本申请涉及一种无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该无人集卡的定位方法包括：基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息；获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量；根据初始位姿信息和横向偏移量对无人集卡进行精确定位。通过本申请，利用相对和绝对结合的高精度算法，避免了岸桥大量遮挡物的对定位的影响，满足港口无人集卡的正常行驶需求，安全且稳定。安全且稳定。安全且稳定。
【技术实现步骤摘要】
无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质
[0001]本申请涉及港口码头面无人集卡定位领域，特别是涉及无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质。
技术介绍
[0002]随着国际物流业的高速发展，世界范围内集装箱港口的数量与吞吐量持续攀升，港口内的作业强度也不断增加并趋于饱和，传统技术中以有人驾驶的集卡为主的码头水平运输方式越来越难以满足当下对作业效率和强度的需求，港口无人集卡便在这种环境下应运而生。无人驾驶在港口全自动化水平运输领域有着举足轻重的作用，它可以在阴晴雨雪、7
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24小时等各种工况下完成无人作业。打造无人集卡的水平化运输，可以解决“人口红利”消失带来的招聘和管理难题，还能显著减少港口的生产事故。
[0003]现有港口码头的对位系统与对位策略均为面向有人驾驶的集卡，采用在起重机上加装摄像头、激光雷达的感知方式，通过感知集卡的位置，并将行驶过程中的偏差或集卡目标位置通过显示屏或扬声器告知集卡司机，实现对集卡的引导，再由司机控制集卡实现对位，而这类方式操作复杂且本身并不适用于无人集卡。而在无人集卡的正常作业的过程中，如何保证集卡高精度定位是L4级别无人驾驶的基础。
[0004]目前，常见的方案是使用GPS+IMU+轮速计的组合导航来完成，但是对于码头面来说，大型岸桥下作业存在大量遮挡，产生的多径干扰严重影响定位效果。imu和轮速计一定程度上可以缓解影响，但累积误差无法保证高精度定位结果，不能满足无人集卡的正常行驶需求。
[0005]目前，针对相关技术中由于岸桥大量遮挡物的影响，无法保证高精度定位结果，不能满足无人集卡的正常行驶需求，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0006]本申请实施例提供了一种无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中由于岸桥大量遮挡物的影响，无法保证高精度定位结果，不能满足无人集卡的正常行驶需求的问题。
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种无人集卡的定位方法，包括：
[0008]基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息；
[0009]获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量；
[0010]根据所述初始位姿信息和所述横向偏移量对无人集卡进行精确定位。
[0011]在其中一些实施例中，基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息，包括：
[0012]实时判断无人集卡上的GPS信号强度，在GPS信号强度小于预设强度时，将当前GPS坐标信息作为初始帧，并停止初始帧的更新；
[0013]每隔不小于预设移动距离选择一个参考帧，且第一参考帧为初始帧；
[0014]利用ICP对参考帧和当前帧的位姿变化进行估算，得到初始位姿信息。
[0015]在其中一些实施例中，还包括：
[0016]实时判断无人集卡上的GPS信号强度，在GPS信号强度大于或等于预设强度时，将上次的初始帧更新成当前GPS坐标信息。
[0017]在其中一些实施例中，获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量，包括：
[0018]对采集的当前无人集卡的点云观测数据进行位置滤波，得到点云保留数据；
[0019]对两侧的点云保留数据进行稀疏化处理，得到点云点；
[0020]利用双线ransac算法对点云点进行双线拟合，得到岸桥直线方程；
[0021]计算当前定位坐标点到岸桥直线方程的垂直距离，并对得到的垂直距离进行反算，得到在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量。
[0022]在其中一些实施例中，利用双线ransac算法对点云点进行双线拟合，得到岸桥直线方程，包括：
[0023]随机选择两个点，得到猜测直线方程；
[0024]计算所有所述点云点到猜测直线方程的距离，接近0或者接近固定值D的都被认为是内点；
[0025]将内点数最多的点云簇进行最小二乘拟合，得到岸桥直线方程。
[0026]在其中一些实施例中，根据所述初始位姿信息和所述横向偏移量对无人集卡进行精确定位，包括：
[0027]根据所述初始位姿信息和所述横向偏移量计算横向基准线和纵向基准线；
[0028]根据所述横向基准线和纵向基准线确定当前无人集卡的精确位姿。
[0029]在第二方面，本申请实施例提供了一种无人集卡的定位装置，包括第一获取模块、第二获取模块以及精确定位模块；
[0030]所述第一获取模块，用于基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息；
[0031]所述第二获取模块，用于获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量；
[0032]所述精确定位模块，用于根据所述初始位姿信息和所述横向偏移量对无人集卡进行精确定位。
[0033]在第三方面，本申请实施例提供了一种无人集卡的定位系统，包括：终端设备、传输设备以及服务器设备；其中，所述终端设备通过传输设备连接服务器设备；
[0034]所述终端设备用于获取初始位姿信息和横向偏移量；
[0035]所述传输设备用于传输初始位姿信息和横向偏移量；
[0036]所述服务器设备用于执行如第一方面所述的无人集卡的定位方法。
[0037]第四方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的无人集卡的定位方法。
[0038]第五方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的无人集卡的定位方法。
[0039]相比于相关技术，本申请实施例提供的无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质，通过基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息；获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量；根据初始位姿信息和横向偏移量对无人集卡进行精确定位。本申请解决了由于岸桥大量遮挡物的影响，无法保证高精度定位结果，不能满足无人集卡的正常行驶需求的问题，利用相对和绝对结合的高精度算法，避免了岸桥大量遮挡物的对定位的影响，满足港口无人集卡的正常行驶需求，安全且稳定。
[0040]本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
[0041]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0042]图1是本申请一实施例提供的版本更新方法的终端设备的硬件结构框图；
[0043]图2是本申请一实施例提供的版本更新方法的流程图；
[0044]图3是本申请一实施例的参考帧和当前帧的变换差异的示意图；
[0045]图4是本申请一实施例的参考帧和当本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人集卡的定位方法，其特征在于，包括：基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息；获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量；根据所述初始位姿信息和所述横向偏移量对无人集卡进行精确定位。2.根据权利要求1所述的无人集卡的定位方法，其特征在于，基于GPS信号强度获取位于港口码头面中无人集卡的初始位姿信息，包括：实时判断无人集卡上的GPS信号强度，在GPS信号强度小于预设强度时，将当前GPS坐标信息作为初始帧，并停止初始帧的更新；每隔不小于预设移动距离选择一个参考帧，且第一参考帧为初始帧；利用ICP对参考帧和当前帧的位姿变化进行估算，得到初始位姿信息。3.根据权利要求2所述的无人集卡的定位方法，其特征在于，还包括：实时判断无人集卡上的GPS信号强度，在GPS信号强度大于或等于预设强度时，将上次的初始帧更新成当前GPS坐标信息。4.根据权利要求1所述的无人集卡的定位方法，其特征在于，获取在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量，包括：对采集的当前无人集卡的点云观测数据进行位置滤波，得到点云保留数据；对两侧的点云保留数据进行稀疏化处理，得到点云点；利用双线ransac算法对点云点进行双线拟合，得到岸桥直线方程；计算当前定位坐标点到岸桥直线方程的垂直距离，并对得到的垂直距离进行反算，得到在车体坐标系下无人集卡相对于岸桥的横向偏移量。5.根据权利要求4所述的无人集卡的定位方法，其特征在于，利用双线ransac算法对点云点进行双线拟合，得到岸桥直线方程，包括：随机选择两个点，得到猜测直线方程；计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹤云，王杰，吴鑫涛，常桢，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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