车辆定位方法、装置、定位设备及存储介质与流程

本发明涉及自动驾驶车辆，尤其涉及一种车辆定位方法、装置、定位设备及存储介质。

背景技术：

1、在自动驾驶系统中，车辆定位的精确性和实时性至关重要。在车辆定位技术中，高精度车辆定位是自动驾驶不断追求的目标。

2、目前，常见的车辆定位方法主要基于车辆组合导航设备提供的载波相位差分(real time kinematic，rtk)定位信息和高精地图的匹配实现车辆定位，这种方法过度依赖于高精地图的先验信息。而高精地图未实现全范围覆盖，在高精地图不覆盖的场景下无法实现车辆准确的定位；同时高精地图的成本高且算力消耗大，导致车辆定位的实时性和经济性受到影响。

技术实现思路

1、本发明提供一种车辆定位方法、装置、定位设备及存储介质，在不依赖高精地图的情况下，利用一般精度的定位信息和里程计信息结合基于图像采集设备与道路车道线之间的相对距离所约束的卡尔曼滤波算法，实现精确的车辆定位，降低车辆定位的计算资源消耗和成本，提升车辆定位的实时性、经济性和稳定性。

2、根据本发明的一方面，提供了一种车辆定位方法，包括：

3、获取车辆的里程计信息和可信初始位姿信息，根据所述里程计信息和所述可信初始位姿信息确定目标预测位姿信息；

4、获取所述车辆上的图像采集设备和所述目标预测位姿信息对应的道路车道线之间的相对距离，以及所述相对距离和所述目标预测位姿信息之间的函数关系式；

5、对所述函数关系式的各状态量分别求导，获得卡尔曼滤波算法的观测矩阵；所述函数关系式的状态量包括：所述目标预测位姿信息对应的位置参数和姿态参数；

6、基于卡尔曼滤波算法，根据所述观测矩阵和所述相对距离对所述目标预测位姿信息进行更新，获得所述车辆的定位位姿信息。

7、根据本发明的另一方面，提供了一种车辆定位装置，包括：

8、第一获取模块，用于获取车辆的里程计信息和可信初始位姿信息，根据所述里程计信息和所述可信初始位姿信息确定目标预测位姿信息；

9、第二获取模块，用于获取所述车辆上的图像采集设备和所述目标预测位姿信息对应的道路车道线之间的相对距离，以及所述相对距离和所述目标预测位姿信息之间的函数关系式；

10、观测矩阵确定模块，用于对所述函数关系式的各状态量分别求导，获得卡尔曼滤波算法的观测矩阵；所述函数关系式的状态量包括：所述目标预测位姿信息对应的位置参数和姿态参数；

11、车辆定位模块，用于基于卡尔曼滤波算法，根据所述观测矩阵和所述相对距离对所述目标预测位姿信息进行更新，获得所述车辆的定位位姿信息。

12、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

13、至少一个处理器；以及

14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的车辆定位方法。

16、根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的车辆定位方法。

17、本发明实施例的技术方案，通过获取车辆的里程计信息和可信初始位姿信息，根据里程计信息和可信初始位姿信息确定目标预测位姿信息；获取车辆上的图像采集设备和目标预测位姿信息对应的道路车道线之间的相对距离，以及相对距离和目标预测位姿信息之间的函数关系式；对函数关系式的各状态量分别求导，获得卡尔曼滤波算法的观测矩阵；函数关系式的状态量包括：目标预测位姿信息包含的位置参数和姿态参数；基于卡尔曼滤波算法，根据观测矩阵和相对距离对目标预测位姿信息进行更新，获得车辆的定位位姿信息。在不依赖高精地图的情况下，利用可信初始定位位姿信息和里程计信息，结合基于图像采集设备与道路车道线之间的相对距离所约束的卡尔曼滤波算法，实现了精确的车辆定位，降低了车辆定位的计算资源消耗和成本，提升了车辆定位的实时性、经济性和稳定性。

18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述相对距离和所述目标预测位姿信息之间的函数关系式，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取可信初始位姿信息，包括：

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述里程计信息和所述可信初始位姿信息确定目标预测位姿信息，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述里程计信息和所述初始位姿信息确定第一预测位姿信息，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各帧车道线距离确定一致性误差，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获得所述车辆的定位位姿信息之后，还包括：将所述定位位姿信息确定为所述可信初始位姿信息。

8.一种车辆定位装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的车辆定位方法。

技术总结
本发明公开了一种车辆定位方法、装置、定位设备及存储介质，该方法包括：获取车辆的里程计信息和可信初始位姿信息，根据里程计信息和可信初始位姿信息确定目标预测位姿信息；获取车辆上的图像采集设备和目标预测位姿信息对应的道路车道线之间的相对距离，以及相对距离和目标预测位姿信息之间的函数关系式；对函数关系式的各状态量分别求导，获得卡尔曼滤波算法的观测矩阵；基于卡尔曼滤波算法，根据观测矩阵和相对距离对目标预测位姿信息进行更新，获得车辆的定位位姿信息。在不依赖高精地图的情况下，结合基于相对距离所约束的卡尔曼滤波算法实现了精确的车辆定位，降低了车辆定位的计算资源消耗和成本，提升了车辆定位的实时性和稳定性。

技术研发人员：李子恒,张丹,朱昊
受保护的技术使用者：驭势（上海）汽车科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15