一种车辆定位方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种车辆定位方法、装置、电子设备和介质，涉及导航技术领域。具体实现方案为：根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率；其中，所述车辆在当前时刻的当前方位信息是通过对车辆在当前时刻的定位数据、速度、加速度和角速度进行扩展卡尔曼滤波得到；依据所述当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子，并依据所述当前目标粒子的方位信息进行定位。本申请的技术方案，通过扩展卡尔曼滤波和粒子滤波融合使用，提高了定位的准确度，且使定位结果和路线结果产生强关联，进而降低了路线绑定出错的概率。

A vehicle positioning method, device, electronic equipment and medium

【技术实现步骤摘要】
一种车辆定位方法、装置、电子设备和介质
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及导航
，具体涉及一种车辆定位方法、装置、电子设备和介质。
技术介绍
车机导航通常使用导航定位系统、IMU(InertialMeasurementUnit，惯性测量单元)以及速度传感器等传感器来实现车辆定位，并通过车辆定位位置在地图引擎端进行绑定路线，从而实现导航的目的。然而目前，车辆定位通过扩展卡尔曼滤波器实现，路网绑定通过定位的投影距离决定。定位和路线有一定的脱离性，如果定位准确度较低，那么路线有可能产生错误。
技术实现思路
本申请实施例公开一种车辆定位方法、装置、电子设备和介质，通过扩展卡尔曼滤波和粒子滤波融合使用，提高了定位的准确度，且使定位结果和路线结果产生强关联，进而降低了路线绑定出错的概率。第一方面，本申请实施例公开了一种车辆定位方法，该方法包括：根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率；其中，所述车辆在当前时刻的当前方位信息是通过对车辆在当前时刻的定位数据、速度、加速度和角速度进行扩展卡尔曼滤波得到；依据所述当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子，并依据所述当前目标粒子的方位信息进行定位。上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过根据对车辆在当前时刻的定位数据、速度、加速度和角速度进行扩展卡尔曼滤波得到的车辆在当前时刻的当前方位信息、上一候选粒子的预测方位信息、以及车辆在上一时刻的速度进行粒子滤波，可确定当前候选粒子的更新概率；之后可依据当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子，进而可根据当前目标粒子的方位信息进行定位。解决了现有的车辆定位方法定位准确度不高的问题，通过将扩展卡尔曼滤波和粒子滤波融合使用，提高了定位的准确度，且使定位结果和路线结果产生强关联，进而降低了路线绑定出错的概率。可选的，依据根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率，包括：通过上一候选粒子的预测方位信息中的位置和车辆在上一时刻的速度，得到当前候选粒子的预测方位信息；依据当前候选粒子的预测方位信息，以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率。可选的，所述当前候选粒子包括第一粒子和第二粒子，其中，所述第一粒子是依据历史时刻车辆的历史方位信息以及地图道路数据所确定的；所述第二粒子是依据所述第一粒子确定的。可选的，通过如下确定所述第一粒子和所述第二粒子：依据所述历史方位信息中的位置以及地图道路数据，确定至少两个路段；将所述历史方位信息中的位置分别投影到至少两个路段，得到第一粒子；对于每一路段，以该路段上的第一粒子为中心，以第一预设距离为间隔，增加预设数值个第二粒子，使第一粒子和第二粒子的总数量为固定数量。上述可选方式具有如下优点或有益效果：通过增加第二粒子，能够解决定位误差导致的扩展卡尔曼滤波输出的位置的提前或滞后的问题。可选的，依据当前候选粒子的预测方位信息，以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率，包括：依据当前时刻前连续预设时长内的车辆的历史方位信息中的角度，确定车辆当前所处场景；依据车辆当前所处场景的位置权重和角度权重、当前候选粒子的预测方位信息、以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率。上述可选方式具有如下优点或有益效果：通过在确定当前候选粒子的更新概率的过程中增加车辆所处场景特征，在能够提高定位准确度的情况下，增加了方案的灵活度和适用性。可选的，同一路段上的第一粒子和第二粒子为一粒子组。可选的依据所述当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子之后，还包括：依据每一粒子组中第一粒子的更新概率和第二粒子的更新概率，确定每一粒子组的总概率；依据每一粒子组的总概率和预设概率之间的关系，确定下一候选粒子。上述可选方式具有如下优点或有益效果：通过以粒子组为单位确定下一候选粒子，减少了计算量，且提高了工作效率。第二方面，本申请实施例还公开了一种车辆定位装置，该装置包括：更新概率确定模块，用于根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率；其中，所述车辆在当前时刻的当前方位信息是通过对车辆在当前时刻的定位数据、速度、加速度和角速度进行扩展卡尔曼滤波得到；定位模块，用于依据所述当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子，并依据所述当前目标粒子的方位信息进行定位。第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令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如本申请任一实施例所述的车辆定位方法。第四方面，本申请实施例还公开了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本申请任一实施例所述的车辆定位方法。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是根据本申请第一实施例提供的一种车辆定位方法的流程图；图2是根据本申请第二实施例提供的一种车辆定位方法的流程图；图3是根据本申请第三实施例提供的一种车辆定位方法的流程图；图4是根据本申请第四实施例提供的一种车辆定位装置的结构示意图；图5是用来实现本申请第五实施例的车辆定位方法的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。第一实施例图1是根据本申请第一实施例提供的一种车辆定位方法的流程图，本实施例可适用于如何提高车辆定位的准确度，以解决路线绑定易出错的情况；该方法尤其适用于车辆导航场景中。该方法可以由车辆定位装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成于车辆上。如图1所示，本实施例提供的车辆定位方法可以包括：S110、根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率。本实施例中，融合使用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波实时确定用于定位的方位信息。可选的，在车辆行驶过程中，可通过对每一时刻获取的车辆在该时刻定位系统采集的车辆的定位数据、速度传感器采集的车辆的速度、以及惯性测量单元采集的车辆的加速度和角速度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：/n根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率；其中，所述车辆在当前时刻的当前方位信息是通过对车辆在当前时刻的定位数据、速度、加速度和角速度进行扩展卡尔曼滤波得到；/n依据所述当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子，并依据所述当前目标粒子的预测方位信息进行定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：
根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率；其中，所述车辆在当前时刻的当前方位信息是通过对车辆在当前时刻的定位数据、速度、加速度和角速度进行扩展卡尔曼滤波得到；
依据所述当前候选粒子的更新概率确定当前目标粒子，并依据所述当前目标粒子的预测方位信息进行定位。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据根据上一候选粒子的预测方位信息，车辆在上一时刻的速度，以及车辆在当前时刻的当前方位信息进行粒子滤波处理，确定当前候选粒子的更新概率，包括：
通过上一候选粒子的预测方位信息和车辆在上一时刻的速度，得到当前候选粒子的预测方位信息；
依据当前候选粒子的预测方位信息，以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前候选粒子包括第一粒子和第二粒子，其中，所述第一粒子是依据历史时刻车辆的历史方位信息以及地图道路数据所确定的；所述第二粒子是依据所述第一粒子确定的。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下确定所述第一粒子和所述第二粒子：
依据所述历史方位信息中的位置以及地图道路数据，确定至少两个路段；
将所述历史方位信息中的位置分别投影到至少两个路段，得到第一粒子；
对于每一路段，以该路段上的第一粒子为中心，以第一预设距离为间隔，增加预设数值个第二粒子，使第一粒子和第二粒子的总数量为固定数量。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据当前候选粒子的预测方位信息，以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率，包括：
依据当前时刻前连续预设时长内的车辆的历史方位信息中的角度，确定车辆当前所处场景；
依据车辆当前所处场景的位置权重和角度权重、当前候选粒子的预测方位信息、以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据车辆当前所处场景的位置权重和角度权重、当前候选粒子的预测方位信息、以及所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定当前候选粒子的更新概率，包括：
若车辆当前所处场景为直道场景，则依据每一第一粒子的预测方位信息和所述车辆在当前时刻的当前方位信息，确定每一第一粒子的位置误差和角度误差；
依据所述直道场景下的位置权重和角度权重、以及每一第一粒子的位置误差和角度误差，确定每一第一粒子的总误差；
依据每一第一粒子的总误差确定每一第一粒子的更新概率，并将每一第一粒子的更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，周志鹏，张丙林，
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