一种用于激光定位的匹配方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像分析的技术领域，尤其是涉及一种用于激光定位的匹配方法、装置、设备和存储介质。其中，上述匹配方法包括：获取基于激光定位图像的激光点云数据和基于待匹配图像的待匹配栅格数据；对所述激光点云数据进行过滤，并根据栅格化算法对滤除噪声后的激光点云数据进行处理，获得激光栅格数据；根据相位相关算法，对所述激光栅格数据和所述待匹配栅格数据进行匹配，获得旋转参数和平移参数；根据所述旋转参数、所述平移参数和所述待匹配栅格数据。其能快速完成激光点云数据的匹配过程，并获得高精度匹配结果。并获得高精度匹配结果。并获得高精度匹配结果。

【技术实现步骤摘要】
一种用于激光定位的匹配方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像分析的
，尤其是涉及一种用于激光定位的匹配方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]高精度定位是自动驾驶系统的重要组成部分之一，它不仅能通过提供装载有自动驾驶系统的车辆的位置和姿态，来保证自动驾驶系统的决策部分可以顺利为车辆规划行驶路线；还能辅助环境感知对周边进行预判，帮助制作高精度地图。
[0003]在实际应用中，自动驾驶系统的高精度定位模块对车辆的定位精度需达到厘米量级，而对车辆姿态的定位精度则需小于0.2
°
。
[0004]传统的高精度定位模块多是通过GNSS(Global Navigation Satellites System，全球导航卫星系统)差分定位算法来完成车辆的定位工作，并借助陀螺仪和加速度计完成帧间插值和弱观测值时的修正。
[0005]但在实际应用过程中，面对隧道、高楼、林阴路等非开阔场景时，上述差分定位算法由于受到多径干扰和误差累积的影响，所以无法始终保持对车辆的高精度定位效果，基于此，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于激光定位的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于激光定位图像的激光点云数据和基于待匹配图像的待匹配栅格数据；对所述激光点云数据进行过滤，并根据栅格化算法对滤除噪声后的激光点云数据进行处理，获得激光栅格数据；根据相位相关算法，对所述激光栅格数据和所述待匹配栅格数据进行匹配，获得旋转参数，所述旋转参数用于说明所述激光定位图像和所述待匹配图像之间的旋转关系；根据所述旋转参数对所述待匹配栅格数据进行旋转，获得旋转后栅格数据；根据所述相位相关算法，对所述激光栅格数据和所述旋转后栅格数据进行匹配，获得平移参数，所述平移参数用于说明所述激光定位图像和所述待匹配图像之间的平移关系；根据所述旋转参数、所述平移参数和所述待匹配栅格数据获得实际定位数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述激光点云数据进行过滤包括：根据随机一致性采样算法对所述激光点云数据进行过滤，获得滤除地面后的激光点云数据；根据感兴趣区域算法对滤除地面后的激光点云数据进行过滤，获得滤除地面且滤除动态物体后的激光点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据相位相关算法，对所述激光栅格数据和所述待匹配栅格数据进行匹配，获得旋转参数包括：获取映射函数，所述映射函数用于指示所述激光定位图像和所述待匹配图像之间的旋转平移关系；对所述映射函数进行傅里叶变换，获得幅度谱函数；对所述幅度谱函数进行互化处理，获得极坐标函数；将所述激光栅格数据和所述待匹配栅格数据代入所述极坐标函数中，求得所述旋转参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述激光栅格数据和所述待匹配栅格数据代入所述极坐标函数中之前，所述方法还包括：根据高通滤波器对所述激光栅格数据进行过滤，获得过滤后的激光栅格数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述旋转参数对所述待匹配栅格数据进行旋转以前，所述方法还包括：根据卡尔曼滤波算法对所述旋转参数进行处理，获得精化后的旋转参数。6.根据权利要求3所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹤云，
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：