车辆定位方法、装置与流程

本申请涉及计算机及通信技术领域，具体而言，涉及一种车辆定位方法及装置。

背景技术：

在高级辅助驾驶以及自动驾驶系统中，高精度定位确定了车的地理信息位置以及道路车道位置姿态，是保证高级辅助驾驶乃至自动驾驶安全的关键一环。然而大部分的现有普通导航定位和自动驾驶定位方案中，定位技术受现实环境约束不稳定。其中，基于组合导航的方案因主要依赖gps定位，在隧道和城市峡谷区域，gps信号丢失或多径衰减严重，经常导致定位中断。而主要基于视觉感知定位的方案又严重依赖图像视觉处理，一旦遇到天气以及路面车道线人为缺失，定位稳定性也较差。

技术实现要素：

本申请的实施例提供了一种车辆定位方法及装置，进而至少在一定程度上能够保证在gps信号丢失或视觉定位失效时，也能对车辆进行精确定位。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆定位方法，包括：根据目标车辆的车辆状态信息获取所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息；若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，则根据所述目标车辆所在车道的车道中心线确定所述目标车辆在当前时刻的第二位置信息；根据所述第二位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆定位装置，包括：获取模块，用于根据目标车辆的车辆状态信息获取所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息；确定模块，用于若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，则根据所述目标车辆所在车道的车道中心线确定所述目标车辆在当前时刻的第二位置信息；修正模块，用于根据所述第二位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：若在当前时刻不能根据所述目标车辆的gps定位获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：若在当前时刻不能根据所述目标车辆两侧车道线以及所述目标车辆预设范围内的参考对象获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：若在当前时刻不能根据所述目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述车辆定位装置还包括：若在当前时刻通过gps定位获得所述目标车辆的gps定位信息，则根据所述gps定位信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述车辆定位装置还包括：若在当前时刻根据所述目标车辆两侧车道线以及所述目标车辆预设范围内的参考对象获得第三位置信息，则根据所述第三位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述车辆定位装置还包括：若在当前时刻根据所述目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得第四位置信息，则根据所述第四位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取模块配置为：获取上一时刻所述目标车辆的航向角速率和速度；根据所述上一时刻的航向角速率和速度，计算所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述修正模块配置为：通过滤波方法进行所述第二位置信息和所述第一位置信息的融合，得到所述目标车辆的定位结果。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的车辆定位方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的车辆定位方法。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，由于车辆在行进的过程中，会出现遇到隧道和城市高楼环境导致gps信号部分失效的情况，甚至视觉识别定位中车道线识别结果也会因为各种环境原因如光照变化以及地面车道线磨损而短暂失效，因此，为了实现在gps信号丢失或视觉定位失效的情况下对车辆的精确定位，本申请实施例的技术方案通过采用目标车辆的车道中心线对目标车辆的位置信息进行修正，由于高精地图是可用的，所以目标车辆的车道中心线也是可用的，而且高精地图的可靠性较高，因此在gps信号丢失或视觉定位失效的情况下通过本申请实施例所提供的技术方案仍然能够实现能对车辆进行精确定位。

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，并不能限制本申请。

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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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的附图。在附图中：

图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的一个示例性系统架构的示意图；

图2示出了根据本申请的一个实施例的车辆定位方法的流程图；

图3示出了根据本申请的一个实施例的车辆定位方法的流程图；

图4示出了根据本申请的一个实施例的车辆定位方法的交互流程图；

图5示出了根据本申请的一个实施例的横向距离和纵向距离示意图；

图6示出了根据本申请的一个实施例的图像处理装置的框图；

图7示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图。

如图1所示，该车辆定位方法应用于车辆定位系统。该车辆定位系统包括车辆110、网络侧设备120，车辆110上安装有车辆通信终端，车辆通信终端通过无线网络与网络侧设备120进行通信。

应该理解，图1中的车辆110、网络侧设备120的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的车辆110、网络侧设备120。

车辆是指任何类型的自主车辆，诸如摩托车、汽车、卡车、自行车、休闲车辆(rv)等，车辆上可以包括但不限于车载定位装置，轮速仪，车载摄像装置，惯性导航单元，其中，车载定位装置用于根据卫星数据获取定位结果，轮速仪用于获取车辆的速度，惯性导航单元用于获取车辆的航向角速率。

在本申请的一个实施例中，目标车辆上设置的惯性导航单元可以获取本车的航向角速率，目标车辆上的轮速仪可以实时的获取本车的速度，根据航向角速率和速度可以估计目标车辆在当前时刻的第一位置信息，由于目标车辆的第一位置信息是粗定位结果，若将该第一位置信息作为系统最终输出的定位位置，必定会使导航定位发生偏差，因此需要对第一位置信息进行修正。

在本申请的一个实施例中，在获取目标车辆的第一位置信息后，可基于对目标车辆在当前时刻的定位状态的判断结果，即判断目标车辆在当前时刻的定位状态是否满足预设条件，若在当前时刻目标车辆的定位状态不满足预设条件，则根据目标车辆所在车道的车道中心线确定目标车辆在当前时刻的第二位置信息，根据第二位置信息对第一位置信息进行修正，得到目标车辆的定位结果。

在本申请的一个实施例中，目标车辆在当前时刻的定位状态不满足预设条件可以包括目标车辆在当前时刻不能根据gps定位获得gps定位信息，目标车辆在当前时刻不能根据目标车辆两侧车辆线以及目标车辆预设范围内的参考对象获得定位信息，目标车辆在当前时刻不能根据相邻车道的车道中心线获得定位信息。

在本申请的一个实施例中，若目标车辆在当前时刻的定位状态满足预设条件，则可以根据gps定位信息，或者根据目标车辆两侧车辆线以及目标车辆预设范围内的参考对象获得的定位信息，或者根据相邻车道的车道中心线获得的定位信息，对目标车辆的第一位置信息进行修正，得到目标车辆的定位结果。

在本申请的一个实施例中，对第一位置信息进行修正的方式可以是采用滤波的方法将第一位置信息和第二位置信息进行融合，其中，滤波方式可以是是扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波或者粒子滤波等方式，本申请实施例在此不做限定。

需要说明的是，本申请实施例所提供的车辆定位方法可以由网络侧设备120执行，相应地，车辆定位装置可以设置于网络侧设备120中。但是，在本申请的其它实施例中，车辆110也可以与网络侧设备120具有相似的功能，从而执行本申请实施例所提供的车辆定位方法。

以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

图2示出了根据本申请的一个实施例的车辆定位方法的流程图，该车辆定位方法可以由服务器来执行，该服务器可以是图1中所示的网络侧设备120，当然该车辆定位方法也可以由终端来执行，比如可以由图1中所示的终端110来执行。参照图2所示，所述方法包括：

步骤s210、根据目标车辆的车辆状态信息获取所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息；

步骤s220、若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，则根据所述目标车辆所在车道的车道中心线确定所述目标车辆在当前时刻的第二位置信息；

步骤s230、根据所述第二位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

下面对这些步骤进行详细描述。

在步骤s210中，根据目标车辆的车辆状态信息获取所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

其中，目标车辆是指任何类型的自主车辆，诸如摩托车、汽车、卡车、自行车、休闲车辆(rv)等，目标车辆上可以包括但不限于车载定位装置，轮速仪，车载摄像装置，惯性导航单元，其中，车载定位装置用于根据卫星数据获取定位结果，轮速仪用于获取车辆的速度，惯性导航单元用于获取车辆的航向角速率。

在一个可能的实现方式中，根据目标车辆的车辆状态信息获取当前时刻的第一位置信息的方式可以是根据目标车辆的速度、航向角速率计算目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

在本申请的一个实施例中，根据目标车辆的速度、航向角速率计算目标车辆在当前时刻的第一位置信息具体可以是根据上一时刻目标车辆的航向角速率、速度以及定位位置，计算得到当前时刻目标车辆的第一位置信息，参见图3，步骤s210具体包括：

步骤s2101、获取上一时刻所述目标车辆的航向角速率和速度；

步骤s2102、根据所述上一时刻的航向角速率和速度，计算所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

下面对这些步骤进行详细描述。

在步骤s2101中，获取上一时刻所述目标车辆的航向角速率和速度。

其中，上一时刻指与当前时刻相邻的上一时刻，假设当前时刻为k，则上一时刻可以表示为k-1。目标车辆上设置的惯性导航单元可以获取车辆的航向角速率，目标车辆上的轮速仪可以实时的获取车辆的速度。

在步骤s2102中，根据所述上一时刻的航向角速率和速度，计算所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

在一种可能的实现方式中，根据上一时刻目标车辆的航向角速率和速度，计算在当前时刻的位置具体包括：

利用如下公式计算目标车辆的第一位置信息：

[px]k＝[px]k-1+v·cos(ωk-1)·δt；

[py]k＝[py]k-1+v·sin(ωk-1)·δt；

ωk＝ωk-1+β·δt

其中，([px]k，[py]k)为目标车辆在k时刻的位置，也即目标车辆的第一位置信息，([px]k-1，[py]k-1)为目标车辆在k-1时刻的位置，ωk为目标车辆在k时刻的航向，ωk-1为目标车辆在k-1时刻的航向，v为目标车辆在k-1时刻的速度，β为目标车辆在k-1时刻的航向角速率，δt为k时刻与k-1时刻的时间差值。

继续参见图2，在步骤s220中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，则根据所述目标车辆所在车道的车道中心线确定所述目标车辆在当前时刻的第二位置信息。

其中，根据目标车辆所在车道的车道中心线确定目标车辆在当前时刻的第二位置信息可以是将车道中心线的位置信息作为目标车辆的第二位置信息。

在本申请的一个实施例中，车道中心线的位置信息可以通过高精度地图获得，高精度地图精确提供了道路上车道的位置信息，即车道的宽度及车道中心线的位置信息或者车道与车道分割线的位置信息，相关位置信息的精度优于1米。

在本申请的一个实施例中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件包括：

若在当前时刻不能根据所述目标车辆的gps定位获得定位信息，确定为不满足预设条件。

目前车辆通常都是直接通过gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)导航定位系统进行定位，即通过gps接收机接收卫星的gps数据，获得当前的经纬度信息，但是通过gps导航系统只能获取到开阔地区的位置信息，在隧道、涵洞等地段时会存在gps信号中断或信号质量变差等现象，导致gps接收机的经纬度数据不真实，且输出的时间信息会发生跳变，降低定位的精度和实时性，而当车辆在隧道、涵洞等地段出现故障问题时，无法准确定位还会影响车辆的安全稳定运行。当在当前时刻不能根据目标车辆的gps定位获得定位信息，则确定为不满足预设条件。

在本申请的一个实施例中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件包括：

若在当前时刻不能根据所述目标车辆两侧车道线以及所述目标车辆预设范围内的参考对象获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在该实施例中，面向车辆控制的高精度定位，按照行进方向和垂直于行进方向分为纵向定位和横向定位。横向定位用于检查车辆是否居于车道中心，纵向定位用于获知车辆当前所在车道是否位于高精度地图对应的车道位置，从而决定是否改变车道。在高级辅助驾驶和自动驾驶中，车辆在自动跟车和自主规划路径时，需要不断调整车辆横向回到车道中心，纵向控制和前车的距离，或者根据当前位置的周边静态车道信息、动态车辆环境以及全局导航目标，综合决定是否变道或者继续保持在本车道。

车辆行驶过程中，车载摄像设备一方面不断返回车辆距两侧车道线的距离，即为横向距离，并用该横向距离修正车辆的横向位置，另一方面车载摄像设备还返回地面标识或路边交通标志牌等预设范围内的参考对象与车辆的距离，即为纵向距离。

参见图5，在道路上行驶有两辆车辆，其中一辆目标车辆，一辆为目标车辆的相邻车辆，在车辆行驶过程中，目标车辆的车载摄像设备可以返回目标车辆所在车道的两侧车道线与目标车辆的横向距离501，并用该横向距离501修正目标车辆的横向位置；另一方面车载摄像设备还可以返回参考对象与目标车辆之间的纵向距离503，并用该纵向距离503修正目标车辆的纵向位置。

如果车辆在行驶过程中，因为高楼林立的城市峡谷、隧道、高架桥及行道树木等的遮挡及多路径反射干扰等因素造成车载摄像设备无法获取横向距离和纵向距离，即在当前时刻不能根据目标车辆两侧车道线以及目标车辆预设范围内的参考对象获得定位信息，则确定不能根据目标车辆两侧车道线获得横向距离信息，从而无法根据横向距离信息修正车辆的横向定位，同时也不能根据目标车辆预设范围内的参考对象获得纵向距离信息，从而无法根据纵向距离信息修正车辆的纵向定位，因此确定为不满足预设条件。

在本申请的一个实施例中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：

若在当前时刻不能根据所述目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在该实施例中，如果车辆上的摄像设备或传感器检测到旁边车道的行驶车辆，且可以将旁边车道的行驶车辆设定为在旁边车道的中心线上行驶，则将旁边车道行驶车辆的中心线与本车道中心线之间的距离作为横向距离信息，用以修正车辆的横向定位，然而，如果在当前时刻不能根据目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得定位信息，也即确定不能利用相邻车道的车道中心线获得横向距离信息，从而不能利用横向定位信息修正车辆的横向定位，因此确定为不满足预设条件。

继续参见图5，如果在当前时刻不能根据目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得定位信息，也即确定不能利用相邻车辆的车道中心线获得横向距离502，则确定为不满足预设条件。

通过上述实施例提供的技术方案，由于根据目标车辆状态信息确定的目标车辆的第一位置信息是粗定位结果，若将该第一位置信息作为系统最终输出的定位位置，必定会使导航定位发生偏差，因此需要对第一位置信息进行修正。由于车辆在行进的过程中，会出现遇到隧道和城市高楼环境导致gps信号部分失效的情况，甚至视觉识别定位中车道线识别结果也会因为各种环境原因如光照变化以及地面车道线磨损而短暂失效，因此，为了实现在gps信号丢失或视觉定位失效的情况下对车辆的精确定位，上述实施例的技术方案通过采用目标车辆的车道中心线对目标车辆的位置信息进行修正，可以实现在gps信号丢失或视觉定位失效的情况下仍然能对车辆进行精确定位。

在本申请的一个实施例中，如果车辆在行驶过程中，gps信号没有受到周围环境因素的干扰，即在当前时刻通过gps定位能够获得目标车辆的gps定位信息，也即在当前时刻目标车辆的定位状态满足预设条件，则可以采用该gps定位信息对目标车辆在当前时刻的第一位置信息进行修正，在该实施例中，所述方法还包括：

若在当前时刻通过gps定位获得所述目标车辆的gps定位信息，则根据所述gps定位信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在该实施例中，根据gps定位信息对第一位置信息进行修正可以采用滤波的方法将第一位置信息和第二位置信息进行融合，其中，滤波方式可以是是扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波或者粒子滤波等方式，本申请实施例在此不做限定。

在本申请的一个实施例中，如果车辆在行进过程中，车载摄像装置(例如车辆上安装的摄像头)能够识别得到车辆两侧车道线以及其他定位参考对象，得到定位信息，也即在当前时刻目标车辆的定位状态满足预设条件，则可以利用该定位信息对目标车辆在当前时刻的第一位置信息进行修正，在该实施例中，所述方法还包括：

若在当前时刻根据所述目标车辆两侧车道线以及所述目标车辆预设范围内的参考对象获得第三位置信息，则根据所述第三位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在该实施例中，根据第三位置信息对第一位置信息进行修正可以采用滤波的方法将第一位置信息和第三位置信息进行融合，其中，滤波方式可以是是扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波或者粒子滤波等方式，本申请实施例在此不做限定。

在本申请的一个实施例中，如果车辆在行进过程中，车载摄像装置(例如车辆上安装的摄像头)能够识别得到目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线，得到定位信息，也即在当前时刻目标车辆的定位状态满足预设条件，则可以利用该定位信息对目标车辆在当前时刻的第一位置信息进行修正，在该实施例中，所述方法还包括：

若在当前时刻根据所述目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得第四位置信息，则根据所述第四位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在该实施例中，在该实施例中，根据第四位置信息对第一位置信息进行修正可以采用滤波的方法将第一位置信息和第四位置信息进行融合，其中，滤波方式可以是是扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波或者粒子滤波等方式，本申请实施例在此不做限定。

继续参见图2，在步骤s230中，根据所述第二位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一个实施例中，根据第二位置信息对第一位置信息进行修正的方式可以采用滤波的方法将第一位置信息和第二位置信息进行融合，在该实施例中，步骤s230具体包括：

通过滤波方式进行所述第二位置信息和所述第一位置信息的融合，得到所述目标车辆的定位结果。

在该实施例中，滤波方式可以是扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波或者粒子滤波等方式，本申请实施例在此不做限定。

其中，扩展卡尔曼滤波(extendedkalmanfilter，ekf)是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式，它是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)。ekf的基本思想是利用泰勒级数展开将非线性系统线性化，然后采用卡尔曼滤波框架对信号进行滤波，因此它是一种次优滤波。通过融合多个具有线性或非线性关系的、且不够准确的传感器的测量数据，得到比单一传感器精度更高的测量结果。本质上是递推最小二乘法。

无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波(unscentedkalmanfilter，ukf)，是无损变换(unscentedtransform，ut)与标准卡尔曼滤波体系的结合，通过ut变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。与ekf不同的是，ukf是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准kalman滤波体系，而不是像ekf那样，必须通过线性化非线性函数实现递推滤波。ukf的基本思想是卡尔曼滤波与无损变换，它能有效地克服ekf估计精度低、稳定性差的问题，因为不用忽略高阶项，所以对于非线性分布统计量的计算精度高。

粒子滤波(pf:particlefilter)的思想基于蒙特卡洛方法(montecarlomethods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(sequentialimportancesampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量n→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

以扩展卡尔曼滤波方法为例进行说明，通过扩展卡尔曼滤波进行第二位置信息和第一位置信息的融合，得到所述目标车辆的第三位置信息包括基于第一位置信息和第二位置信息，根据扩展卡尔曼滤波模型中的状态方程和观测方程计算目标对象在当前时刻的第三位置信息。

非线性系统状态方程为xk|k-1＝a*xk-1|k-1+b*uk-1；

非线性系统观测方程为yk＝c*xk|k-1+alpha；

其中，xk|k-1为k时刻的系统状态，uk-1是k-1时刻对系统的控制量。a为状态转移矩阵，b为输入矩阵。yk是k时刻的测量值，c为测量系统的参数，alpha为观测噪声。

设定系统状态x为[x,y,phi,epsilon_x,epsilon_y,epsilon_omega]，x、y分别为东-北-天坐标系(enu坐标)的横纵坐标，phi车辆航向角(与正东夹角)，epsilon_x为x方向误差，epsilon_y为y方向误差，epsilon_omega为航向角转角速度误差。

初始化噪声方差矩阵q、n、r和状态x，并定义一个协方差矩阵p，设置初始值，其中q、n、r、p均为对角矩阵，将离散化状态方程和上述初始化结果带入扩展卡尔曼滤波器ekf递归算法进行递归循环处理，实时更新p和卡尔曼最优增益k，最终动态更新状态变量x。

利用扩展卡尔曼滤波器ekf递归算法进行递归循环处理具体为：

第一、初始化状态变量x，协方差矩阵p，噪声方差矩阵q、r、n；

第二、根据k-1时刻的状态结合k-1时刻的输入量u[v,omega]，其中，v和omega分别为速度和角速度，预测k时刻的状态向量xk|k-1；

xk|k-1＝a*xk-1|k-1+b*uk-1

其中，xk|k-1为利用上一时刻系统状态而预测出当前时刻系统状态的结果，xk-1|k-1为上一时刻系统状态的最优结果，uk-1为当前时刻系统状态的控制量，如果没有控制量，uk-1可以为0。

第三、根据系统状态方程，计算k时刻的协方差矩阵pk|k-1；

pk|k-1＝a’*pk-1|k-1*a’^t+bk-1*n*bk-1^t+q

其中，pk-1|k-1为k-1时刻的协方差矩阵，q为过程噪声的协方差矩阵，n为输入的协方差矩阵，a’为a的雅各比矩阵；

第四、求出卡尔曼最优增益k；

k＝pk|k-1*c’*(c’*pk|k-1*c’^t+r)^-1

其中，c’为c的雅各比矩阵，r为观测协方差矩阵。

第五、结合当前测量值(xa,ya)，利用卡尔曼增益可以更新状态向量和协方差矩阵；

xk|k＝xk|k-1^t+k*([xa,ya]-c(xk|k-1))

pk|k＝(1-k*c’)*pk|k-1*(1-k*c’)^t+k*r*k^t

在本申请的一个实施例中，当gps定位有效，或者车载摄像设备返回目标车辆两侧车道线与目标车辆的横向距离信息，或者目标车辆与参考对象之间的纵向距离信息，或者目标车辆所在车道的车道中心线与相邻车道的车道中心线之间的横向距离信息时，均可计算对应的卡尔曼增益，更新状态变量和协方差矩阵，从而得到目标车辆的定位结果。

图4示出了根据本申请的一个实施例的车辆定位方法的交互流程图。主要包括步骤s410-步骤s480。

步骤s410、根据目标车辆的车辆状态信息确定目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

在一个可能的实现方式中，根据目标车辆的车辆状态信息获取当前时刻的第一位置信息的方式可以是根据目标车辆的速度、航向角速率计算目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

步骤s420、在获取目标车辆的第一位置信息后，判断目标车辆gps定位是否有效，若是，则执行步骤s430；若否，则执行步骤s440。

如果目标车辆在当前时刻能够通过gps定位获得gps定位信息，则认为gps定位有效；如果当前时刻因为在隧道、涵洞等地段时导致gps信号中断或信号质量变差，则认为gps定位失效。

步骤s430、如果gps定位有效，则通过gps定位获取目标车辆在当前时刻的gps定位信息，基于gps定位信息对目标车辆的第一位置信息进行修正，得到目标车辆的定位结果。

步骤s440、判断目标车辆两侧车道线和参考对象是否有效，若判断结果为有效，则执行步骤s450；若判断结果为无效，则执行步骤s460。

如果车辆在行驶过程中，因为高楼林立的城市峡谷、隧道、高架桥及行道树木等的遮挡及多路径反射干扰等因素造成车载摄像设备无法获取横向距离和纵向距离，即在当前时刻不能根据目标车辆两侧车道线以及目标车辆预设范围内的参考对象获得定位信息，则确定不能根据目标车辆两侧车道线获得横向距离信息，从而无法根据横向距离信息修正车辆的横向定位，同时也不能根据目标车辆预设范围内的参考对象获得纵向距离信息，从而无法根据纵向距离信息修正车辆的纵向定位，则确定目标车辆两侧车道线和参考对象失效，反之，则确定目标车辆两侧车道线和参考对象有效。

步骤s450、若判断目标车辆两侧车道线和参考对象有效，则基于两侧车道线和参考对象对第一位置信息进行修正，得到目标车辆的定位结果。

步骤s460、判断相邻车辆是否有车辆，若是，则执行步骤s480；若否，则执行步骤s470。

步骤s470、如果目标车辆的车载摄像设备或传感器检测到相邻车道没有车辆，则根据目标车辆所在车道的车道中心线进行修正，得到目标车辆的定位结果。

根据目标车辆所在车道的车道中心线确定目标车辆在当前时刻的第二位置信息，利用第二位置信息对第一位置信息进行修正，得到目标车辆的定位结果。

在本申请的一个实施例中，车道中心线的位置信息可以通过高精度地图获得，高精度地图精确提供了道路上车道的位置信息。

步骤s480、如果目标车辆的车载摄像设备或传感器检测到相邻车道有车辆，并设定相邻车道的车辆在相邻车道的车道中心线上行驶，则可以基于相邻车道的车道中心线对第一位置信息进行修正，得到目标车辆的定位结果。

图6示出了根据本申请的一个实施例的图像处理装置的框图，参照图6所示，根据本申请的一个实施例的图像处理装置600，包括：获取模块02、确定模块604和修正模块606。

其中，获取模块602，用于根据目标车辆的车辆状态信息获取所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息；确定模块604，用于若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，则根据所述目标车辆所在车道的车道中心线确定所述目标车辆在当前时刻的第二位置信息；修正模块606，用于根据所述第二位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：若在当前时刻不能根据所述目标车辆的gps定位获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在本申请的一些实施例中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：若在当前时刻不能根据所述目标车辆两侧车道线以及所述目标车辆预设范围内的参考对象获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在本申请的一些实施例中，若在当前时刻所述目标车辆的定位状态不满足预设条件，包括：若在当前时刻不能根据所述目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得定位信息，确定为不满足预设条件。

在本申请的一些实施例中，所述车辆定位装置还包括：若在当前时刻通过gps定位获得所述目标车辆的gps定位信息，则根据所述gps定位信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，所述车辆定位装置还包括：若在当前时刻根据所述目标车辆两侧车道线以及所述目标车辆预设范围内的参考对象获得第三位置信息，则根据所述第三位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，所述车辆定位装置还包括：若在当前时刻根据所述目标车辆所在车道的相邻车道的车道中心线获得第四位置信息，则根据所述第四位置信息对所述第一位置信息进行修正，得到所述目标车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，所述获取模块602配置为：获取上一时刻所述目标车辆的航向角速率和速度；根据所述上一时刻的航向角速率和速度，计算所述目标车辆在当前时刻的第一位置信息。

在本申请的一些实施例中，所述修正模块606配置为：通过滤波的方法进行所述第二位置信息和所述第一位置信息的融合，得到所述目标车辆的定位结果。

图7示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图7示出的电子设备的计算机系统700仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)701，其可以根据存储在只读存储器(read-onlymemory，rom)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(randomaccessmemory，ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu701、rom702以及ram703通过总线704彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至i/o接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(cathoderaytube，crt)、液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分1608；以及包括诸如lan(localareanetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至i/o接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)701执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、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申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请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。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。