1.本发明涉及雷达探测领域，具体而言，涉及一种地图优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术：2.随着实时定位与地图构建技术的普及，使用搭载用于进行定位的激光雷达的探测设备进行概率栅格地图构建变得越来越普遍，现有技术中，在系统接受到激光雷达探测到的空间数据后，会直接根据空间数据进行概率栅格地图构建。
3.发明人在研究中发现，由于不同厂家制造的激光雷达在探测精度上可能会存在差异，而精度低的激光雷达探测到的空间数据相对于实际空间数据是有偏差的，在根据有偏差的空间数据构建概率栅格地图时，在概率栅格地图中的墙壁区域会出现由于数据偏差导致的将墙壁错误标记为非墙壁的情况，也就是墙壁空洞问题，从而降低了概率栅格地图的精确度。
技术实现要素：4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种地图优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质，有利于提高概率栅格地图的精确度。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种地图优化方法，所述方法包括：
6.根据利用激光雷达点云数据生成的原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为所述原始概率栅格地图中被标记为障碍物的区域，所述第二区域为所述原始概率栅格地图中被标记为非障碍物的区域；
7.对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；
8.若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值。
9.可选地，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：
10.根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域包围住的第三区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
11.对于每个被所述第二区域包围住的第三区域，根据该第三区域中包含的像素点计算该第三区域中像素点的第二目标数量；
12.若所述第二目标数量小于第二预设阈值，则将该第三区域中的像素点的像素值修改为第二目标像素值，以得到第二目标概率栅格地图，其中，所述第二目标像素值为所述第
二区域中包含的像素点的像素值。
13.可选地，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：
14.根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第一区域部分包围的第四区域，其中，所述第四区域包括所述第二区域和第三区域，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
15.对于每个被所述第一区域部分包围的第四区域，根据该第四区域中包含的像素点计算该第四区域中像素点的第三目标数量；
16.若所述第三目标数量小于第三预设阈值，则将该第四区域中的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第三目标概率栅格地图。
17.可选地，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：
18.根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
19.对于每个在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据与该第二区域相邻的第三区域中包含的像素点计算所述与该第二区域相邻的第三区域中像素点的第四目标数量；
20.若所述第四目标数量大于第四预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第四目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
21.可选地，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：
22.根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
23.对于每个与所述第二区域和所述第三区域相邻的第一区域，将该第一区域中的与所述第二区域不相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第五目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
24.可选地，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：
25.根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域部分包围的第一区域；
26.对于每个被所述第二区域部分包围的第一区域，根据该第一区域中包含的像素点计算该第一区域中像素点的第五目标数量；
27.若所述第五目标数量大于第五预设阈值，则将该第一区域中的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第六目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为第三区域中包含的像素点的像素值，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
28.可选地，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：
29.根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
30.对于每个在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第六目标数量；
31.若所述第六目标数量大于第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第七目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值；
32.若所述第六目标数量小于等于所述第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第八目标概率栅格地图。
33.第二方面，本技术实施例提供了一种地图优化装置，所述装置包括：
34.第二区域确定模块，用于根据原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为生成所述原始概率栅格地图的激光雷达识别为障碍物的区域，所述第二区域为所述激光雷达识别为非障碍物的区域；
35.第一目标数量计算模块，用于对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；
36.第一目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值。
37.可选地，所述装置还包括：
38.第三区域确定模块，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域包围住的第三区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
39.第二目标数量计算模块，用于对于每个被所述第二区域包围住的第三区域，根据该第三区域中包含的像素点计算该第三区域中像素点的第二目标数量；
40.第二目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第二目标数量小于第二预设阈值，则将该第三区域中的像素点的像素值修改为第二目标像素值，以得到第二目标概率栅格地图，其中，所述第二目标像素值为所述第二区域中包含的像素点的像素值。
41.可选地，所述装置还包括:
42.第四区域确定模块，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第一区域部分包围的第四区域，其中，所述第四区域包括所述第二区域和第三区域，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
43.第三目标数量计算模块，用于对于每个被所述第一区域部分包围的第四区域，根据该第四区域中包含的像素点计算该第四区域中像素点的第三目标数量；
44.第三目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第三目标数量小于第三预设阈值，则将该第四区域中的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第三目标概率栅格地图。
45.可选地，所述装置还包括：
46.第二第二区域确定模块，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
47.第四目标数量计算模块，用于对于每个在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据与该第二区域相邻的第三区域中包含的像素点计算所述与该第二区域相邻的第三区域中像素点的第四目标数量；
48.第四目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第四目标数量大于第四预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第四目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
49.可选地，所述装置还包括：
50.第一区域确定模块，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
51.第五目标概率栅格地图确定模块，用于对于每个与所述第二区域和所述第三区域相邻的第一区域，将该第一区域中的与所述第二区域不相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第五目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
52.可选地，所述装置还包括：
53.第二第一区域确定模块，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域部分包围的第一区域；
54.第五目标数量计算模块，用于对于每个被所述第二区域部分包围的第一区域，根据该第一区域中包含的像素点计算该第一区域中像素点的第五目标数量；
55.第六目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第五目标数量大于第五预设阈值，则将该第一区域中的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第六目标概率栅格地图，其中，第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
56.可选地，所述装置还包括：
57.第三第二区域确定模块，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
58.第六目标数量计算模块，用于对于每个在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第六目标数量；
59.第七目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第六目标数量大于第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第七目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值；
60.第八目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第六目标数量小于等于所述第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第八目标概率栅格地图。
61.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的一种地图优化方法的步骤。
62.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面中任一种可选地实施方式中所述的一种地图优化方法的步骤。
63.本技术提供的技术方案包括但不限于以下有益效果：
64.首先，根据利用激光雷达点云数据生成的原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为所述原始概率栅格地图中被标记为障碍物的区域，所述第二区域为所述原始概率栅格地图中被标记为非障碍物的区域；通过上述步骤，根据障碍物和非障碍物在地图中显示的区域和区域之间的位置关系，能够确定出可能为墙壁空洞的区域。
65.对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值；通过上述步骤，对可能为墙壁空洞的区域根据障碍物在地图中的显示面积的特点确定出地图中确实为墙壁空洞的区域，并将墙壁空洞的区域进行补足，以实现在地图上将墙壁进行完整的显示。
66.采用上述方法，通过从原始概率栅格地图中找出存在墙壁空洞问题的区域，并对该区域所包含的像素点的像素值进行修正，有利于提高概率栅格地图的精确度。
67.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
68.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
69.图1示出了本发明实施例一所提供的一种地图优化方法的流程图；
70.图2示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图；
71.图3示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图；
72.图4示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图；
73.图5示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图；
74.图6示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图；
75.图7示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图；
76.图8示出了本发明实施例二所提供的一种地图优化装置的结构示意图；
77.图9示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图；
78.图10示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图；
79.图11示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图；
80.图12示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图；
81.图13示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图；
82.图14示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图；
83.图15示出了本发明实施例三所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
84.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
85.实施例一
86.为便于对本技术进行理解，下面结合图1示出的本发明实施例一所提供的一种地图优化方法的流程图描述的内容对本技术实施例一进行详细说明。
87.参见图1所述，图1示出了本发明实施例一所提供的一种地图优化方法的流程图，其中，所述方法包括步骤s101～s103：
88.s101：根据利用激光雷达点云数据生成的原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为所述原始概率栅格地图中被标记为障碍物的区域，所述第二区域为所述原始概率栅格地图中被标记为非障碍物的区域。
89.具体的，激光雷达点云数据，是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集，
每一个点都包含了三维坐标信息，也是我们常说的x、y、z三个元素，有的还包含颜色信息、反射强度信息、回波次数信息等；在利用激光雷达点云数据构建概率栅格地图时，激光雷达传感器向周围环境发射脉冲光波，这些脉冲碰撞到周围物体反弹并返回传感器，传感器使用每个脉冲返回到传感器所花费的时间来计算其传播的距离，每秒重复数百万次此过程，将创建精确的占据栅格地图。
90.占据栅格地图是一种非常重要的地图形式，它把世界划分成一个个网格，每一个网格只有两种状态：被占据、或者空闲，但机器人观测世界的过程充满了误差，武断地认为一个网格要么被占据要么空闲是不靠谱的，我们更愿意用概率来说话，所以我们将占据栅格地图中的两种状态使用概率进行描述后，可以得到以log概率表示的栅格地图，也就是概率栅格地图。
91.为了克服由于激光传感器精度导致的墙壁内部存在空洞的问题，首先需要找出原始概率栅格地图中墙壁内部空洞的区域，首先，需要在地图上找出显示为被第一区域(被标记为障碍物的区域)包围住的第二区域(被标记为非障碍物的区域，也就是可通行区域)。
92.s102：对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量。
93.具体的，被第一区域包围住的第二区域可能包含以下两种情况：第一种情况是由于激光传感器精度导致的墙壁(第一区域)内部存在空洞(第二区域)，这是需要进行处理的一种情况；而第二种情况是由于空间种原本物体的放置位置导致的墙壁或者障碍物将空间进行分隔后形成的以墙壁(第一区域)为边界的封闭空间(第二区域)，这种情况属于正常地图显示，是不需要进行处理的。
94.为了进一步的对上述两种情况进行区别，需要根据每种情况的特点对每个被第一区域包围住的第二区域进行判断其是否需要进行处理：第一种情况中，激光传感器精度的偏差一般是微量的，所以空洞的面积也较小，而第二种情况中，空间中区域的面积相对墙的面积更大，所以封闭空间的面积会更大；在上述特点的基础上，可以对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量，根据第一目标数量的大小(同时可以体现出第二区域的面积大小)确定该第二区域是第一种情况中的墙壁空洞，还是第二种情况中的封闭空间。
95.s103：若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值。
96.具体的，第一预设阈值是根据激光传感器的精度偏差进行设置的，当激光传感器的精度偏差越大，第一预设阈值也就越大，当激光传感器的精度偏差越小，第一预设阈值也就越小。
97.若所述第一目标数量小于第一预设阈值，说明该第二区域得面积较小，即第二区域为墙壁中的空洞，那么为了将该空洞进行不足，将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一区域中包含的像素点的像素值(也就是地图中用于表示墙壁的像素值)，以实现将墙壁中的空洞在地图上也显示为墙壁。
98.在一个可行的实施方案中，参见图2所示，图2示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图，其中，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点
的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法包括步骤s201～s203：
99.s201：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域包围住的第三区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
100.具体的，由于激光雷达的穿透性收到物品材质的影响，射线无法穿透一些物品的表面而对物品内部进行探测，这些无法被激光雷达探测到的在地图上展示出来的区域被标记为未知区域，例如：冰箱内部，或者由于物体因为移动引起的无法被识别的区域。
101.由于传感器误差可能会导致在地图中出现噪点问题，为了克服噪点问题，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域(非障碍物区域)包围住的第三区域(未知区域)，并需要对找出的这些第三区域进行进一步的判断其是否符合噪点问题的范畴。
102.s202：对于每个被所述第二区域包围住的第三区域，根据该第三区域中包含的像素点计算该第三区域中像素点的第二目标数量。
103.具体的，由于地图上未知区域的出现可能会包括以下两种情况，第一种是由于传感器误差导致的噪点问题，这种情况是需要进行处理的，第二种情况是由于射线无法穿透某些物品的表面而对无法物品内部进行探测出现，这种情况是正常的地图展示，是不需要进行特殊处理的。
104.为了进一步的对上述两种情况进行区别，需要根据每种情况的特点对每个被第二区域包围住的第三区域进行判断其是否需要进行处理：第一种情况中，传感器的误差一般是微量的，所以造成的噪点的面积也较小，而第二种情况中，空间中无法被探测的物品面积相对噪点的面积要更大得多，所地图上显示得未知区域的面积会更大；在上述特点的基础上，可以对于每个被第二区域包围住的第三区域，根据该第三区域中包含的像素点计算该第三区域中像素点的第二目标数量，根据第二目标数量的大小(同时可以体现出第三区域的面积大小)确定该第三区域是第一种情况中的噪点，还是第二种情况中的物品内部。
105.s203：若所述第二目标数量小于第二预设阈值，则将该第三区域中的像素点的像素值修改为第二目标像素值，以得到第二目标概率栅格地图，其中，所述第二目标像素值为所述第二区域中包含的像素点的像素值。
106.具体的，第二预设阈值是根据传感器误差进行设置的，当传感器误差越大，第二预设阈值也就越大，当传感器误差越小，第二预设阈值也就越小。
107.若所述第二目标数量小于第一预设阈值，说明该第三区域的面积较小，即第三区域是墙壁中的噪点，那么为了消除该噪点，将该第三区域中包含的像素点的像素值修改为第二区域中包含的像素点的像素值(也就是地图中用于表示非障碍物的像素值)，以实现将原本在地图上显示为噪点的区域显示为非障碍物。
108.在一个可行的实施方案中，参见图3所示，图3示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图，其中，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法包括步骤s301～s303：
109.s301:根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标
概率栅格地图中找出被所述第一区域部分包围的第四区域，其中，所述第四区域包括所述第二区域和第三区域，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
110.具体的，为了克服地图中出现的细小的墙壁部分断连问题，也就是断了但没完全断，存在墙壁厚度上的缺失但不存在被中断的情况时(在地图上显示出来的效果就是被墙壁部分包围的其他区域)，可以根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第一区域部分包围的第四区域，所述第四区域包括所述第二区域和第三区域，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
111.s302：对于每个被所述第一区域部分包围的第四区域，根据该第四区域中包含的像素点计算该第四区域中像素点的第三目标数量。
112.具体的，被墙壁部分包围的其他区域会包括以下两种情况，第一种是由于在激光对墙壁进行扫描时，没有将完整的墙壁都进行探测，使得完整的墙壁在地图上呈现出部分缺失的样子(向自身凹进一部分)，在地图上显示出来的效果为墙壁将其他区域进行了部分包围，这种情况是需要进行处理的，第二种情况是由于墙体本身是凹进去的形状，被墙壁部分包围的区域在实际中确实为非障碍物，这种情况下是不需要进行特殊处理的。
113.为了进一步的对上述两种情况进行区别，需要根据每种情况的特点对每个被第一区域包围住的第四区域进行判断其是否需要进行处理：第一种情况中，由于激光雷达识别造成的墙壁缺失的面积较小，所以被墙包围住的其他区域面积也较小，而第二种情况中，空间中墙自身形状是凹进去的面积相对激光雷达识别误差要大得多，所以在地图上显示的第四区域的面积会更大；在上述特点的基础上，可以对于每个被第一区域包围住的第四区域，根据该第四区域中包含的像素点计算该第四区域中像素点的第三目标数量，根据第三目标数量的大小(同时可以体现出第四区域的面积大小)确定该第四区域是第一种情况中的墙壁缺失，还是第二种情况中的正常非墙壁区域。
114.s303：若所述第三目标数量小于第三预设阈值，则将该第四区域中的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第三目标概率栅格地图。
115.具体的，若所述第三目标数量小于第三预设阈值，说明该第四区域的面积较小，即第四区域是墙壁缺失，那么为了补正墙壁缺失，将该第四区域中包含的像素点的像素值修改为第一区域中包含的像素点的像素值(也就是地图中用于表示障碍物或者墙的像素值)，以实现将原本在地图上显示为墙壁缺失的区域不足为墙。
116.在一个可行的实施方案中，参见图4所示，图4示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图，其中，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法包括步骤s401～s403：
117.s401：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
118.具体的，所述预设范围为地图中的目标区域，在实际应用中可以看作是地图中允许容纳人或者物品的区域，也就是原始概率栅格地图中有实际承载能力的区域，而原始概
率栅格地图中没有实际承载能力的区域为预设范围外的无效区域。
119.由于激光传感器无法识别玻璃等物体，会导致激光雷达的射线从预设范围内透过玻璃等物体投射预设范围外，从而导致将无效区域在地图上也进行了不必要的展示，为了去除地图上的上述不必要展示，需要找出不必要展示的区域，也就是在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域。
120.s402：对于每个在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据与该第二区域相邻的第三区域中包含的像素点计算所述与该第二区域相邻的第三区域中像素点的第四目标数量。
121.具体的，为了区别地图中正常显示的未知区域，需要根据未知区域的面积(可以通过像素点数量进行体现)确定该未知区域是否需要进行处理。
122.s403：若所述第四目标数量大于第四预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第四目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
123.具体的，由于不必要展示区域的面积通常情况下较正常不透光物体的区域面积大，所以在第四目标数量大于第四预设阈值时，将该第二区域作为需要处理的区域，将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第四目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
124.在一个可行的实施方案中，参见图5所示，图5示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图，其中，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法包括步骤s501～s503：
125.s501：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
126.具体的，为了克服地图上显示的墙壁厚度不一致的情况，首先需要从地图中确定出墙壁所占的单一边界区域(墙壁一边为非障碍物区域，另一边为未知区域)，即与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域。
127.s502：对于每个与所述第二区域和所述第三区域相邻的第一区域，将该第一区域中的与所述第二区域不相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第五目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
128.具体的，上述方法其实就是按照与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域的内边界将该第一区域的厚度修正为单一像素，以实现将墙的厚度进行统一为相同厚度。
129.在一个可行的实施方案中，参见图6所示，图6示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图，其中，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法包括步骤s601～s603：
130.s601：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域部分包围的第一区域。
131.具体的，当激光雷达在对空间中事物进行识别时，会将非空区域标记为障碍物区
域，而非空区域中不仅包括了墙壁还包括了非墙壁的障碍物，由于激光雷达无法只能识别当前区域是否存在障碍物而无法识别当前障碍物是什么，所以我们需要将这类非墙壁的障碍物在地图上的区域标记为未知区域。
132.s602：对于每个被所述第二区域部分包围的第一区域，根据该第一区域中包含的像素点计算该第一区域中像素点的第五目标数量。
133.具体的，由于非墙壁的障碍物的体积通常比墙壁要大，在地图上显示出来的障碍物区域也会更大，所以可以根据被所述第二区域部分包围的第一区域中第一区域的面积(可以通过包含的像素点的数量体现)区别该第一区域是墙壁还是非墙壁的未知障碍物。
134.s603：若所述第五目标数量大于第五预设阈值，则将该第一区域中的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第六目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为第三区域中包含的像素点的像素值，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
135.具体的，若所述第五目标数量大于第五预设阈值，则说明当前第一区域的面积较大，很有可能为非墙壁的未知障碍物，所以将该第一区域中的像素点的像素值修改为用于描述该区域为未知区域的像素点的像素值，以实现将墙壁和非墙壁的障碍物进行区分。
136.在一个可行的实施方案中，参见图7所示，图7示出了本发明实施例一所提供的另一种地图优化方法的流程图，其中，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法包括步骤s701～s704：
137.s701：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
138.具体的，对于地图中墙壁出现断连的区域，在地图中的预设范围内会以同时与被标记为障碍物的区域和被标记为灰色区域相邻的被标记为非障碍物的区域的形式显示，所以需要找出与第一区域和第三区域相邻的第二区域。
139.s702：对于每个在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第六目标数量。
140.具体的，对于不同断连程度的墙壁处理方法不相同，所以需要确定出断连区域的面积。
141.s703：若所述第六目标数量大于第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第七目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
142.具体的，当断连区域的面积很大时，可以认为该断连区域是无效区域，并搜索该断连区域临界区域的最小开口距离，将其所在区域的像素点的司昂素质修改为被标记为未知区域的像素值。
143.s704：若所述第六目标数量小于等于所述第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第八目标概率栅格地图。
144.具体的，当断连区域的面积较小时，对断连区域进行边界补充工作，将这部分断连
区域中包含的像素点的像素值修改为用于标识墙壁的像素值。
145.值得注意的是，在得到第一目标概率栅格地图后，对第一目标概率栅格地图的处理方法可以为以上任意一种，或者由以上处理方法中的多种方法进行任意顺序组合后对第一目标概率栅格地图进行多种处理。
146.在这里提供一个具体的地图优化实例对本技术提供的一种地图优化方法进行说明，该具体实例包括以下几个步骤：
147.步骤一：获取初始的第一概率栅格地图，将初始的概率栅格地图中的像素值小于预设阈值x的像素点的像素值修改为用于表示黑色的像素值，将初始的概率栅格地图中的像素值大于等于预设阈值x，小于预设阈值y的像素点的像素值修改为用于表示灰色的像素值，将初始的概率栅格地图中的像素值大于等于于预设阈值z的像素点的像素值修改为用于表示白色的像素值，以得到以黑色、灰色和白色表示的第二概率栅格地图。
148.步骤二：首先对第二概率栅格地图中可能存在的墙壁缺失问题进行处理，将两个相邻的黑色像素点之间指定数量的白色像素点或灰色像素点去除，以得到第三概率栅格地图。
149.步骤三：然后对第三概率栅格地图中因为传感器误差导致的噪点问题进行处理，将第三概率栅格地图中白色区域内部的灰色区域提取，并判断灰色区域的面积，如果灰色区域面积小于预设阈值u，则将灰色区域变更为白色区域，以得到第四概率栅格地图。
150.步骤四：然后对第四概率栅格地图中因为激光传感器精度导致的墙壁内部存在空洞的问题进行处理，对地图中所有黑色区域进行提取，获取所有黑色区域范围内的白色区域，将白色区域变更为黑色，以得到第五概率栅格地图。
151.步骤五：然后对第五概率栅格地图中因为由于激光传感器无法识别玻璃等物体导致的激光雷达投射到目标区域之外的区域导致的无效区域进行处理，对第五概率栅格地图中的非内部区域进行提取，并将提取到的区域设定为灰色，非内部区域为白色区域的连接区域包括黑色和灰色，且灰色像素数量达到一定数量的白色区域，以得到第六概率栅格地图。
152.步骤六：然后对第六概率栅格地图中的墙壁厚度不一的问题进行处理，对第六概率栅格地图再次进行黑色区域的提取，对于单一边界区域(一侧为灰色一侧为白色)的黑色，按照其内边界将黑色区域的厚度修正为单一像素，即只保留和白色区域相连的像素，其余的都变成灰色，以得到第七概率栅格地图。
153.步骤七：然后对第七概率栅格地图中的非墙壁的未知障碍物的问题进行处理，对于两侧都为白色区域的黑色区域部分，根据该区域的面积进行辨别，如果面积过小(可能为细小障碍物，无需进行处理)则不进行处理，对于面积满足预设阈值v的区域，将其中心区域设定为灰色，以得到第八概率栅格地图。
154.步骤八：最后对第八概率栅格地图中的墙壁断连问题进行处理，对于断连区域较大的墙壁，计算该部分墙壁之前断连的区域长度，如果长度大于预设阈值w，则该部分区域被认定为无效区域，搜索该区域临界区域的最小开口距离并将对应区域设定为灰色。如果长度小于预设阈值w，则对该区域进行边界补充工作，将边界设定为黑色，以得到优化后的目标概率栅格地图。
155.实施例二
156.参见图所示，图8示出了本发明实施例二所提供的一种地图优化装置的结构示意图，其中，如图8所示，本发明实施例二所提供的一种地图优化装置包括：
157.第二区域确定模块801，用于根据原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为生成所述原始概率栅格地图的激光雷达识别为障碍物的区域，所述第二区域为所述激光雷达识别为非障碍物的区域；
158.第一目标数量计算模块802，用于对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；
159.第一目标概率栅格地图确定模块803，用于若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值。
160.可选地，参见图9所示，图9示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图，其中，所述装置还包括：
161.第三区域确定模块901，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域包围住的第三区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
162.第二目标数量计算模块902，用于对于每个被所述第二区域包围住的第三区域，根据该第三区域中包含的像素点计算该第三区域中像素点的第二目标数量；
163.第二目标概率栅格地图确定模块903，用于若所述第二目标数量小于第二预设阈值，则将该第三区域中的像素点的像素值修改为第二目标像素值，以得到第二目标概率栅格地图，其中，所述第二目标像素值为所述第二区域中包含的像素点的像素值。
164.可选地，参见图10所示，图10示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图，其中，所述装置还包括:
165.第四区域确定模块1001，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第一区域部分包围的第四区域，其中，所述第四区域包括所述第二区域和第三区域，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
166.第三目标数量计算模块1002，用于对于每个被所述第一区域部分包围的第四区域，根据该第四区域中包含的像素点计算该第四区域中像素点的第三目标数量；
167.第三目标概率栅格地图确定模块1003，用于若所述第三目标数量小于第三预设阈值，则将该第四区域中的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第三目标概率栅格地图。
168.可选地，参见图11所示，图11示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图，其中，所述装置还包括：
169.第二第二区域确定模块1101，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一
目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
170.第四目标数量计算模块1102，用于对于每个在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据与该第二区域相邻的第三区域中包含的像素点计算所述与该第二区域相邻的第三区域中像素点的第四目标数量；
171.第四目标概率栅格地图确定模块1103，用于若所述第四目标数量大于第四预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第四目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
172.可选地，参见图12所示，图12示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图，其中，所述装置还包括：
173.第一区域确定模块1201，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
174.第五目标概率栅格地图确定模块1202，用于对于每个与所述第二区域和所述第三区域相邻的第一区域，将该第一区域中的与所述第二区域不相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第五目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。
175.可选地，参见图13所示，图13示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图，其中，所述装置还包括：
176.第二第一区域确定模块1301，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域部分包围的第一区域；
177.第五目标数量计算模块1302，用于对于每个被所述第二区域部分包围的第一区域，根据该第一区域中包含的像素点计算该第一区域中像素点的第五目标数量；
178.第六目标概率栅格地图确定模块1303，用于若所述第五目标数量大于第五预设阈值，则将该第一区域中的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第六目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为第三区域中包含的像素点的像素值，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。
179.可选地，参见图14所示，图14示出了本发明实施例二所提供的另一种地图优化装置的结构示意图，其中，所述装置还包括：
180.第三第二区域确定模块1401，用于在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；
181.第六目标数量计算模块1402，用于对于每个在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第六目标数量；
182.第七目标概率栅格地图确定模块1403，用于若所述第六目标数量大于第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第七目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值；
183.第八目标概率栅格地图确定模块1404，用于若所述第六目标数量小于等于所述第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第八目标概率栅格地图。
184.实施例三
185.基于同一申请构思，参见图15所示，图15示出了本发明实施例三所提供的一种计算机设备的结构示意图，其中，如图15所示，本技术实施例三所提供的一种计算机设备1500包括：
186.处理器1501、存储器1502和总线1503，所述存储器1502存储有所述处理器1501可执行的机器可读指令，当计算机设备1500运行时，所述处理器1501与所述存储器1502之间通过所述总线1503进行通信，所述机器可读指令被所述处理器1501运行时执行上述实施例一所示的一种地图优化方法的步骤。
187.实施例四
188.基于同一申请构思，本技术实施例还提供了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，所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例中任一项所述的一种地图优化方法的步骤。
189.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
190.本发明实施例所提供的进行地图优化的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
191.本发明实施例所提供的一种地图优化装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
192.在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
193.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
194.另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
195.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
196.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
197.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
技术特征：1.一种地图优化方法，其特征在于，所述方法包括：根据利用激光雷达点云数据生成的原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为所述原始概率栅格地图中被标记为障碍物的区域，所述第二区域为所述原始概率栅格地图中被标记为非障碍物的区域；对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域包围住的第三区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；对于每个被所述第二区域包围住的第三区域，根据该第三区域中包含的像素点计算该第三区域中像素点的第二目标数量；若所述第二目标数量小于第二预设阈值，则将该第三区域中的像素点的像素值修改为第二目标像素值，以得到第二目标概率栅格地图，其中，所述第二目标像素值为所述第二区域中包含的像素点的像素值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第一区域部分包围的第四区域，其中，所述第四区域包括所述第二区域和第三区域，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；对于每个被所述第一区域部分包围的第四区域，根据该第四区域中包含的像素点计算该第四区域中像素点的第三目标数量；若所述第三目标数量小于第三预设阈值，则将该第四区域中的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第三目标概率栅格地图。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；对于每个在预设范围外的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据与该第二区域相邻的第三区域中包含的像素点计算所述与该第二区域相邻的第三区域中像素点的
第四目标数量；若所述第四目标数量大于第四预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第四目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出与所述第二区域和第三区域相邻的第一区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；对于每个与所述第二区域和所述第三区域相邻的第一区域，将该第一区域中的与所述第二区域不相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第五目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出被所述第二区域部分包围的第一区域；对于每个被所述第二区域部分包围的第一区域，根据该第一区域中包含的像素点计算该第一区域中像素点的第五目标数量；若所述第五目标数量大于第五预设阈值，则将该第一区域中的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第六目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为第三区域中包含的像素点的像素值，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将该被第一区域包围住的第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图后，所述方法还包括：根据所述第一目标概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述第一目标概率栅格地图中找出在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，其中，所述第三区域为所述原始概率栅格地图中被标记为未知区域的区域；对于每个在预设范围内的与所述第一区域和第三区域相邻的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第六目标数量；若所述第六目标数量大于第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第三目标像素值，以得到第七目标概率栅格地图，其中，所述第三目标像素值为所述第三区域中包含的像素点的像素值；若所述第六目标数量小于等于所述第六预设阈值，则将该第二区域中与所述第三区域相邻的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第八目标概率栅格地图。8.一种地图优化装置，其特征在于，所述装置包括：第二区域确定模块，用于根据原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从所述原始
概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，所述第一区域为生成所述原始概率栅格地图的激光雷达识别为障碍物的区域，所述第二区域为所述激光雷达识别为非障碍物的区域；第一目标数量计算模块，用于对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；第一目标概率栅格地图确定模块，用于若所述第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为所述第一区域中包含的像素点的像素值。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7中任一所述的地图优化方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7中任意一项所述的地图优化方法的步骤。
技术总结本申请提供了一种地图优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，根据原始概率栅格地图中每个像素点的像素值，从原始概率栅格地图中找出被第一区域包围住的第二区域，其中，第一区域为原始概率栅格地图中被标记为障碍物的区域，第二区域为原始概率栅格地图中被标记为非障碍物的区域；对于每个被第一区域包围住的第二区域，根据该第二区域中包含的像素点计算该第二区域中像素点的第一目标数量；若第一目标数量小于第一预设阈值，则将该第二区域中包含的像素点的像素值修改为第一目标像素值，以得到第一目标概率栅格地图，其中，所述第一目标像素值为第一区域中包含的像素点的像素值。采用上述方法，有利于提高概率栅格地图的精确度。图的精确度。图的精确度。
技术研发人员：胡孟宇
受保护的技术使用者：浙江欣奕华智能科技有限公司
技术研发日：2022.07.05
技术公布日：2022/11/1
