自动驾驶车辆的定位方法、装置、车载设备、系统及车辆制造方法及图纸

本申请提供了一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、车载设备、系统及车辆，涉及自动驾驶技术领域。方法包括：接收自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备发送的路侧设备信息；根据路侧设备信息在预先存储在车载设备中的电子地图中获得路侧设备对应的局部地图；局部地图中记录有预先采集的道路各位置处的目标道路特征数据；通过自动驾驶车辆上的传感器采集获得当前道路特征数据；将当前道路特征数据与局部地图中记录的目标道路特征数据进行匹配，获得匹配结果；确定匹配结果对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置。本申请能够在卫星信号差的地区为自动驾驶车辆提供厘米级的精确定位，从而为自动驾驶车辆的精确行驶提供了基础。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆的定位方法、装置、车载设备、系统及车辆
本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、车载设备、系统及车辆。
技术介绍
目前，随着人工智能、计算机视觉、传感器等技术的发展，自动驾驶技术已经逐渐发展起来。在自动驾驶技术中，自动驾驶车辆依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。为了使得自动驾驶车辆更精确的行驶，不同于传统的导航技术，自动驾驶车辆需要厘米级的定位精度。然后目前，在一些卫星信号差的地区，如无人区、隧道等处，全球定位系统的定位很不准确，难以为自动驾驶车辆提供厘米级的定位，使得自动驾驶车辆在这些卫星信号差的地区难以精确行驶。
技术实现思路
本申请的实施例提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、车载设备、系统及车辆，能够在卫星信号差的地区为自动驾驶车辆提供厘米级的精确定位，从而为自动驾驶车辆的精确行驶提供了基础。为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：本申请实施例的第一方面，提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，包括：/n接收自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备发送的路侧设备信息；/n根据所述路侧设备信息在预先存储在车载设备中的电子地图中获得所述路侧设备对应的局部地图；所述局部地图中记录有预先采集的道路各位置处的目标道路特征数据；/n通过自动驾驶车辆上的传感器采集获得当前道路特征数据；/n将所述当前道路特征数据与局部地图中记录的目标道路特征数据进行匹配，获得匹配结果；/n确定匹配结果对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，包括：
接收自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备发送的路侧设备信息；
根据所述路侧设备信息在预先存储在车载设备中的电子地图中获得所述路侧设备对应的局部地图；所述局部地图中记录有预先采集的道路各位置处的目标道路特征数据；
通过自动驾驶车辆上的传感器采集获得当前道路特征数据；
将所述当前道路特征数据与局部地图中记录的目标道路特征数据进行匹配，获得匹配结果；
确定匹配结果对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置。


2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述路侧设备为一至多个，一至多个路侧设备沿着目标路段分布设置；路侧设备的数量是根据目标路段的长度和路侧设备的通信范围预先设置的；所述电子地图中预先标定有各路侧设备的位置，并记录各路侧设备身份标识，且所述电子地图在所述目标路段的部分被根据所述各路侧设备的位置划分为多个局部地图；每个路侧设备对应了一个局部地图。


3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述接收自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备发送的路侧设备信息，包括：
实时监测自动驾驶车辆的车载V2X设备与路侧设备的通信连接情况；
在监测到所述车载V2X设备与一个第一路侧设备通信连接后，接收该第一路侧设备发送的路侧设备信息；
在监测到所述车载V2X设备与一个第一路侧设备通信连接后，又与一个第二路侧设备通信连接，将接收第一路侧设备发送的路侧设备信息更改为接收第二路侧设备发送的路侧设备信息。


4.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述路侧设备信息包括路侧设备的位置或者路侧设备身份标识；
所述根据所述路侧设备信息在预先存储在车载设备中的电子地图中获得所述路侧设备对应的局部地图，包括：
根据所述路侧设备的位置或者路侧设备身份标识，在预先存储在车载设备中的电子地图中匹配确定所述路侧设备的位置或者路侧设备身份标识对应的局部地图。


5.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述传感器包括激光雷达；所述目标道路特征数据包括目标道路特征点云数据；
所述通过自动驾驶车辆上的传感器采集获得当前道路特征数据，包括：
通过自动驾驶车辆上的激光雷达采集获得当前道路特征点云数据；
所述将所述当前道路特征数据与局部地图中记录的目标道路特征数据进行匹配，获得匹配结果，包括：
将当前道路特征点云数据与局部地图中记录的目标道路特征点云数据进行匹配，在所述目标道路特征点云数据中确定匹配度大于等于预先设置的匹配度阈值的第一目标道路特征点云数据，并获得第一目标道路特征点云数据对应的道路位置；
所述确定匹配结果对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置，包括：
确定第一目标道路特征点云数据对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置。


6.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述传感器包括车载相机；所述目标道路特征数据包括目标道路特征图像数据；
所述通过自动驾驶车辆上的传感器采集获得当前道路特征数据，包括：
通过自动驾驶车辆上的车载相机采集获得当前道路特征图像数据；
所述将所述当前道路特征数据与局部地图中记录的目标道路特征数据进行匹配，获得匹配结果，包括：
将当前道路特征图像数据与局部地图中记录的目标道路特征图像数据进行匹配，在所述目标道路特征图像数据中确定匹配度大于等于预先设置的匹配度阈值的第一目标道路特征图像数据，并获得第一目标道路特征图像数据对应的道路位置；
所述确定匹配结果对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置，包括：
确定第一目标道路特征图像数据对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置。


7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，在目标道路上设置有标识图案和道路设施；
所述通过自动驾驶车辆上的车载相机采集获得当前道路特征图像数据，包括：
通过自动驾驶车辆上的车载相机拍摄采集标识图案和道路设施，形成当前道路特征图像数据。


8.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述标识图案包括条形码图案、二维码图案、广告图案中的一种或多种；所述道路设施包括路肩、车道线、道路交通指示牌、墙壁、隧道顶部风机、照明灯中的一种或多种。


9.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，在同一局部地图中，不同道路位置处的目标道路特征数据不同。


10.一种自动驾驶车辆的定位装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备发送的路侧设备信息；
局部地图获得单元，用于根据所述路侧设备信息在预先存储在车载设备中的电子地图中获得所述路侧设备对应的局部地图；所述局部地图中记录有预先采集的道路各位置处的目标道路特征数据；
当前道路特征数据获得单元，用于通过自动驾驶车辆上的传感器采集获得当前道路特征数据；
匹配单元，用于将所述当前道路特征数据与局部地图中记录的目标道路特征数据进行匹配，获得匹配结果；
位置确定单元，用于确定匹配结果对应的道路位置作为自动驾驶车辆的当前位置。


11.一种车载设备，其特征在于，应用于一种自动驾驶车辆的定位系统，所述系统包括自动驾驶车辆上设置的车载设备、自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备和自动驾驶车辆上的传感器；所述车载设备能够与所述路侧设备通信连接，所述车载设备与所述传感器连接；
所述车载设备，用于接收自动驾驶车辆行驶道路处的路侧设备发送的路侧设备信息；根据所述路侧设备信息在预先存储在车载设备中的电子地图中获得所述路侧设备对应的局部地图；所述局部地图中记录有预先采集的道路各位置处的目标道路特征数据；通过自动驾驶车辆上的传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐勇，郝佳男，
申请(专利权)人：北京图森智途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11