自动驾驶车辆横向定位方法及其定位系统技术方案

本申请公开了一种自动驾驶车辆横向定位方法及其定位系统，包括：获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型；获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角；基于所述所处环境类型选定测量目标，利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息；拟合两侧候选点所在线的位置；利用坐标转换获取当前车辆所在的精准定位数据。本发明专利技术提出的横向定位技术作为智能车辆实现无人驾驶的一种可靠技术，能够通过车载激光雷达，检测堆场中的固定目标，从而得到点云信息，反推卡车的横向位置。

Lateral positioning method and positioning system of autonomous vehicle

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆横向定位方法及其定位系统
本申请涉及
，尤其涉及一种自动驾驶车辆横向定位方法及其定位系统。
技术介绍
近几年，汽车的智能化技术得到了快速发展，美国，欧洲，日本等先进国家都在积极地开发智能汽车技术。自2004年开始，美国和欧洲就以举办无人驾驶汽车比赛的方式，推动汽车无人驾驶技术的发展。德国自由大学的MIG无人驾驶汽车、意大利帕尔马大学的无人驾驶汽车和美国谷歌公司的无人驾驶汽车，都纷纷开始上路测试。智能车辆系统可分为4大系统：感知系统，导航系统，信息融合系统，决策控制系统。各系统的最终目的是像人一样具有识别，融合信息，判断，控制的功能。其中，感知系统是从传感器得到行驶需要信息的系统，感知系统一般包括激光雷达，毫米波雷达，摄像等。导航系统是以GPS或DGPS为基础判断现在车辆的位置并做出安全的路径规划。信息融合系统是从各个系统得到的信息来进行数据融合，通过融合得到最适用于车辆的有效信息。现在定位技术早已超出了早期的军事用途，已扩展到车辆，船舶，飞机等很多领域。其中，GPS导航卫星体系拥有定位精度高的特征，可以实行全球，全天候多维持续定位，并具有定位精度不会随时间变化而变的优点。但GPS的导航信息更新率较低，其运动性、自主性和抗干扰性部分都存在着一定的缺点。PATH使用磁力仪传感器方法已经十多年了，其可靠性和成功程度高。此方法是阵列的磁力计安装在车辆上，磁导航系统是车辆驶过有磁铁嵌入的道路并能计算出车辆走过距离的系统，精确度是1cm左右。CPDGPS差分是与GPS相似的定位方法，是同时解决两个测量基站的载波相位观测值之差分定位的方法。当应用中将基站收集的载波相位信息发给接收机或接收基站，然后求坐标位置。载波相位的差分应用定位方法可以使定位系统的精确度提升到厘米级别。针对在码头岸桥环境下，为了效率提升和管控成本，港口无人集卡作业是替代传统港口人工作业的未来趋势和重要手段。而精准的横向定位是自动驾驶车在岸桥下安全行驶的重要前提，因此结合现有码头特点，制定一种自动驾驶车辆在码头岸桥下的横向定位方案意义重大。现有的技术中，GNSS定位是一种便捷和成本低廉的定位方式，但具有诸多的局限性。一方面，它的误差水平一般在10米左右，这一精度水平不能满足前面提到的许多技术应用。另一方面，其受环境因素影响大，比如建筑物遮挡、大气层干扰等因素都会使得GNSS定位的可靠性和稳定性下降。目前自动驾驶车上普遍应用RTK定位方案，但岸桥会遮挡卫星定位信号，导致车辆定位漂移。因此在岸桥区域，主要有两种定位方式：一种是通过相机识别地面车道线进行横向定位，但车道线易污损、相机成像易受光照、天气条件影响；另一种方法是在岸桥上放置一些特殊标定物，例如视觉标定板、激光反光柱，然后通过算法反算出车辆相对于标定物的相对位置，但这种方法需要对现有岸桥环境进行改造，定位位置也需要进行前期标定。针对在堆场环境下，目前自动驾驶车上普遍应用RTK定位方案，但堆场中由于集装箱叠放会遮挡卫星定位信号，导致车辆定位漂移。因此在堆场区域，主要有两种定位方式：一种是通过相机识别地面车道线进行横向定位，但车道线易污损、相机成像易受光照、天气条件影响；另一种方法是在堆场里放置一些特殊标定物，例如视觉标定板、激光反光柱，然后通过算法反算出车辆相对于标定物的相对位置，但这种方法需要对现有堆场环境进行改造，定位位置也需要进行前期标定。当定位信号受到环境的影响时，急需提供一种不易受环境条件干扰，普适性强的堆场定位方案来提高不同工况时的定位精度。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆横向定位方法及其定位系统。本申请实施例第一方面提供了一种自动驾驶车辆横向定位方法，可包括：获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型；获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角；基于所述所处环境类型选定测量目标，利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息；基于所述相对位置信息，拟合两侧候选点所在线的位置；基于候选点位置利用坐标转换获取当前车辆所在的精准定位数据。进一步地，所述获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型：利用车载激光雷达获取车辆两岸的环境数据或人工手动选取的方式，判定当前的车辆所处的是否在堆场内或者岸桥附近。进一步地，所述获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角包括：获取自动驾驶车辆距离所在车道两侧的点云数据；基于点云数据以及当前车辆的位置状态得到车辆距离两岸的距离以及姿态角。进一步地，所述基于所述所处环境类型选定测量目标，利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息包括：车辆位于堆场内时，测量目标选择堆场；所述相对位置信息包括车辆距离车道两侧的距离范围；车辆位于岸桥时，测量目标选择岸桥；所述相对位置信息包括岸桥两侧的横梁和竖梁的横向位置。进一步地，所述基于所述相对位置信息，拟合两侧候选点所在线的位置包括：获取测量目标的位置信息，选取两侧候选点，利用双线随机抽样一致性算法进行拟合获取车道两侧候选点的精确位置信息数据。本申请实施例第二方面提供了一种自动驾驶车辆横向定位系统，包括：环境选取单元，用于获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型；姿态角获取单元，用于获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角；位置信息获取单元，用于基于环境选取单元利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息；候选点拟合单元，用于基于所述位置信息获取单元的数据拟合两侧候选点所在线的位置；数据处理单元，用于基于候选点拟合单元利用坐标转换获取当前车辆所在的精准定位数据。进一步地，所述环境选取单元，具体用于利用车载激光雷达获取车辆两岸的环境数据或人工手动选取的方式，判定当前的车辆所处的是否在堆场内或者岸桥附近。进一步地，所述姿态角获取单元包括：点云数据获取单元，用于获取自动驾驶车辆距离所在车道两侧的点云数据；姿态角计算单元，用于计算车辆距离两岸的距离以及姿态角。进一步地，所述位置信息获取单元包括：堆场环境子单元，具体车辆位于堆场内，测量目标选择堆场，相对位置信息包括车辆距离车道两侧的距离范围；岸桥车辆子单元，具体车辆位于岸桥时，测量目标选择岸桥，相对位置信息包括岸桥两侧的横梁和竖梁的横向位置。进一步地，所述候选点拟合单元，具体用于获取测量目标的位置信息，选取两侧候选点，利用双线随机抽样一致性算法进行拟合获取车道两侧候选点所在线的精确位置信息数据。在本申请实施例中，本专利技术提出的自动驾驶卡车的横向定位技术作为智能车辆实现无人驾驶的一种可靠技术，通过车载激光雷达，检测堆场中的固定目标，得到点云信息，然后反推卡车的横向位置，该方案能够实现在不同光照条件、温度下准确定位自动驾驶卡车位置，不对外部设施进行改造，具有良好的环境适应性,为实现车辆导航、路径规本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆横向定位方法，其特征在于，包括：/n获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型；/n获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角；/n基于所述所处环境类型选定测量目标，利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息；/n基于所述相对位置信息，拟合两侧候选点所在线的位置；/n利用坐标转换获取当前车辆所在的精准定位数据，实现横向定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆横向定位方法，其特征在于，包括：
获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型；
获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角；
基于所述所处环境类型选定测量目标，利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息；
基于所述相对位置信息，拟合两侧候选点所在线的位置；
利用坐标转换获取当前车辆所在的精准定位数据，实现横向定位。


2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆横向定位方法，其特征在于，
所述获取车辆周边参照物的环境信息后判定当前车辆所处环境类型：
利用车载激光雷达获取车辆两岸的环境数据或人工手动选取的方式，判定当前的车辆所处的是否在堆场内或者岸桥附近。


3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆横向定位方法，其特征在于，
所述获取自动驾驶车辆的当前位置信息，得到当前车辆相对于车道的姿态角包括：
获取自动驾驶车辆距离所在车道两侧的点云数据；
基于点云数据以及当前车辆的位置状态得到车辆距离两岸的距离以及姿态角。


4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆横向定位方法，其特征在于，
所述基于所述所处环境类型选定测量目标，利用车载激光雷达获取测量目标的相对位置信息包括：
车辆位于堆场内时，测量目标选择堆场；所述相对位置信息包括车辆距离车道两侧的距离范围；
车辆位于岸桥时，测量目标选择岸桥；所述相对位置信息包括岸桥两侧的横梁和竖梁的横向位置。


5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆横向定位方法，其特征在于，
所述基于所述相对位置信息，拟合两侧候选点所在线的位置包括：
获取测量目标的位置信息，选取两侧候选点，利用双线随机抽样一致性算法进行拟合获取车道两侧护栏的精确位...

【专利技术属性】
技术研发人员：李广敬，王燕，张天雷，何贝，郑思仪，
申请(专利权)人：北京主线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11