一种基于面积插值的POI匹配及系统技术方案

本发明专利技术属于智能驾驶定位技术领域，具体提供一种基于面积插值的POI匹配方法及系统，其中方法包括：接收局部地图和高精度地图信息并极性坐标统一；计算局部地图POI包络重心坐标及重心迭代计算次数；当各三角形重心迭代次数均小于1时，进行ICP迭代匹配计算横、纵向修正值；最后进行多源融合定位滤波。该方案通过相机输出信息构建的实时局部地图与高精度地图之间进行POI匹配，对局部地图中POI包络信息基于其面积进行插值，有效计算出当前系统位置的横向和纵向修正值，满足智能驾驶系统在各类复杂场景中的稳定应用。弥补曲线匹配中因停止线等横线不足引起的纵向滤波失衡问题，同时提高了在实时局部地图对POI包络点的描述变形和失真情况下的配准精度和效率。真情况下的配准精度和效率。真情况下的配准精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于面积插值的POI匹配及系统


[0001]本专利技术涉及智能驾驶定位
，更具体地，涉及一种基于面积插值的POI匹配及系统。

技术介绍

[0002]目前，智能驾驶车辆主要还处于研发和测试阶段，但可以预见，随着智能驾驶车辆技术的发展，未来会有越来越多的智能驾驶车辆真正的投入使用。而智能驾驶不可或缺的关键技术点就是实时定位。
[0003]随着智能驾驶服务和产品的推广，智能驾驶系统对定位的精度、稳定性和实时性要求越来越高。在基于高精度地图匹配的多源融合定位系统中，高精度地图与相机输出POI(Point Of Interest，兴趣点)构建的局部地图之间的匹配对环境适应性更好，且横向和纵向可同时得到修正。可以有效弥补曲线匹配中因停止线等横线不足引起的纵向滤波失衡问题。在高精度地图与相机输出POI局部地图匹配中，由于实时局部地图对POI包络点的描述与真实特征点差异较大，甚至可能出现大幅度变形和失真，直接在高精度地图上与对应属性POI匹配容易导致匹配失败等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术需要解决的是现有技术中存在的智能驾驶中，直接在高精度地图上与对应属性POI匹配容易导致匹配失败的技术问题。
[0005]本专利技术提供了一种基于面积插值的POI匹配方法，包括以下步骤：
[0006]S1，获取局部地图信息和当前坐标指定范围内的地图信息，并通过当前时刻系统经纬度坐标信息对地图和局部地图进行坐标统一；
[0007]S2，获取局部地图中各POI包络的重心坐标，并将重心坐标插入到POI形点数组中；
[0008]S3，获取POI包络的重心与任意两个相邻的包络节点组成的三角形的面积和POI包络的总面积；
[0009]S4，根据各三角形面积大小与总面积大小之间的关系，确定三角形重心迭代计算次数；
[0010]S5，根据各三角形重心迭代计算次数，重复步骤S2到步骤S4，直至各子三角形重心迭代计算次数小于预设值，将所有重心坐标插入到POI形点数组中；
[0011]S6，对局部地图POI形点数组与高精度地图形点数组进行优化迭代配准，计算系统当前位置的横向修正值和纵向修正值；
[0012]S7，将所述横向修正值和纵向修正值反馈给多源融合定位系统，进行多源融合定位滤波以提高定位精度。
[0013]优选地，所述S1具体包括：系统上电后，接收感知模块输出的局部地图信息和缓存输出的当前坐标指定范围内的高精度地图信息。
[0014]优选地，所述感知模块为相机，通过所述相机输出信息构建得到局部地图。
[0015]优选地，所述S5中的预设值为1。
[0016]优选地，所述S4具体包括：重心计算次数正比于三角形面积大小，具体地，将总面积大小与各三角形面积大小值分别相除并取整数值，该整数值即为三角形重心计算次数。
[0017]优选地，所述S6中的优化迭代配准的方式包括最近迭代算法ICP(Iterative Closest Point)。
[0018]本专利技术还提供了一种用于实施基于面积插值的POI匹配方法的系统，包括：
[0019]地图信息获取模块，用于获取局部地图信息和当前坐标指定范围内的地图信息，并通过当前时刻系统经纬度坐标信息对地图和局部地图进行坐标统一；
[0020]计算模块，用于计算局部地图中各POI包络的重心坐标，并将重心坐标插入到POI形点数组中；计算POI包络的重心与任意两个相邻的包络节点组成的三角形的面积和POI包络的总面积；
[0021]迭代模块，用于根据各三角形面积大小与总面积大小之间的关系，确定三角形重心迭代计算次数；根据各三角形重心迭代计算次数，重复步骤S2到步骤S4，直至各子三角形重心迭代计算次数小于预设值，将所有重心坐标插入到POI形点数组中；
[0022]修正模块，用于对局部地图POI形点数组与高精度地图形点数组进行优化迭代配准，计算系统当前位置的横向修正值和纵向修正值；将所述横向修正值和纵向修正值反馈给多源融合定位系统，进行多源融合定位滤波以提高定位精度。
[0023]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现基于面积插值的POI匹配方法的步骤。
[0024]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现基于面积插值的POI匹配方法的步骤。
[0025]有益效果：本专利技术提供的一种基于面积插值的POI匹配方法及系统，其中方法包括：系统上电，接收局部地图和高精度地图信息并极性坐标统一；计算局部地图POI包络重心坐标、重心与相邻节点组成三角形面积和总面积、重心迭代计算次数；当各三角形重心迭代次数均小于1时，进行ICP迭代匹配计算横、纵向修正值；最后进行多源融合定位滤波。该方案通过相机输出信息构建的实时局部地图与高精度地图之间进行POI匹配，对局部地图中POI包络信息基于其面积进行插值，有效计算出当前系统位置的横向和纵向修正值，满足智能驾驶系统在各类复杂场景中的稳定应用。弥补曲线匹配中因停止线等横线不足引起的纵向滤波失衡问题，同时提高了在实时局部地图对POI包络点的描述变形和失真情况下的配准精度和效率。
附图说明
[0026]图1为本专利技术提供的一种基于面积插值的POI匹配方法的流程图；
[0027]图2为本专利技术提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
[0028]图3为本专利技术提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图；
[0029]图4为本专利技术提供的一种基于面积插值的POI匹配系统的功能框图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施
例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0031]如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于面积插值的POI匹配方法，包括以下步骤：
[0032]S1，获取局部地图信息和当前坐标指定范围内的地图信息，并通过当前时刻系统经纬度坐标信息对地图和局部地图进行坐标统一。系统上电后，系统内的接收感知模块输出的局部地图信息和缓存输出的当前坐标指定范围内的高精度地图信息，并通过当前时刻系统经纬度坐标信息对高精度地图和局部地图进行坐标统一。其中，感知模块可以为相机，通过所述相机输出信息构建得到局部地图。
[0033]S2，获取局部地图中各POI包络的重心坐标，并将重心坐标插入到POI形点数组中。因为POI对应区域较小，对POI重心点计算geohash值,字符串长度为6
‑
8左右即可。如果坐标落在区域内，则遍历该区域下所有的POI。
[0034]S3，获取POI包络的重心与任意两个相邻的包络节点组成的三角形的面积和POI包络的总面积。将POI包络的重心点与相邻的阿领个包络节点连接成一个三角形，计算该三角形的面积。并计算整个POI包络的总面积。
[0035]S4，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于面积插值的POI匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取局部地图信息和当前坐标指定范围内的地图信息，并通过当前时刻系统经纬度坐标信息对地图和局部地图进行坐标统一；S2，获取局部地图中各POI包络的重心坐标，并将重心坐标插入到POI形点数组中；S3，获取POI包络的重心与任意两个相邻的包络节点组成的三角形的面积和POI包络的总面积；S4，根据各三角形面积大小与总面积大小之间的关系，确定三角形重心迭代计算次数；S5，根据各三角形重心迭代计算次数，重复步骤S2到步骤S4，直至各三角形重心迭代计算次数小于预设值，将所有重心坐标插入到POI形点数组中；S6，对局部地图POI形点数组与高精度地图形点数组进行优化迭代配准，计算系统当前位置的横向修正值和纵向修正值；S7，将所述横向修正值和纵向修正值反馈给多源融合定位系统，进行多源融合定位滤波以提高定位精度。2.根据权利要求1所述的基于面积插值的POI匹配方法，其特征在于，所述S1具体包括：系统上电后，接收感知模块输出的局部地图信息和缓存输出的当前坐标指定范围内的高精度地图信息。3.根据权利要求2所述的基于面积插值的POI匹配方法，其特征在于，所述感知模块为相机，通过所述相机输出信息构建得到局部地图。4.根据权利要求1所述的基于面积插值的POI匹配方法，其特征在于，所述S5中的预设值为1。5.根据权利要求1所述的基于面积插值的POI匹配方法，其特征在于，所述S4具体包括：重心计算次数正比于三角形面积大小，具体地，将总面积大小与各三角形面积大小值分别相除并取整数值，该整数值即为三角形重心计算次数。6.根据权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮双双，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：