CN113093221A - 占据栅格地图的生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种占据栅格地图的生成方法及装置。本发明实施例通过获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据，所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动，将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，能够生成包含有历史信息的占据栅格地图，提高了占据栅格地图的准确性，提高了占据栅格地图在真实场景中的可应用性。

Description

占据栅格地图的生成方法及装置

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种占据栅格地图的生成方法及装置。

背景技术

在无人驾驶领域中，地图构建(Mapping)是一项关键的技术。其中，占据栅格地图用于指示车辆周围的环境，对于实现无人驾驶具有重要的作用。

无人驾驶车辆在行驶过程中，需要类似人类视觉的功能来感知周围的环境，特别是哪些区域被障碍物占据，哪些区域是没有障碍物的，以便确定车辆通行的路径。占据栅格地图就是用来代替人类视觉的这个功能，感知周围障碍物的情况，以便为无人驾驶车辆提供可行的行驶路径。

相关技术中，无人驾驶车辆利用采集的单帧激光雷达点云数据生成占据栅格地图，并以此为基础预测可行的行驶路径。这种方式生成的占据栅格地图准确性较低，导致占据栅格地图在真实场景中的可应用性偏低。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供了一种占据栅格地图的生成方法及装置，提高占据栅格地图的准确性，提高占据栅格地图在真实场景中的可应用性。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种占据栅格地图的生成方法，包括：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

示例性地，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

示例性地，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

示例性地，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

示例性地，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

示例性地，还包括：

根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种占据栅格地图的生成装置，包括：

获取模块，用于获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

转换模块，用于将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

处理模块，用于对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

示例性地，所述处理模块具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

示例性地，所述处理模块具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

示例性地，所述处理模块具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

示例性地，所述处理模块具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

示例性地，还包括：

预测模块，用于根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其中：

所述存储器，用于存储计算机可执行指令；

所述处理器，用于读取所述存储器上的计算机可执行指令，并执行所述指令以实现第一方面任一项所述的方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述的方法。

根据本发明实施例的第五方面，提供一种无人驾驶系统，部署于目标车辆上，所述系统包括激光雷达和电子设备，其中：

所述激光雷达，用于为目标车辆在预设时间段内采集多帧激光雷达点云数据；

所述电子设备，用于：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明实施例，通过获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据，所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动，将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，能够生成包含有历史信息的占据栅格地图，提高了占据栅格地图的准确性，提高了占据栅格地图在真实场景中的可应用性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本说明书的实施例，并与说明书一起用于解释本说明书的原理。

图1是本发明实施例提供的占据栅格地图的生成方法的流程示例图。

图2是本发明实施例提供的占据栅格地图的生成装置的功能方块图。

图3是本发明实施例提供的电子设备的一个硬件结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明实施例使用的术语是仅仅出于描述特定本发明实施例的目的，而非旨在限制本发明实施例。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

对于尺度地图中的一个点，它要么有障碍物(此时为Occupied状态，通常用1来表示)，要么没有障碍物(此时为Free状态，通常用0来表示)。在占据栅格地图中，对于一个点，通常根据该点是Occupied状态的概率和是Free状态的概率来生成该点的状态值。在占据栅格地图中，一个点的状态值越大，就表示越肯定它是Occupied状态，相反，状态值值越小，就表示越肯定它是Free状态。

无人驾驶车辆上通常安装有激光雷达。激光雷达用于采集点云数据，即激光雷达点云数据。激光雷达采集点云数据的原理是：

激光雷达包括多个激光传感器，每个激光传感器会向固定的方向发射激光束，发射出的激光遇到障碍物会被反射，这样就能得到激光从发射到收回的时间差，该时间差乘以速度除以二，就得到了激光传感器到该方向上最近障碍物的距离。根据激光传感器对应的方向信息以及最近障碍物的距离信息，即可构建占据栅格地图。

然而，激光雷达所采集的点云数据是有噪音的，即激光雷达所采集的点云数据有可能是“假数据”，而不是真实的数据。例如，激光遇到较大的灰尘也会被反射，从而得到对应的点云数据。然而，灰尘并不是真的障碍物，真实的障碍物可能是在灰尘后面较远的位置，也或者该束激光对应的方向上并不存在障碍物。但是，基于采集的点云数据生成的占据栅格地图却表明该方向上较近的位置存在障碍物。这样，在为无人驾驶车辆选择行驶路径时，该方向实际存在的路径就被排除掉，导致无人驾驶车辆可能选择到路径较远的其他路径。

为了解决上述的问题，本发明实施例提供了一种占据栅格地图的生成方法。

下面通过实施例对本发明的占据栅格地图的生成方法进行详细说明。

图1是本发明实施例提供的占据栅格地图的生成方法的流程示例图。如图1所示，本实施例中，占据栅格地图的生成方法可以包括：

S101，获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动。

S102，将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据。

S103，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

本实施例中，预设时间段的长度可以根据应用需求设定。

无人驾驶车辆上通常都安装有激光雷达，可以实时采集点云数据。

其中，采集的激光雷达点云数据是基于占据栅格地图坐标系的。占据栅格地图坐标系的原点位置会随着车辆位置的变化而变化。因此，无人驾驶车辆处于不同位置时，占据栅格地图坐标系是不同的。由于在行驶过程中，无人驾驶车辆一直是运动的，因此占据栅格地图坐标系一直是变化的。这样就导致无人驾驶车辆在行驶过程中不同时间所采集的点云地图的坐标系是不统一的。

无人驾驶车辆中通常安装有定位模块，定位模块可以对无人驾驶车辆进行定位，即给出无人驾驶车辆在世界地图坐标系中的位置。

占据栅格地图是以栅格来作为显示的最小单位的。每个栅格具有一定的范围。例如，一个栅格的范围大小为10厘米×10厘米。然而，车辆在运动过程中，很多情况下运动距离不是整格的，例如车辆行驶了10.6个栅格，这种情况称为非整格运动。本实施例中，将车辆的非整格运动均视为整格运动。例如，如果车辆行驶了10.6个栅格，则认为车辆位置移动了10个栅格，即向下取整。当然，在其他实施例中，也可以采取向上取整的方式将非整格运动变为整格运动。

本实施例中，通过将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据，可以将基于不同占据栅格坐标系的激光雷达点云数据转换为统一的世界坐标系中的数据，为后面步骤中的累加提供基础。

例如，假设在10秒内采集了10帧点云数据。对于相同的一个点，该点在10帧点云数据中对应的占据栅格坐标系的坐标是不同的，无法进行累加。而将该10帧点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系后，得到的10帧目标数据中相同的点具有相同的世界坐标系坐标，这样就可以进行累加了。

本实施例中，通过对所述多帧目标数据进行累加处理得到的目标占据栅格地图包含了历史数据信息，相比于依据单帧点云数据生成的占据栅格地图，能够有效排除噪声数据的干扰，从而能够更准确地确定目标占据栅格地图中栅格的状态。

例如，对于目标占据栅格地图中的某个点，在10秒内采集的10帧点云数据对应的10帧目标数据中，只有一帧目标数据显示该点有障碍物，其他9帧目标数据均显示该点无障碍物。则显示该点有障碍物的数据很大可能是噪声数据(例如激光束恰好被灰尘反射)，从而可以排除该噪声数据，而依据其他9帧目标数据的非噪声数据确定该点的状态为无障碍物。如果依据有噪声数据的单帧点云数据生成占据栅格地图，则该点的状态会被确定为有障碍物，这显然是不准确的。

在一个示例中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，可以包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

例如，以前述的10帧目标数据为例，假设每个栅格有障碍物被设置为1，无障碍物被设置为0。该10帧目标数据对应于世界坐标系统中的点(x₀，y₀)的数据分别为1、1、1、0、0、0、0、0、0、0，则根据本实施例，点(x₀，y₀)在目标占据栅格地图上的值为3。这说明在10次统计中，有3次检测到该点有障碍物，有7次检测到该点无障碍物。更全面地反映了该点中有无障碍物的情况，从而为车辆的行驶路径规划提供更准确的依据。例如，假设数值小于等于3的栅格都可以作为行驶路径经过的栅格，则在最终选择时，可以设定数据越大的栅格被选择的概率越小，数据越小的栅格被选择的概率越大。这样可以提高路径规划的精确性。

在一个示例中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，可以包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

其中，预设阈值可以根据具体的应用需求设定。

例如，仍以前述的10帧目标数据为例，假设预设阈值为4；第一值为0，表示无障碍物；第二值为1，表示有障碍物。对于世界坐标系中的点(x₀，y₀)，得到和值为3后，由于该和值小于预设阈值4，因此将目标占据栅格地图上点(x₀，y₀)的值设置为0。这样，根据多帧点云数据综合确定栅格点的值，可以使得该值更加准确。

在一个示例中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，可以包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

例如，仍以前述的10帧目标数据为例，假设指定数量为3，预设值为1，10帧目标数据对应于世界坐标系统中的点(x₀，y₀)的数据分别为1、1、1、0、0、0、0、0、0、0。则目标占据栅格地图上点(x₀，y₀)的初始值为0，第一次更新后值为1，第二次更新后值为2，第三次更新后值为3，第四次更新后值为3(此时统计到0(指示该点处无障碍物)1次)，第五次更新后值为3(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续2次)，第六次更新后值为2(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续3次，从中间值3减去1得到更新值为2)，第七次更新后值为2(此时重新统计到0(指示该点处无障碍物)1次)，第八次更新后值为2(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续2次)，第九次更新后值为1(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续3次，从中间值2减去1得到更新值为1)，第十次更新后值为1(此时重新统计到0(指示该点处无障碍物)1次)。则最终目标占据栅格地图上点(x₀，y₀)的值为1。

本实施例中，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值，包括：

当差值大于或等于0时，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述差值；

当差值小于0时，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0。

即，当差值大于或等于0时，所述点在目标占据栅格地图上的值等于所述差值；当差值小于0时，所述点在目标占据栅格地图上的值等于0。

在一个示例中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，可以包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

例如，仍以前述的10帧目标数据为例，假设指定数量为3，预设值为1，10帧目标数据对应于世界坐标系统中的点(x₀，y₀)的数据分别为1、1、1、0、0、0、0、0、0、0。则目标占据栅格地图上点(x₀，y₀)的初始值为0，第一次更新后值为1，第二次更新后值为2，第三次更新后值为3，第四次更新后值为3(此时统计到0(指示该点处无障碍物)1次)，第五次更新后值为3(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续2次)，第六次更新后值为0(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续3次)，第七次更新后值为0(此时重新统计到0(指示该点处无障碍物)4次)，第八次更新后值为0(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续5次)，第九次更新后值为0(此时统计到0(指示该点处无障碍物)连续6次)，第十次更新后值为0(此时重新统计到0(指示该点处无障碍物)连续7次)。则最终目标占据栅格地图上点(x₀，y₀)的值为0。

需要说明的是，以上各实施例可以组合使用，例如在上述全部更新完毕后，还可以再依据前述实施例中的预设阈值重新设置占据栅格地图中点的值。

需要说明的是，以上所列举的数据仅作为阐述本实施例原理的示例，并不用于对本发明进行限制。

在一个示例中，所述方法还可以包括：

根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

例如，根据所述目标占据栅格地图中显示无障碍物的栅格预测出至少一条待选行驶路径，再结合其他的技术从该至少一条待选行驶路径中最终确定一条作为实际行驶路径。

本发明实施例提供的占据栅格地图的生成方法，通过获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据，所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动，将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，能够生成包含有历史信息的占据栅格地图，提高了占据栅格地图的准确性，提高了占据栅格地图在真实场景中的可应用性。

基于上述的方法实施例，本发明实施例还提供了相应的装置、设备及存储介质实施例。

图2是本发明实施例提供的占据栅格地图的生成装置的功能方块图。如图2所示，本实施例中，占据栅格地图的生成装置可以包括：

获取模块210，用于获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

转换模块220，用于将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

处理模块230，用于对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

在一个示例中，所述处理模块230具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

在一个示例中，所述处理模块230具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

在一个示例中，所述处理模块230具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

在一个示例中，所述处理模块具体用于：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

在一个示例中，还可以包括：

预测模块，用于根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

本发明实施例还提供了一种电子设备。图3是本发明实施例提供的电子设备的一个硬件结构图。本实施例的电子设备可以安装于无人驾驶车辆上。如图3所示，电子设备包括：内部总线301，以及通过内部总线连接的存储器302，处理器303和外部接口304，其中，

所述存储器302，用于存储占据栅格地图的生成逻辑对应的机器可读指令；

所述处理器303，用于读取存储器302上的机器可读指令，并执行所述指令以实现如下操作：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

在一个示例性的实现过程中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

在一个示例性的实现过程中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

在一个示例性的实现过程中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

在一个示例中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

在一个示例性的实现过程中，还包括：

根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

本发明实施例还提供一种无人驾驶系统，所述无人驾驶系统包括前述的任一种电子设备。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如下操作：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

在一个示例性的实现过程中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

在一个示例性的实现过程中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

在一个示例性的实现过程中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

在一个示例中，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

在一个示例性的实现过程中，还包括：

根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

本发明实施例还提供一种无人驾驶系统，该系统部署于目标车辆上，该系统包括激光雷达和电子设备，其中：

所述激光雷达，用于为目标车辆在预设时间段内采集多帧激光雷达点云数据；

所述电子设备，用于：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

对于装置和设备实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种占据栅格地图的生成方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，所得的和值作为所述点在目标占据栅格地图上的值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，将所述多帧目标数据中对应于所述点的数据相加，得到和值；

若所述和值小于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第一值；

若所述和值大于或等于预设阈值，将所述点在目标占据栅格地图上的值设置为第二值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则从所述中间值中减去预设值，得到差值，根据所述差值更新所述点在目标占据栅格地图上的值；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图，包括：

对于目标占据栅格地图上的任一点，设置所述点在目标占据栅格地图上的初始值为0；

按照所述多帧目标数据的采集时间顺序，对所述点在目标占据栅格地图上的值更新如下：

计算当前帧目标数据与上一帧目标数据更新后所述点在目标占据栅格地图上的值的和，作为中间值；

若到当前帧目标数据为止，所述多帧目标数据中采集时间早于当前帧目标数据的数据中，连续指定数量个数据指示所述点处无障碍物，则将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为0；否则，将所述点在目标占据栅格地图上的值更新为所述中间值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标占据栅格地图预测所述目标车辆的行驶路径。

7.一种占据栅格地图的生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

转换模块，用于将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

处理模块，用于对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：

所述存储器，用于存储计算机可执行指令；

所述处理器，用于读取所述存储器上的计算机可执行指令，并执行所述指令以实现权利要求1～6任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现权利要求1～6任一项所述的方法。

10.一种无人驾驶系统，其特征在于，部署于目标车辆上，所述系统包括激光雷达和电子设备，其中：

所述激光雷达，用于为目标车辆在预设时间段内采集多帧激光雷达点云数据；

所述电子设备，用于：

获取目标车辆在预设时间段内采集的多帧激光雷达点云数据；所述多帧激光雷达点云数据的采集过程中，所述目标车辆的非整格运动被视为整格运动；

将所述多帧激光雷达点云数据由占据栅格地图坐标系转换到世界坐标系，得到多帧目标数据；

对所述多帧目标数据进行累加处理，得到基于世界坐标系的目标占据栅格地图。

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