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申请/专利权人：魔门塔(苏州)科技有限公司

摘要：本发明实施例公开一种记忆泊车场景的地图构建方法及装置，该方法包括：获得辅助车辆在当前时刻针对所处目标场景采集的当前辅助图像；对拼接后的当前辅助图像进行语义分割检测，得到当前分割图像；基于当前辅助图像，确定当前柱面图像；利用当前柱面图像轮速信息，确定辅助车辆在当前时刻的当前位姿信息；若当前柱面图像满足第一关键帧条件，利用当前柱面图像，构建目标场景对应的特征点地图；并若当前分割图像满足第二关键帧条件，基于当前分割图像，构建目标场景对应的语义地图，以通过目标场景对应的特征点地图和语义地图支持目标场景车辆的自动泊车，以实现降低记忆泊车场景的成本且提高算法普遍性。

主权项：1.一种记忆泊车场景的地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：获得辅助车辆在当前时刻针对所处目标场景采集的图像，作为当前辅助图像；对拼接后的当前辅助图像进行语义分割检测，得到当前分割图像；基于所述当前辅助图像，确定当前柱面图像；利用所述当前柱面图像以及所述当前辅助图像对应的轮速信息，确定所述辅助车辆在当前时刻的当前位姿信息；若所述当前柱面图像满足第一关键帧条件，利用所述当前位姿信息、所述当前柱面图像以及所述当前柱面图像的前多组作为特征关键图像的柱面图像中第一特征点的图像位置信息和第二特征点对应的地图点的三维位置信息，构建所述目标场景对应的特征点地图，其中，所述第一特征点为当前不对应地图点的特征点，所述第一关键帧条件包括：所对应所述辅助车辆的位姿信息，与最新作为特征关键图像的柱面图像对应的所述辅助车辆的位姿信息之间的差异值满足预设差异条件；所述利用所述当前位姿信息、所述当前柱面图像以及所述当前柱面图像的前多组作为特征关键图像的柱面图像中第一特征点的图像位置信息和第二特征点对应的地图点的三维位置信息，构建所述目标场景对应的特征点地图，包括：针对当前柱面图像的前多组作为特征关键图像的柱面图像中每一目标柱面图像中的每一第一特征点，基于该第一特征点的图像位置信息及其对应的逆深度值序列，将逆深度值序列中各采样逆深度值对应的第一采样点投影至指定层图像上，作为每一第一采样点的投影点，并确定每一第一采样点及其对应的投影点之间的相似度作为每一第一采样点对应的相似度值，其中，目标柱面图像为：基于其所对应辅助车辆的位姿信息与当前位姿信息所确定的车体位置距离小于第三距离阈值；针对每一目标柱面图像，根据每一第一采样点对应的相似度值和有效第一采样点总数，从第一特征点中确定出第二特征点，其中，有效第一采样点为：投影至指定层图像上的投影点位于有效成像区域内的第一采样点；将该第二特征点所对应数值最小的相似度值所对应第一采样点的采样逆深度值，确定为该第二特征点对应的当前逆深度值；基于该第二特征点对应的当前逆深度值以及该第二特征点的图像位置信息，确定该第二特征点对应的地图点的三维位置信息；针对所述当前柱面图像的前多组作为特征关键图像的柱面图像中每一柱面图像中的每一第二特征点，基于该第二特征点的图像位置信息及其对应的逆深度值序列，将逆深度值序列中各采样逆深度值对应的第二采样点投影至当前参与层图像上，确定每一第二采样点的投影点，并确定每一第二采样点及其对应的投影点之间的相似度作为每一第二采样点对应的相似度值；根据每一第二采样点对应的相似度值，从第二特征点中确定出第二目标特征点；针对每一第二目标特征点，利用该第二目标特征点对应的数值最小的相似度值所对应第二采样点的采样逆深度值及其不确定度，以及该第二目标特征点对应的当前逆深度值及其当前不确定度，更新该第二目标特征点对应的地图点的三维位置信息，直至该第二目标特征点对应的地图点位置收敛；利用前多组作为特征关键图像的柱面图像当前的第二特征点对应的地图点的三维位置信息以及当前位姿信息，和或预设特征点提取算法，确定当前柱面图像中的特征点；利用所确定出的位置收敛且满足预设输出条件的地图点及其对应的特征描述子，构建目标场景对应的特征点地图；其中，预设输出条件为：包含地图点对应的特征点的柱面图像的帧数超过预设帧数阈值，且三维位置信息表征该地图点不位于地下，地图点对应的特征描述子为：基于地图点对应的特征点的特征描述子确定的；若所述当前分割图像满足第二关键帧条件，基于所述当前分割图像、所述当前位姿信息、所述当前分割图像的前后V帧作为语义关键图像的分割图像及其对应的所述辅助车辆的车体位姿信息，构建所述目标场景对应的语义地图，以通过所述目标场景对应的特征点地图和语义地图支持所述目标场景车辆的自动泊车，所述第二关键帧条件包括：基于所对应所述辅助车辆的位姿信息以及最新作为语义关键图像的分割图像对应所述辅助车辆的位姿信息，所确定的所述辅助车辆的位姿增量满足平面假设条件，且所述辅助车辆的位姿增量表征所述辅助车辆的位置变化超过第一位置阈值，航向角变化超过第一角度阈值；或者基于所对应所述辅助车辆的位姿信息以及最新作为语义关键图像的分割图像对应所述辅助车辆的位姿信息，所确定的所述辅助车辆的位姿增量不满足平面假设条件，且所述辅助车辆的位姿增量表征所述辅助车辆的位置变化超过第二位置阈值，航向角变化超过第二角度阈值，其中，第二位置阈值大于第一位置阈值，第二角度阈值大于第一角度阈值；所述基于所述当前分割图像、所述当前位姿信息、所述当前分割图像的前后V帧作为语义关键图像的分割图像及其对应的所述辅助车辆的车体位姿信息，构建所述目标场景对应的语义地图，包括：针对卷积后的当前分割图像中每一语义像素点，根据该语义像素点与前后V组分割图像中每一图像对应的一致性结果，确定该语义像素点对应的语义空间点是否为语义地图点，并将该语义像素点对应的语义空间点对应的第一空间位置信息为该语义地图点的空间位置信息；其中，该语义像素点对应的语义空间点对应的第一空间位置信息通过将该语义像素点反投影至辅助车辆的车体坐标系确定的；基于所确定出的语义地图点对应的空间位置信息以及该当前位姿信息对应的当前二维位姿信息，构建目标场景对应的语义地图。

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