一种车辆位姿确定方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种车辆位姿确定方法、装置及电子设备。其中，待定位车辆设置有环视相机，所述环视相机用于拍摄所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图，所述方法包括：对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息；根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿。可以通过从环视相机拍摄到的鸟瞰图中提取语义信息，以获取待定位车辆所处场景的特征，进而通过地图匹配，确定出待定位车辆的位姿。可以在不借助GPS信号的前提下，实现位姿的确定。因此即使在无法正常接收到GPS信号的场景中也能够准确确定位姿。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆位姿确定方法、装置及电子设备
本申请涉及图像分析
，特别是涉及一种车辆位姿确定方法、装置及电子设备。
技术介绍
在一些应用场景中，可能需要对车辆进行高精度、高频率的位姿(位置和朝向角)确定，例如无人驾驶系统中出于安全性的考虑，需要对车辆进行高精度、高频率的位姿确定。相关技术中，可以通过在车辆上设置GPS(GlobalPositionSystem，全球定位系统)传感器，以确定车辆的位姿。但是，GPS传感器需要接收GPS基站发送的GPS信号才能够正常工作。而在一些应用场景中车辆可能处于信号较差的场景中，如地下停车场，GPS传感器可能无法正常接收到GPS信号，导致无法对车辆进行位姿确定。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种车辆位姿确定方法，以实现在无法正常接收到GPS信号的场景中，准确确定位姿。具体技术方案如下：在本申请实施例的第一方面，提供了一种位姿确定方法，待定位车辆设置有环视相机，所述方法包括：对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息；根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿。在一种可能的实施例中，所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息，包括：对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的语义点云，作为局部语义信息，其中，语义点云用于表示各空间点的几何信息和语义信息，所述语义信息表示各空间点对应的标识类型；所述根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，包括：基于所述局部语义信息所表示的几何信息以及语义信息，将所述局部语义信息与预设区域的全局语义信息进行匹配，得到所述预设区域内中与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，所述全局语义信息为所述预设区域的语义点云。在一种可能的实施例中，所述标识类型包括：车道线、车位框、停车线、减速带、道路箭头、车位编号。在一种可能的实施例中，所述环视相机包括多个鱼眼相机，所述多个鱼眼相机分别设置在待定位车辆的不同方位，用于拍摄所对应方向上的图像；在所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息之前，所述方法还包括：根据逆透视变换原理，对所述多个鱼眼相机拍摄到的图像进行变换并拼接，得到所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图。在一种可能的实施例中，所述待定位车辆还设置有位姿传感器，用于测量所述待定位车辆在不同时间节点上的相对位姿；所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息，包括：对包括当前时刻在内的多个时间节点上拍摄到的鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆在所述多个时间节点上所处场景的语义信息；获取所述多个时间节点上的感应相对位姿，所述感应相对位姿为读取所述位姿传感器得到的；基于所述待定位车辆在所述多个时间节点上的感应相对位姿，对所述多个时间节点上所述待定位车辆所处场景的语义信息进行叠加，得到叠加结果；对所述叠加结果进行滤波，得到所述待定位车辆在包括当前时刻在内的时间窗口内所处场景的语义信息，作为局部语义信息。在本申请实施例的第二方面，提供了一种车辆位姿确定装置，待定位车辆设置有环视相机，所述环视相机用于拍摄所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图，所述装置包括：语义分割模块，用于对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息；语义匹配模块，用于根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿。在一种可能的实现方式中，所述语义分割模块，具体用于对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的语义点云，作为局部语义信息，其中，语义点云用于表示各空间点的几何信息和语义信息，所述语义信息表示各空间点对应的标识类型；所述语义匹配模块，具体用于基于所述局部语义信息所表示的几何信息以及语义信息，将所述局部语义信息与预设区域的全局语义信息进行匹配，得到所述预设区域内中与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，所述全局语义信息为所述预设区域的语义点云。在一种可能的实现方式中，所述语义分割模块，具体用于对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的语义点云，作为局部语义信息，其中，语义点云用于表示各空间点的几何信息和语义信息，所述语义信息表示各空间点对应的标识类型；所述语义匹配模块，具体用于基于所述局部语义信息所表示的几何信息以及语义信息，将所述局部语义信息与预设区域的全局语义信息进行匹配，得到所述预设区域内中与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，所述全局语义信息为所述预设区域的语义点云。在一种可能的实现方式中，所述标识类型包括：车道线、车位框、停车线、减速带、道路箭头、车位编号。在一种可能的实现方式中，所述环视相机包括多个鱼眼相机，所述多个鱼眼相机分别设置在待定位车辆的不同方位，用于拍摄所对应方向上的图像；所述装置还包括图像拼接模块，用于在所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息之前，所述方法还包括：根据逆透视变换原理，对所述多个鱼眼相机拍摄到的图像进行变换并拼接，得到所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图。在一种可能的实现方式中，所述待定位车辆还设置有位姿传感器，用于测量所述待定位车辆在不同时间节点上的相对位姿；所述语义分割模块，具体用于对包括当前时刻在内的多个时间节点上拍摄到的鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆在所述多个时间节点上所处场景的语义信息；获取所述多个时间节点上的感应相对位姿，所述感应相对位姿为读取所述位姿传感器得到的；基于所述待定位车辆在所述多个时间节点上的感应相对位姿，对所述多个时间节点上所述待定位车辆所处场景的语义信息进行叠加，得到叠加结果；对所述叠加结果进行滤波，得到所述待定位车辆在包括当前时刻在内的时间窗口内所处场景的语义信息，作为局部语义信息。在一种可能的实现方式中，所述语义分割模块还用于在所述对包括当前时刻在内的多个时间节点上拍摄到的鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆在所述多个时间节点上所处场景的语义信息之后，获取所述多个时间节点上的视觉相对位姿，所述视觉相对位姿为通过所述多个时间节点的语义信息匹配得到的；融合所述感应相对位姿和所述视觉相对位姿，得到融合相对位姿；所述语义分割模块，具体用于基于所述待定位车辆在所述多个时间节点上的融合相对位姿，对所述多个时间节点上所述待定位车辆所处场景的语义信息进行叠加，得到叠加结果。在一种可能的实现方式中，所述语义匹配模块，具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆位姿确定方法，其特征在于，待定位车辆设置有环视相机，所述环视相机用于拍摄所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图，所述方法包括：/n对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息；/n根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿确定方法，其特征在于，待定位车辆设置有环视相机，所述环视相机用于拍摄所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图，所述方法包括：
对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息；
根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息，包括：
对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的语义点云，作为局部语义信息，其中，语义点云用于表示各空间点的几何信息和语义信息，所述语义信息表示各空间点对应的标识类型；
所述根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，包括：
基于所述局部语义信息所表示的几何信息以及语义信息，将所述局部语义信息与预设区域的全局语义信息进行匹配，得到所述预设区域内与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，所述全局语义信息为所述预设区域的语义点云。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标识类型包括：车道线、车位框、停车线、减速带、道路箭头、车位编号。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环视相机包括多个鱼眼相机，所述多个鱼眼相机分别设置在待定位车辆的不同方位，用于拍摄所对应方向上的图像；
在所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息之前，所述方法还包括：
根据逆透视变换原理，对所述多个鱼眼相机拍摄到的图像进行变换并拼接，得到所述待定位车辆所处场景的鸟瞰图。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待定位车辆还设置有位姿传感器，用于测量所述待定位车辆在不同时间节点上的相对位姿；
所述对所述鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆所处场景的局部语义信息，包括：
对包括当前时刻在内的多个时间节点上拍摄到的鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆在所述多个时间节点上所处场景的语义信息；
获取所述多个时间节点上的感应相对位姿，所述感应相对位姿为读取所述位姿传感器得到的；
基于所述待定位车辆在所述多个时间节点上的感应相对位姿，对所述多个时间节点上所述待定位车辆所处场景的语义信息进行叠加，得到叠加结果；
对所述叠加结果进行滤波，得到所述待定位车辆在包括当前时刻在内的时间窗口内所处场景的语义信息，作为局部语义信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述对包括当前时刻在内的多个时间节点上拍摄到的鸟瞰图进行语义分割，得到所述待定位车辆在所述多个时间节点上所处场景的语义信息之后，所述方法还包括：
获取所述多个时间节点上的视觉相对位姿，所述视觉相对位姿为通过所述多个时间节点的语义信息匹配得到的；
融合所述感应相对位姿和所述视觉相对位姿，得到融合相对位姿；
所述基于所述待定位车辆在所述多个时间节点上的感应相对位姿，对所述多个时间节点上所述待定位车辆所处场景的语义信息进行叠加，得到叠加结果，包括：
基于所述待定位车辆在所述多个时间节点上的融合相对位姿，对所述多个时间节点上所述待定位车辆所处场景的语义信息进行叠加，得到叠加结果。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据包括所述待定位车辆所处场景在内的预设区域的全局语义信息，在所述预设区域内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位车辆所处的位姿，包括：
根据确定得到的所述待定位车辆历史时刻所处的位置，预估所述待定位车辆当前时刻所处的位置，作为预估位置；
根据预设区域中所述预估位置的预设范围内的先验语义信息，在所述预设位置的预设范围内确定与所述局部语义信息匹配的位姿，作为所述待定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡兵，吕吉鑫，孟超，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33