地图数据的显示方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及电子地图技术领域，具体涉及一种地图数据的显示方法、装置及电子设备。

背景技术：

自动驾驶技术作为智慧城市必不可少的一部分，成为当今汽车行业发展的热点，而高精度地图是实现自动驾驶的核心。在自动驾驶的过程中，高精地图可以用于定位、辅助感知环境、规划路线与驾驶决策等场景。

高精地图一般会包括路面上的车道线、路侧附属设施比如护栏、路牌等，由于高精地图的使用场景与车辆的驾驶安全息息相关，因此，高精地图的质量检查是高精地图制作过程一个重要的环节，而如何高效、快速地对高精地图的质量进行检查，是需要解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是解决现有人工制作车道线技术中人工成本高，制作效率低的问题，在保证车道线制作准确性的前提下，提高制作效率。为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种地图数据的显示方法，包括如下步骤：

根据车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片，其中，所述车道线是基于激光点云制作的；

获取生成所述激光点云的激光的投影矩阵和姿态信息；

获取采集包含所述车道线的道路环境图片的相机的内外参数矩阵；

利用所述投影矩阵和姿态信息以及所述内外参数矩阵，建立所述激光点云与所述道路环境图片中的像素点的变换矩阵；

基于所述变换矩阵，在所述道路环境图片中获取所述车道线的形状点对应的像素点；

在所述道路环境图片中，将所述车道线的形状点对应的像素点连线显示。

进一步的，所述根据车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片，具体包括：

根据在激光点云中显示的车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片。

进一步的，所述根据在激光点云中显示的车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片包括：

根据在激光点云中显示的车道线的首个形状点的位置坐标，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片。

进一步的，将显示区域划分为点云显示区域和道路环境图片显示区域，所述在激光点云中显示的车道线具体为：

在所述点云显示区域显示的激光点云中显示车道线；

所述在所述道路环境图片中，将所述车道线的形状点对应的像素点连线显示，具体为：

在所述道路环境图片显示区域显示的道路环境图片中，绘制所述车道线的形状点对应的像素点的连线进行显示。

进一步的，所述车道线的首个形状点具体为：

按照车道线的通行方向，所述车道线在所述点云显示区域中出现的第一个形状点。

本发明实施例还提供了一种地图数据的显示装置，包括如下模块：

确定模块，用于根据车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片，其中，所述车道线是基于激光点云制作的；

第一获取模块，用于获取生成所述激光点云的激光的投影矩阵和姿态信息；

第二获取模块，用于获取采集包含所述车道线的道路环境图片的相机的内外参数矩阵；

建立模块，用于利用所述投影矩阵和姿态信息以及所述内外参数矩阵，建立所述激光点云与所述道路环境图片中的像素点的变换矩阵；

变换模块，用于基于所述变换矩阵，在所述道路环境图片中获取所述车道线的形状点对应的像素点；

显示模块，用于在所述道路环境图片中，将所述车道线的形状点对应的像素点连线显示。

本发明实施例还提供了一种电子设备，所述设备包括：

存储装置；

一个或多个处理器；

其中，存储装置用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现前述的地图数据的显示方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，实现前述的地图数据的显示方法。。

与现有技术相比，本发明基于变换矩阵，在道路环境图片中获取车道线的形状点对应的像素点，并在道路环境图片中，显示车道线的形状点对应的像素点的连线。将车道线数据叠加到了道路环境图片中进行显示，方便了人工校对，使得作业人员能够快速准确地确定车道线数据的缺失位置并进行修正，保证了车道线制作的准确性，同时提高制作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一的地图数据的显示方法流程图。

图2为本发明实施例的实现效果图。

图3为本发明实施例二的地图数据的显示装置的结构框图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参阅图1，本发明实施例一提供一种地图数据的显示方法，包括如下步骤：

步骤s10，根据车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片，其中，所述车道线是基于激光点云制作的。

该步骤中，车道线是将通过采集车上安装的激光雷达(lidar)采集得到的激光点云数据进行车道线制作获得的。车道线制作技术的技术选型并不会影响本发明实施例的实现，因此，本发明实施例对车道线制作技术不做任何限制。道路环境图片可由安装在该采集车上的拍摄设备(如工业相机、摄像头等)拍摄获得。其中，采集车上的激光雷达和拍摄设备在一次采集过程中都需要处于工作状态，以使通过一次采集既能采集到道路的激光点云数据还能采集到道路的道路环境图片，并且道路环境图片的拍摄时间也会被记录。同时，采集过程中通过采集车上安装的定位设备(比如gnss接收机)可以获得采集车行驶过程形成的轨迹数据。其中，轨迹数据由一系列的轨迹点(亦可称为定位点)组成，轨迹点至少包括经纬度坐标信息和定位时间信息。

在实际应用中，确定道路环境图片可以采用如下技术手段：

根据在激光点云中显示的车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片。

如图2所示，屏幕左右两侧分别显示了激光点云数据和道路环境图片，其中均包括相同的车道线l。屏幕左侧除显示了激光点云数据，还显示出了基于该激光点云数据制作的车道线。车道线由一系列的形状点组成，这些形状点连接起来或者当形状点足够密集时会形成在左侧图激光点云数据中显示的车道线。由图示可以看出，以车道线l为例，当要将基于激光点云数据制作的车道线l，在道路环境图片中显示时，需要找到一张能够尽可能地展示车道线l的全貌的道路环境图片，即，需要寻找到一张包含左侧图显示的车道线l的道路环境图片。为此，本发明提供的在预采集的道路环境图片集中，确定道路环境图片，可以采用如下优选技术手段：

根据在激光点云中显示的车道线l的首个形状点的位置坐标，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线l的道路环境图片。

其中，所述首个形状点是图2左侧图点云显示区域显示的激光点云数据的车道线l最靠近该区域下边缘的一个形状点，也即，按照车道线l的前向通行方向，该车道线在图2左侧图点云显示区域中出现的第一个形状点，该形状点针对车道线而言可以是车道线的任意一个形状点，当车道线在所述点云显示区域中显示时，哪个形状点在点云显示区域首个出现，哪个形状点就会成为本发明用于确定道路环境图片的首个形状点。

进一步，根据在激光点云中显示的车道线l的首个形状点的位置坐标，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线l的道路环境图片，具体可以采用如下方式：

根据首个形状点的位置坐标，在轨迹数据中找到距离该形状点最近的一个轨迹点，然后根据这个轨迹点的定位时间信息，在道路环境图片集合中找到拍摄时间与该定位时间最接近的道路环境图片，将其确定为包含该车道线的道路环境图片。

步骤s20，获取生成激光点云的激光的投影矩阵和姿态信息。

该步骤中，生成激光点云的激光的投影矩阵和姿态信息，在采集过程中设备可以自动记录输出，能够从采集的文件直接获取。

步骤s30，获取采集包含所述车道线的道路环境图片的相机的内外参数矩阵。

该步骤中，本领域技术人员可采用任意一种摄像机标定技术获取相机的内外参数矩阵，具体标定技术的技术选型并不影响本发明实施例的实现。

步骤s40，利用所述投影矩阵和姿态信息以及所述内外参数矩阵，建立所述激光点云与所述道路环境图片中的像素点的变换矩阵。

该步骤中，本领域技术人员可采用现有的技术根据投影矩阵和姿态信息以及内外参数矩阵来得到变换矩阵。

步骤s50，基于所述变换矩阵，在所述道路环境图片中获取所述车道线的形状点对应的像素点。

步骤s60，在所述道路环境图片中，将所述车道线的形状点对应的像素点连线显示。

以上是本发明实施例提供的一种地图数据的显示方法，该方法实现了将基于激光点云数据制作的车道线显示在道路环境图片中，使得作业人员可以更方便和直观地检查车道线制作的质量。

进一步，为了使作业人员能够对车道线进行比对，本发明另一优选实施例中，可将一台设备(如电脑)的屏幕显示区域划分为点云显示区域和道路环境图片显示区域(如图2中的左侧区域和右侧区域)，然后，在点云显示区域显示的激光点云数据中显示车道线，在道路环境图片显示区域显示的道路环境图片中，绘制所述车道线的形状点对应的像素点的连线进行显示。

该步骤中，还可以明显区分的方式将车道线叠加至道路环境图片中进行显示，如将车道线数据的各形状点高亮显示、或赋予与道路环境图片的车道线颜色差别较大的颜色，以使得在后续的显示中，作业人员可以快速区分出车道线数据与道路环境图片。

另外，因为本发明建立了激光点云与道路环境图片中的像素点的变换矩阵，因此，本发明还可以进一步将道路环境图片中像素点和激光点云中的点进行一一关联，基于该关联，可以进一步实现作业人员点击道路环境图片的某一位置，该位置在激光点云中对应的相关点可以被突出显示，反之亦然。

实施例二

参阅图3，本发明实施例二提供一种地图数据的显示装置，包括如下模块：

确定模块，用于根据车道线的形状点，在预采集的道路环境图片集中，确定包含所述车道线的道路环境图片，其中，所述车道线是基于激光点云制作的。

第一获取模块，用于获取生成所述激光点云的激光的投影矩阵和姿态信息。

第二获取模块，用于获取采集包含所述车道线的道路环境图片的相机的内外参数矩阵。

建立模块，用于利用所述投影矩阵和姿态信息以及所述内外参数矩阵，建立所述激光点云与所述道路环境图片中的像素点的变换矩阵。

变换模块，用于基于所述变换矩阵，在所述道路环境图片中获取所述车道线的形状点对应的像素点。

显示模块，用于在所述道路环境图片中，将所述车道线的形状点对应的像素点连线显示。

在另一优选实施例中，当显示区域被划分为点云显示区域和道路环境图片显示区域时，所述显示模块可以具体用于：

在点云显示区域显示的激光点云中显示车道线，在道路环境图片显示区域显示的道路环境图片中，绘制所述车道线的形状点对应的像素点的连线进行显示。

该模块中，还可以明显区分的方式将车道线数据叠加至道路环境图片中进行显示，如将车道线数据的各形状点高亮显示、或赋予与道路环境图片的车道线颜色差别较大的颜色，以使得在后续的显示中，作业人员可以快速区分出车道线数据与道路环境图片。

本发明实施例提供的装置各个模块的具体工作过程，请参照前述方法实施例，为节省篇幅，本发明不再赘述。

另外，本发明实施例还公开了一种电子设备，其包括存储装置和一个或多个处理器，存储装置用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如实施例一的方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，当指令由处理器执行时，用于实现如实施例一的方法。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，实现如实施例一的方法。

本发明公开的上述技术方案，基于变换矩阵在道路环境图片中获取车道线的形状点对应的像素点，并在道路环境图片中，显示车道线的形状点对应的像素点的连线。将车道线数据叠加到了道路环境图片中进行显示，方便了人工校对，使得制作人员能够快速准确地确定车道线数据的缺失位置并进行修正，保证了车道线制作的准确性，同时提高制作效率。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的方法、装置和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图和框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，包含一个或多个用于实现逻辑功能的计算机可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。也要注意的是，框图和流程图中的每个方框或方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或者操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明，上述实施例仅是为说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于本领域技术人员来说，在上述说明的基础上，还可以做出其它不同形式的变化或变动，而这些变化或变动将是显而易见的，处于本发明的保护范围之中。