点云的采集位置的差异，使得上下行点云的导致上下行点云中同一物体的点云密度差异较大。
65.可选的，所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到所述第一子道路的配准后点云，具体包括：
66.对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云分别进行网格降采样处理，得到所述第一子道路的第一目标点云和第二目标点云；
67.基于geotransformer网络，对同一所述第一子道路的所述第一目标点云和第二目标点云进行配准，得到同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云之间的位置变换关系；
68.基于所述位置变换关系，对所述第一子道路的所述第一子道路点云进行位置变换处理，得到所述第一子道路的配准后点云。
69.本说明书实施例中，所述网格降采样处理，也可以称作体素栅格降采样、栅格降采样，即针对所述第一子道路点云或所述第二子道路点云，将点云数据均匀地划分成多个大小相同的正方体(体素)，计算每一个正方体中全部点的坐标平均值得到该正方体中所有点的重心点，使用该重心点来代替此正方体网格中的全部点，由此平均化所述第一子道路点
云和所述第二子道路点云的点云密度，降低点云密度不均匀对上下行点云配准的影响。所述正方体的棱长可以根据需要自行调节，再次不作具体限定。所述正方体的棱长可以设置为0.2米。
70.本说明书实施例中，所述geotransformer网络即基于几何变换器(geometric transformer)的点云配准网络。所述位置变换关系可以是变换矩阵，或者是旋转矩阵和位移矩阵。
71.在实际应用中，上下行点云分别是采集车在上行方向和下行方向行驶时采集的，由于上下行点云的采集位置的差异，使得上下行点云的重叠程度较低同时点云密度也不同，同时由于采集时间相差大，导致上下行点云中同一采集范围内的交通参与者发生变化，同时树木等非刚性物体随时间变化也较大，因此，上下行点云配准难度较大。
72.可选的，根据基于geotransformer网络，对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的位置变换关系，具体包括：
73.基于kpconv网络对所述第一目标点云进行处理，生成所述第一目标点云的各个第一特征点；
74.基于各个所述第一特征点之间的距离信息和角度信息，生成各个所述第一特征点的特征值；
75.将所述第一目标点云的各点划分至距离最近的所述第一特征点，得到与各个所述第一特征点对应的第一局部点云；
76.基于kpconv网络对所述第二目标点云进行处理，生成所述第二目标点云的第二特征点；
77.基于各个所述第二特征点之间的距离信息和角度信息，生成各个所述第二特征点的特征值；
78.将所述第二目标点云的各点划分至距离最近的所述第二特征点，得到与各个所述第二特征点对应的第二局部点云；
79.基于高斯相关矩阵，确定所述第一特征点与所述第二特征点之间的第一对应关系；
80.根据所述第一特征点与所述第二特征点之间的所述第一对应关系，确定第一局部点云与第二局部点云之间的第二对应关系；
81.基于sinkhorn算法，确定具有所述第二对应关系的所述第一局部点云与第二局部点云之间的位置变换关系；
82.基于多对具有所述第二对应关系的第一局部点云与第二局部点云之间的位置变换关系，得到对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的位置变换关系。
83.本说明书实施例中，所述kpconv网络为核点卷积网络(kernel point convolution)。
84.本说明书实施例中，所述kpconv网络可以包括若干个池化层和核点卷积层。其中池化层可以用于最大池化或者跨步核点卷积处理，所述核点卷积层可以用于核点卷积处理。
85.所述核点卷积处理，具体可以包括：
86.针对第一目标点云p中的任意一点pi，确定pi的邻域n
pi
以及pi的邻域点yi；pi的邻域n
pi
为以pi为球心，以r为半径的球形区域；pi的邻域点yi即所述第一目标点云p中落入邻域n
pi
内的点，pi为邻域n
pi
的中心点。即邻域n
pi
＝{pi∈p|||y
i-pi||≤r}。
87.在pi的邻域n
pi
内，随机生成设置k个核心点xk，每个核心点对应一个权重矩阵wk；
88.针对邻域n
pi
内的任一邻域点yi，使用核函数g(yi)＝∑
k《k
h(yi,xk)wk计算出该邻域点对应的权重矩阵，核函数表示邻域点yi在k个权重矩阵的加权和，h(yi,xk)表示权重系数，可用于表示核心点xk到yi的相关性，距离越近相关性越大。其中，σ为核心点xk的影响距离，可以根据点云密度确定。
89.针对第一目标点云p中的任意一点pi，根据核函数g(yi)对pi进行核点卷积处理，得到pi的特征值，具体的，式中，f
yi
为邻域点yi的特征。
90.所述跨步核点卷积处理，与图像跨步卷积类似，即利用核函数g(yi)进行跨步卷积。
91.本说明书实施例中，所述随机生成设置k个核心点xk，可以包括：采用shuffle函数对在pi的邻域n
pi
内的邻域点yi进行随机排序，选择前k个邻域点yi作为核心点xk。
92.本说明书实施例中，在所述第二目标点云中提取第二特征点的过程，以及生成与各个所述第二特征点对应的第二局部点云的过程，以及生成与各个所述第二特征点对应的第二局部点云的过程，均可以与所述第一目标点云的处理过程相同。
93.本说明书实施例中，将所述第一特征点的特征值以及所述第二特征点的特征值引入自注意力机制，计算得到高斯相关矩阵，根据高斯相关矩阵，得到所述第一特征点与所述第二特征点的第一对应关系。
94.可选的，所述根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图，具体包括：
95.将所述配准后第一道路点云中采集位置落入所述目标道路的第二子道路的点，确定为所述第二子道路的第三子道路点云；所述配准后第一道路点云中点的所述采集位置为采集该点时点云采集设备所在的位置；
96.对相邻的所述第二子道路对应的所述第三子道路点云进行配准，得到所述目标道路的第三道路点云；
97.将所述第二道路点云中采集位置落入所述目标道路的第三子道路的点，划分至各个所述第三子道路的第四子道路点云；所述第二道路点云中点的所述采集位置为采集该点时所述点云采集设备所在的位置；
98.对相邻的所述第三子道路对应的第四子道路点云进行配准，得到所述目标道路的第四道路点云；
99.根据所述第三道路点云和所述第四道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
100.本说明书实施例中，所述目标道路的所述第一道路点云、第二道路点云中各点的信息除了包括各点的三维坐标，还可以包括各点的采集时间或采集位置。所述采集位置即采集该点时采集车所在的位置，可以根据所述采集车处的卫星定位装置和/或惯性定位装
置。所述采集位置还可以根据采集时间和采集车的轨迹信息确定。
101.本说明书实施例中，所述第二子道路或所述第三子道路的长度，可以根据所述图像采集位置的探测距离确定。具体的，所述第二子道路或所述第三子道路的长度为所述图像采集位置的探测距离的1/20-1/3；进一步的，所述第二子道路或所述第三子道路的长度为所述图像采集位置的探测距离的1/10。所述第二子道路和所述第三子道路的划分方式和长度等可以相同，也可以不同。
102.本说明书实施例中，采集位置落入第n段第二子道路的第三道路点云，除了包括第n段第二子道路的点云，还包括第n+1段第二子道路的点云。因此，相邻的所述第二子道路对应的所述第三子道路点云中包含同一路段的点云。类似的，相邻的所述第三子道路对应的所述第四子道路点云中包含同一路段的点云。
103.基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。
104.图2为本说明书实施例提供的一种对应于图1的点云地图生成装置的结构示意图。如图2所示，所述装置可以包括：
105.获取模块201，用于获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第一行驶方向为不同的行驶方向；
106.配准模块203，用于针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的；
107.制图模块205，用于根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
108.基于图2中的装置，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。
109.可选的，所述配准模块203，具体可以用于：
110.针对所述目标道路中的第一子道路内的所述第一道路点云及所述第一子道路内的所述第二道路点云进行配准，生成各个所述第一子道路的配准后点云，得到所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述第一子道路是对所述目标道路进行划分得到的子道路中的任意一个；所述配准后点云是以所述第一子道路内的所述第二道路点云为基准，对同一所述第一子道路内的所述第一道路点云进行位置变换得到的。
111.可选的，所述配准模块203，具体包括：
112.第一划分单元，用于针对任意一个所述第一子道路，将所述第一道路点云中位置落入所述第一子道路的点，确定为所述第一子道路内的第一子道路点云；
113.第二划分单元，用于将所述第二道路点云中位置落入所述第一子道路的点，确定为所述第一子道路内的第二子道路点云；
114.第一配准单元，用于对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到所述第一子道路的配准后点云；
115.第一点云生成单元，根据各个所述第一子道路的配准后点云，生成所述目标道路的配准后第一道路点云。
116.可选的，所述点云地图生成装置还包括交并比判断模块；所述交并比判断模块，具
体可以用于：
117.针对任意一个所述第一子道路，确定所述第一子道路内的所述第一子道路点云在水平面的第一投影区域；
118.确定同一所述第一子道路内的所述第二子道路点云在所述水平面的第二投影区域；
119.计算所述第一投影区域和所述第二投影区域的交叠率；所述交叠率为所述第一投影区域和所述第二投影区域的交集与并集之间的比值；
120.判断所述交叠率是否大于等于交叠率阈值，得到第一判断结果；
121.所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，具体包括：
122.若所述第一判断结果表示所述交叠率大于等于交叠率阈值，则对所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准。
123.可选的，所述交并比判断模块，还可以用于：
124.若所述第一判断结果表示所述交叠率小于所述交叠率阈值，则将所述第一子道路内的所述第一子道路点云，确定为所述第一子道路的配准后点云。
125.可选的，所述第一配准单元，具体可以用于：
126.降采样子单元，用于对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云分别进行网格降采样处理，得到所述第一子道路的第一目标点云和第二目标点云；
127.配准子单元，用于基于geotransformer网络，对同一所述第一子道路的所述第一目标点云和第二目标点云进行配准，得到同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云之间的位置变换关系；
128.变换子单元，用于基于所述位置变换关系，对所述第一子道路的所述第一子道路点云进行位置变换处理，得到所述第一子道路的配准后点云。
129.可选的，所述配准子单元，具体可以用于：
130.基于kpconv网络对所述第一目标点云进行处理，生成所述第一目标点云的各个第一特征点；
131.基于各个所述第一特征点之间的距离信息和角度信息，生成各个所述第一特征点的特征值；
132.将所述第一目标点云的各点划分至距离最近的所述第一特征点，得到与各个所述第一特征点对应的第一局部点云；
133.基于kpconv网络对所述第二目标点云进行处理，生成所述第二目标点云的第二特征点；
134.基于各个所述第二特征点之间的距离信息和角度信息，生成各个所述第二特征点的特征值；
135.将所述第二目标点云的各点划分至距离最近的所述第二特征点，得到与各个所述第二特征点对应的第二局部点云；
136.基于高斯相关矩阵，确定所述第一特征点与所述第二特征点之间的第一对应关系；
137.根据所述第一特征点与所述第二特征点之间的所述第一对应关系，确定第一局部点云与第二局部点云之间的第二对应关系；
138.基于sinkhorn算法，确定具有所述第二对应关系的所述第一局部点云与第二局部点云之间的位置变换关系；
139.基于多对具有所述第二对应关系的第一局部点云与第二局部点云之间的位置变换关系，得到对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的位置变换关系。
140.可选的，所述制图模块205，具体可以包括：
141.第三划分单元，可以用于将所述配准后第一道路点云中采集位置落入所述目标道路的第二子道路的点，确定为所述第二子道路的第三子道路点云；所述配准后第一道路点云中点的所述采集位置为采集该点时点云采集设备所在的位置；
142.第二配准单元，可以用于对相邻的所述第二子道路对应的所述第三子道路点云进行配准，得到所述目标道路的第三道路点云；
143.第四划分单元，可以用于将所述第二道路点云中采集位置落入所述目标道路的第三子道路的点，划分至各个所述第三子道路的第四子道路点云；所述第二道路点云中点的所述采集位置为采集该点时所述点云采集设备所在的位置；
144.第三配准单元，可以用于对相邻的所述第三子道路对应的第四子道路点云进行配准，得到所述目标道路的第四道路点云；
145.制图单元，可以用于根据所述第三道路点云和所述第四道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
146.基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的设备。
147.图3为本说明书实施例提供的一种对应于图1的点云地图生成设备的结构示意图。如图3所示，所述设备300可以包括：
148.至少一个处理器310；以及，
149.与所述至少一个处理器通信连接的存储器330；其中，
150.所述存储器330存储有可被所述至少一个处理器310执行的指令320，所述指令被所述至少一个处理器310执行，以使所述至少一个处理器310能够：
151.获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第二行驶方向为不同的行驶方向；
152.针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的；
153.根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。
154.基于同样的思路，本说明书实施例提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述点云地图生成方法的步骤。
155.基于同样的思路，本说明书实施例提供的一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述点云地图生成方法的步骤。
156.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于本说明书实施例中的设备、存储介质和程序而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
157.在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字符系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
158.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
159.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字符助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
160.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本技术时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
161.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
162.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
163.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
164.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
165.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
166.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
167.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字符多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
168.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
169.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
170.本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
171.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种点云地图生成方法，其特征在于，包括：获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第二行驶方向为不同的行驶方向；针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的；根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云，具体包括：针对所述目标道路中的第一子道路内的所述第一道路点云及所述第一子道路内的所述第二道路点云进行配准，生成各个所述第一子道路的配准后点云，得到所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述第一子道路是对所述目标道路进行划分得到的子道路中的任意一个；所述配准后点云是以所述第一子道路内的所述第二道路点云为基准，对同一所述第一子道路内的所述第一道路点云进行位置变换得到的。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述目标道路中的第一子道路内的所述第一道路点云及所述第一子道路内的所述第二道路点云进行配准，生成各个所述第一子道路的配准后点云，具体包括：针对任意一个所述第一子道路，将所述第一道路点云中位置落入所述第一子道路的点，确定为所述第一子道路内的第一子道路点云；将所述第二道路点云中位置落入所述第一子道路的点，确定为所述第一子道路内的第二子道路点云；对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到所述第一子道路的配准后点云；根据各个所述第一子道路的配准后点云，生成所述目标道路的配准后第一道路点云。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准之前，还包括：针对任意一个所述第一子道路，确定所述第一子道路内的所述第一子道路点云在水平面的第一投影区域；确定同一所述第一子道路内的所述第二子道路点云在所述水平面的第二投影区域；计算所述第一投影区域和所述第二投影区域的交叠率；所述交叠率为所述第一投影区域和所述第二投影区域的交集与并集之间的比值；判断所述交叠率是否大于等于交叠率阈值，得到第一判断结果；所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，具体包括：若所述第一判断结果表示所述交叠率大于等于交叠率阈值，则对所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述交叠率是否大于等于交叠率阈值之后，还包括：
若所述第一判断结果表示所述交叠率小于所述交叠率阈值，则将所述第一子道路内的所述第一子道路点云，确定为所述第一子道路的配准后点云。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到所述第一子道路的配准后点云，具体包括：对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云分别进行网格降采样处理，得到所述第一子道路的第一目标点云和第二目标点云；基于geotransformer网络，对同一所述第一子道路的所述第一目标点云和第二目标点云进行配准，得到同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云之间的位置变换关系；基于所述位置变换关系，对所述第一子道路的所述第一子道路点云进行位置变换处理，得到所述第一子道路的配准后点云。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据基于geotransformer网络，对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云进行配准，得到对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的位置变换关系，具体包括：基于kpconv网络对所述第一目标点云进行处理，生成所述第一目标点云的各个第一特征点；基于各个所述第一特征点之间的距离信息和角度信息，生成各个所述第一特征点的特征值；将所述第一目标点云的各点划分至距离最近的所述第一特征点，得到与各个所述第一特征点对应的第一局部点云；基于kpconv网络对所述第二目标点云进行处理，生成所述第二目标点云的第二特征点；基于各个所述第二特征点之间的距离信息和角度信息，生成各个所述第二特征点的特征值；将所述第二目标点云的各点划分至距离最近的所述第二特征点，得到与各个所述第二特征点对应的第二局部点云；基于高斯相关矩阵，确定所述第一特征点与所述第二特征点之间的第一对应关系；根据所述第一特征点与所述第二特征点之间的所述第一对应关系，确定第一局部点云与第二局部点云之间的第二对应关系；基于sinkhorn算法，确定具有所述第二对应关系的所述第一局部点云与第二局部点云之间的位置变换关系；基于多对具有所述第二对应关系的第一局部点云与第二局部点云之间的位置变换关系，得到对同一所述第一子道路的所述第一子道路点云和所述第二子道路点云的位置变换关系。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图，具体包括：将所述配准后第一道路点云中采集位置落入所述目标道路的第二子道路的点，确定为所述第二子道路的第三子道路点云；所述配准后第一道路点云中点的所述采集位置为采集该点时点云采集设备所在的位置；
对相邻的所述第二子道路对应的所述第三子道路点云进行配准，得到所述目标道路的第三道路点云；将所述第二道路点云中采集位置落入所述目标道路的第三子道路的点，划分至各个所述第三子道路的第四子道路点云；所述第二道路点云中点的所述采集位置为采集该点时所述点云采集设备所在的位置；对相邻的所述第三子道路对应的第四子道路点云进行配准，得到所述目标道路的第四道路点云；根据所述第三道路点云和所述第四道路点云，生成所述目标道路的点云地图。9.一种点云地图生成装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取沿目标道路的第一行驶方向采集的第一道路点云，以及沿所述目标道路的第二行驶方向采集的第二道路点云；所述第一行驶方向与所述第一行驶方向为不同的行驶方向；配准模块，用于针对所述第一道路点云及所述第二道路点云进行配准，生成所述目标道路的配准后第一道路点云；其中，所述配准后第一道路点云是以所述第二道路点云为基准，对所述第一道路点云进行位置变换得到的；制图模块，用于根据所述配准后第一道路点云以及所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。10.一种点云地图生成设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至8任意一项所述方法的步骤。11.一种计算机可读存储介质/计算机程序产品，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机序/指令被处理器执行时实现权利要求1至8任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本说明书实施例公开了一种点云地图生成方法、装置及设备，该方案包括：在生成目标地图的点云地图之前，对目标道路的不同方向采集的第一道路点云和第二道路点云，进行配准得到配准后第一道路点云；根据所述配准后第一道路点云和所述第二道路点云，生成所述目标道路的点云地图。由此通过对目标道路的不同方向采集的第一道路点云和第二道路点云进行配准，来为点云中的点增加约束，有利于提高生成的点云地图的精度。的精度。的精度。


技术研发人员：夏坤 赖晗 李兴涛 张建平 邵书竹 余汪江
受保护的技术使用者：武汉四维图新科技有限公司
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/8/21