CN121437726A - 一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于开放三维先验模型的实时语义‑几何联合建图方法与系统，涉及自动驾驶技术领域，该系统通过融合激光雷达、RGB‑D相机、立体相机、图像识别相机、OCR识别设备、毫米波雷达及声学阵列等多源传感器，获取道路与环境的几何、语义及动态特征，并生成合规元数据；基于几何相似度、语义匹配度及任务场景参数，计算先验选择综合系数并判定模型适配性；基于点云、雷达与声学数据进行差分比对，提升模型一致性；基于时间粒度记忆因子、设备算力因子和合规隐私因子，判断建图过程适应性并进行优化；联合评估结果，进行模型压缩与纹理修正，支持自动驾驶、增强现实和协同场景的实时输出与闭环反馈，提升建图效率与应用适配性。

Description

一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法 与系统

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体为一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统。

背景技术

随着自动驾驶与增强现实AR等应用的快速发展，对环境的实时感知与高精度三维重建提出了越来越高的要求。现有三维建图技术主要以视觉SLAM、激光雷达点云拼接和基于语义的场景重建为主，通过提取几何特征、拼接点云与引入语义约束等方法实现对环境的定位和建模。然而，现有技术在开放、多变的真实世界场景中仍面临若干关键瓶颈，难以满足工程化部署与跨场景泛化需求。

已有研究在语义—几何耦合方面取得一定进展：例如，某些方案通过图像语义与几何约束对室内布局进行重建，能在受控室内场景中较准确恢复墙体与结构轮廓；另有工作在动态场景下引入语义分割与特征点加权以提高位姿估计鲁棒性；还有方法面向物体级别建立轻量语义地图，通过几何SLAM与语义检测分配物体点云并进行简化建模。这些方案各有优点，但普遍存在如下局限：

一是多数现有方法侧重单一或封闭的数据/模型源（例如仅用RGB图像、仅用激光雷达或仅用封闭CAD库），在开放世界中对“长尾”物体（少见或非标准化物体）的覆盖能力极为有限，导致对象补全与语义重建失败率较高；二是传统视觉或稀疏深度观测下尺度与位姿恢复不稳定，尤其在弱纹理、无结构或夜间低信噪比环境中易发生尺度漂移与点云空洞；三是即便检索或匹配到相似先验模型，缺乏基于观测残差的精细网格修正流程，导致直接替换或拼接后的模型与真实观测存在明显几何偏差；四是现有研究多聚焦于“长期静态地图”或“短期对象建模”中的单一侧面，缺少面向场景级别的静态—动态双记忆体管理与时间衰减/版本控制机制，难以在增量更新中保证长期稳定性与短期响应并存；五是绝大多数学术/工程实现未系统考虑开放先验模型的版权、隐私与可撤销性管理（例如许可证筛查、数字指纹记录与联邦擦除），带来法律与合规风险；六是复杂的配准、网格细修与深度学习模块在车端或嵌入式平台上计算开销大，实时性与算力适配不足，制约了实地部署。

综合已有代表性文献可见：虽在语义-几何耦合、动态场景位姿优化与轻量物体建模方面各有突破，但均未形成一套能同时解决“开放先验检索覆盖、尺度鲁棒Sim(3)配准、观测驱动残差网格修正、静态-动态双记忆体增量融合、法规合规与联邦擦除、以及面向嵌入式平台的算力优化”这类工程化问题的端到端方案。上述缺陷的根源主要包括：模型库规模受限与更新机制欠缺、单一传感观测带来的尺度模糊、缺少残差驱动的网格修正流程、缺乏场景级别的时间管理与版本控制策略、以及对合规/隐私管理与车端算力约束的忽视。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统，以解决背景技术中提到的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，包括：

数据采集模块，用于通过激光雷达采集自动驾驶道路及环境的几何点云与结构信息；通过RGB-D相机和立体相机采集深度图与彩色图像；通过图像识别相机与OCR识别设备获取语义元素与任务场景信息；通过毫米波雷达和声学阵列采集动态目标与环境声源特征；通过算力监测模块采集设备运行状态，经合规隐私标签采集与验证形成合规元数据；

先验模型主动选择模块，用于提取点云与图像的几何特征、语义要素及任务场景参数，获取几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem和任务场景参数Ttask，并在开放三维先验模型库中综合计算先验选择系数PSI，并与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，判断候选模型是否符合当前任务场景需求，若不符合则给予相应策略；

跨模态残差修正模块，用于通过对点云、雷达及声学数据进行差分比对，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，计算跨模态残差综合系数MRC，并与差修正阈值Mth进行对比分析，判定跨模态残差修正是否合格，若不合格则给予相应策略；

建图适应优化模块，用于通过提取时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，并与建图适应性阈值Zth进行对比分析，判断当前建图过程是否满足适应性要求，若不满足则给予相应策略；

现实场景输出模块，用于根据PSI、MRC与ZMAI的联合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，生成适配终端算力的优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶、增强现实及协同场景的实时输出与闭环反馈。

优选的，所述数据采集模块包括几何点云图像采集单元、语义元素任务场景采集单元和多模态信号合规信息采集单元；

所述几何点云图像采集单元用于通过安装车载三维激光雷达，采集自动驾驶道路场景的稠密点云数据，包括道路边界、建筑立面、障碍物轮廓及环境结构；通过部署RGB-D相机与立体相机，采集深度图与同步彩色图像数据，形成高精度结构与纹理对齐信息；

所述语义元素任务场景采集单元用于通过图像识别相机与OCR识别设备，采集道路标志、交通标线、建筑入口编号、虚拟交互标志以及人机交互指令中的语义视觉对象图像；通过导入车辆行驶任务参数，获取运行目标信息并作为场景任务参数输入；

所述多模态信号合规信息采集单元用于通过毫米波雷达设备采集动态目标的运动轨迹信息；通过声学阵列麦克风采集环境声源特征与结构回波信号；通过设备内部算力监测模块实时采集处理器占用率、内存与带宽状态信息；通过部署合规隐私标签采集与验证设备，对采集的图像和模型数据进行版权许可证过滤、隐私标注与可撤销追溯，形成合规元数据。

优选的，所述先验模型主动选择模块包括第一参数提取单元、第一计算单元和第一分析单元；

所述第一参数提取单元用于基于自动驾驶道路场景的稠密点云数据、深度图与同步彩色图像数据，采用点云特征提取与几何配准算法，对道路边界、建筑立面和障碍物轮廓的几何结构特征与候选先验模型的对应几何特征进行比对，获取环境真实结构与先验模型之间的几何相似度参数Sgeom；基于道路标志、交通标线、建筑入口编号、虚拟交互标志以及人机交互指令中的语义视觉对象图像，采用语义识别与标签对齐技术包括目标检测、OCR文本识别、语义分割与标签映射，对语义视觉对象图像与开放三维先验模型中的语义元素进行一一对应匹配，获取环境实际语义要素与模型语义要素的一致性匹配度参数Ssem；基于运行目标信息并作为场景任务参数输入，采用任务解析与参数建模技术包括路径约束建模、作业区域分解和任务语义抽象，对车辆运行目标及人机交互指令进行任务需求解析与参数化表达，生成反映任务目标与建图适应性的任务场景参数Ttask。

优选的，所述第一计算单元用于在开放三维先验模型库中检索候选模型，并结合提取的几何相似度参数Sgeom、一致性匹配度参数Ssem和任务场景参数Ttask，无量纲处理后，计算获取先验选择综合系数PSI，公式如下：

式中，w1、w2和w3表示权重系数；

所述第一分析单元用于通过预设先验选择判定阈值Pth，并将先验选择综合系数PSI与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，获取第一评估结果包括：

当先验选择综合系数PSI≥先验选择判定阈值Pth时，表示候选模型符合当前任务场景需求，加载当前模型进入建图流程，作为几何与语义联合建图的基础模型；

当先验选择综合系数PSI＜先验选择判定阈值Pth时，表示候选模型不符合当前任务场景需求，触发第一预警指令，生成第一策略：重新检索其他候选先验模型，并动态调整权重系数分布或基于局部观测点云生成临时补全模型，重新计算，直至先验选择综合系数PSI≥先验选择判定阈值Pth时为止。

优选的，所述跨模态残差修正模块包括第二参数提取单元、第二计算单元和第二分析单元；

所述第二参数提取单元用于基于自动驾驶道路场景的稠密点云数据采用迭代最近点ICP配准与几何特征比对方法，对采集点云与先验模型点云进行差分比对，获取点云残差；基于采集动态目标的运动轨迹信息，采用目标轮廓提取与边界匹配技术，对比雷达感知外形与点云几何边界，获取雷达外形边界差值；基于环境声源特征与结构回波信号，采用波形特征分析与回波延迟对比方法，对比声学回波与几何结构模型的预测回波，获取声学反射残差。

优选的，所述第二计算单元用于基于几何与语义联合建图的基础模型，引入视觉点云、毫米波雷达和声学信号进行跨模态残差修正，并结合提取的点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，无量纲处理后，计算获取跨模态残差综合系数MRC，公式如下：

式中，a1、a2和a3表示权重系数；

所述第二分析单元用于通过预设残差修正阈值Mth，并将跨模态残差综合系数MRC与残差修正阈值Mth进行对比分析，获取第二评估结果包括：

当跨模态残差综合系数MRC≥残差修正阈值Mth时，判定跨模态残差修正合格，当前三维模型的几何与物理一致性满足精度要求，进入后续建图流程；

当跨模态残差综合系数MRC＜残差修正阈值Mth时，判定跨模态残差修正不合格，触发第二预警指令，生成第二策略：自动启用局部加密点云重采样，并提高毫米波雷达分辨率15%，同时结合声学回波信息对存在偏差的区域实施网格局部修形，以实现残差压缩与一致性提升。

优选的，所述建图适应优化模块包括第三参数提取单元、第三计算单元和第三分析单元；

所述第三参数提取单元用于基于动态目标运动轨迹数据，采用时序特征分析与目标状态更新算法，对任务场景中的动态目标变化进行时间序列建模，获取时间粒度记忆因子Tmemory；基于处理器占用率、内存与带宽状态信息，采用算力负载评估与资源利用率归一化方法，对设备运行状态进行性能分析，获取设备算力因子Ccompute；基于合规元数据，采用合规特征统计与标签一致性评估方法，对形成的合规元数据进行综合分析，获取合规隐私因子Lcompliance。

优选的，所述第三计算单元用于通过获取的时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，无量纲处理后，计算获取建图适应综合系数ZMAI，公式如下：

式中，s1、s2和s3表示权重系数；

所述第三分析单元用于通过预设建图适应性阈值Zth，并将建图适应综合系数ZMAI与建图适应性阈值Zth进行对比分析，获取第三评估结果包括：

当建图适应综合系数ZMAI≥建图适应性阈值Zth时，表示当前建图过程满足适应性要求，输出最终建图成果并记录模型指纹信息；

当建图适应综合系数ZMAI＜建图适应性阈值Zth时，表示当前建图过程不满足适应性要求，触发第三策略：对动态对象部分实施时间衰减融合，将计算密集型模块进行剪枝或轻量化替代，并自动更新合规标签以确保隐私与版权要求满足，同时提升建图实时性与长期稳定性。

优选的，所述现实场景输出模块用于根据感知语义一致性指标PSI、跨模态残差综合系数MRC与模型适应性指数ZMAI的联合评估结果，对前述建图适应优化模块输出的三维模型执行动态适配与多任务指令生成；当PSI与ZMAI同时达到预设阈值，且MRC满足残差修正条件时，调用基于图优化与时空融合的模型重投影技术，对三维几何结构进行自适应压缩与纹理映射修正，生成适配当前终端算力与任务场景的优化模型；采用多线程并行的语义任务分配方法，依据场景类别自动生成对应的执行指令集，实现三维建图结果在自动驾驶避障导航中的路径规划与障碍识别、在增强现实渲染中的视点重建与光照匹配、以及协同作业中的环境共享与路径同步输出；通过输出结果回传机制，将模型优化参数与执行反馈数据写入系统日志。

优选的，一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法，包括以下步骤：

步骤一、通过激光雷达采集自动驾驶道路及环境的几何点云与结构信息；通过RGB-D相机和立体相机采集深度图与彩色图像；通过图像识别相机与OCR识别设备获取语义元素与任务场景信息；通过毫米波雷达和声学阵列采集动态目标与环境声源特征；通过算力监测模块采集设备运行状态，经合规隐私标签采集与验证形成合规元数据；

步骤二、通过提取点云与图像的几何特征、语义要素及任务场景参数，获取几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem和任务场景参数Ttask，并在开放三维先验模型库中综合计算先验选择系数PSI，并与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，判断候选模型是否符合当前任务场景需求，若不符合则给予相应策略；

步骤三、通过对点云、雷达及声学数据进行差分比对，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，计算跨模态残差综合系数MRC，并与差修正阈值Mth进行对比分析，判定跨模态残差修正是否合格，若不合格则给予相应策略；

步骤四、通过提取时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，并与建图适应性阈值Zth进行对比分析，判断当前建图过程是否满足适应性要求，若不满足则给予相应策略；

步骤五、通过根据PSI、MRC与ZMAI的联合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，生成适配终端算力的优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶、增强现实及协同场景的实时输出与闭环反馈。

本发明提供了一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统。具备以下有益效果：

（1）该一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统，通过激光雷达、RGB-D相机、立体相机、毫米波雷达及声学阵列等多模态传感器融合采集道路几何、语义和动态信息，并结合合规隐私标签处理，显著提升三维建图的结构精度与语义一致性，为自动驾驶及增强现实提供高精度、可信赖的基础数据。

（2）该一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统，通过引入几何相似度、语义匹配度和任务场景参数的综合评估机制，自动选择最匹配的开放三维先验模型，并通过跨模态残差修正提升模型的几何与物理一致性，保证建图结果适应复杂场景和动态变化，降低模型偏差风险。

（3）该一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统，通过时间粒度记忆因子、设备算力因子和合规隐私因子的综合计算，实现对建图过程的实时适应性评估与优化，有效平衡建图精度与计算资源消耗，提升系统的实时性和长期稳定性。

（4）该一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法与系统，基于感知语义一致性、跨模态残差和模型适应性综合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，并通过多线程任务分配实现自动驾驶避障导航、增强现实视点重建及协同作业的实时输出，支持模型优化参数与执行反馈的闭环更新，提升系统整体效能。

附图说明

图1为本发明一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统框图流程图；

图2为本发明一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法步骤示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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1

请参阅图1，本发明提供一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，包括：

数据采集模块，用于通过激光雷达采集自动驾驶道路及环境的几何点云与结构信息；通过RGB-D相机和立体相机采集深度图与彩色图像；通过图像识别相机与OCR识别设备获取语义元素与任务场景信息；通过毫米波雷达和声学阵列采集动态目标与环境声源特征；通过算力监测模块采集设备运行状态，经合规隐私标签采集与验证形成合规元数据；

先验模型主动选择模块，用于提取点云与图像的几何特征、语义要素及任务场景参数，获取几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem和任务场景参数Ttask，并在开放三维先验模型库中综合计算先验选择系数PSI，并与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，判断候选模型是否符合当前任务场景需求，若不符合则给予相应策略；

跨模态残差修正模块，用于通过对点云、雷达及声学数据进行差分比对，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，计算跨模态残差综合系数MRC，并与差修正阈值Mth进行对比分析，判定跨模态残差修正是否合格，若不合格则给予相应策略；

建图适应优化模块，用于通过提取时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，并与建图适应性阈值Zth进行对比分析，判断当前建图过程是否满足适应性要求，若不满足则给予相应策略；

现实场景输出模块，用于根据PSI、MRC与ZMAI的联合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，生成适配终端算力的优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶、增强现实及协同场景的实时输出与闭环反馈。

本实施例中，通过多模态数据采集、先验模型主动选择、跨模态残差修正与建图适应优化的协同机制，实现了三维建图的高精度、语义一致性和动态适应能力，有效提升了自动驾驶、增强现实及协同作业场景中的路径规划、障碍识别与环境共享的实时性和可靠性，同时具备算力感知与合规性保障。

实施例2

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述数据采集模块包括几何点云图像采集单元、语义元素任务场景采集单元和多模态信号合规信息采集单元；

所述几何点云图像采集单元用于通过安装车载三维激光雷达，采集自动驾驶道路场景的稠密点云数据，包括道路边界、建筑立面、障碍物轮廓及环境结构；通过部署RGB-D相机与立体相机，采集深度图与同步彩色图像数据，形成高精度结构与纹理对齐信息；

所述语义元素任务场景采集单元用于通过图像识别相机与OCR识别设备，采集道路标志、交通标线、建筑入口编号、虚拟交互标志以及人机交互指令中的语义视觉对象图像；通过导入车辆行驶任务参数，获取运行目标信息并作为场景任务参数输入；

所述多模态信号合规信息采集单元用于通过毫米波雷达设备采集动态目标的运动轨迹信息；通过声学阵列麦克风采集环境声源特征与结构回波信号；通过设备内部算力监测模块实时采集处理器占用率、内存与带宽状态信息；通过部署合规隐私标签采集与验证设备，对采集的图像和模型数据进行版权许可证过滤、隐私标注与可撤销追溯，形成合规元数据。

本实施例中，通过数据采集模块融合几何点云、深度图、彩色图像、语义视觉信息及多模态传感信号，能够在复杂自动驾驶场景中实现高精度的结构与语义信息同步获取，并结合算力监测与合规性验证，确保建图数据的完整性、实时性与合法性，为后续高精度建图与智能决策提供可靠基础。

实施例3

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述先验模型主动选择模块包括第一参数提取单元、第一计算单元和第一分析单元；

所述第一参数提取单元用于基于自动驾驶道路场景的稠密点云数据、深度图与同步彩色图像数据，采用点云特征提取与几何配准算法，对道路边界、建筑立面和障碍物轮廓的几何结构特征与候选先验模型的对应几何特征进行比对，获取环境真实结构与先验模型之间的几何相似度参数Sgeom；基于道路标志、交通标线、建筑入口编号、虚拟交互标志以及人机交互指令中的语义视觉对象图像，采用语义识别与标签对齐技术包括目标检测、OCR文本识别、语义分割与标签映射，对语义视觉对象图像与开放三维先验模型中的语义元素进行一一对应匹配，获取环境实际语义要素与模型语义要素的一致性匹配度参数Ssem；基于运行目标信息并作为场景任务参数输入，采用任务解析与参数建模技术包括路径约束建模、作业区域分解和任务语义抽象，对车辆运行目标及人机交互指令进行任务需求解析与参数化表达，生成反映任务目标与建图适应性的任务场景参数Ttask。

本实施例中，通过基于几何特征、语义要素和任务场景参数对候选模型进行精确匹配与综合评估，实现先验模型与实际环境的高一致性选择，从而显著提升自动驾驶建图的精度与适应性，减少不必要的计算开销并提高系统响应效率。

实施例4

本实施例是在实施例3中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述第一计算单元用于在开放三维先验模型库中检索候选模型，并结合提取的几何相似度参数Sgeom、一致性匹配度参数Ssem和任务场景参数Ttask，无量纲处理后，计算获取先验选择综合系数PSI，公式如下：

式中，w1、w2和w3表示权重系数；

：表征几何相似度Sgeom对先验模型选择的影响，占较高权重，是关键指标，直接反映三维几何结构匹配程度对建图精度与任务适配的贡献；

：表征语义匹配度Ssem对先验模型选择的影响，占中等权重，反映语义信息对任务场景适配的敏感性；

：表征任务场景参数Ttask对先验模型选择的影响，占，反映任务需求对模型匹配的重要性；

所述第一分析单元用于通过预设先验选择判定阈值Pth，并将先验选择综合系数PSI与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，获取第一评估结果包括：

当先验选择综合系数PSI≥先验选择判定阈值Pth时，表示候选模型符合当前任务场景需求，加载当前模型进入建图流程，作为几何与语义联合建图的基础模型；

当先验选择综合系数PSI＜先验选择判定阈值Pth时，表示候选模型不符合当前任务场景需求，触发第一预警指令，生成第一策略：重新检索其他候选先验模型，并动态调整权重系数分布或基于局部观测点云生成临时补全模型，重新计算，直至先验选择综合系数PSI≥先验选择判定阈值Pth时为止。

先验选择判定阈值Pth的获取方式：通过对大量自动驾驶道路场景及多模态感知数据在不同任务工况下进行先验模型选择试验与仿真分析，统计几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem与任务场景参数Ttask的综合分布范围，结合模型库覆盖能力与场景切换响应特性，确定合理的先验选择临界值。参考相关自动驾驶建图标准、三维模型匹配精度规范，以及行业专家经验，制定该阈值以准确反映系统对先验模型匹配程度的敏感性，及时识别模型选择不匹配风险，保障建图精度与任务执行的可靠性。

本实施例中，通过第一计算单元和第一分析单元经过加权综合几何相似度、语义匹配度及任务场景参数，精确计算先验选择综合系数，并基于判定阈值动态筛选最优模型，能够有效提高建图精度与效率，减少冗余计算，确保三维建图过程与实际任务场景高度匹配。

实施例5

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述跨模态残差修正模块包括第二参数提取单元、第二计算单元和第二分析单元；

所述第二参数提取单元用于基于自动驾驶道路场景的稠密点云数据采用迭代最近点ICP配准与几何特征比对方法，对采集点云与先验模型点云进行差分比对，获取点云残差；基于采集动态目标的运动轨迹信息，采用目标轮廓提取与边界匹配技术，对比雷达感知外形与点云几何边界，获取雷达外形边界差值；基于环境声源特征与结构回波信号，采用波形特征分析与回波延迟对比方法，对比声学回波与几何结构模型的预测回波，获取声学反射残差。

本实施例中，通过迭代最近点ICP配准与几何特征比对方法，对采集的稠密点云与开放三维先验模型进行差分分析，精确提取点云残差；基于动态目标的运动轨迹信息，采用目标轮廓提取与边界匹配技术，获取雷达外形边界差值；基于环境声源特征与结构回波信号，采用波形特征分析与回波延迟对比方法，提取声学反射残差。该跨模态残差修正方法能全面融合视觉、雷达和声学数据特征，显著提升不同传感器间的匹配精度与几何一致性，从而有效降低建图误差，增强系统在复杂道路场景下的稳定性与可靠性。

实施例6

本实施例是在实施例5中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述第二计算单元用于基于几何与语义联合建图的基础模型，引入视觉点云、毫米波雷达和声学信号进行跨模态残差修正，并结合提取的点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，无量纲处理后，计算获取跨模态残差综合系数MRC，公式如下：

式中，a1、a2和a3表示权重系数；

：表征点云残差对跨模态一致性的影响，占较高权重，是核心指标，直接反映几何误差对模型一致性的贡献；

：表征雷达外形边界差值对跨模态一致性的影响，占中等权重，反映外形识别对模型修正的敏感性；

：表征声学反射残差对跨模态一致性的影响，占次高权重，反映环境声学特征对残差修正的辅助作用；

所述第二分析单元用于通过预设残差修正阈值Mth，并将跨模态残差综合系数MRC与残差修正阈值Mth进行对比分析，获取第二评估结果包括：

当跨模态残差综合系数MRC≥残差修正阈值Mth时，判定跨模态残差修正合格，当前三维模型的几何与物理一致性满足精度要求，进入后续建图流程；

当跨模态残差综合系数MRC＜残差修正阈值Mth时，判定跨模态残差修正不合格，触发第二预警指令，生成第二策略：自动启用局部加密点云重采样，并提高毫米波雷达分辨率15%，同时结合声学回波信息对存在偏差的区域实施网格局部修形，以实现残差压缩与一致性提升。

残差修正阈值Mth的获取方式：通过对多种道路环境、动态目标及多模态感知数据进行跨模态残差测试与统计分析，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差的幅度分布范围，结合系统的几何一致性要求和实时修正能力，确定合理的残差修正临界值。参考相关多模态融合标准、自动驾驶建图精度规范，以及专家对误差容限的建议，制定该阈值以准确反映系统对跨模态残差的敏感程度，及时识别几何与语义建图误差风险，提升建图模型的稳定性和精确性。

本实施例中，通过引入视觉点云、毫米波雷达和声学信号，对几何与语义联合建图的基础模型进行跨模态残差修正，并结合点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，经过无量纲处理计算出跨模态残差综合系数MRC，有效量化多传感器间的差异程度；第二分析单元通过设定残差修正阈值Mth，对MRC进行对比分析，能够准确判断建图模型的几何与物理一致性是否满足精度要求；当不满足时，系统可自动启用局部加密点云重采样、提高毫米波雷达分辨率并结合声学回波实施局部修形，从而显著提升三维建图的精度与一致性，增强系统在复杂环境中对场景细节的捕捉能力，保证自动驾驶与增强现实等应用的可靠性与安全性。

实施例7

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述建图适应优化模块包括第三参数提取单元、第三计算单元和第三分析单元；

所述第三参数提取单元用于基于动态目标运动轨迹数据，采用时序特征分析与目标状态更新算法，对任务场景中的动态目标变化进行时间序列建模，获取时间粒度记忆因子Tmemory；基于处理器占用率、内存与带宽状态信息，采用算力负载评估与资源利用率归一化方法，对设备运行状态进行性能分析，获取设备算力因子Ccompute；基于合规元数据，采用合规特征统计与标签一致性评估方法，对形成的合规元数据进行综合分析，获取合规隐私因子Lcompliance。

本实施例中，通过第三参数提取单元对动态目标运动轨迹进行时间序列建模，获取时间粒度记忆因子Tmemory，有效捕捉场景中目标变化的时序特征；同时基于处理器占用率、内存与带宽状态信息，采用算力负载评估与资源利用率归一化方法，提取设备算力因子Ccompute，实现对系统运行性能的实时量化分析；并基于合规元数据，运用合规特征统计与标签一致性评估方法获取合规隐私因子Lcompliance，确保数据采集与建图过程满足版权、隐私及合规要求，从而提升建图过程的自适应性、稳定性及合规性，增强系统在复杂任务场景下的持续可靠运行能力。

实施例8

本实施例是在实施例7中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述第三计算单元用于通过获取的时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，无量纲处理后，计算获取建图适应综合系数ZMAI，公式如下：

式中，s1、s2和s3表示权重系数；

：表征时间粒度记忆因子Tmemory对建图适应性的影响，占较高权重，是核心指标，反映动态场景变化对建图过程的持续适应能力；

：表征设备算力因子Ccompute对建图适应性的影响，占中等权重，反映算力资源对建图效率与精度的保障作用；

：表征合规隐私因子Lcompliance对建图适应性的影响，占次高权重，反映合规要求对建图过程可行性和稳定性的影响；

所述第三分析单元用于通过预设建图适应性阈值Zth，并将建图适应综合系数ZMAI与建图适应性阈值Zth进行对比分析，获取第三评估结果包括：

当建图适应综合系数ZMAI≥建图适应性阈值Zth时，表示当前建图过程满足适应性要求，输出最终建图成果并记录模型指纹信息；

当建图适应综合系数ZMAI＜建图适应性阈值Zth时，表示当前建图过程不满足适应性要求，触发第三策略：对动态对象部分实施时间衰减融合，将计算密集型模块进行剪枝或轻量化替代，并自动更新合规标签以确保隐私与版权要求满足，同时提升建图实时性与长期稳定性。

建图适应性阈值Zth的获取方式：通过对不同算力条件、动态场景变化及合规要求下的建图过程进行实验分析，统计时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute与合规隐私因子Lcompliance的变化分布范围，结合系统的建图适应能力与实时处理性能，确定合理的建图适应性临界值。参考相关自动驾驶建图适应性标准、设备性能测试规范，以及领域专家的系统优化经验，制定该阈值以准确反映系统在不同场景与算力条件下的建图适应能力，确保建图过程的稳定性、实时性和合规性。

本实施例中，通过第三计算单元融合时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute与合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，实现对建图过程适应性的量化评估；所述第三分析单元通过与预设建图适应性阈值Zth对比，智能判定建图是否满足适应性要求，保证高质量建图成果输出，并在不满足条件时，自动触发时间衰减融合、计算模块剪枝或轻量化替代，以及合规标签更新等策略，显著提升建图过程的实时性、稳定性与合规性，确保系统在复杂动态场景下持续高效运行并输出可靠三维模型。

实施例9

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述现实场景输出模块用于根据感知语义一致性指标PSI、跨模态残差综合系数MRC与模型适应性指数ZMAI的联合评估结果，对前述建图适应优化模块输出的三维模型执行动态适配与多任务指令生成；当PSI与ZMAI同时达到预设阈值，且MRC满足残差修正条件时，调用基于图优化与时空融合的模型重投影技术，对三维几何结构进行自适应压缩与纹理映射修正，生成适配当前终端算力与任务场景的优化模型；采用多线程并行的语义任务分配方法，依据场景类别自动生成对应的执行指令集，实现三维建图结果在自动驾驶避障导航中的路径规划与障碍识别、在增强现实渲染中的视点重建与光照匹配、以及协同作业中的环境共享与路径同步输出；通过输出结果回传机制，将模型优化参数与执行反馈数据写入系统日志。

本实施例中，通过联合评估感知语义一致性指标PSI、跨模态残差综合系数MRC与模型适应性指数ZMAI，智能触发基于图优化与时空融合的模型重投影技术，对三维几何结构进行自适应压缩与纹理映射修正，生成兼顾终端算力与任务场景需求的优化模型；同时，采用多线程语义任务分配方法，自动生成符合场景需求的执行指令，实现自动驾驶避障导航路径规划与障碍识别、增强现实视点重建与光照匹配，以及协同作业环境共享与路径同步，显著提升建图系统的实时性、适应性与多任务协同能力，并通过回传机制形成完整的模型优化与执行反馈闭环，提高系统可靠性与可追溯性。

实施例10

一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法，请参照图2，具体的，包括以下步骤：

步骤一、通过激光雷达采集自动驾驶道路及环境的几何点云与结构信息；通过RGB-D相机和立体相机采集深度图与彩色图像；通过图像识别相机与OCR识别设备获取语义元素与任务场景信息；通过毫米波雷达和声学阵列采集动态目标与环境声源特征；通过算力监测模块采集设备运行状态，经合规隐私标签采集与验证形成合规元数据；

步骤二、通过提取点云与图像的几何特征、语义要素及任务场景参数，获取几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem和任务场景参数Ttask，并在开放三维先验模型库中综合计算先验选择系数PSI，并与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，判断候选模型是否符合当前任务场景需求，若不符合则给予相应策略；

步骤三、通过对点云、雷达及声学数据进行差分比对，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，计算跨模态残差综合系数MRC，并与差修正阈值Mth进行对比分析，判定跨模态残差修正是否合格，若不合格则给予相应策略；

步骤四、通过提取时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，并与建图适应性阈值Zth进行对比分析，判断当前建图过程是否满足适应性要求，若不满足则给予相应策略；

步骤五、通过根据PSI、MRC与ZMAI的联合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，生成适配终端算力的优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶、增强现实及协同场景的实时输出与闭环反馈。

本实施例中，通过多步骤协同处理，构建了一种基于激光雷达、RGB-D相机、立体相机、毫米波雷达及声学阵列的多模态感知与建图方法，利用几何特征、语义要素及任务场景参数进行先验模型选择，通过跨模态残差修正提升模型精度，并引入时间粒度记忆因子、设备算力因子与合规隐私因子进行建图适应性优化；最终通过图优化与时空融合技术生成适配终端算力的高精度优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶避障、增强现实渲染与协同作业的实时输出与闭环反馈，从而显著提高了建图的精度、适应性与系统实时协同能力，同时保证了数据的合规性与可追溯性。

阈值的大小的设定是为了便于比较，关于阈值的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置的，以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于通过激光雷达采集自动驾驶道路及环境的几何点云与结构信息；通过RGB-D相机和立体相机采集深度图与彩色图像；通过图像识别相机与OCR识别设备获取语义元素与任务场景信息；通过毫米波雷达和声学阵列采集动态目标与环境声源特征；通过算力监测模块采集设备运行状态，经合规隐私标签采集与验证形成合规元数据；

先验模型主动选择模块，用于提取点云与图像的几何特征、语义要素及任务场景参数，获取几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem和任务场景参数Ttask，并在开放三维先验模型库中综合计算先验选择系数PSI，并与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，判断候选模型是否符合当前任务场景需求，若不符合则给予相应策略；

跨模态残差修正模块，用于通过对点云、雷达及声学数据进行差分比对，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，计算跨模态残差综合系数MRC，并与差修正阈值Mth进行对比分析，判定跨模态残差修正是否合格，若不合格则给予相应策略；

建图适应优化模块，用于通过提取时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，并与建图适应性阈值Zth进行对比分析，判断当前建图过程是否满足适应性要求，若不满足则给予相应策略；

现实场景输出模块，用于根据PSI、MRC与ZMAI的联合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，生成适配终端算力的优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶、增强现实及协同场景的实时输出与闭环反馈。

2.根据权利要求1所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述数据采集模块包括几何点云图像采集单元、语义元素任务场景采集单元和多模态信号合规信息采集单元；

所述几何点云图像采集单元用于通过安装车载三维激光雷达，采集自动驾驶道路场景的稠密点云数据，包括道路边界、建筑立面、障碍物轮廓及环境结构；通过部署RGB-D相机与立体相机，采集深度图与同步彩色图像数据，形成高精度结构与纹理对齐信息；

所述语义元素任务场景采集单元用于通过图像识别相机与OCR识别设备，采集道路标志、交通标线、建筑入口编号、虚拟交互标志以及人机交互指令中的语义视觉对象图像；通过导入车辆行驶任务参数，获取运行目标信息并作为场景任务参数输入；

所述多模态信号合规信息采集单元用于通过毫米波雷达设备采集动态目标的运动轨迹信息；通过声学阵列麦克风采集环境声源特征与结构回波信号；通过设备内部算力监测模块实时采集处理器占用率、内存与带宽状态信息；通过部署合规隐私标签采集与验证设备，对采集的图像和模型数据进行版权许可证过滤、隐私标注与可撤销追溯，形成合规元数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述先验模型主动选择模块包括第一参数提取单元、第一计算单元和第一分析单元；

所述第一参数提取单元用于基于自动驾驶道路场景的稠密点云数据、深度图与同步彩色图像数据，采用点云特征提取与几何配准算法，对道路边界、建筑立面和障碍物轮廓的几何结构特征与候选先验模型的对应几何特征进行比对，获取环境真实结构与先验模型之间的几何相似度参数Sgeom；基于道路标志、交通标线、建筑入口编号、虚拟交互标志以及人机交互指令中的语义视觉对象图像，采用语义识别与标签对齐技术包括目标检测、OCR文本识别、语义分割与标签映射，对语义视觉对象图像与开放三维先验模型中的语义元素进行一一对应匹配，获取环境实际语义要素与模型语义要素的一致性匹配度参数Ssem；基于运行目标信息并作为场景任务参数输入，采用任务解析与参数建模技术包括路径约束建模、作业区域分解和任务语义抽象，对车辆运行目标及人机交互指令进行任务需求解析与参数化表达，生成反映任务目标与建图适应性的任务场景参数Ttask。

4.根据权利要求3所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述第一计算单元用于在开放三维先验模型库中检索候选模型，并结合提取的几何相似度参数Sgeom、一致性匹配度参数Ssem和任务场景参数Ttask，无量纲处理后，计算获取先验选择综合系数PSI；

所述第一分析单元用于通过预设先验选择判定阈值Pth，并将先验选择综合系数PSI与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，获取第一评估结果包括：

当先验选择综合系数PSI≥先验选择判定阈值Pth时，表示候选模型符合当前任务场景需求，加载当前模型进入建图流程，作为几何与语义联合建图的基础模型；

当先验选择综合系数PSI＜先验选择判定阈值Pth时，表示候选模型不符合当前任务场景需求，触发第一预警指令，生成第一策略：重新检索其他候选先验模型，并动态调整权重系数分布或基于局部观测点云生成临时补全模型，重新计算，直至先验选择综合系数PSI≥先验选择判定阈值Pth时为止。

5.根据权利要求1所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述跨模态残差修正模块包括第二参数提取单元、第二计算单元和第二分析单元；

所述第二参数提取单元用于基于自动驾驶道路场景的稠密点云数据采用迭代最近点ICP配准与几何特征比对方法，对采集点云与先验模型点云进行差分比对，获取点云残差；基于采集动态目标的运动轨迹信息，采用目标轮廓提取与边界匹配技术，对比雷达感知外形与点云几何边界，获取雷达外形边界差值；基于环境声源特征与结构回波信号，采用波形特征分析与回波延迟对比方法，对比声学回波与几何结构模型的预测回波，获取声学反射残差。

6.根据权利要求5所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述第二计算单元用于基于几何与语义联合建图的基础模型，引入视觉点云、毫米波雷达和声学信号进行跨模态残差修正，并结合提取的点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，无量纲处理后，计算获取跨模态残差综合系数MRC；

所述第二分析单元用于通过预设残差修正阈值Mth，并将跨模态残差综合系数MRC与残差修正阈值Mth进行对比分析，获取第二评估结果包括：

当跨模态残差综合系数MRC≥残差修正阈值Mth时，判定跨模态残差修正合格，当前三维模型的几何与物理一致性满足精度要求，进入后续建图流程；

当跨模态残差综合系数MRC＜残差修正阈值Mth时，判定跨模态残差修正不合格，触发第二预警指令，生成第二策略：自动启用局部加密点云重采样，并提高毫米波雷达分辨率15%，同时结合声学回波信息对存在偏差的区域实施网格局部修形，以实现残差压缩与一致性提升。

7.根据权利要求1所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述建图适应优化模块包括第三参数提取单元、第三计算单元和第三分析单元；

所述第三参数提取单元用于基于动态目标运动轨迹数据，采用时序特征分析与目标状态更新算法，对任务场景中的动态目标变化进行时间序列建模，获取时间粒度记忆因子Tmemory；基于处理器占用率、内存与带宽状态信息，采用算力负载评估与资源利用率归一化方法，对设备运行状态进行性能分析，获取设备算力因子Ccompute；基于合规元数据，采用合规特征统计与标签一致性评估方法，对形成的合规元数据进行综合分析，获取合规隐私因子Lcompliance。

8.根据权利要求7所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述第三计算单元用于通过获取的时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，无量纲处理后，计算获取建图适应综合系数ZMAI；

所述第三分析单元用于通过预设建图适应性阈值Zth，并将建图适应综合系数ZMAI与建图适应性阈值Zth进行对比分析，获取第三评估结果包括：

当建图适应综合系数ZMAI≥建图适应性阈值Zth时，表示当前建图过程满足适应性要求，输出最终建图成果并记录模型指纹信息；

当建图适应综合系数ZMAI＜建图适应性阈值Zth时，表示当前建图过程不满足适应性要求，触发第三策略：对动态对象部分实施时间衰减融合，将计算密集型模块进行剪枝或轻量化替代，并自动更新合规标签以确保隐私与版权要求满足，同时提升建图实时性与长期稳定性。

9.根据权利要求1所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，所述现实场景输出模块用于根据感知语义一致性指标PSI、跨模态残差综合系数MRC与模型适应性指数ZMAI的联合评估结果，对前述建图适应优化模块输出的三维模型执行动态适配与多任务指令生成；当PSI与ZMAI同时达到预设阈值，且MRC满足残差修正条件时，调用基于图优化与时空融合的模型重投影技术，对三维几何结构进行自适应压缩与纹理映射修正，生成适配当前终端算力与任务场景的优化模型；采用多线程并行的语义任务分配方法，依据场景类别自动生成对应的执行指令集，实现三维建图结果在自动驾驶避障导航中的路径规划与障碍识别、在增强现实渲染中的视点重建与光照匹配、以及协同作业中的环境共享与路径同步输出；通过输出结果回传机制，将模型优化参数与执行反馈数据写入系统日志。

10.一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图方法，应用于权利要求1~9任一项所述的一种基于开放三维先验模型的实时语义-几何联合建图系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、通过激光雷达采集自动驾驶道路及环境的几何点云与结构信息；通过RGB-D相机和立体相机采集深度图与彩色图像；通过图像识别相机与OCR识别设备获取语义元素与任务场景信息；通过毫米波雷达和声学阵列采集动态目标与环境声源特征；通过算力监测模块采集设备运行状态，经合规隐私标签采集与验证形成合规元数据；

步骤二、通过提取点云与图像的几何特征、语义要素及任务场景参数，获取几何相似度Sgeom、语义匹配度Ssem和任务场景参数Ttask，并在开放三维先验模型库中综合计算先验选择系数PSI，并与先验选择判定阈值Pth进行对比分析，判断候选模型是否符合当前任务场景需求，若不符合则给予相应策略；

步骤三、通过对点云、雷达及声学数据进行差分比对，提取点云残差、雷达外形边界差值和声学反射残差，计算跨模态残差综合系数MRC，并与差修正阈值Mth进行对比分析，判定跨模态残差修正是否合格，若不合格则给予相应策略；

步骤四、通过提取时间粒度记忆因子Tmemory、设备算力因子Ccompute和合规隐私因子Lcompliance，计算建图适应综合系数ZMAI，并与建图适应性阈值Zth进行对比分析，判断当前建图过程是否满足适应性要求，若不满足则给予相应策略；

步骤五、通过根据PSI、MRC与ZMAI的联合评估结果，采用图优化与时空融合技术对三维模型进行自适应压缩与纹理修正，生成适配终端算力的优化模型，并通过多线程语义任务分配实现自动驾驶、增强现实及协同场景的实时输出与闭环反馈。