【技术实现步骤摘要】
位姿估计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本公开涉及车辆驾驶
，尤其涉及一种位姿估计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
对于自动驾驶系统而言，车辆定位是一个非常重要的环节，车辆定位也可以认为是车辆的位姿估计。目前，在进行位姿估计时，一般仅仅是依赖于车辆上设置的全球定位系统，但是，电磁波的传播会受到天气、大气层、高楼大厦、山丘等各种因素的影响，因此，这种方式得到的估计结果的可靠性较差。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种位姿估计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。根据本公开实施例的一个方面，提供了一种位姿估计方法，包括：利用粒子滤波器，确定车辆的N个位姿预测结果；其中，N为大于或等于2的整数，所述车辆上设置有摄像头、惯性测量单元IMU和全球定位系统GPS；基于所述摄像头采集的第一图像，所述IMU采集的第一朝向信息，所述GPS采集的第一位置信息，以及预设地图，分别确定每个位姿预测结果对应的权重计算参考数据；<...
【技术保护点】
1.一种位姿估计方法，其特征在于，包括：/n利用粒子滤波器，确定车辆的N个位姿预测结果；其中，N为大于或等于2的整数，所述车辆上设置有摄像头、惯性测量单元IMU和全球定位系统GPS；/n基于所述摄像头采集的第一图像，所述IMU采集的第一朝向信息，所述GPS采集的第一位置信息，以及预设地图，分别确定每个位姿预测结果对应的权重计算参考数据；/n基于每个位姿预测结果对应的权重计算参考数据，确定每个位姿预测结果对应的权重，以得到N个权重；/n利用所述N个权重，对所述N个位姿预测结果进行加权求和，并将加权求和结果作为所述车辆的位姿估计结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种位姿估计方法，其特征在于，包括：
利用粒子滤波器，确定车辆的N个位姿预测结果；其中，N为大于或等于2的整数，所述车辆上设置有摄像头、惯性测量单元IMU和全球定位系统GPS；
基于所述摄像头采集的第一图像，所述IMU采集的第一朝向信息，所述GPS采集的第一位置信息，以及预设地图，分别确定每个位姿预测结果对应的权重计算参考数据；
基于每个位姿预测结果对应的权重计算参考数据，确定每个位姿预测结果对应的权重，以得到N个权重；
利用所述N个权重，对所述N个位姿预测结果进行加权求和，并将加权求和结果作为所述车辆的位姿估计结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述摄像头采集的第一图像，所述IMU采集的第一朝向信息，所述GPS采集的第一位置信息，以及预设地图，分别确定每个位姿预测结果对应的权重计算参考数据，包括：
根据所述IMU采集的第一朝向信息，以及第一位姿预测结果，确定第一IMU权重分量；其中，所述第一位姿预测结果为所述N个位姿预测结果中的任意位姿预测结果；
根据所述GPS采集的第一位置信息，以及所述第一位姿预测结果，确定第一GPS权重分量；
根据所述第一图像和预设地图，确定第一地图权重分量；
确定所述第一位姿预测结果对应的权重计算参考数据；其中，所述第一位姿预测结果对应的权重计算参考数据中包括所述第一IMU权重分量、所述第一GPS权重分量和所述第一地图权重分量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和预设地图，确定第一地图权重分量，包括：
检测所述第一图像中是否存在语义目标；
在所述第一图像中存在语义目标的情况下，根据所述第一图像、预设地图和所述第一位姿预测结果，确定第一地图权重分量；否则，根据所述第一图像和预设地图，确定第一地图权重分量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像、预设地图和所述第一位姿预测结果，确定第一地图权重分量，包括：
将所述第一图像转换至路面，以得到第二图像，并根据所述第一位姿预测结果和所述预设地图，获得属于鸟瞰视图的第三图像，且获取所述第二图像和所述第三图像的车道线匹配误差及车道标记匹配误差；
利用所述第一位姿预测结果，将所述预设地图转换至所述摄像头的图像平面，以得到第四图像，并获取所述第一图像和所述第四图像的交通路牌匹配误差及交通灯匹配误差；
根据所述车道线匹配误差、所述车道标记匹配误差、所述交通路牌匹配误差，以及所述交通灯匹配误差，确定第一地图权重分量。
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄浴，邸瑞辉，
申请(专利权)人：智车优行科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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