技术特征：
1.一种快速的高精度地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1，在室外场景下，获取无人车辆上安装的包括gnss在内的预设多个传感器的原始测量数据，然后根据gnss的原始测量数据，判断室外场景的gnss信号是否良好，如果是，则继续对无人车辆上预设多个传感器的原始测量数据中的预设有用数据，进行预设格式处理操作；步骤s2，根据经过步骤s1处理的预设多个传感器的预设有用数据，生成无人车辆的行驶轨迹以及标记特殊功能点或特殊任务功能区；步骤s3，对从步骤s2中获得的无人车辆的行驶轨迹以及标记的特殊功能点或特殊任务功能区进行处理，生成高精度地图；步骤s4，对步骤s3生成的高精度地图进行完整性检测，最终获得完整的高精度地图。2.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，步骤s1具体包括以下子步骤：步骤s11，在室外场景下，获取无人车辆上安装的包括gnss在内的预设多个传感器的原始测量数据，然后根据gnss的原始测量数据，判断室外场景的gnss信号是否良好，如果是，则继续执行步骤s12；其中，预设多个传感器，包括gnss、imu和轮速计；步骤s12，根据扩展卡尔曼滤波ekf融合算法的格式需求，将步骤s11的原始测量数据中预设有用数据，解析成相对应的特定格式，并继续执行步骤s2。3.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，在步骤s11中，gnss，用于提供无人车辆的gnss信号原始测量数据，具体包括：gnss信号的经纬度、航向、北东天方向的速度、收星数、状态、航向标志位和水平精度因子；imu，用于提供无人车辆的imu原始测量数据，具体包括：在imu坐标系下的x、y和z方向的加速度和角速度；轮速计，用于提供无人车辆的轮速原始测量数据，具体包括无人车辆左轮速度和右轮速度；在步骤s12中，步骤s11的原始测量数据中预设有用数据，具体包括gnss测量的gnss信号中的经纬度、航向、北东地方向的速度，惯性测量单元imu测量的x、y和z方向的加速度和角速度，以及轮速计测量的无人车辆左轮速度和右轮速度；其中，在步骤s11中，当gnss信号的状态、收星数、水平精度因子以及航向标志位符合要求，达到或者超过设定的阈值时，判断室外场景的gnss信号良好。4.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，步骤s2具体包括以下子步骤：步骤s21，根据经过步骤s1处理的惯性测量单元imu的预设有用数据和轮速计的预设有用数据，计算出无人车辆在预设周期内位姿的变化量，并结合全球导航卫星系统gnss在上一个预设周期中计算得到的无人车辆融合位姿，计算无人车辆在预设周期后的最新预测位姿；步骤s22，将经过步骤s1处理后的gnss的预设有用数据、步骤s21获得的无人车辆的最新预测位姿、由惯性测量单元imu所计算提供的姿态信息以及由轮速计测量的无人车辆左轮速度和右轮速度，经由扩展卡尔曼滤波ekf融合算法进行处理，得到高精度的、经过融合
处理的无人车辆的融合位姿信息以及无人车辆的行驶轨迹；其中，融合位姿信息包括融合位置信息和融合姿态信息；步骤s23，判断当前室外场景是否适配完成，如果没有完成，则返回执行步骤s1，如果完成场景适配，则继续执行步骤s3，也就是说，将存储和标记的各项数据输入到后面的步骤s3。5.如权利要求4所述的高精度地图构建方法，其特征在于，在步骤s22中，同时还包括步骤：根据运营用户的需求，标记特殊功能点或特殊任务功能区，具体包括以下处理步骤：步骤s220，对于经过融合处理的无人车辆的融合位置信息，实时检测运营用户是否具有向该融合位置处输入特殊功能点或特殊任务功能区的标记需求，如果是，则在该融合位置处对应标记上特殊功能点或特殊任务功能区，并修改特殊功能点或特殊任务功能区的功能属性信息，如果否，则实时存储经过融合处理的无人车辆的位姿信息。6.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，步骤s3具体包括以下子步骤：步骤s31，通过将步骤s2中获得的无人车辆的行驶轨迹，向外扩展预设距离值k，得到在当前室外场景下无人车辆行驶的可通行区域，并以特定格式存储；在步骤s31中，对于不同的室外场景，分别具有对应的预设距离值k；步骤s32，根据步骤s2标记的特殊功能点或者特殊任务功能区的功能属性信息，生成相应的特殊功能点位姿信息或者特殊任务功能区的功能区边界以及可通行区域边界；步骤s33，按照现有的回字形策略或者全局路径规划策略，根据特殊功能点和特殊任务功能区之间的对应关系、可通行区域边界以及特殊任务功能区边界信息，自动生成无人车辆在正常运营时的参考路径，并依据特殊功能点和特殊任务功能区之间的对应关系，生成当前室外场景内所有相关联的运营任务，然后存储，从而获得高精度地图。7.如权利要求1所述的高精度地图构建方法，其特征在于，步骤s4具体包括以下子步骤：步骤s41，检测步骤s3生成的高精度地图的文件是否完整，如果是，继续执行步骤s42，如果否，返回执行步骤s1；步骤s42，检测步骤s3生成的高精度地图中，预设的高精度必要元素是否都完整，如果是，则将步骤s3生成的高精度地图作为最终向外发布的高精度地图，如果否，返回执行步骤s1。8.如权利要求7所述的高精度地图构建方法，其特征在于，在步骤s42中，预设的高精度必要元素，包括特殊功能点、特殊任务功能区、参考路径以及任务；其中，检测步骤s3生成的高精度地图中，预设的高精度必要元素是否都完整，具体为：对于特殊功能点、特殊任务功能区、参考路径这三个元素，检测是否存在，如果存在，则认为这三个元素完整；而对于任务，检测运营任务对应的参考路径是否为连通，如果连通，则认为任务完整，否则，认为任务不完整。9.一种快速的高精度地图构建装置，其特征在于，包括以下模块：传感器数据预处理模块，用于在室外场景下，获取无人车辆上安装的包括gnss在内的预设多个传感器的原始测量数据，然后根据gnss(即全球导航卫星系统)的原始测量数据，判断室外场景的gnss信号是否良好，如果是，则继续对无人车辆上预设多个传感器的原始
测量数据中的预设有用数据，进行预设格式处理操作；车辆轨迹和功能信息处理模块，与传感器数据预处理模块相连接，根据经过传感器数据预处理模块处理的预设多个传感器的预设有用数据，生成无人车辆的行驶轨迹以及标记特殊功能点或特殊任务功能区；高精度地图处理模块，与车辆轨迹和功能信息处理模块相连接，用于对从车辆轨迹和功能信息处理模块中获得的无人车辆的行驶轨迹以及标记的特殊功能点或特殊任务功能区进行处理，生成高精度地图，然后发送给；地图完整性检测模块，与高精度地图处理模块相连接，用于对高精度地图处理模块生成的高精度地图进行完整性检测，最终获得完整的高精度地图。10.一种车辆，其特征在于，包括权利要求9所述的快速的高精度地图构建装置。
技术总结
本发明公开了一种快速的高精度地图构建方法，包括步骤：步骤S1在室外场景下，根据GNSS的原始测量数据，判断室外场景的GNSS信号是否良好，如果是，则继续对无人车辆上预设多个传感器的原始测量数据中的预设有用数据，进行预设格式处理操作；步骤S2，根据经步骤S1处理的传感器预设有用数据，生成无人车辆的行驶轨迹及标记特殊功能点或特殊任务功能区；步骤S3，对从步骤S2中获得的无人车辆的行驶轨迹以及标记的特殊功能点或特殊任务功能区进行处理，生成高精度地图；步骤S4，对高精度地图进行完整性检测，获得完整的高精度地图。本发明能够有效地提升高精度地图的构建效率，同时提高无人车辆对GNSS信号的利用率和适应性。人车辆对GNSS信号的利用率和适应性。人车辆对GNSS信号的利用率和适应性。
技术研发人员：彭国旗 张放 李晓飞 张德兆 王肖 霍舒豪
受保护的技术使用者：武汉智行者科技有限公司
技术研发日：2021.03.30
技术公布日：2022/10/3