一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:20220842 阅读:36 留言:0更新日期:2019-01-28 19:39
本发明专利技术公开了一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧;提取生成的各点云数据帧中的点云信息;根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果。通过上述技术方案,实现了对定位真值进行自动化校验的目的,免去了对人工校验的依赖,提高了定位真值的校验效率。

【技术实现步骤摘要】
一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及自动驾驶技术,尤其涉及一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车,它依靠人工智能、计算机视觉、雷达、全球定位系统及高精地图等技术,能够自动获取车辆周围的环境信息并进行决策和路径规划,从而实现完全不依赖人类操作的自动驾驶。激光雷达定位作为目前自动驾驶的主流定位方案之一,对其在各种环境与场景中的定位效果进行评估具有重要意义。目前,激光雷达定位效果的评估流程大体如下:首先采集定位所需的数据,然后将该数据输入给定位算法,通过定位算法计算得到定位结果,最后通过将定位结果与车辆的定位真值进行比对,得到定位效果的评估结果。其中,车辆的定位真值的获取依赖多重环节,由全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)信号质量及迭代最近点(ICP)算法等各种算法质量决定,所以存在定位真值可信度不确定的问题。因此需要对获取的定位真值进行校验,目前校验定位真值的过程大多依赖人工校验,效率低下。
技术实现思路
本专利技术提供一种定位真值校验方法、装置、设备及存储介质,以提高定位真值的校验效率。第一方面,本专利技术实施例提供了一种定位真值校验方法,所述方法包括:将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧;提取生成的各点云数据帧中的点云信息;根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果。第二方面,本专利技术实施例还提供了一种定位真值校验装置,所述装置包括:配准模块,用于将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧;提取模块,用于提取生成的各点云数据帧中的点云信息;校验结果获取模块,用于根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果。第三方面,本专利技术实施例还提供了一种电子设备,所述设备包括: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,使得所述一个或多个处理器实现如上述第一方面所述的定位真值校验方法。第四方面,本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的定位真值校验方法。本专利技术提供的一种定位真值校验方法通过采用将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧;提取生成的各点云数据帧中的点云信息;根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果的技术手段,实现了对定位真值进行自动化校验的目的,免去了对人工校验的依赖,提高了定位真值的校验效率。附图说明图1是本专利技术实施例一中的一种定位真值校验方法流程示意图;图2是本专利技术实施例二中的一种定位真值校验方法流程示意图;图3是本专利技术实施例三中的一种定位真值校验方法流程示意图;图4是本专利技术实施例四中的一种定位真值校验方法流程示意图;图5是本专利技术实施例五中的一种定位真值校验装置的结构示意图;图6是本专利技术实施例六中的一种电子设备的结构示意图。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为本专利技术实施例一提供的一种定位真值校验方法流程示意图;本实施例提供的定位真值校验方法可适用于对无人驾驶汽车基于自身的定位系统得到的定位真值进行校验的情况,该方法可以由定位真值校验装置来执行,该装置可由软件和/或硬件组成,一般集成于终端中,例如服务器。具体参见图1所示,所述方法包括如下步骤:步骤110、将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧。在本实施例中,无人驾驶汽车配置有激光雷达(还可以是毫米波雷达或者超声波雷达等雷达传感器),用于在无人驾驶汽车行驶过程中对行驶环境周围的目标物体进行扫描,获取无人驾驶汽车当前行驶环境周围的点云数据帧,该点云数据帧被定义为所述激光雷达采集的原始点云数据帧。为了实现无人驾驶汽车的正常行驶,定位系统是无人驾驶系统的重要组成部分,随着追求的定位精度越来越高,各种定位系统和定位算法被应用于无人驾驶汽车。在本实施例中不对所述定位真值的获取方式进行限定,例如所述定位真值可以是基于无人驾驶汽车的GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem,全球导航卫星系统)数据、IMU(InertialMeasurementUnit,惯性测量单元)数据以及激光点云数据计算得到,所述GNSS数据以差分GPS数据为例,具体是,在无人驾驶汽车行驶过程中通过车载GPS模块实时获取差分GPS数据、通过惯性测量单元实时获取IMU数据和通过激光雷达实时获取激光点云数据,随后,可以将差分GPS数据和激光点云数据利用ICP(IterativeClosestPoints,迭代最近点)算法进行离线配准,得到无人驾驶汽车当前的定位真值;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对,得到无人驾驶汽车当前的定位真值。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定位真值的准确度可高于厘米级。所述定位真值还可以是依据无人驾驶汽车的传感定位数据得到,所述传感定位数据指的是无人驾驶汽车中定位传感器采集的数据,以无人驾驶汽车采用INS(InertialNavigationSystem,惯性导航系统)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从无人驾驶汽车的起始位置依据连续测得的无人驾驶汽车的航向角和速度推算出无人驾驶汽车下一点的定位坐标信息,从而可连续测出无人驾驶汽车在每一时刻的定位坐标信息,即所述定位真值。当然所述无人驾驶汽车还可以采用其他多种定位系统进行定位,例如GPS(GlobalPositioningSystem,全球定位系统)或者BDS(BeiDouNavigationSatelliteSystem,北斗卫星导航系统)等。本实施例对所述定位真值进行校验的原理为:以所述定位真值为参考原点,基于激光雷达采集的原始点云数据帧构建局部地图,然后将该局部地图与预先确定的高精地图进行匹配,根据匹配相似度确定所述定位真值的准确度,进而实现对所述定位真值进行校验的目的。因此,首先需要将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧,具体可以采用ICP算法将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,即将激光雷达采集的原始点云数据与所述定位真值的位置姿态数据变换到一个统一的坐标系下,以实现构建局部地图。步骤120、提取生成的各点云数据帧中的点云信息。点云数据帧能够准确表征目标物体的拓扑结构和几何结构,即表征了目标物体的特征,该目标物体通常指静本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位真值校验方法,其特征在于,包括:将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧;提取生成的各点云数据帧中的点云信息;根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果。

【技术特征摘要】
1.一种定位真值校验方法,其特征在于,包括:将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧;提取生成的各点云数据帧中的点云信息;根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述位置姿态数据包括时间戳、3D位置坐标和姿态信息。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将激光雷达采集的原始点云数据帧配准到定位真值的位置姿态数据上,生成以所述位置姿态数据为基准的点云数据帧,包括:将定位真值的位置姿态数据中的3D位置坐标作为原点赋予给原始点云数据帧对应的点云坐标系,生成新的点云坐标系。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取生成的各点云数据帧中的点云信息,包括:提取生成的各点云数据帧中的点云强度的均值和方差、以及点云高度的均值和方差。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据提取的点云信息和激光雷达定位所使用的高精地图,获得所述定位真值的准确度校验结果,包括:根据提取的点云强度的均值和方差,生成点云强度图;根据提取的点云高度的均值和方差,生成点云高度图;将所述点云强度图及所述点云高度图分别与激光雷达定位所使用的高精地图进行比对,得到所述定位真值的准确度校验结果。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将所述点云强度图及所述点云高度图分...

【专利技术属性】
技术研发人员:李世伟
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

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