地圖檢測方法、裝置、設備以及存儲介質與流程
2024-04-12 13:57:05
1.本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及點雲數據處理、高精地圖、自動駕駛領域。
背景技術：
2.在一些情況下自動駕駛需要的高精地圖是通過拼接雷達(lidar)點雲構建的。根據傳感器軌跡拼接的點雲地圖可能存在精度問題。如果車輛使用有精度問題的高精地圖進行定位，可能造成定位精度下降，導致行駛安全問題。因此需要對地圖質量進行檢測。
技術實現要素：
3.本公開提供了一種地圖檢測方法、裝置、設備以及存儲介質。
4.根據本公開的一方面，提供了一種地圖檢測方法，包括：
5.將點雲地圖中的點雲數據分為多個體素，其中，一個體素中包括該點雲地圖中的部分點雲數據；
6.將該體素中的點雲數據按照面進行分組；
7.根據組中的點雲數據，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
8.根據本公開的另一方面，提供了一種地圖檢測裝置，包括：
9.劃分模塊，用於將點雲地圖中的點雲數據分為多個體素，其中，一個體素中包括該點雲地圖中的部分點雲數據；
10.分組模塊，用於將該體素中的點雲數據按照面進行分組；
11.檢測模塊，用於根據組中的點雲數據，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
12.根據本公開的另一方面，提供了一種電子設備，包括：
13.至少一個處理器；以及
14.與該至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
15.該存儲器存儲有可被該至少一個處理器執行的指令，該指令被該至少一個處理器執行，以使該至少一個處理器能夠執行本公開中任一實施例的方法。
16.根據本公開的另一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，該計算機指令用於使該計算機執行根據本公開中任一實施例的方法。
17.根據本公開的另一方面，提供了一種電腦程式產品，包括電腦程式，該電腦程式在被處理器執行時實現根據本公開中任一實施例的方法。
18.根據本公開，可以按照面對一個體素中的點雲數據進行分組，從而按照面進行厚度檢測，能夠得到更加準確的厚度檢測結果。
19.應當理解，本部分所描述的內容並非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特徵，也不用於限制本公開的範圍。本公開的其它特徵將通過以下的說明書而變得容易理解。
附圖說明
20.附圖用於更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：
21.圖1是根據本公開一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖；
22.圖2是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖；
23.圖3是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖；
24.圖4是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖；
25.圖5是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖；
26.圖6是根據本公開一實施例的地圖檢測方法的流程圖；
27.圖7是根據本公開一實施例的體素中面特徵點的分組的示意圖；
28.圖8是根據本公開一實施例的多軌跡的平面特徵觀察的示意圖；
29.圖9是根據本公開一實施例的面特徵的分類的示意圖；
30.圖10是根據本公開一實施例的穿刺法原理的示意圖；
31.圖11是根據本公開一實施例的地圖檢測裝置的結構示意圖；
32.圖12是根據本公開另一實施例的地圖檢測裝置的結構示意圖；
33.圖13是根據本公開另一實施例的地圖檢測裝置的結構示意圖；
34.圖14是用來實現本公開實施例的電子設備的框圖。
具體實施方式
35.以下結合附圖對本公開的示範性實施例做出說明，其中包括本公開實施例的各種細節以助於理解，應當將它們認為僅僅是示範性的。因此，本領域普通技術人員應當認識到，可以對這裡描述的實施例做出各種改變和修改，而不會背離本公開的範圍。同樣，為了清楚和簡明，以下的描述中省略了對公知功能和結構的描述。
36.在一些示例中，如果傳感器運動軌跡有誤差，比如位移或旋轉姿態的常偏、突變等，則根據該軌跡拼接的點雲地圖也會存在精度問題。自動駕駛車輛使用有精度問題的高精地圖，可能造成定位精度下降，導致行駛安全問題。因此對高精地圖的質量進行質檢，是發現地圖精度問題、提高地圖質量的重要保障。常見的高精地圖質量檢測手段示例如下：
37.例如，通過人工對三維(3dimensions，3d)點雲地圖或反射值底圖的重影問題進行視檢來發現潛在質量問題，但是人工方法功效低，提高了高精地圖的生產成本。
38.再如，使用點雲地圖和重定位程序對單幀點雲進行重定位，並將定位結果與真值對比。如果差異超過一定閾值，則判斷該處點雲存在潛在質量問題。但是，重定位誤差方法，對真值精度和重定位算法的有效性都有依賴，可能有一定程度的誤報、漏報。
39.圖1是根據本公開一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖，該方法可以包括：
40.s101、將點雲地圖中的點雲數據分為多個體素，其中，一個體素中包括該點雲地圖中的部分點雲數據。
41.s102、將該體素中的點雲數據按照面進行分組。
42.s103、根據組中的點雲數據，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
43.在本公開實施例中，點雲地圖中包括若干的點雲數據。點雲數據中可以包括多個點的數據。例如，點雲數據中的點可以具有三維坐標，有些點可能包括顏色信息(rgb)和/或反射強度信息(intensity)等。體素(voxel)是像素(pixel)、體積(volume)和元素(element)的組合詞，可以理解為三維空間中的像素。將點雲地圖可以按照設定解析度轉換為體素地圖，該體素地圖包括具有該設定解析度的多個體素。例如，如果解析度為1m*1m*
1m，則體素地圖中的體素的大小為長1m，寬1m，高1m。一個體素中可以包括點雲地圖中的部分點雲數據。不同體素的點雲數據的位置可以不同重疊。由於點雲數據中的點在點雲地圖中的分布可能是不均勻的，每個體素中包括的點的數量也可能是不同的。
44.在本公開實施例中，一個體素中的點雲數據可能屬於同一個面，也可能不同的面。本公開實施例中的面可以包括但不限於平面、地面等。例如，如果某個體素中的點雲數據包括一面牆的兩個面的點雲數據，則該體素中的點不在同一個面內。可以按照面對一個體素中的點雲數據進行分組，從而按照面進行厚度檢測，能夠得到更加準確的厚度檢測結果。例如，按照不同的面分別計算點雲厚度，從而減少不同的面間點雲數據的幹擾，得到不同的面的更加準確的點雲厚度。
45.圖2是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖，該方法可以包括上述地圖檢測方法的一個或多個特徵，在一種實施方式中，該方法還包括：
46.s201、過濾單幀點雲數據中的物體的點雲數據，得到面特徵的點雲數據；
47.s202、將多幀的該面特徵的點雲數據進行坐標轉換和拼接，得到面特徵的點雲地圖。
48.在本公開實施例中，點雲數據中可能包括一些物體例如動態物體，這些物體的點雲數據可能包括很多非平面的特徵。如果需要處理多幀點雲數據，可以先對多幀點雲數據中每一幀點雲數據進行物體分割和過濾等處理。過濾掉單幀點雲數據中的物體後，可以從這些該單幀點雲數據提取主要包括平面或地面特徵的數據。從n個單幀點雲數據中過濾掉物體後，將n幀點雲數據中提取的面特徵的點雲數據進行坐標轉換和拼接，得到主要包括面特徵的點雲數據的點雲地圖。n可以大於1。這樣，可以減少後續進行厚度計算過程中需要處理的數據量，得到數據量更少的面特徵的點雲地圖，進而有利於得到更準確的厚度檢測結果。
49.在一種實施方式中，s202可以包括：根據該面特徵的點雲數據中的點在傳感器坐標系下的坐標和傳感器位姿數據，轉換得到該面特徵的點雲數據中的點在全局坐標系下的坐標和觀測向量；根據該面特徵的點雲數據中的點在全局坐標系下的坐標，得到該面特徵的點雲地圖。在s202之後，可以執行s101，這種情況下，可以將點雲地圖中的面特徵點雲數據分為多個體素。然後繼續執行後續的分組、厚度檢測等步驟。
50.在本公開實施例中，單幀點雲數據中的點的位置坐標可以是傳感器坐標系下的三維坐標。因此，過濾後保留的面特徵的點雲數據中的點的位置坐標也可以是傳感器坐標系下的三維坐標。可以利用傳感器位姿數據例如旋轉姿態、位移等，與面特徵的點雲數據中的一個點的位置坐標，可以計算得到該點在全局坐標系下的三維坐標和觀測向量。觀測向量還可以稱為觀測矢量、觀察向量等。
51.例如，點i在採集時刻t的lidar傳感器坐標系l
t
下的坐標值為lidar傳感器的運動軌跡為其中，表示傳感器的旋轉姿態，表示傳感器的位移或平移距離。點i在全局坐標系下的坐標為和觀測矢量的計算公式示例如下：
[0052][0053][0054]
其中，normalize表示向量的歸一化處理，通過該公式可以得到單位向量。
[0055]
在上述示例中，計算多幀中面特徵的點雲數據中每個點在全局坐標系下的坐標，可以將多幀的點雲數據在全局坐標系下實現拼接。進而後續對多幀拼接得到的數據進行處理。這樣，能夠對單趟軌跡或多趟軌跡拼接的點雲地圖進行質檢。例如，將車輛在某段道路行駛單趟軌跡過程中採集的點雲數據拼接得到點雲地圖後進行質檢。再如，將車輛在某段道路行駛多趟軌跡過程中採集的點雲數據拼接得到點雲地圖後進行質檢。此外，上述計算的點的觀測向量可以在對體素的點進行分組的過程中使用。
[0056]
圖3是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖，該方法可以包括上述地圖檢測方法的一個或多個特徵，在一種實施方式中，s102可以包括：
[0057]
s301、採用主成分分析法，得到該體素中的點雲數據的法向量；
[0058]
s302、根據該體素中的點的觀測向量以及該體素中的點雲數據的法向量，將該體素中的點雲數據分為至少一組。
[0059]
在一些示例中，可以採用主成分分析法對體素中的點雲數據進行分組，將屬於相同平面的點分到同一組，屬於不同平面的點分到不同組。主成分分析法是一種統計方法。主成分分析法通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量，轉換後的這組變量叫主成分。利用主成分分析法可以得到體素中包括的一塊點雲數據的法向量。例如，在某個體素中包括由70個點組成的一塊點雲數據，通過主成分分析法，可以得到這塊點雲數據的法向量。利用該法向量，可以將這個體素中的70個點按照平面進行分組。分組結果可能包括一組，也可能包括兩組或者更多組。通過主成分分析法能夠利用確定體素中的點雲數據的法向量，進而利用該法向量對該體素中的點進行分組，從而可以將屬於不同的面的點區分開，便於更加準確的計算厚度。
[0060]
在一種實施方式中，s302可以包括：計算該體素中的點的觀測向量與該體素中的點雲數據的法向量的內積；將該內積大於第一值的點劃分到第一組，將該內積小於第一值的點劃分到第二組；其中，該第一組和該第二組分別代表不同的面。
[0061]
例如，某個體素中的點雲數據包括100個點，根據這100個點可以確定出該體素中點雲數據的法向量。分別計算這100個點各自的觀測向量與該法向量的內積。將內積大於第一值例如0的點劃分為一組，將內積小於0的點劃分為另一組。內積等於0的可以隨機分組。根據點的觀測向量與點雲數據的法向量的內積進行分組，能夠將屬於不同的面的點分到不同的組，從而可以基於不同的面計算厚度，更加準確的得到點雲地圖的質量。
[0062]
在一種實施方式中，如圖3所示，該方法還包括：
[0063]
s303、採用主成分分析法，得到組中的點雲數據的法向量；
[0064]
s304、根據該組中的點雲數據的法向量，得到該組所屬的面類別。
[0065]
在本公開實施例中，可以採用主成分分析法確定分組後的點雲數據所屬的面類別。例如，如果某個體素中中點雲數據包括的100個點被分為兩組，組g1包括60個點，組g2包括40個點。可以採用主成分分析法，得到組g1包括60個點的點雲數據的法向量，並基於組g1的法向量得到組g1所屬的面類別。可以採用主成分分析法，得到組g2包括40個點的點雲數據的法向量，並基於組g2的法向量得到組g2所屬的面類別。確定組所屬的面類別可以按照該面類別確定厚度檢測結果，進而給出該面類別的質量提示。
[0066]
在一種實施方式中，s304包括：根據該組中的點雲數據的法向量在x軸、y軸和z軸的坐標的最大值，確定該組所屬的面類別為x類面、y類面或z類面。
[0067]
在本公開實施例中，面類別可以按照坐標軸進行區分。例如，面類別包括x類面、y類面和z類面。對體素中的點進行分組後，可以基於組中的點雲數據的法向量，確定該組是x類面、y類面或z類面。如果該組中的點雲數據的法向量在x軸的坐標值最大(大於在y軸和z軸的坐標值)，可以判定該組是x類面。例如，如果該組中的點雲數據的法向量在y軸的坐標值最大(大於在x軸和z軸的坐標值)，可以判定該組是y類面。如果該組中的點雲數據的法向量在z軸的坐標值最大(大於在x軸和y軸的坐標值)，可以判定該組是z類面。根據組中的點雲數據的法向量在x軸、y軸和z軸的坐標，確定該組所屬的面類別，能夠按照不同坐標方向分別統計厚度檢測結果，從而得到不同方向自由度上的厚度檢測結果。
[0068]
圖4是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖，該方法可以包括上述地圖檢測方法的一個或多個特徵，在一種實施方式中，s103可以包括：
[0069]
s401、採用穿刺法計算該組對應的點雲厚度；
[0070]
s402、根據該組對應的點雲厚度和第一閾值，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
[0071]
在本公開實施例中，確定得到點雲地圖的厚度檢測結果的方式可以包括多種。例如，先基於體素劃分的組中點雲數據計算該組對應的點雲厚度，再判斷該組對應的點雲厚度是否超出第一閾值，如果超出，可以判定該組的厚度檢測結果不良。在本公開實施例中，計算一塊點雲數據的厚度的方法有多種，穿刺法僅是示例而非限制，也可以採用其他方式計算組中的點雲數據的厚度。基於某個組對應的點雲厚度，可以準確判定該組對應的點雲厚度是否符合需求，也即該組所表示的平面的厚度是否符合要求。
[0072]
在一種實施方式中，該穿刺法包括：
[0073]
以該組中的點雲數據的法向量穿刺該組中的一個參考點得到一條直線；
[0074]
將與該參考點的距離小於設定距離的多個點垂直投影到該直線上；
[0075]
將該直線上在投影範圍內的線段的寬度作為該組對應的點雲厚度。
[0076]
在本公開實施例中，參見s303可以基於主成分分析法得到某個組中一塊的點雲數據的法向量。以該法向量可以做一條穿刺該組內某個參考點的直線。在一個示例中，可以將組內的所有點都垂直投影到該直線上，並且將投影範圍內的線段的寬度該組對應的點雲厚度。在另一個示例中，可以將組內的部分其他點例如與參考點具有一定距離的點垂直投影到該直線上，並且將投影範圍內的線段的寬度該組對應的點雲厚度。因此，基於穿刺法可以快速得到一塊點雲數據的合適的厚度，進而得到該所表示的平面的厚度。
[0077]
圖5是根據本公開另一實施例的地圖檢測方法的流程示意圖，該方法可以包括上述地圖檢測方法的一個或多個特徵，在一種實施方式中，s103可以包括：
[0078]
s501、採用主成分分析法得到的該組中的點雲數據的特徵值，計算該組中的點雲
數據的厚度特性參數；
[0079]
s502、根據該組中的點雲數據的厚度特性參數和第二閾值，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
[0080]
在本公開實施例中，也可以不計算一塊點雲數據的厚度，而是基於主成分分析法得到的特徵值，得到厚度檢測結果。例如，採用主成分分析法得到組中的點雲數據的多個特徵值後，基於這多個特徵值構建一個用於表徵該組的厚度特徵的參數例如厚度特性參數。並且，可以預先基於該厚度特性參數的構建方式設置第二閾值。例如，如果該組的厚度特性參數小於第二閾值可以表示該組所表示的面不符合厚度要求。這樣，可以基於主成分分析法快速得到點雲地圖的厚度檢測結果。
[0081]
在一種實施方式中，s501可以包括：採用主成分分析法得到該組中的點雲數據的第一特徵值、第二特徵值和第三特徵值；利用該第一特徵值、該第二特徵值和該第三特徵值，計算該組中的點雲數據的厚度特性參數。其中，該第一特徵值是該組中的點雲數據的最大特徵值，該第三特徵值是該組中的點雲數據的最小特徵值，該第三特徵值對應的特徵向量是該組中的點雲數據的法向量。
[0082]
例如，採用主成分分析法對組中的點雲數據進行分析，可以得到該組中的點雲數據的最大特徵值、次大特徵值和最小特徵值。該最小特徵值可以是該組中的點雲數據的法向量。可以利用該最大特徵值、次大特徵值和最小特徵值構建該組對應的厚度特性參數。後續，基於主成分分析法得到的厚度特性參數可以不用計算點雲數據的具體厚度，也能夠準確地得到厚度檢測結果。
[0083]
在一種實施方式中，該點雲地圖的厚度檢測結果包括以下至少之一：
[0084]
方式一：統計值超出設定數值的x類面、y類面或z類面。其中該統計值等於點雲厚度大於第一閾值的組佔所屬的面類別的比例，或厚度特性參數小於第二閾值的組佔的面類別的比例。
[0085]
在本公開實施例中，可以預先設置不同面類別對應的比較值例如不良率閾值，統計某個面類別的不良率。進而基於某一個或多個面類別的不良率，得到整個點雲地圖的厚度檢測結果。例如，如果一塊點雲地圖劃分得到200個體素，這200個體素又劃分得到300個組。這300組中x類面包括80個組，y類面包括90個組，z類面包括130個組。可以分別按照不同面類別進行統計。如果x類面中點雲厚度大於第一閾值的組為20個，不良率為25％大於某個設定的不良率閾值例如15％，則可以判定x類面不良率過高，點雲數據質量有問題。如果y類面中點雲厚度大於第一閾值的組為9個，不良率為10％小於不良率閾值例如20％，則可以判定y類面的點雲數據質量正常。如果z類面中厚度特性參數小於第二閾值的組為26個，不良率為20％大於不良率閾值例如10％，則可以判定z類面不良率過高，點雲數據質量有問題。
[0086]
方式二：點雲厚度超出第一閾值的組。
[0087]
例如，如果某個組g1對應的點雲厚度超出第一閾值，可以判定該組g1的點雲數據質量有問題。
[0088]
方式三：點雲厚度超出第一閾值的組所在的體素。
[0089]
例如，如果某個組g2對應的點雲厚度超出第一閾值，可以判定該組g2所在的體素v1的點雲數據質量有問題。
[0090]
方式四：厚度特性參數小於第二閾值的組。
[0091]
例如，如果某個組g3對應的厚度特性參數小於第二閾值，可以判定該組g3的點雲數據質量有問題。
[0092]
方式武：厚度特性參數小於第二閾值的組所在的體素。
[0093]
例如，如果某個組g4對應的厚度特性參數小於第二閾值，可以判定該組g4所在的體素v2的點雲數據質量有問題。
[0094]
在本公開實施例中，點雲地圖的厚度檢測結果可以包括某個組的厚度或厚度特性參數是否符合厚度檢測要求，也可以包括某個體素的是否符合厚度檢測要求，還可以包括x類面、y類面或z類面的一個或多個是否符合厚度檢測要求。此外，基於厚度檢測結果可以給出提示信息，用於提示某個組、體素或面類別的厚度達標、厚度不達標、地圖質量不佳、地圖質量良好等。進一步地，提示信息還可以給出具體有問題的體素、組、x類面、y類面或z類面等，本公開實施例對具體的提示信息的內容不做限定。本公開實施例可以提供豐富的厚度檢測結果，支持靈活地提示地圖質量。
[0095]
圖6是根據本公開一實施例的地圖檢測方法的流程圖。該地圖檢測方法是一種直接利用lidar傳感器運動軌跡和原始單幀點雲進行地圖拼接和自動化質檢的方法。在本示例中可以將點雲數據簡稱為點雲。該地圖檢測方法可以包括：
[0096]
s601、對原始單幀點雲進行物體分割，並過濾掉原始單幀點雲中的動態物體。
[0097]
s602、對過濾掉動態物體後的單幀點雲提取地面、平面特徵，且只留這些點雲數據構成面特徵點雲。對於面特徵點雲中的每個點i，可以記錄點i在採集時刻t的lidar傳感器坐標系l
t
的坐標值
[0098]
s603、利用lidar傳感器的運動軌跡對步驟s602中生成的面特徵點雲進行拼接，生成面特徵點雲地圖。並記錄點雲地圖中點i在全局坐標系的坐標為及該點的觀測矢量
[0099]
例如，其中，normalize為向量的歸一化處理得到單位向量。
[0100]
s604、使用步驟s602中創建的面特徵點雲地圖以一定解析度比如1米*1米*1米，創建體素地圖。體素地圖可以包括多個1米*1米*1米大小的體素。一個體素中可以包括點雲地圖中的一塊面特徵點雲。
[0101]
s605、利用主成分分析的方法計算每個體素中的面特徵點雲的法向量，並根據體素中單個點的觀測矢量(或稱為觀察向量)與該體素整體的法向量的內積是否大於0，將該體素內的所有點分為兩組。參見圖7，可以將內積大於0的點分到右邊的組，將內積小於0的點分到左邊的組。
[0102]
利用本公開實施例的地圖檢測方法可以對單趟軌跡或多趟軌跡拼接的點雲地圖進行質檢。
[0103]
在步驟s605中，根據觀察軌跡與面特徵的位置關係，將觀察到的點劃分為兩組，可
以避免將牆的左右面、高架路的上下面誤判為同一個面特徵。如圖8所示，基於某個物體例如牆的平面1和平面2在不同軌跡中採集到的點雲可能出現在同一體素中。
[0104]
s606、對步驟s605中得到的每個體素中的兩組點雲，重新利用主成分分析法計算其法向量。按照法向量坐標分為x、y、z三類中的一類，並計算每組點雲的厚度。例如，按照某組的法向量的x、y、z坐標的三個坐標值中的最大值，將該組分為x類面、y類面或z類面。參見圖9，以二維坐標簡化三維坐標。該二維坐標中表示的橫線可以看作一個組中點雲數據所歸屬的面的側視圖。箭頭表示該組的法向量。該圖9中可以看出，如果某組的法向量的x軸坐標值中的最大，該組為x類面；如果某組的法向量的y軸坐標值中的最大，該組為y類面。雖然z類面未使出，依次類推可知，如果某組的法向量的z軸坐標值中的最大，該組為z類面。
[0105]
s607、基於上述的分組、分類以及厚度計算，得到的點雲地圖的厚度檢測結果可以包括多種。例如，如果體素中的平面厚度超出一定閾值則認為該體素中點雲的拼接質量不佳。再如，統計在一定範圍內比如50米長的軌跡拼接的點雲地圖中，x、y、z三類面的不良率。如果某類面的不良率超出一定比例，則報出該範圍內的地圖質量問題。
[0106]
面厚度的計算方法示例如下：
[0107]
示例1：穿刺法：參見圖10，任取面特徵點雲中一點，確定一條方向為面特徵法向量且通過該點的直線。在面特徵點雲中取距離該直線為一定值(比如0.2m)以內的所有點，將這些點垂直投影到直線上。然後取投影範圍的線段寬度作為面特徵點雲的厚度(可以簡稱面厚度)。如果面厚度超出一定閾值(比如20cm)，則可以認為面過厚。
[0108]
示例2：利用點雲主成分分析的特徵值衡量面的厚度特性。厚度衡量參數具體計算公式示例如下：
[0109][0110]
其中λ0為面特徵點雲主成分分析的最大的特徵值，λ1為面特徵點雲主成分分析的次大的特徵值，λ2為面特徵點雲主成分分析的最小的特徵值。假設衡量閾值為0.5，如果厚度衡量參數p《0.5則認為面過厚。
[0111]
根據本公開實施例，在檢查地圖精度時不需要人工介入，功效比高。另外由於可以排除動態物體的幹擾，且考慮觀察軌跡與面特徵的位置關係(例如基於觀測矢量與法向量的內積對體素中的點進行分組)，提高了質檢的準確率。
[0112]
圖11是根據本公開一實施例的地圖檢測裝置的結構示意圖，該裝置可以包括：
[0113]
劃分模塊1101，用於將點雲地圖中的點雲數據分為多個體素，其中，一個體素中包括該點雲地圖中的部分點雲數據；
[0114]
分組模塊1102，用於將該體素中的點雲數據按照面進行分組；
[0115]
檢測模塊1103，用於根據組中的點雲數據，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
[0116]
圖12是根據本公開另一實施例的地圖檢測裝置的結構示意圖，該裝置可以包括上述地圖檢測裝置的一個或多個特徵，在一種實施方式中，該裝置還包括：
[0117]
過濾模塊1201，用於過濾單幀點雲數據中的物體的點雲數據，得到面特徵的點雲數據；
[0118]
拼接模塊1202，用於將多幀的該面特徵的點雲數據進行坐標轉換和拼接，得到面特徵的點雲地圖。
[0119]
在一種實施方式中，如圖12所示，該拼接模塊1202，包括：
[0120]
轉換子模塊1203，用於根據該面特徵的點雲數據中的點在傳感器坐標系下的坐標和傳感器位姿數據，轉換得到該面特徵的點雲數據中的點在全局坐標系下的坐標和觀測向量；
[0121]
獲取子模塊1204，用於根據該面特徵的點雲數據中的點在全局坐標系下的坐標，得到該面特徵的點雲地圖。
[0122]
在一種實施方式中，該分組模塊1102，包括：
[0123]
分析子模塊1205，用於採用主成分分析法，得到該體素中的點雲數據的法向量；
[0124]
分組子模塊1206，用於根據該體素中的點的觀測向量以及該體素中的點雲數據的法向量，將該體素中的點雲數據分為至少一組。
[0125]
在一種實施方式中，該分組子模塊1206，還用於：
[0126]
計算該體素中的點的觀測向量與該體素中的點雲數據的法向量的內積；
[0127]
將該內積大於第一值的點劃分到第一組，將該內積小於第一值的點劃分到第二組；其中，該第一組和該第二組分別代表不同的面。
[0128]
圖13是根據本公開另一實施例的地圖檢測裝置的結構示意圖，該裝置可以包括上述地圖檢測裝置的一個或多個特徵，在一種實施方式中，該裝置還包括：
[0129]
分析模塊1301，用於採用主成分分析法，得到組中的點雲數據的法向量；
[0130]
分類模塊1302，用於根據該組中的點雲數據的法向量，得到該組所屬的面類別。
[0131]
在一種實施方式中，如圖13所示，該分類模塊1302，還用於：
[0132]
根據該組中的點雲數據的法向量在x軸、y軸和z軸的坐標的最大值，確定該組所屬的面類別為x類面、y類面或z類面。
[0133]
在一種實施方式中，如圖13所示，該檢測模塊1103，包括：
[0134]
第一計算子模塊1303，用於採用穿刺法計算該組對應的點雲厚度；
[0135]
第一檢測子模塊1304，用於根據該組對應的點雲厚度和第一閾值，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
[0136]
在一種實施方式中，該第一計算子模塊1303用於執行穿刺法包括：以該組中的點雲數據的法向量穿刺該組中的一個參考點得到一條直線；將與該參考點的距離小於設定距離的多個點垂直投影到該直線上；將該直線上在投影範圍內的線段的寬度作為該組對應的點雲厚度。
[0137]
在一種實施方式中，如圖13所示，該檢測模塊1103，還包括：
[0138]
第二計算子模塊1305，用於採用主成分分析法得到的該組中的點雲數據的特徵值，計算該組中的點雲數據的厚度特性參數；
[0139]
第二檢測子模塊1306，用於根據該組中的點雲數據的厚度特性參數和第二閾值，得到該點雲地圖的厚度檢測結果。
[0140]
在一種實施方式中，該第二計算子模塊1305，還用於：
[0141]
採用主成分分析法得到該組中的點雲數據的第一特徵值、第二特徵值和第三特徵值；其中，該第一特徵值是該組中的點雲數據的最大特徵值，該第三特徵值是該組中的點雲數據的最小特徵值，該第三特徵值對應的特徵向量是該組中的點雲數據的法向量；
[0142]
利用該第一特徵值、該第二特徵值和該第三特徵值，計算該組中的點雲數據的厚
度特性參數。
[0143]
在一種實施方式中，該點雲地圖的厚度檢測結果包括以下至少之一：
[0144]
統計值超出設定數值的x類面、y類面或z類面，其中該統計值等於點雲厚度大於第一閾值的組佔所屬的面類別的比例，或厚度特性參數小於第二閾值的組佔的面類別的比例；
[0145]
點雲厚度超出第一閾值的組；
[0146]
點雲厚度超出第一閾值的組所在的體素；
[0147]
厚度特性參數小於第二閾值的組；
[0148]
厚度特性參數小於第二閾值的組所在的體素。
[0149]
本公開實施例的裝置的各模塊、子模塊的具體功能和示例的描述，可以參見上述方法實施例中對應步驟的相關描述，在此不再贅述。
[0150]
本公開的技術方案中，所涉及的用戶個人信息的獲取，存儲和應用等，均符合相關法律法規的規定，且不違背公序良俗。
[0151]
根據本公開的實施例，本公開還提供了一種電子設備、一種可讀存儲介質和一種電腦程式產品。
[0152]
圖14示出了可以用來實施本公開的實施例的示例電子設備1400的示意性框圖。電子設備旨在表示各種形式的數字計算機，諸如，膝上型計算機、臺式計算機、工作檯、個人數字助理、伺服器、刀片式伺服器、大型計算機、和其它適合的計算機。電子設備還可以表示各種形式的移動裝置，諸如，個人數字助理、蜂窩電話、智慧型電話、可穿戴設備和其它類似的計算裝置。本文所示的部件、它們的連接和關係、以及它們的功能僅僅作為示例，並且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公開的實現。
[0153]
如圖14所示，設備1400包括計算單元1401，其可以根據存儲在只讀存儲器(rom)1402中的電腦程式或者從存儲單元1408加載到隨機訪問存儲器(ram)1403中的電腦程式，來執行各種適當的動作和處理。在ram 1403中，還可存儲設備1400操作所需的各種程序和數據。計算單元1401、rom 1402以及ram 1403通過總線1404彼此相連。輸入/輸出(i/o)接口1405也連接至總線1404。
[0154]
設備1400中的多個部件連接至i/o接口1405，包括：輸入單元1406，例如鍵盤、滑鼠等；輸出單元1407，例如各種類型的顯示器、揚聲器等；存儲單元1408，例如磁碟、光碟等；以及通信單元1409，例如網卡、數據機、無線通信收發機等。通信單元1409允許設備1400通過諸如網際網路的計算機網絡和/或各種電信網絡與其他設備交換信息/數據。
[0155]
計算單元1401可以是各種具有處理和計算能力的通用和/或專用處理組件。計算單元1401的一些示例包括但不限於中央處理單元(cpu)、圖形處理單元(gpu)、各種專用的人工智慧(ai)計算晶片、各種運行機器學習模型算法的計算單元、數位訊號處理器(dsp)、以及任何適當的處理器、控制器、微控制器等。計算單元1401執行上文所描述的各個方法和處理，例如地圖檢測方法。例如，在一些實施例中，地圖檢測方法可被實現為計算機軟體程序，其被有形地包含於機器可讀介質，例如存儲單元1408。在一些實施例中，電腦程式的部分或者全部可以經由rom 1402和/或通信單元1409而被載入和/或安裝到設備1400上。當電腦程式加載到ram 1403並由計算單元1401執行時，可以執行上文描述的地圖檢測方法的一個或多個步驟。備選地，在其他實施例中，計算單元1401可以通過其他任何適當的方式
(例如，藉助於固件)而被配置為執行地圖檢測方法。
[0156]
本文中以上描述的系統和技術的各種實施方式可以在數字電子電路系統、集成電路系統、現場可編程門陣列(fpga)、專用集成電路(asic)、專用標準產品(assp)、晶片上系統的系統(soc)、負載可編程邏輯設備(cpld)、計算機硬體、固件、軟體、和/或它們的組合中實現。這些各種實施方式可以包括：實施在一個或者多個電腦程式中，該一個或者多個電腦程式可在包括至少一個可編程處理器的可編程系統上執行和/或解釋，該可編程處理器可以是專用或者通用可編程處理器，可以從存儲系統、至少一個輸入裝置、和至少一個輸出裝置接收數據和指令，並且將數據和指令傳輸至該存儲系統、該至少一個輸入裝置、和該至少一個輸出裝置。
[0157]
用於實施本公開的方法的程序代碼可以採用一個或多個程式語言的任何組合來編寫。這些程序代碼可以提供給通用計算機、專用計算機或其他可編程數據處理裝置的處理器或控制器，使得程序代碼當由處理器或控制器執行時使流程圖和/或框圖中所規定的功能/操作被實施。程序代碼可以完全在機器上執行、部分地在機器上執行，作為獨立軟體包部分地在機器上執行且部分地在遠程機器上執行或完全在遠程機器或伺服器上執行。
[0158]
在本公開的上下文中，機器可讀介質可以是有形的介質，其可以包含或存儲以供指令執行系統、裝置或設備使用或與指令執行系統、裝置或設備結合地使用的程序。機器可讀介質可以是機器可讀信號介質或機器可讀儲存介質。機器可讀介質可以包括但不限於電子的、磁性的、光學的、電磁的、紅外的、或半導體系統、裝置或設備，或者上述內容的任何合適組合。機器可讀存儲介質的更具體示例會包括基於一個或多個線的電氣連接、可攜式計算機盤、硬碟、隨機存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、可擦除可編程只讀存儲器(eprom或快閃記憶體)、光纖、便捷式緊湊盤只讀存儲器(cd-rom)、光學儲存設備、磁儲存設備、或上述內容的任何合適組合。
[0159]
為了提供與用戶的交互，可以在計算機上實施此處描述的系統和技術，該計算機具有：用於向用戶顯示信息的顯示裝置(例如，crt(陰極射線管)或者lcd(液晶顯示器)監視器)；以及鍵盤和指向裝置(例如，滑鼠或者軌跡球)，用戶可以通過該鍵盤和該指向裝置來將輸入提供給計算機。其它種類的裝置還可以用於提供與用戶的交互；例如，提供給用戶的反饋可以是任何形式的傳感反饋(例如，視覺反饋、聽覺反饋、或者觸覺反饋)；並且可以用任何形式(包括聲輸入、語音輸入、或者觸覺輸入)來接收來自用戶的輸入。
[0160]
可以將此處描述的系統和技術實施在包括後臺部件的計算系統(例如，作為數據伺服器)、或者包括中間件部件的計算系統(例如，應用伺服器)、或者包括前端部件的計算系統(例如，具有圖形用戶界面或者網絡瀏覽器的用戶計算機，用戶可以通過該圖形用戶界面或者該網絡瀏覽器來與此處描述的系統和技術的實施方式交互)、或者包括這種後臺部件、中間件部件、或者前端部件的任何組合的計算系統中。可以通過任何形式或者介質的數字數據通信(例如，通信網絡)來將系統的部件相互連接。通信網絡的示例包括：區域網(lan)、廣域網(wan)和網際網路。
[0161]
計算機系統可以包括客戶端和伺服器。客戶端和伺服器一般遠離彼此並且通常通過通信網絡進行交互。通過在相應的計算機上運行並且彼此具有客戶端-伺服器關係的電腦程式來產生客戶端和伺服器的關係。伺服器可以是雲伺服器，也可以為分布式系統的伺服器，或者是結合了區塊鏈的伺服器。
[0162]
應該理解，可以使用上面所示的各種形式的流程，重新排序、增加或刪除步驟。例如，本公開中記載的各步驟可以並行地執行也可以順序地執行也可以不同的次序執行，只要能夠實現本公開公開的技術方案所期望的結果，本文在此不進行限制。
[0163]
上述具體實施方式，並不構成對本公開保護範圍的限制。本領域技術人員應該明白的是，根據設計要求和其他因素，可以進行各種修改、組合、子組合和替代。任何在本公開的原則之內所作的修改、等同替換和改進等，均應包含在本公開保護範圍之內。