车辆的定位方法、装置、计算机可读存储介质及处理器制造方法及图纸

本申请提供了一种车辆的定位方法、装置、计算机可读存储介质及处理器，车辆的定位方法包括：根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域；匹配位置为高精度地图和三维点云地图匹配得到的位置，初始位置为根据匹配位置、车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置所确定的位置；确定初始位置是否位于地图变化区域内；在初始位置位于地图变化区域内的情况下，更新初始位置。本申请的车辆的定位方法解决了现有技术中对车辆进行定位时容易因实际环境相对于高精度地图变化而导致定位精度下降的问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆的定位方法、装置、计算机可读存储介质及处理器
本申请涉及自动驾驶领域，具体而言，涉及一种车辆的定位方法、装置、计算机可读存储介质、处理器及车辆系统。
技术介绍
现有技术中，一般采用卡尔曼滤波融合方法将多传感器的数据进行融合，以得到自动驾驶车辆(AutonomousDrivingVehicle，简称ADV)的高精度位置。这里的多传感器主要包括：车轮编码器(WheelEncoder)、全球卫星导航定位系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU:InertialMeasurementUnit)、三维激光雷达(Lidar)以及高精度地图(HighdefinitionMap)。其中，通过将三维激光雷达获取到的三维点云地图与高精度地图匹配，确定车辆的位置，再结合其他的定位方式，能够较准确地确定车辆当前的位置情况。但是，当实际的环境相对于高精度地图发生变化时，将三维激光雷达获取到的三维点云地图与高精度地图匹配获得的车辆位置便会出现误差，影响车辆的定位精度。在
技术介绍
部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的
技术介绍
的理解，因此，
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中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在已知的现有技术。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种车辆的定位方法、装置、计算机可读存储介质、处理器及车辆系统，以解决现有技术中对车辆进行定位时，容易因实际环境相对于高精度地图变化而导致定位精度下降的问题。根据本专利技术实施例的第一个方面，提供了一种车辆的定位方法，包括：根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域；匹配位置为高精度地图和三维点云地图匹配得到的位置，初始位置为根据匹配位置、车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置所确定的位置；确定初始位置是否位于地图变化区域内；在初始位置位于地图变化区域内的情况下，更新初始位置。可选地，根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，包括：确定匹配位置和初始位置是否满足预定条件；在匹配位置和初始位置满足预定条件的情况下，确定匹配位置为跳变位置；至少根据跳变位置对应的初始位置，确定地图变化区域。可选地，确定匹配位置和初始位置是否满足预定条件，包括：根据匹配位置和初始位置构建卡方分布其中，k是时间，zk是初始位置和匹配位置差，Pk是初始位置的协方差与匹配位置的协方差之和，Tk为初始位置对应的卡方值；卡方分布的自由度为n；确定卡方值是否大于预定阈值；在卡方值大于预定阈值的情况下，确定匹配位置和初始位置满足预定条件。可选地，在根据卡方值是否大于预定阈值之前，在根据匹配位置和初始位置构建卡方分布之后，方法还包括：确定预定阈值；确定预定阈值，包括：根据初始位置和匹配位置，根据卡方分布，计算各时刻的卡方值；确定预定时间段内的卡方值的均方根值，得到卡方阈值；根据卡方阈值确定预定阈值，预定阈值大于卡方阈值。可选地，确定预定时间段内的卡方值的均方根值，得到卡方阈值，包括：获取预定时间段内的滑动窗口中的卡方值；计算滑动窗口中的卡方值的均方根值，得到卡方阈值。可选地，根据卡方阈值确定预定阈值，包括：以预定倍数的卡方阈值为预定阈值。可选地，至少根据跳变位置对应的初始位置，确定地图变化区域，包括：在多个连续的匹配位置均为跳变位置的情况下，确定平均位置，平均位置为多个跳变位置对应的多个初始位置的坐标的平均值；根据平均位置、航向、第一预定值和第二预定值，确定地图变化区域，其中，地图变化区域中的点的坐标满足(x-xmean)·cos(yaw)＜d1和(y-ymean)·sin(yaw)＜d2，其中，xmean和ymean分别为平均位置对应的横坐标和纵坐标，yaw为航向，d1为第一预定值，d2为第二预定值。可选地，确定初始位置是否位于地图变化区域内，包括：确定初始位置对应的卡方值是否大于或等于卡方阈值；在卡方值大于或等于卡方阈值的情况下，确定初始位置位于地图变化区域内；在卡方值小于卡方阈值的情况下，确定初始位置未位于地图变化区域内。可选地，在初始位置位于地图变化区域内的情况下，更新初始位置，包括：在初始位置位于地图变化区域内的情况下，对匹配位置进行降权或者剔除；采用卡尔曼滤波算法融合车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置以及降权后的匹配位置，得到更新位置，或者，采用卡尔曼滤波算法融合车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置，得到更新位置，更新位置为更新后的初始位置。可选地，在根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域之后，方法还包括：将地图变化区域对应的信息发送至服务器，服务器用于将地图变化区域对应的信息转发至其他车辆，以使得其他车辆根据地图变化区域对应的信息，确定当前的初始位置是否在地图变化区域内。根据本专利技术实施例的第二个方面，还提供了一种车辆的定位方法，包括：目标车辆根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，匹配位置为高精度地图和三维点云地图匹配得到的位置，初始位置为根据匹配位置、车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置确定的位置；目标车辆将地图变化区域对应的信息转发至其他车辆；目标车辆和其他车辆分别根据地图变化区域对应的信息，确定对应的初始位置是否位于地图变化区域内；在目标车辆和/或其他车辆的初始位置位于地图变化区域内的情况下，目标车辆和/或其他车辆更新对应的初始位置。可选地，目标车辆根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，包括：目标车辆确定匹配位置和初始位置是否满足预定条件；在匹配位置和初始位置满足预定条件的情况下，目标车辆确定匹配位置为跳变位置；目标车辆至少根据跳变位置对应的初始位置，确定地图变化区域。可选地，目标车辆确定匹配位置和初始位置是否满足预定条件，包括：目标车辆根据匹配位置和初始位置，构建卡方分布其中，k是时间，zk是初始位置和匹配位置差，Pk是初始位置的协方差与匹配位置的协方差之和，Tk为初始位置对应的卡方值；卡方分布的自由度为n；目标车辆根据卡方值是否大于预定阈值；在卡方值大于预定阈值的情况下，目标车辆确定匹配位置和初始位置满足预定条件。可选地，在目标车辆根据卡方值是否大于预定阈值之前，在目标车辆根据匹配位置和初始位置，构建卡方分布之后，方法还包括：目标车辆确定预定阈值，目标车辆确定预定阈值，包括：目标车辆根据初始位置和匹配位置，根据卡方分布，计算各时刻的卡方值；目标车辆确定预定时间段内的卡方值的均方根值，得到卡方阈值；目标车辆根据卡方阈值确定预定阈值，预定阈值大于卡方阈值。可选地，在目标车辆和/或其他车辆的初始位置位于地图变化区域内的情况下，目标车辆和/或其他车辆更新对应的初始位置，包括：在目标车辆和/或其他车辆的初始位置位于地图变化区域内的情况下，目标车辆和/或其他车辆对对应的匹配位置进行降权或者剔除；目标车辆和/或其他车辆采用卡尔曼滤波算法融合车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置以及降权后的匹配位置，得到更新位置，或者，目标车辆和/本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆的定位方法，其特征在于，包括：/n根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，所述匹配位置为高精度地图和三维点云地图匹配得到的位置，所述初始位置为根据所述匹配位置、车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置所确定的位置；/n确定所述初始位置是否位于所述地图变化区域内；/n在所述初始位置位于所述地图变化区域内的情况下，更新所述初始位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆的定位方法，其特征在于，包括：
根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，所述匹配位置为高精度地图和三维点云地图匹配得到的位置，所述初始位置为根据所述匹配位置、车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置所确定的位置；
确定所述初始位置是否位于所述地图变化区域内；
在所述初始位置位于所述地图变化区域内的情况下，更新所述初始位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，包括：
确定所述匹配位置和所述初始位置是否满足预定条件；
在所述匹配位置和所述初始位置满足所述预定条件的情况下，确定所述匹配位置为跳变位置；
至少根据所述跳变位置对应的所述初始位置，确定所述地图变化区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述匹配位置和所述初始位置是否满足预定条件，包括：
根据所述匹配位置和所述初始位置构建卡方分布其中，k是时间，zk是所述初始位置和匹配位置差，Pk是所述初始位置的协方差与所述匹配位置的协方差之和，Tk为所述初始位置对应的卡方值；所述卡方分布的自由度为n；
确定所述卡方值是否大于预定阈值；
在所述卡方值大于所述预定阈值的情况下，确定所述匹配位置和所述初始位置满足所述预定条件。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述卡方值是否大于预定阈值之前，在根据所述匹配位置和所述初始位置构建卡方分布之后，所述方法还包括：
确定所述预定阈值；
确定所述预定阈值，包括：
根据所述初始位置和所述匹配位置，根据所述卡方分布，计算各时刻的所述卡方值；
确定预定时间段内的所述卡方值的均方根值，得到卡方阈值；
根据所述卡方阈值确定所述预定阈值，所述预定阈值大于所述卡方阈值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定预定时间段内的所述卡方值的均方根值，得到卡方阈值，包括：
获取所述预定时间段内的滑动窗口中的所述卡方值；
计算所述滑动窗口中的所述卡方值的均方根值，得到所述卡方阈值。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述卡方阈值确定所述预定阈值，包括：
以预定倍数的所述卡方阈值为所述预定阈值。


7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，至少根据所述跳变位置对应的所述初始位置，确定所述地图变化区域，包括：
在多个连续的所述匹配位置均为所述跳变位置的情况下，确定平均位置，所述平均位置为多个所述跳变位置对应的多个所述初始位置的坐标的平均值；
根据所述平均位置、航向、第一预定值和第二预定值，确定所述地图变化区域，其中，所述地图变化区域中的点的坐标满足(x-xmean)·cos(yaw)＜d1和(y-ymean)·sin(yaw)＜d2，其中，xmean和ymean分别为所述平均位置对应的横坐标和纵坐标，yaw为所述航向，d1为所述第一预定值，d2为所述第二预定值。


8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述初始位置是否位于所述地图变化区域内，包括：
确定所述初始位置对应的所述卡方值是否大于或等于所述卡方阈值；
在所述卡方值大于或等于所述卡方阈值的情况下，确定所述初始位置位于所述地图变化区域内；
在所述卡方值小于所述卡方阈值的情况下，确定所述初始位置未位于所述地图变化区域内。


9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在所述初始位置位于所述地图变化区域内的情况下，更新所述初始位置，包括：
在所述初始位置位于所述地图变化区域内的情况下，对所述匹配位置进行降权或者剔除；
采用卡尔曼滤波算法融合所述车轮编码器获取的位置、所述GNSS获取的位置以及所述IMU获取的位置以及降权后的所述匹配位置，得到更新位置，或者，采用卡尔曼滤波算法融合所述车轮编码器获取的位置、所述GNSS获取的位置以及所述IMU获取的位置，得到更新位置，所述更新位置为更新后的所述初始位置。


10.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域之后，所述方法还包括：
将所述地图变化区域对应的信息发送至服务器，所述服务器用于将所述地图变化区域对应的信息转发至其他车辆，以使得所述其他车辆根据所述地图变化区域对应的信息，确定当前的所述初始位置是否在所述地图变化区域内。


11.一种车辆的定位方法，其特征在于，包括：
目标车辆根据匹配位置和对应的初始位置，确定地图变化区域，所述匹配位置为高精度地图和三维点云地图匹配得到的位置，所述初始位置为根据所述匹配位置、车轮编码器获取的位置、GNSS获取的位置以及IMU获取的位置确定的位置；
所述目标车辆将所述地图变化区域对应的信息转发至其他车辆；

【专利技术属性】
技术研发人员：刘川川，
申请(专利权)人：北京小马智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11