本发明涉及定位系统，具体为一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置。
背景技术：
1、现有井工矿场景下，现场发生变化后，下发采集任务进行作业面的全量采集，将采集数据回传到数据制作工厂，人工分析变化，在全量激光点云和图像基础上，根据人工确认的变化进行更新作业，发布全量地图到云端和车端进行使用。
2、地图更新需求来源于现场运维人工反馈，导致更新滞后，同时因为点云和高精地图文件较大，基于全量采集和更新，数据传输量较大，更新周期长，地图鲜度无法保证，尤其在变更比较频繁的区域，地图鲜度不高，会存在安全隐患。为此本发明提出了一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的上述不足，本发明提供了一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，解决了无人驾驶的精准定位的问题。
2、本发明提供如下技术方案：一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，具体操作如下：
3、s1、井工矿无人驾驶车上需要安装激光雷达、imu、摄像头传感器设备；车辆作业过程中，开启所有传感器，进行实时采集，采集的数据源存储于车端；使用激光雷达获取3d点云和轨迹，用于点云地图构建和定位、环境实时感知和高精地图制图，使用imu获取姿态角用于计算坡度等信息进行车端精准控制，使用摄像头获取图像，用于环境实时感知和高精地图制图并提供可视化场景辅助检查；
4、s2、基于已采集的数据源，经过点云分块、图像清洗等数据预处理后，车端根据策略启动矢量化算法，将每个数据源分别生成对应的矢量化信息；
5、s3、所有车端提取的矢量化结果均上传云端，云端接收到来自多个车端的矢量化信息后，将矢量化结果按照作业面进行分类，按照每个作业面进行多源融合，且融合过程如下：
6、①在同一个工作面内，基于多次采集的数据源提取的矢量化结果，筛选出鲜度较高的数据源对应的矢量结果；
7、②在同一个工几何位置上，出现多个同类型的要素，在满足融合的条件下，则进行融合处理，输出一条融合后的要素，且不同的要素几何位置精度要求不同，通过保持±10cm左右；
8、③融合过程中检测矢量化结果的置信度，根据置信度进行融合判断；
9、④若不满足融合条件，如矢量化结果记录不够多，内容不够丰富，则需要等待输入更加详尽的矢量化信息，直到满足条件后，再输出融合后的结果；
10、⑤融合后的信息，需要按照高精地图规范要求，进行要素几何和属性的表达；
11、s4、云端将融合后的要素信息与车端正在使用的地图文件进行差分，并获取地图变化信息；
12、s5、将变化结果分变化发现和变化更新两大类，如果是变化发现，则需要获取原始采集数据源进行确认变化后再更新作业，如果是变化更新，则可以根据融合后结果直接更新高精地图文件；
13、s6、根据获取的数据源进行地图增量更新作业，若一个工作面内既有变化发现又有变化更新，可先根据变化更新自动化更新地图后再根据变化发现获取原始数据源进行地图增量更新作业；
14、地图更新完成后，将更新后的地图与当前正在使用的地图差分，得到差分结果；待发生变化的工作面上的车辆完成作业后，将更新后的地图文件和差分结果一起上传云端和车端提供使用。
15、优选的，在s1中高精地图具备精度高、要素丰富、鲜度高的性能，井工矿场景下高精地图要素分为车道边界、车道中心线、路权关系、观察区、装载区、卸载区、停车位、掉头点要素，每个要素均有精确的几何位置信息和丰富的属性信息。
16、优选的，在s2中基于点云自动提取地图要素的几何信息和部分属性信息，如车道边界、停车区、停车位、装载区、卸载区的几何位置及车道边界的类型属性；还具有提取车行轨迹线，基于轨迹挖掘，可获取道路或车道的增删改信息；基于图像识别提取要素的属性信息，如硐室、装载点、卸载点要素分类信息。
17、优选的，在s4中同一个作业面内，同一个要素的几何或属性不一样的地方均认为是变化信息，需记录在差分结果中，不同的要素几何位置精度要求不同，通过保持±10cm左右；以当前正在使用的地图文件为主体，对比云端融合结果，获取地图变化信息；变化内容包含变化位置、变化区域、变化要素、变化类型和变化内容，变化类型包含要素的新增，修改和删除；变化区域分为装载区、卸载区、主路径三部分；最后，将差分结果进行确认，输出真实的变化信息。
18、优选的，在s5中在根据变化发现获取原始数据源时，可先根据变化信息中的变化位置信息，匹配到车端已有的原始采集点云块和图像，根据采集时间判断数据源的鲜度，如果满足要求则无需重新采集，直接用已有的点云和图像进行更新作业，否则需要重新采集数据源，采集时需根据变化位置进行对应作业面的增量采集。
19、与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：
20、该用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，在无人驾驶车生产作业过程中实时采集数据，车端根据采集数据进行矢量化提取，所有车端的矢量化提取信息上传云端，云端定时进行多源语义融合，将融合后的信息与旧版地图差分，根据差分结果检测变化，变化确认后，根据变化下发增量采集和更新作业；
21、基于车端数据源自动矢量化提取，减少大数据量的点云和图像的回传频率，提高数据流转效率；使用云端自动检测变化和人工确认方式取代了纯人工发现变化，提高变化检测的时效性；根据变化的位置进行增量采集和更新作业，减少过程中全量文件的传输，提高地图更新的效率。
1.一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，其特征在于，具体操作如下：
2.根据权利要求1所述的一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，其特征在于：在s1中高精地图具备精度高、要素丰富、鲜度高的性能，井工矿场景下高精地图要素分为车道边界、车道中心线、路权关系、观察区、装载区、卸载区、停车位、掉头点要素，每个要素均有精确的几何位置信息和丰富的属性信息。
3.根据权利要求1所述的一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，其特征在于：在s2中基于点云自动提取地图要素的几何信息和部分属性信息，如车道边界、停车区、停车位、装载区、卸载区的几何位置及车道边界的类型属性；还具有提取车行轨迹线，基于轨迹挖掘，可获取道路或车道的增删改信息；基于图像识别提取要素的属性信息，如硐室、装载点、卸载点要素分类信息。
4.根据权利要求1所述的一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，其特征在于：在s4中同一个作业面内，同一个要素的几何或属性不一样的地方均认为是变化信息，需记录在差分结果中，不同的要素几何位置精度要求不同，通过保持±10cm左右；以当前正在使用的地图文件为主体，对比云端融合结果，获取地图变化信息；变化内容包含变化位置、变化区域、变化要素、变化类型和变化内容，变化类型包含要素的新增，修改和删除；变化区域分为装载区、卸载区、主路径三部分；最后，将差分结果进行确认，输出真实的变化信息。
5.根据权利要求1所述的一种用于井工矿车辆自动驾驶的高精度地图更新装置，其特征在于：在s5中在根据变化发现获取原始数据源时，可先根据变化信息中的变化位置信息，匹配到车端已有的原始采集点云块和图像，根据采集时间判断数据源的鲜度，如果满足要求则无需重新采集，直接用已有的点云和图像进行更新作业，否则需要重新采集数据源，采集时需根据变化位置进行对应作业面的增量采集。
