一种无人车定位精度的确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种无人车定位精度的确定方法及装置。该方法包括：获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息；依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息；将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度。本发明专利技术实施例的技术方案，能够确定无人车的定位精度，且定位精度的准确度较高，为基于定位结果确定无人车的行驶路线做好准备工作。

Method and device for determining positioning precision of unmanned vehicle

The embodiment of the invention discloses a method and a device for determining the positioning precision of an unmanned vehicle. The method includes: obtaining the location coordinate information based on real-time positioning sensor positioning data of the unmanned vehicle obtained; according to the GPS data, the unmanned vehicle IMU data and laser point cloud data, determine the real coordinate information of the unmanned vehicle; the positioning coordinate information and real coordinate information to determine the matching accuracy the unmanned vehicle is determined based on the matching results. The technical scheme of the embodiment of the invention can determine the positioning accuracy of the unmanned vehicle, and has high accuracy of positioning accuracy, so as to prepare the driving route of the unmanned vehicle based on the positioning result.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定位
，尤其涉及一种无人车定位精度的确定方法及装置。
技术介绍
无人车作为一种智能化的移动交通工具，能够代替人类驾驶员完成一系列驾驶行为。无人车是一个集环境感知、导航定位以及决策控制等多功能于一体的综合系统。导航定位功能能够使无人车“了解”自身的位置、速度或方向等信息，以使决策控制功能依据无人车的定位信息做出相应的决策，规划出行驶路径并最终控制无人车按照决策和路径进行驾驶。综上，定位精度是影响无人车智能驾驶性能的关键因素，然而目前仍然缺乏无人车定位精度的确定方式。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种无人车定位精度的确定方法及装置，以确定无人车的定位精度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种无人车定位精度的确定方法，包括：获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息；依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息；将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度。第二方面，本专利技术实施例提供了一种无人车定位精度的确定装置，包括：定位信息获取模块，用于获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息；真实信息确定模块，用于依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息；定位精度确定模块，用于将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度。本专利技术实施例提供的技术方案，通过依据无人车的GPS定位数据、IMU数据和激光点云数据确定高准确度的无人车的真实坐标信息，并将无人车的高准确度的真实坐标信息与依据无人车的传感器数据实时定位得到的定位坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定无人车中定位模块的定位精度。该方法能够确定无人车的定位精度，且定位精度的准确度较高，为基于定位结果确定无人车的行驶路线做好准备工作。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的一种无人车定位精度的确定方法的流程图；图2a是本专利技术实施例二提供的一种无人车定位精度的确定方法的流程图；图2b是本专利技术实施例二提供的误差确定过程的示例图；图3a是本专利技术实施例三提供的一种无人车定位精度的确定方法的流程图；图3b是本专利技术实施例三提供的无人车的真实坐标信息确定过程的示意图；图4是本专利技术实施例四提供的一种无人车定位精度的确定装置的结构图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1是本专利技术实施例一提供的一种无人车定位精度的确定方法的流程图。本实施例的方法可以由无人车定位精度的确定装置来执行，该装置可通过硬件和/或软件的方式实现，且本实施例提供的方法一般可适用于无人车定位精度的测试情形。参考图1，本实施例提供的无人车定位精度的确定方法具体可以包括如下：S11、获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息。其中，传感定位数据指的是通过无人车中定位传感器采集的数据。以无人车采用惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)进行定位为例，定位传感器可以包括陀螺仪和加速度传感器等，传感定位数据可以包括加速度数据和角速度数据等，INS从起点位置依据连续测得的无人车航向角和速度推算出无人车下一点的定位坐标信息，从而可连续测出无人车在每一时刻的定位坐标信息。需要说明的是，本实施例中对无人车中定位系统不作具体限定，如无人车也可以采用全球定位系统(Global Positioning System，GPS)或北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)进行定位。S12、依据所述无人车的GPS数据、惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息。在本实施例中，无人车中配置有GPS模块、惯性测量单元IMU和激光雷达等，在无人车行驶过程中可以实时获取差分GPS数据、IMU数据和激光点云数据，随后，可以将差分GPS数据和激光点云数据用迭代最近点算法(IterativeClosest Points，ICP)算法进行离线配准，得到精确的无人车的真实坐标信息；也可以将获取的差分GPS数据、IMU数据和激光点云数据与预先确定的高精地图进行比较，得到无人车的真实坐标信息。由于差分GPS数据的定位精度可以达到厘米级，再结合激光点云数据利用ICP算法进行离线配准确定的真实坐标信息的准确度高于厘米级。S13、将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度。具体的，可以依据时间戳将无人车在每一时刻的定位坐标信息与真实坐标信息进行比较，并依据二者之间的差值确定无人车的定位精度，如若99％的差值均小于或等于1cm，则可以确定无人车的定位精度是1cm。本实施例提供的技术方案，通过依据无人车的GPS定位数据、IMU数据和激光点云数据确定高准确度的无人车的真实坐标信息，并将无人车的高准确度的真实坐标信息与依据无人车的传感器数据实时定位得到的定位坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定无人车中定位模块的定位精度，该方法能够确定无人车的定位精度，且定位精度的准确度较高，为基于定位结果确定无人车的行驶路线做好准备工作。示例性的，将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度，可以包括：将所述无人车的定位坐标信息与所述真实坐标信息进行匹配，确定所述无人车的定位误差；依据所述无人车的定位误差确定所述无人车的定位精度。实施例二本实施例在上述实施例一的基础上提供了一种新的无人车定位精度的确定方法。在本实施例中具体提供了一种依据定位坐标信息与真实坐标信息的匹配结果确定无人车的定位精度的方式。2a是本专利技术实施例二提供的无人车定位精度的确定方法的流程图。参考图2a本实施例提供的无人车定位精度的确定方法具体可以包括如下：S21、获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息。S22、依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息。S23、依据所述的定位坐标信息与所述真实坐标信息，在世界坐标系下确定所述无人车的直线误差和高度误差。具体的，针对每一时刻，确定无人车在该时刻的定位坐标信息在世界坐标系xoy面上投影，与真实坐标信息在xoy面上投影的距离，将确定的距离作为无人车在该时刻的直线误差。并且，针对每一时刻，确定无人车在该时刻的定位坐标信息与真实坐标信息在世界坐标系z轴方向上的距离，将确定的距离作为无人车在该时刻的高度误差。S24、依据所述无人车的真实坐标信息，构建所述无人车在每一时刻的运动坐标系。参考图2b，针对每一时刻，将由无人车在该时刻之前的历史时刻(如该时刻的前一时刻)的真实坐标信息Pt-1到无人车在该时刻的真实坐标信息Pt的方向作为无人车在该时刻的运动坐标系的纵轴正方向o＇y＇，将水平面上垂直于纵轴正方向o＇y＇的方向确定为横轴正方向o＇x＇且横轴正方向o＇x＇与纵轴正方向o＇y＇在无本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人车定位精度的确定方法，包括：获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息；依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息；将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度。

【技术特征摘要】
1.一种无人车定位精度的确定方法，包括：获取依据无人车的传感定位数据实时定位得到的定位坐标信息；依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息；将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将获取的定位坐标信息与确定的真实坐标信息进行匹配，依据匹配结果确定所述无人车的定位精度，包括：将所述无人车的定位坐标信息与所述真实坐标信息进行匹配，确定所述无人车的定位误差；依据所述无人车的定位误差确定所述无人车的定位精度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述无人车的定位坐标信息与所述真实坐标信息进行匹配，确定所述无人车的定位误差，包括：依据所述的定位坐标信息与所述真实坐标信息，在世界坐标系下确定所述无人车的直线误差和高度误差；依据所述无人车的真实坐标信息，构建所述无人车在每一时刻的运动坐标系；依据所述的定位坐标信息与所述真实坐标信息，在构建得到的运动坐标系下确定所述无人车的横向误差和纵向误差。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，依据所述无人车的GPS数据、IMU数据和激光点云数据，确定所述无人车的真实坐标信息，包括：对所述无人车的激光点云数据进行标志点匹配，识别所述激光点云数据中包含的障碍物，并确定在每一时刻所述无人车与所述障碍物之间的相对位置信息；依据所述无人车的GPS数据确定所述无人车在每一时刻的位置信息，并依据所述无人车的IMU数据确定所述无人车在每一时刻的运动信息；依据所述无人车在每一时刻的位置信息和运动信息，确定所述无人车的运动误差；依据在每一时刻所述无人车与所述障碍物之间的相对位置信息和所述运动信息，确定IMU的观测误差；依据每一时刻的运动误差和观测误差，以及所述无人车在每一时刻的位置信息，确定所述无人车在每一时刻的真实坐标信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述无人车在每一时刻的位置信息和运动信息，确定所述无人车的运动误差，包括：依据所述无人车在每一时刻的运动信息以及在该时刻之前的历史时刻的位置信息，确定所述无人车在该时刻的预估位置；依据所述无人车在每一时刻的位置信息以及预估位置，确定所述无人车的运动误差。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据在每一时刻所述无人车与所述障碍物之间的相对位置信息和所述运动信息，确定IMU的观测误差，包括：依据所述无人车在每一时刻的运动信息以及在该时刻之前的历史时刻所述无人车与所述障碍物的相对位置信息，确定在该时刻所述无人车与所述障碍物的预估相对位置信息；依据在每一时刻所述无人车与所述障碍物的相对位置信息以及预估相对位置信息，确定所述IMU的观测误差。7...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭楚亭，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11