一种融合定位方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提出一种融合定位方法及装置，该融合定位方法包括：采集周围环境相关的图片，基于该周围环境相关的图片获取重定位位姿信息；基于该重定位位姿信息对预测位姿信息队列中的至少一个预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信息；其中，该预测位姿信息队列中包含多个预测位姿信息；基于该融合后的位姿信息，更新该预测位姿信息队列；基于更新后的预测位姿信息队列，得到目标定位位姿信息。本申请通过融合多种定位方法，能够实现高精度、高鲁棒性的定位。

【技术实现步骤摘要】
一种融合定位方法及装置
本申请涉及定位领域，尤其涉及一种基于语义和角点信息的融合定位方法。
技术介绍
随着自动驾驶技术的快速发展，定位功能几乎成为了自动驾驶的必备功能。当前，自动驾驶通常会使用全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)对自动驾驶进行定位。然而，在室内以及建筑物相对密集的区域，GPS精度很差甚至无法工作，因此，如何为车辆或其余可移动的设备持续提供稳定的、高精度的定位信息就成为需要解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种融合定位方法及装置，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种融合定位方法，包括：采集周围环境相关的图片，基于该周围环境相关的图片获取重定位位姿信息；基于该重定位位姿信息对预测位姿信息队列中的至少一个预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信息；其中，该预测位姿信息队列中包含多个预测位姿信息；基于该融合后的位姿信息，更新该预测位姿信息队列；基于更新后的该预测位姿信息队列，得到目标定位位姿信息。第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集周围环境相关的图片，基于所述周围环境相关的图片获取重定位位姿信息；/n基于所述重定位位姿信息对预测位姿信息队列中的至少一个预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信息；其中，所述预测位姿信息队列中包含多个预测位姿信息；/n基于所述融合后的位姿信息，更新所述预测位姿信息队列；/n基于更新后的所述预测位姿信息队列，得到目标定位位姿信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：
采集周围环境相关的图片，基于所述周围环境相关的图片获取重定位位姿信息；
基于所述重定位位姿信息对预测位姿信息队列中的至少一个预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信息；其中，所述预测位姿信息队列中包含多个预测位姿信息；
基于所述融合后的位姿信息，更新所述预测位姿信息队列；
基于更新后的所述预测位姿信息队列，得到目标定位位姿信息。


2.根据权利要求1所述的融合定位方法，其特征在于，采集周围环境相关的图片，基于所述周围环境相关的图片获取重定位位姿信息，包括：
在进行初始定位的情况下，采集前视图片；
基于所述前视图片中的角点，通过与角点地图进行匹配，得到基于角点的位姿信息，将所述基于角点的位姿信息作为所述重定位位姿信息。


3.根据权利要求1所述的融合定位方法，其特征在于，采集周围环境相关的图片，基于所述周围环境相关的图片获取重定位位姿信息，包括：
在进行非初始定位的情况下，采集环视图片；
提取所述环视图片中的语义特征，通过与语义地图进行匹配，得到基于语义的位姿信息，将所述基于语义的位姿信息作为所述重定位位姿信息。


4.根据权利要求3所述的融合定位方法，所述方法还包括：
判断所述环视图片是否有效；
在判断所述环视图片无效的情况下，采集前视图片；
基于所述前视图片中的角点，通过与角点地图进行匹配，得到基于角点的位姿信息，将所述基于角点的位姿信息作为所述重定位位姿信息。


5.根据权利要求2-4任一项所述的融合定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取当前的平面位置；
根据所述平面位置，获得以所述平面位置为圆心，限定半径范围内的角点地图和语义地图。


6.根据权利要求1所述的融合定位方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于运动模型计算得到多个不同时刻的预测位姿信息；
基于所述多个不同时刻的预测位姿信息生成所述预测位姿信息队列。


7.根据权利要求1所述的融合定位方法，其特征在于，基于所述重定位位姿信息对预测位姿信息队列中的至少一个预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信息，包括：
根据所述重定位位姿信息的重定位时间，从所述预测位姿信息队列获取所述重定位时间之前的至少一个预测位姿信息作为第一预测位姿信息，和/或所述重定位时间之后的至少一个预测位姿信息作为第二预测位姿信息；
基于所述重定位位姿信息与所述第一预测位姿信息和/或第二预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信息。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述更新所述预测位姿信息队列，还包括：
将所述预测位姿信息队列中，所述融合后的位姿信息对应时间之后的其他预测位姿信息进行更新，得到更新后的预测位姿信息队列。


9.根据权利要求1所述的融合定位方法，其特征在于，基于更新后的所述预测位姿信息队列，得到目标定位位姿信息，包括：
将更新后的所述预测位姿信息队列中最新生成的预测位姿信息作为目标定位位姿信息。


10.一种融合定位装置，其特征在于，所述装置包括：
重定位模块，用于采集周围环境相关的图片，基于所述周围环境相关的图片获取重定位位姿信息；
融合模块，用于基于所述重定位位姿信息对预测位姿信息队列中的至少一个预测位姿信息进行融合，得到融合后的位姿信...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁磊，戴必林，
申请(专利权)人：华人运通上海自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31