汽车同步建图与定位方法与流程

本发明涉及一种汽车同步建图与定位方法，特别是一种汽车通过感知周围信息进行周围地图构建和自身定位的方法。

背景技术：

汽车的导航与定位是汽车实现智能化的必备功能。在寻路和寻址时，汽车的导航功能是最常用的，对于驾驶人来说也是最方便的工具。目前的导航系统通常是卫星导航系统，而卫星导航的技术目前的精确度也没有达到准确定位到车身。也就是说，汽车目前的导航和定位还不够精确，很容易出现错误和断线情况。

另外，因为传统的导航系统还需依赖互联网的数据传输和数据更新，那么对于网络不畅通的地区、或者网络适配性差的车型，导航系统能做到的定位还是有限的。在复杂地形和偏远地区，还是要依靠驾驶人的经验和技术来行驶。当然，这对大多数的应用情况是不匹配的。越来越多的场景中还是需要准确的导航系统来给驾驶人提供具体的信息。但是，传统的导航地图还是需要服务商对地图数据进行更新的，那么新的数据或者经常变动的数据是需要人工维护的。

面对实际的地形和驾驶实时情况，导航地图的作用也仅限于提醒目标方向的交通情况。在实时的交通情况上的数据还很缺乏。特别是对于卫星导航探测不到的障碍，例如行人、动物、物品、地面凹陷和凸起、还有前方汽车，都是没有办法感知的。这些障碍对于行车安全都有一定的风险。

传统的导航地图是将汽车自身的定位适配至卫星地图中。也就是说，传统的定位方法只能将汽车大概地定位到地图中的某一位置。想要精确地将汽车定位，需要使用更精确的数据，那么就需要获得更精确的数据，对于服务商的要求就很高。

而且传统的导航地图的实时性不高，基本上是依靠地方广播来更新拥堵路况。但是行驶的情形是实时更新的，对于每辆汽车而言，情况可能不同。更多地，还有行人和动物的出现，都是无法进行判别的。特别是对近处的障碍而言，基本上是要凭借驾驶人的判断的。

还有倒车的情形，目前传统的雷达障碍判断仅限于在倒车时的使用。而且雷达的速度相比于激光来说速度较低，应用仅限于低速泊车的场景。另外，还有倒车摄像头也用于判断障碍物，在倒车影像的判断中，摄像头的图像处理相对不成熟。主要是成本相对较高，且准确性不高。对于微型的障碍物，传统汽车雷达和摄像头的准确率不高，识别起来有很大的困难。目前依靠于高端的算法和图像识别技术，这些对于市场的推广还是不合适的。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于提供一汽车同步建图与定位方法，通过至少一传感单元对汽车周围环境进行探测，自主构建一车周地图，并对所述车周地图中的自身位置和障碍位置进行识别。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，获取一卫星地图，对所述卫星地图中的一卫星定位进行核对和补充，结合所述车周地图进行核实。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，根据实时的所述车周地图和所述卫星地图，分析一障碍的类型和位置，判断所述障碍对行驶安全的影响。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，根据所述传感器得到的一传感器数据，分析环境情况，实时构建所述车周地图，并根据地形定位一自身位置。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，所述传感器数据经过初步滤波和分析，经过slam分析，构建得到所述车周地图。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，使用slam算法有效地帮助汽车实现自主定位和同步建图，来提升汽车行驶的安全性。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，当汽车在未知环境中从一个未知位置开始移动后，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现汽车的自主定位和导航，弥补传统导航系统的不足。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，根据所述传感器数据构建的所述车周地图为二维或者三维的，全面的反应车周环境的实时情况。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，对所述车周地图中的所述自身位置和所述障碍进行定位和识别，对所述障碍进行判断。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，根据所述障碍的位置和类型，发起障碍提醒，对有关的汽车系统器件进行触发提醒。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，根据实时的所述车周地图的所述障碍的变化，识别所述障碍的类型，准备进行动态响应。

本发明的另一个目的在于提供一种一汽车同步建图与定位方法，结合所述卫星地图的所述卫星定位与所述车周地图的所述自身位置，核实汽车的实际位置，更新定位信息并发布，提供准确的实时信息。

依本发明的一个方面，本发明进一步提供一汽车同步建图与定位方法，包括：

获取一传感器数据；

分析所述传感器数据，以得到汽车周围的距离数据；

利用所述传感器数据构建一车周地图，其中所述车周地图为汽车周围的地形图，其中所述车周地图进一步包括至少一障碍，其中所述障碍为所述传感器数据分析后得到相距距离没有无限远的物体；以及

定位一自身位置，其中所述自身位置为在所述车周地图中的汽车的位置，其中对所述车周地图的构建为实时的，以得到所述车周地图对所述自身位置和所述障碍同步的定位和更新。

优选地，所述分析所述传感器数据中，进一步包括，对所述传感器数据做初步处理，找出构建所述车周地图的数据。

优选地，所述构建所述车周地图采用slam算法。

优选地，所述定位所述自身位置采用所述传感器数据对传感器位置的推算定位。

优选地，所述定位所述自身位置采用初始化时设定所述自身位置为构建所述车周地图的中心。

优选地，所述汽车同步建图与定位方法在定位所述自身位置之后进一步包括，根据所述车周地图，进行所述障碍的识别和判断。

值得一提的是，所述汽车同步建图与定位方法，在定位所述自身位置之后进一步包括，根据得到的所述障碍的信息和性质，做出相应地提醒和准备。

值得一提的是，所述做出相应地提醒和准备为使汽车控制系统准备相应应急动作。

值得一提的是，所述做出相应地提醒和准备为将所述障碍的信息在全车广播。

值得一提的是，所述车周地图为2d形式。

值得一提的是，所述车周地图为3d形式。

依本发明的另一个方面，本发明进一步提供一汽车同步建图与定位方法，包括：

获取一卫星地图，其中所述卫星地图包括一卫星定位，其中所述卫星定位为对汽车的定位；

获取一传感器数据；

分析所述传感器数据，以得到汽车周围的距离数据；

利用所述传感器数据构建一车周地图，其中所述车周地图为汽车周围的地形图，其中所述车周地图进一步包括一自身位置和至少一障碍，其中所述障碍为所述传感器数据分析后得到相距距离没有无限远的物体，其中所述自身位置为在所述车周地图中的汽车的位置；以及

结合所述车周地图的所述自身位置和所述卫星地图的所述卫星定位核实汽车的实际位置，其中对所述车周地图的构建为实时的，以得到所述车周地图对所述自身位置和所述障碍同步的定位和更新。

优选地，所述构建所述车周地图采用slam算法。

优选地，所述定位所述自身位置采用所述传感器数据对传感器位置的推算定位。

优选地，所述定位所述自身位置采用初始化时设定所述自身位置为构建所述车周地图的中心。

优选地，所述汽车同步建图与定位方法在定位所述自身位置之后进一步包括，根据所述车周地图，进行所述障碍的识别和判断。

值得一提的是，所述汽车同步建图与定位方法在定位所述自身位置之后进一步包括，根据得到的所述障碍的信息和性质，做出相应地提醒和准备。

优选地，所述核实汽车的实际位置中，所述车周地图的所述自身位置和所述卫星地图的所述卫星定位是相互核实的。

值得一提的是，所述核实汽车的实际位置为利用所述自身位置对所述卫星地图进行补充。

值得一提的是，所述核实汽车的实际位置为利用所述卫星定位对所述车周地图进行补充，以有效地对所述障碍进行识别。

依本发明的另一个方面，本发明提供一汽车同步建图与定位方法，包括：

获取一卫星地图，其中所述卫星地图包括一卫星定位，其中所述卫星定位为对汽车的定位；

构建一车周地图，其中所述构建所述车周地图进一步包括：获取一传感器数据；分析所述传感器数据，以得到汽车周围的距离数据；以及利用所述传感器数据，采用slam构建所述车周地图，其中所述车周地图为汽车周围的地形图，其中所述车周地图进一步包括一自身位置和至少一障碍，其中所述障碍为所述传感器数据分析后得到相距距离没有无限远的物体，其中所述自身位置为在所述车周地图中的汽车的位置；以及

结合所述车周地图的所述自身位置和所述卫星地图的所述卫星定位核实汽车的实际位置，其中对所述车周地图的构建为实时的，以得到所述车周地图对所述自身位置和所述障碍同步的定位和更新。

优选地，所述获取所述卫星地图与所述构建所述车周地图，两步骤为并行的。

附图说明

图1是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的整体示意图。

图2是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的获取所述传感器数据的示意图。

图3是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的实时定位与障碍定位的示意图。

图4是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的构建所述车周地图的示意图。

图5是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的核实定位的示意图。

图6是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的一种可行场景的示意图。

图7是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的另一种可行场景的示意图。

图8是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的另一种可行场景的示意图。

图9是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的另一种可行场景的示意图。

图10是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的另一种可行场景的示意图。

图11是根据本发明的一个优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的上述可行场景的正视示意图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

本发明的一优选实施例的可行模式的如附图所示，本优选实施例提供一汽车同步建图与定位方法。首先获取一传感器数据10，对所述传感器数据10做初步处理。接着对所述传感器数据10进行分析，找出建图的数据。利用所述传感器数据10构建一车周地图20，其中所述车周地图20为汽车周围的地形图，所述传感器数据10分析后得到不同的相距距离数据，因此得到汽车周围的地形情况。所述车周地图20进一步包括一自身位置21，所述自身位置21为在所述车周地图20中定位出所述传感器数据10来源位置，也就是汽车的位置。所述车周地图20进一步包括至少一障碍22，所述障碍22为所述传感器数据10分析后得到相距距离没有无限远的物体。也就是说，所述车周地图20中根据所述传感器数据10分析后，距离所述自身位置21有一定距离的物体被探测出并在所述车周地图20中作为所述障碍22表现。之后，根据所述车周地图20，进行所述障碍22的识别和判断，得到所述障碍22的信息和性质。根据障碍22的信息和性质，汽车相应地做出提醒和准备。

根据所述传感器数据10，所述车周地图20将所述自身位置21标记并定位后，对所述自身位置21周围的所述障碍22进行判断。值得一提的是，本发明的优选实施例中的所述障碍22不仅是对于汽车安全行驶有威胁的物体，还包括地形的形状和道路周边的物体。例如，在汽车周围的行人、动物，在道路边的路肩，在道路中间的下陷位置等等。也就是说，所述车周地图20中具有汽车周围的地形和动态情况。那么所述障碍22的性质被分析得到，以便判断所述障碍22会对行驶安全的影响程度。优选地，所述车周地图20可以为2d的形式，也可以为3d的形式。根据所述传感器数据10的特征来分析并构建所述车周地图20。若所述传感器数据10内容中具有相对地面上下的方向性，那么所述车周地图20可以被构建为3d的形式。若所述传感器数据10只具有某一高度上的二维数据的特征，那么所述车周地图20可以被构建为2d的形式。

本优选实施例中的所述传感器数据10来源于汽车传感器所探测的数据，特别是汽车的雷达传感器、摄像头数据等等，当然根据精度和所述车周地图20形式的要求，还可以来源于激光雷达传感器、声波探测器、距离传感器等等。所述传感器数据10至少可以获得在二维方向的距离数据，也就是说，本发明的优选实施例可以根据所述传感器数据10的特征来构建相应的所述车周地图20。对于所述传感器数据10的采集方式本发明的优选实施例并不做限制，本发明主要利用所述传感器数据10得到汽车周围的不同物体与汽车相距距离信息，还有同一物体不同外置与汽车相距距离，以及随着时间变化距离信息变化的动态信息。值得一提的是，本发明中的相距距离为根据所述传感器数据10得到的汽车与汽车周围所述障碍22之间的距离，也就是说，以汽车本身为中心，向其他方向进行扩展的探测而得到的周围环境的距离数据。而所述自身位置21可以通过所述传感器数据10对汽车本身的定位而得到，也就是所述传感器数据10对传感器位置的推算定位，还可以通过初始化时的设定，在探测之前设定所述自身位置21为探测和构建地图的中心。但是要注意的是，所述车周地图20为实时的，因为汽车和汽车周围的物体在实时变化，所以需要所述车周地图20进行更新，以使得所述自身位置21和所述障碍22在所述车周地图20中同步定位。因此，本优选实施例中的对所述自身位置21和所述障碍22的定位是同步的，极大地提高了汽车定位的准确性，而且对于所述障碍22的识别和判断也极大地降低了难度。

本优选实施例的整体示意图如图1所示，通过获取所述传感器数据10，并对所述传感器数据10进行分析，构建所述车周地图20，识别所述车周地图20中的所述障碍22，定位所述车周地图20中的所述自身位置21，根据所述自身位置21和所述障碍22，以及所述障碍22的性质，判断是否执行或者准备相应的动作。如图1所示，汽车在行驶中，通过获取所述传感器数据10，同步地、实时地构建所述车周地图20，并定位所述自身位置21。本优选实施例中，汽车在行驶中，利用本优选实施例，构建的形式前方的所述车周地图20。为方便阐释，本优选实施例中的所述车周地图20为2d的，更具体地，是在距离地面8.5cm的高度处进行地形的识别。这样，所述车周地图20可以辨别道路的路口、道路的路肩、行车行人、阻挡物等等的所述障碍22。本优选实施例中，所述传感器数据10优选地采用激光雷达传感器四组对一定范围内的所述障碍22的相距距离数据。根据所述传感器数据10的特征来辨识所述障碍22的性质。举例来说，所述传感器数据10为四个行驶左前方45°相互平行的轮行物反射雷达数据，那么构建所述车周地图20时，所述传感器数据10被分析为左前方有正在行驶的另一汽车，所述车周地图20将另一汽车作为所述障碍22在所述自身位置21的左前方45°标记。当然，作为2d的所述车周地图20，所述传感器数据10的地面高度可以被调节，对底盘较低的车型，所述传感器数据10采用高度低一些的数据，对于越野型的车型，所述传感器数据10采用高端高一些的数据。因此，所述车周地图20不进可以更准确的定位所述自身位置21、所述障碍22，更可以根据车型和环境的不同被调整以呈现出适合汽车的所述车周地图20。值得一提的是，如图1中所述车周地图20为汽车行驶方向的前方部分地图，在本优选实施例的另一些可行的模式中所述车周地图20为汽车周围全部的地图，在本优选实施例的另一个可行的模式中所述车周地图20为汽车后方的地图，在本优选实施例的另一个可行的模式中所述车周地图20为汽车一侧或者两侧的地图。在不同应用场合中，所述车周地图20的形式和类型被设定和调整，这些设定和调整包括二维地图、三维地图、倒车地图、侧方地图、全景地图、还有其他特定应用场合中需要的形式。

本优选实施例提供一种获取所述传感器数据10的可行方式如图2所示。在汽车前后各添加四个激光雷达传感器作为所述传感器数据10的来源。实现相对于声波雷达较快速地探测汽车周围的地形，以便快递的构建所述车周地图20。如图2的本优选实施例中的例子，四个激光雷达传感器负责采集前方扇形范围的所述传感器数据10，进而得到所述障碍22的相距距离。值得一提的是，所述传感器数据10中无限远的距离数据即为没有所述障碍22。获取所述传感器数据10后，通过相应的算法来构建所述车周地图20。本优选实施例中优选采用的是slam算法。具体地，针对2d的所述传感器数据10，构建的所述车周地图20为2d形式的。针对2d的所述传感器数据10，构建的所述车周地图20为3d的，当然如果3dslam的计算量多大，也可以选择构建某一高度上的2dslam所述车周地图20。

另外，本发明的所述汽车同步建图与定位方法中，在识别所述车周地图20中的所述自身位置21和所述障碍22后，进一步包括获取一卫星地图30，其中所述卫星地图30为网络或者本地获取，其中所述卫星地图30进一步包括一卫星定位31，其中所述卫星定位31为所述卫星地图30中对汽车的定位信息。所述汽车同步建图与定位方法进一步包括结合所述车周地图20的所述自身位置21和卫星地图30的所述卫星定位31核实汽车的实际位置，对所述卫星地图30的所述卫星定位31进行更新，使得所述卫星定位31的准确性更高。并且，结合所述卫星地图30后，所述车周地图20的所述障碍22的辨识也被更进一步的核实，使得所述障碍22的识别和判断更为准确。如图2所示，在本优选实施例中，当所述传感器数据10被获取后，利用slam算法构建所述车周地图20，并同步定位所述自身位置21。所述卫星地图30的所述卫星定位31也被获取。通过所述车周地图20的所述自身位置21和所述卫星地图30的所述卫星定位31两者的配合，核实汽车的实际的定位，以及所述障碍22的位置。值得一提的是，在本优选实施例中，所述卫星地图30不仅限于送网络下载的方式而获得的地图数据，还包括复制活着拷贝得到的地图数据，也就是说，所述卫星地图30并不是通过实时计算得到的，而是通过对地形的整体观测和绘制所得到的地图数据。所述卫星地图30也可以具有不同形式，例如2d平面地图、3d立体地图、全景地图等等。

通过所述车周地图20与所述卫星地图30的配合与核实，汽车真正的位置，汽车实时的位置可以被同步地定位。也就是说，通过辨识所述车周地图20，可以与汽车行驶的位置和所述卫星地图30中标识的所述卫星定位31相互核实。当然，这里所述车周地图20的所述自身位置21和所述卫星地图30的所述卫星定位31的核实是相互的。换句话说，所述卫星地图30的所述卫星定位31的信息可以用来补充所述车周地图20的所述自身位置21，所述车周地图20的所述自身位置21的信息可以用来补充所述卫星地图30的所述卫星定位31。对于所述卫星地图30在复杂、偏僻、断网等等不能正常使用的情况下，通过所述传感器数据10来构建所述车周地图20是非常实用的补充。当然，在所述卫星地图30正常的情况下，所述车周地图20可以识别出汽车周围的所述障碍22，对行驶的安全性的提升也是有非常大的帮助。因此，所述车周地图20对于所述障碍22的识别和判断，以及对所述卫星地图30的核实补充都具有很好的作用。当然，所述障碍22需要经过判断，对于判断为对行驶安全有影响的所述障碍22，汽车将受到提醒并告知驾驶人。例如，构建所述车周地图20后，某一将与汽车相撞的所述障碍22被识别并判断出来，那么汽车将准备好abs防抱死系统，并为驾驶人提醒所述障碍22的性质和相距距离等等信息，使得汽车能提前准备好应对突发的状况，驾驶人也能提早做出更安全、风险更小的动作。另一个例子中，汽车实时的构建所述车周地图20，将前方和侧方的行车都作为所述障碍22识别出来，那么汽车的自动驾驶可以有效地判断行驶车距，自动驾驶系统可以利用所述车周地图20中的所述自身位置21和所述障碍22的定位，决定行驶的轨迹和相应驾驶的操作。

本优选实施例的构建所述车周地图20的具体流程如图4所示。汽车启动传感器，获取所述传感器数据10，对所述传感器数据10进行处理的处理，对所述传感器数据10进行slam分析，利用分析结果构建所述车周地图20，对所述车周地图20中的所述自身位置21实时定位，对所述车周地图20中的所述障碍22进行识别，对于有安全性威胁的所述障碍22进行提醒。对于所述车周地图20的构建为实时的，也就是说，构建的流程可以为循环的，以便实时地得到所述车周地图20对所述自身位置21和所述障碍22同步的更新和反馈。更具体地，利用汽车的传感器，例如激光雷达传感器，获取所述传感器数据10。所述传感器数据10被进行初步的处理，特别是滤波、放大、提取等等处理，使得所述传感器数据10更有效地被利用于构建所述车周地图20。根据所述车周地图20的要求，所述传感器数据10可以得到汽车周围的不同物体与汽车相距距离信息，还有同一物体不同外置与汽车相距距离，以及随着时间变化距离信息变化的动态信息。对所述传感器数据10做数据分析，本优选实施例中使用的是slam算法，可以在从未知的环境中根据行驶过程中的数据进行位置估计和构建地图，同时能定位自身构建增量式地图。当所述车周地图20确定后，所述自身位置21和所述障碍22也被确认。可以直观地将所述自身位置21提供，而所述障碍22将被进一步的识别。值得一提的是，所述车周地图20为实时的，因为汽车和汽车周围的物体在实时变化，所以需要所述车周地图20进行更新，以使得所述自身位置21和所述障碍22在所述车周地图20中同步定位。之后，根据所述自身位置21和所述障碍22，以及所述障碍22的性质，判断是否执行或者准备相应的动作。当所述障碍22对行车安全有风险时，将所述障碍22提醒出来。这里的对行车安全有风险的障碍可以为行人、行车、路肩、路陷、挡路物等等在行驶时会造成人员或财产受损的物体。当所述障碍22被识别出来，需要对风险作出应答时，汽车针对所述障碍22做相应的准备。有必要时，所述障碍22被广播，进而提醒驾驶人。

本优选实施例的所述车周地图20与所述卫星地图30相互核实的流程如图5所示。当所述传感器数据10被获取并被分析后，所述车周地图20被构建。所述车周地图20中对所述自身位置21进行实时的定位。根据所述传感器数据10得到的汽车与汽车周围所述障碍22之间的距离进行推算，也就是说，以汽车本身为所述自身位置21，再向其他方向进行扩展的探测而得到的周围环境的距离数据。而所述自身位置21可以通过所述传感器数据10对汽车本身的定位而得到，也就是所述传感器数据10对传感器位置的推算定位，还可以通过初始化时的设定，在探测之前设定所述自身位置21为探测和构建地图的中心。但是要注意的是，所述车周地图20为实时的，因为汽车和汽车周围的物体在实时变化，所以需要所述车周地图20进行更新，以使得所述自身位置21在所述车周地图20中同步定位。所述自身位置21可以实时地、同步地反应汽车位于地形的何处，相对于所述卫星地图30的所述卫星定位31而言，所述自身位置21对于汽车的定位更改准确，而且更新效率很高。当所述卫星地图30被获得后，将对所述卫星地图30的所述卫星定位31做确认。对于获得的所述卫星地图30的所述卫星定位31和所述车周地图20的所述自身位置21进行核实，通过所述车周地图20的所述自身位置21和所述卫星地图30的所述卫星定位31两者的配合，核实汽车的实际的定位，以及所述障碍22的位置。所述卫星地图30的所述卫星定位31的信息可以用来补充所述车周地图20的所述自身位置21，所述车周地图20的所述自身位置21的信息可以用来补充所述卫星地图30的所述卫星定位31。对于所述卫星地图30在复杂、偏僻、断网等等不能正常使用的情况下，通过所述传感器数据10来构建所述车周地图20是非常实用的补充。当然，在所述卫星地图30正常的情况下，所述车周地图20可以识别出汽车周围的所述障碍22，对行驶的安全性的提升也是有非常大的帮助。因此，所述车周地图20对于所述障碍22的识别和判断，以及对所述卫星地图30的核实补充都具有很好的作用。当然，所述障碍22需要经过判断，对于判断为对行驶安全有影响的所述障碍22，汽车将受到提醒并在必要时告知驾驶人。值得一提的是，获取所述卫星地图30以及获取所述卫星定位31可以与构建所述车周地图20并行地进行。也就是说，获取所述卫星地图30以及获取所述卫星定位31的步骤，不一定要在构建苏搜狐车周地图20之后，只要在结合所述车周地图20和所述卫星地图30之前获取所述卫星地图30以及获取所述卫星定位31即可。

本发明的优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的可行场景如图6至图11。如图6示意的一种汽车行驶的场景，道路在一处开始弯折。对于驾驶人来说，可能不熟悉道路的延展，或者速度过快容易发生危险。那么本优选实施例中，首先获取所述传感器数据10，对所述传感器数据10进行处理的处理，对所述传感器数据10进行slam分析，利用分析结果构建所述车周地图20。这样对道路的延展进行充分的探测和展现。本应用场景中，所述车周地图20的所述障碍21为道路两边的路肩，通过所述传感器数据10对相距距离的分析，构建出所述车周地图20。并且，所述自身位置21被实时的定位，与汽车行驶的位置时同步的。当行驶到弯折口前方时，所述车周地图20被构建，并且所述车周地图20中的所述障碍22被识别，得知前方有弯折道路。那么汽车将准备制动系统的相应动作，以便使得汽车安全的过弯。另外，备有辅助驾驶，或者自动驾驶的汽车，根据所述车周地图20的情况，将准备转弯、制动、信号等等系列的动作。随着汽车在道路中的前进，所述车周地图20的所述自身位置21也实时地更新。也就是说，在本应用场景中，随着汽车行驶，所述车周地图20被实时的构建，保证得到的所述车周地图20与行驶路径是同步的。而且，所述车周地图20的所述自身位置21和所述障碍22也实时地被汽车掌握。对于所述障碍22也可以在距离超过安全阈值时进行报警，以便对所述障碍22得到及时有效地处理。本优选实施例可以同步的更新汽车周围的环境数据，帮助汽车行驶中实时掌握周围的情况。

本优选实施例的另一可行场景如图7所示。在一处通行信号路口，有两个右转通行的道路，传统的卫星地图对于细微的距离检测的不够准确的情况下，很有可以导航错误。本优选实施例中，所述传感器数据10被获取并被分析后，所述车周地图20被构建。所述车周地图20中对所述自身位置21进行实时的定位。因为所述车周地图20可以根据实时的位置被构建，那么所述自身位置21也是实时的。所述自身位置21的准确率相当高。例如，所述传感器数据10被分析为前方还有两个路口，那么所述车周地图20被构建时，所述自身位置21将在两个路口之后。另外，道路的路肩被作为所述障碍22被探测，汽车与所述障碍22的相距距离也将作为构建所述车周地图20的数据。而所述自身位置21可以通过所述传感器数据10对汽车本身的定位而得到，也就是所述传感器数据10对传感器位置的推算定位，还可以通过初始化时的设定，在探测之前设定所述自身位置21为探测和构建地图的中心。

当所述卫星地图30被获得后，将对所述卫星地图30的所述卫星定位31做确认。对于获得的所述卫星地图30的所述卫星定位31和所述车周地图20的所述自身位置21进行核实，通过所述车周地图20的所述自身位置21和所述卫星地图30的所述卫星定位31两者的配合，核实汽车的实际的定位，以及所述障碍22的位置。所述卫星地图30的所述卫星定位31的信息可以用来补充所述车周地图20的所述自身位置21，所述车周地图20的所述自身位置21的信息可以用来补充所述卫星地图30的所述卫星定位31。也就是说，所述车周地图20的所述自身位置21将补充所述卫星地图30中的所述卫星定位31。那么在本优选实施例中的本场景中，汽车行驶到两个路口之前时，所述车周地图20的所述自身位置21被定位在两个路口之前。这样，准确的定位可以帮助汽车在所需要转弯的路口提示，不会因为导航的失误造成损失。

本发明的优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的另一可行场景如图8。在右转直接通行的路口，有很大的几率汽车的前方有正在通行的行人。而行人也是按照人行横道线通过路口的，那么汽车则需要留意行人并进行避让。本优选实施例中，首先获取所述传感器数据10，对所述传感器数据10进行处理的处理，对所述传感器数据10进行slam分析，利用分析结果构建所述车周地图20。这样在汽车周围的所述障碍22被探测到。本应用场景中，所述车周地图20的所述障碍21为道路两边的路肩以及行驶前方的行人，通过所述传感器数据10对相距距离的分析，构建出所述车周地图20。并且，所述自身位置21被实时的定位，与汽车行驶的位置时同步的。在行人通过人行横道的过程中，所述车周地图20会一直探测，并标记为所述障碍22提供给汽车。也就是说，本优选实施例的本应用场景中，所述障碍22为动态的，所述障碍22在所述车周地图20中发生变化。并且通过所述车周地图20被构建，并且所述车周地图20中的所述障碍22被识别，提前得知所述障碍22的存在和移动的方向。那么汽车将准备制动系统的相应动作，以便保障汽车和行人的安全。另外，备有辅助驾驶，或者自动驾驶的汽车，根据所述车周地图20的情况，将准备转弯、制动、信号等等系列的动作。所述车周地图20的所述自身位置21和所述障碍22也实时地被汽车掌握。对于所述障碍22也可以在距离超过安全阈值时进行报警，以便对所述障碍22得到及时有效地处理。汽车从自身的角度探测所述障碍22，对于突发的情况，也就是速度快的动态所述障碍22也可以很好的探测。针对需要报警的情况，会将所述障碍22广播，方便汽车的所有电子系统或者驾驶人做出相应的反应。特别是给辅助驾驶系统和自动驾驶系统提供更全面的所述车周地图20，和更实时的所述障碍21数据。

本发明的优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的可行场景如图9。在左转与直行信号统一通行的路口，有很大的几率汽车的前方有正在反向行驶的另一汽车。本优选实施例中，首先获取所述传感器数据10，对所述传感器数据10进行处理的处理，对所述传感器数据10进行slam分析，利用分析结果构建所述车周地图20。这样在汽车周围的所述障碍22被探测到。本应用场景中，所述车周地图20的所述障碍21为左前方的行车，通过所述传感器数据10对相距距离的分析，构建出所述车周地图20。并且，所述自身位置21被实时的定位，与汽车行驶的位置时同步的。在通过路口的过程中，所述车周地图20会一直探测，并标记对面行车为所述障碍22提供给汽车。也就是说，本优选实施例的本应用场景中，所述障碍22为动态的，所述障碍22在所述车周地图20中发生变化。并且通过所述车周地图20被构建，并且所述车周地图20中的所述障碍22被识别，提前得知所述障碍22的存在和移动的方向。那么汽车将准备制动系统的相应动作，以便保障汽车和行人的安全。另外，备有辅助驾驶，或者自动驾驶的汽车，根据所述车周地图20的情况，将准备转弯、制动、信号等等系列的动作。所述车周地图20的所述自身位置21和所述障碍22也实时地被汽车掌握。对于所述障碍22也可以在距离超过安全阈值时进行报警，以便对所述障碍22得到及时有效地处理。汽车从自身的角度探测所述障碍22，对于突发的情况，也就是速度快的动态所述障碍22也可以很好的探测。针对需要报警的情况，会将所述障碍22广播，方便汽车的所有电子系统或者驾驶人做出相应的反应。特别是给辅助驾驶系统和自动驾驶系统提供更全面的所述车周地图20，和更实时的所述障碍21数据。值得一提的是，在双方汽车都应用本优选实施例的情况下，双方对相互汽车的识别是相互的。也就是说，左转的汽车可以识别出对面直行的汽车，直行的汽车可以识别出对面左转的汽车。因为所述车周地图20将对面的汽车作为所述障碍22识别，进而可以判断对行车安全性是否有产生影响。更多地，双方汽车在相互识别之后，可以协调行车的顺序和路径，更有效地解决问题。

本发明的优选实施例的所述汽车同步建图与定位方法的另一可行场景如图10和图11。在行驶路中间有阻挡物的情况下，汽车需要留意并进行避让。本优选实施例中，首先获取所述传感器数据10，对所述传感器数据10进行处理的处理，对所述传感器数据10进行slam分析，利用分析结果构建所述车周地图20。如图10所示，所述车周地图20为2d的形式。当所述传感器数据10具有三维特征时，所述车周地图20可以被构建为3d的形式。如果所述传感器数据10的计算量不大，那么优选为构建3d的形式的所述车周地图20。当汽车的处理器不能满足计算要求，或者所述传感器数据10的计算量过大，所述车周地图20还是以2d的形式被构建。值得一提的是，无论是何种形式的所述车周地图20，对所述自身位置21和所述障碍22的定位和识别的准确度是没有影响的。这样在汽车周围的所述障碍22被探测到，通过所述传感器数据10对相距距离的分析，构建出所述车周地图20。并且，所述自身位置21被实时的定位，与汽车行驶的位置时同步的。所述车周地图20中的所述障碍22被识别，提前得知所述障碍22的存在。那么汽车将准备制动系统、abs防抱死系统以及相关的控制系统准备好相应动作，以便保障汽车的安全。另外，备有辅助驾驶，或者自动驾驶的汽车，根据所述车周地图20的情况，将准备转弯、制动、信号等等系列的动作。所述车周地图20的所述自身位置21和所述障碍22也实时地被汽车掌握。对于所述障碍22也可以在距离超过安全阈值时进行报警，以便对所述障碍22得到及时有效地处理。而且根据所述障碍22和所述自身位置21的定位，自动驾驶汽车可以判断出以何种方式绕行。例如，在对面没有来车的情况下，可以选择借道行驶。例如，在对面有来车的情况下，选择先行制动，等待绕过所述障碍22的时机。汽车从自身的角度探测所述障碍22，对于突发的情况，也就是速度快的动态所述障碍22也可以很好的探测。针对需要报警的情况，会将所述障碍22广播，方便汽车的所有电子系统或者驾驶人做出相应的反应。特别是给辅助驾驶系统和自动驾驶系统提供更全面的所述车周地图20，和更实时的所述障碍21数据。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。