一种高精度地图数据采集装置及方法

技术领域

本发明涉及高精度地图领域，尤其涉及一种高精度地图数据采集装置及方法。

背景技术

在高精度地图制作过程中，需要通过采集车实地采集数据。移动测量采集车是基于移动载体的影像和激光点云数据采集系统，在移动载体行进过程中获取精确的地理编码影像和激光点云数据，数据精度高，利用工业相机获取作业环境的可视化影像(包括全景或者航空相机)，激光传感器获取点云坐标值和强度值，并由GNSS、IMU组成的POS系统提供精确的位置和姿态，处理软件同步融合所有传感器数据。

由于采集车上采集装置集成了大量核心零部件，如激光系统、惯导系统、影像系统都是非常昂贵，而且为了保障精度，往往会使用高精尖的装备。然而，使用这些高精度设备进行采集，采集成本过高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种高精度地图数据采集装置及方法，以解决高精度地图数据采集成本高的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种高精度地图数据采集装置，至少包括固定平台、多线激光雷达、毫米雷达波、四目相机、GNSS/INS和控制模块；

利用支撑杆和支撑平台将各传感器安装在固定平台上，两个多线激光雷达与固定平台成预定角度安装，四目相机分别朝向四个方向，车辆两侧的摄像头与前视相机成45°；固定平台上安装GPS天线及IMU姿态传感器；

其中，将PolyFusion作为各传感器数据融合硬件平台。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种高精度地图数据采集方法，包括：

通过各个传感器的原始数据，所述原始数据至少包括GPS数据、IMU数据、LiDAR数据与图像数据；

利用PolyFusion硬件平台，根据轨迹信息将LiDAR原始数据合成得到点云文件，并为图像数据提供位置信息和时间信息。

本发明实施例中，利用低成本多线激光雷达，采用多源数据融合方法，可以避免由于遮挡造成的数据缺失以及数据单一不全面等问题。使用低成本传感器代替昂贵的高精度传感器集成车载移动测量系统，降低车载移动测量系统的成本，使用多个低成本传感器并通过PolyFusion平台的融合，解决了由于低成本传感器扫描频率低，导致的数据稀疏等问题，可以在保障测量精度的前提下，降低装配成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。

图1为本发明的一个实施例提供的一种高精度地图数据采集装置的结构示意图；

图2为本发明的一个实施例提供的一种高精度地图数据采集装置的另一结构示意图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。

可以理解的是，高精地图采集装置需要满足的低成本、高效率、质量好且能够量产的要求，并适用于高速公路、城区道路和地下停车场等不同应用场景，需要考虑长隧道无GNSS信号且组合惯导失效场景下，精度能够得到保证。其应核心包括GNSS/INS系统、激光雷达、相机等传感器，以及集成传感器输出的硬件平台。

在本发明一个实施例提供的一种高精度地图数据采集装置10，至少包括固定平台、多线激光雷达、毫米波雷达、相机、GNSS/INS和控制模块；

利用支撑杆和支撑平台将各传感器安装在固定平台上，两个多线激光雷达与固定平台成预定角度安装，四目相机分别朝向四个方向，车辆两侧的摄像头与前视相机成45°；固定平台上安装GPS天线及IMU姿态传感器；

所述固定平台包括支撑杆和支撑平台，各传感器包括激光雷达，毫米波雷达、相机和GNSS/INS的传感器(即GPS及IMU姿态传感器)。激光雷达与固定平台成一定角度，并可以自由转动，相机可以采集车辆四个方向的图像数据。

如图1所示，在所述高精度地图数据采集装置，分别通过多线激光雷达、毫米波雷达、相机和GNSS/INS，分别采集LiDAR数据、图像数据、IMU(惯性测量单元)、GNSS数据等，控制模块中提供应用层级的操作控制。进一步的，该采集装置还包括电源和里程计，将里程计安装于车轮位置，用于采集车辆行驶里程。

优选的，所述多线激光雷达为LiDAR-Velodyne VLP-32C，所述GNSS/INS型号为GNSS/INS-PolyNav2000F。

其中，将PolyFusion作为各传感器数据融合硬件平台。PolyFusion硬件平台是针对自动驾驶和高精度地图数据采集的多传感器数据融合平台，基于NVIDIA Xavier作为中央数据处理单元，可以集成PolyNav2000F导航系统，以及高速数据存储与数据I/O单元。提供纳秒级高精度的数据同步功能，可以同时同步多个LiDAR、IMU、相机、雷达以及轮速仪的数据采集，在卫星信号丢失的情况仍然可以保持高精度的多传感器时间同步；提供10Gb/s高速Ethernet数据接口，可以实现快速的数据访问；内置10Tb的SSD硬盘，可以实现12小时的连续数据采集工作；同时还提供CAN Bus接口实现与车载传感器的实时通信。

需要说明的是，本发明实施例中利用支撑杆和支撑平台将各传感器安装在钢架平台上；多线雷达45°角交叉安装；四目相机一路前视，一路后视，左右两侧与前视成45°夹角安装；里程计内置于车轮。另在平台上安装双GPS天线及定位定姿系统，便构成多源传感模式并结合IMU可进行数据同步采集。其组装示意图，如图2所示。

可以理解的是，在一个实施例中，所述高精度地图数据采集装置中包含的传感器及硬件设备如下表：

研究多次扫描以及重复扫描车载激光点云的全局优化，可以解决多次扫描以及重复扫描点云数据精度不一致问题，提高车载激光扫描数据的质量以及可用性。

基于以上采集装置的硬件组成，整体成本较低，高精度地图采集车成本可降至30万元以下。

还可以理解的是，车载激光扫描数据质量改善在采用集成与标定的系统采集数据的基础上，使用后处理的方法，提高所获取数据的质量，是该技术在各行各业应用的基础；在得到满足质量要求的车载激光扫描数据后，使用车载激光点云分类技术对点云数据进行分类，方便点云数据的后续应用。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在另一个实施例中，提供一种高精度地图数据采集方法，包括：

通过各个传感器的原始数据，所述原始数据至少包括GPS、IMU数据、LiDAR数据与图像数据；

利用PolyFusion硬件平台，根据轨迹信息将LiDAR原始数据合成得到点云文件，并为图像数据提供位置信息和时间信息。

具体的，采集车作业时，车载系统将采集并同步各个传感器的原始数据，包括GPS观测量、IMU数据、LiDAR数据与图像数据等等。作业完成后,使用PolyFusion软件系统，利用轨迹信息将LiDAR原始数据合成得到点云文件，并为所有图像提供地理位置和系统时间信息。

可以理解的是，在一个实施例中，所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序执行如实施例中方法步骤实现众包地图数据的自动化采集。还可以理解的是，方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质包括如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。