(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210648688.9 (22)申请日 2022.06.09 (71)申请人 中国第一汽车股份有限公司 地址 130011 吉林省长 春市汽车 经济技术 开发区新红旗大街1号 (72)发明人 顾帅　何林　闫坤　王魁博　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 专利代理师 李静茹 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 7/215(2017.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 地图构建方法、 装置和车辆 (57)摘要 本发明公开了一种地图构建方法、 装置和车 辆。 其中， 该方法包括： 获取目标车辆在不同时刻 采集到的多张图像帧， 其中， 图像帧用于表征目 标车辆周围环 境； 确定目标车辆在不同时刻的目 标预测位姿； 基于多张图像帧和目标预测位姿， 确定每张图像帧与地图帧的目标配准得分， 其 中， 地图帧用于表征目标车辆在不同时刻获取到 的预设地图模 型对应的 图像帧； 基于目标配准得 分， 确定多张图像帧中的目标关键帧； 利用预设 地图模型对目标关键帧进行处理， 得到目标地 图。 本发明解决了现有技术中由于车辆在地下车 库中定位不准确， 导致构建出的地图精度低的技 术问题。 权利要求书3页 说明书13页 附图5页 CN 115018930 A 2022.09.06 CN 115018930 A 1.一种地图构建方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标车辆在不同时刻采集到的多张图像帧， 其中， 所述图像帧用于表征所述目标 车辆周围环境； 确定目标 车辆在所述 不同时刻的目标 预测位姿； 基于所述多张图像帧和所述目标预测位姿， 确定每张图像帧与地图帧的目标配准得 分， 其中， 所述地图帧用于表征所述 目标车辆在所述不同时刻获取到的预设地图模型对应 的图像帧； 基于所述目标配准得分， 确定所述多张图像帧中的目标关键帧； 利用所述预设地图模型对所述目标关键帧进行处 理， 得到所述目标地图。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述目标配准得分， 确定所述多张图 像帧中的目标关键帧， 包括： 对所述每张图像帧进行语义分割， 得到所述每张图像的分割元素， 其中， 所述分割元素 用于表征 所述每张图像帧包括的识别对象； 获取所述目标车辆的目标速度和惯性测量值， 其中， 所述目标速度用于表征所述目标 车辆在所述不同时刻的行驶速度， 所述惯性测量值用于表征所述目标车辆在所述不同时刻 的角速率和 加速度； 响应于所述目标速度和所述惯性测量值小于第一预设阈值， 确定所述目标车辆静止， 将所述目标车辆静止时对应的目标图像 帧存储至后处理帧集合， 其中， 所述后处理帧集合 用于所述目标 车辆静止时连续获取到的图像帧组成的集 合； 基于所述后处理帧集合中任意所述目标图像帧对应的分割元素所属不同类型的个数、 第一点云数据和所述目标配准得分， 确定所述后处理帧集合中每张目标图像帧的第一综合 得分； 响应于所述第 一综合得分满足第 一预设条件， 确定所述第 一综合得分对应的目标图像 帧为所述目标关键帧。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述多张图像帧和所述目标预测位 姿， 确定每张图像帧与地图帧的目标配准得分， 包括： 获取所述每张图像帧的第二 点云数据， 和所述 地图帧的第三 点云数据； 基于所述第二点云数据、 所述第三点云数据和所述目标预测位姿， 利用第一预设算法 确定所述每张图像帧与所述 地图帧的目标配准得分。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于所述第二点云数据、 所述第三点云数 据和所述目标预测位姿， 利用第一预设算法确定所述每张图像帧与所述地图帧的目标配准 得分， 包括： 基于所述目标 预测位姿对所述第三 点云数据进行 更新， 得到第四点云数据； 利用预设转换算法， 将所述第四点云数据划分为多个第一划分点云数据； 利用预设转换矩阵， 将所述第 二点云数据转换为与所述第 一划分点云数据对应的第 二 划分点云数据； 利用第一预设算法， 将所述第一划分点云数据和所述第二划分点云数据进行点云配 准， 确定所述目标配准得分。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取目标车辆在不同时刻采集到的多张图权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018930 A 2像帧， 包括： 基于预设时间间隔， 获取所述不同时刻对应的多张目标图像， 其中， 所述预设时间间隔 用于表征所述不同时刻之 间的时间差值， 所述多张目标图像分别用于表征所述目标车辆基 于的多个传感器获取到的图像； 基于第二预设算法将所述多张目标图像进行拼接， 得到所述不同时刻采集到的所述图 像帧。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 确定目标车辆在所述不同时刻的目标预测 位姿， 包括： 响应于所述图像帧中存在目标对象， 确定所述目标对象的第 一标定结果， 其中， 所述第 一标定结果用于表征所述目标对象在所述预设地图模型中的坐标位置， 所述目标对象用于 表征影响所述 拼接图像质量的对象； 获取所述目标车辆的第二标定结果， 其中， 所述第二标定结果用于表征所述目标车辆 在所述预设地图模型中的坐标位置； 响应于所述第 二标定结果与 所述第一标定结果不同， 确定所述目标车辆在 当前时刻正 常， 基于位姿变换算法和上一帧的第二实际位姿， 确定所述当前时刻的目标预测位姿， 其 中， 所述上一帧用于表征与所述当前帧相邻且在所述当前帧之前获取到的图像帧； 响应于所述第 二标定结果与 所述第一标定结果相同， 确定所述目标车辆在 当前时刻异 常， 不确定所述当前时刻的目标 预测位姿。 7.根据权力要求2和3所述的方法， 其特征在于， 在基于所述目标配准得分， 确定所述多 张图像帧中的目标关键帧后， 所述方法还 包括： 基于所述惯性测量值、 所述第一点云数据和所述目标预测位姿， 利用预设耦合算法确 定所述目标关键帧的第一实际位姿； 基于所述第 一实际位姿和所述目标配准得分， 构建语义匹配因子， 其中， 所述语义匹配 因子用于表征 更新所述目标地图的因子； 判断所述目标关键帧与其他关键帧是否构成检测回环， 其中， 所述检测回环用于表征 所述目标关键帧与所述 其他关键帧存在依赖关系； 响应于所述目标关键帧与 所述其他关键帧构 成检测回环， 基于所述目标关键帧和所述 地图帧构建回环检测因子； 基于所述语义匹配因子和所述回环检测因子， 更新所述目标地图。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 判定所述目标关键帧与其他关键帧是否构 成检测回环， 包括： 获取所述目标关键帧的第三实际位姿与所述 其他关键帧的第四实际位姿的变化 值； 判断所述变化 值是否小于第二预设阈值； 响应于所述变化值小于所述第 二预设阈值， 判断所述目标关键帧与 所述其他关键帧的 时间间隔是否大于第三预设阈值； 响应于所述 时间间隔大于所述第 三预设阈值， 判断所述目标关键帧的第 二综合得分和 所述其他关键帧的第三综合得分的差值是否小于第四预设阈值； 响应于所述差值小于所述第四预设阈值， 确定所述目标关键帧与所述其他关键帧构 成 检测回环。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115018930 A 3