一种多传感器融合定位方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多传感器融合定位方法、装置、存储介质及电子设备，多传感器融合定位方法包括：将多传感器的数据进行预处理，得到处理后的位姿数据和点云数据；根据多传感器数据进行定位初始化，得到初始化位姿；基于所述初始化位姿得到初始预测位姿，将预处理后的点云数据逐帧进行点云匹配，得到点云匹配定位结果；将多传感器预处理后的位姿数据以及所述点云匹配定位结果进行融合，得到融合定位位姿。通过实施本发明专利技术，解决了园区内由多路径效应引起的定位不准问题，支持园区、开发路段等多种场景的自动驾驶定位功能。而且还提供多传感器融合方案并根据数据的可靠性选择性使用，增加定位算法鲁棒性并且提高了定位精度。定位算法鲁棒性并且提高了定位精度。定位算法鲁棒性并且提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种多传感器融合定位方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，具体涉及一种多传感器融合定位的方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能行业的兴起，汽车行业发生了翻天覆地的变化。自动驾驶相关技术的应用和落地，使得汽车已经不仅仅是一个机械结构，软件算法也成为其重要的组成部件。其中，定位功能是决策控制的前提条件，更是整个自动驾驶系统运行的基石。
[0003]传统定位模块中大多使用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)进行定位。IMU会有累计误差的影响，而在楼宇密集的园区中，由于多路径效应的影响，实时差分定位(Real
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time kinematic，RTK)无法提供准确的固定解，而导致GNSS定位输出会出现偏差。为此，如何在楼宇密集的场景中提供准确定位成为了急需解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多传感器融合定位方法，其特征在于，包括：将多传感器的数据进行预处理，得到处理后的位姿数据和点云数据；根据所述多传感器数据进行定位初始化得到初始化位姿；基于所述初始化位姿得到初始预测位姿，将预处理后的点云数据逐帧进行点云匹配，得到点云匹配定位结果；将所述多传感器预处理后的位姿数据以及所述点云匹配定位结果进行融合，得到融合定位位姿。2.根据权利要求1所述的多传感器融合定位方法，其特征在于，还包括：将所述融合定位位姿进行位姿转换，得到高频定位信息。3.根据权利要求1所述的多传感器融合定位方法，其特征在于，所述多传感器包括：全球导航卫星系统、惯性测量单元以及轮速计；将多传感器的数据进行预处理，包括：基于激光雷达时间戳，将全球导航卫星系统、惯性测量单元以及轮速计的数据进行时间对齐；根据所述惯性测量单元的角速度和所述轮速计的线速度计算运动位姿；将激光雷达的点云数据进行点云补偿。4.根据权利要求3所述的多传感器融合定位方法，其特征在于，所述基于初始化位姿得到初始预测位姿，将预处理后的点云数据逐帧进行点云匹配，得到点云匹配定位结果，包括：判断所述全球导航卫星系统的信号强度；当所述信号强度达到预设阈值时，根据所述全球导航卫星系统的数据进行初始化，得到初始化位姿；当所述信号强度未达到预设阈值时，根据当前帧点云的几何信息在点云地图上筛选候选区域，再结合点云匹配结果，得到初始化位姿。5.根据权利要求4所述的多传感器融合定位方法，其特征在于，所述将多传感器预处理后的位姿数据以及所述点云匹配定位结果进行融合，得到融合定位位姿，包括：将多传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：温悦，王冬生，李军，常伟，林昱，屈春雷，
申请(专利权)人：国汽北京智能网联汽车研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：