一种数据处理方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种数据处理方法和装置，该方法包括：根据车辆在第一时刻的位姿信息和第一模型，确定该车辆在第二时刻的第一位姿信息，该第一模型为从该第一时刻到该第二时刻的位姿估计模型；获取一个或者多个传感器采集的数据；根据该第一位姿信息以及该数据，确定该车辆在该第二时刻的第二位姿信息。本申请实施例可以应用于智能驾驶领域，有助于避免因单一传感器发生故障而造成里程计精度下降，从而有助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法和装置


[0001]本申请涉及智能驾驶领域，并且更具体地，涉及一种数据处理方法和装置。

技术介绍

[0002]里程计作为自动驾驶或者辅助驾驶最基础的业务模块，可以为规控、感知、融合、预测等模块提供相对定位信息。不同于全局定位的绝对精度要求，自动驾驶中对里程计的要求是：开机即工作、连续平滑、稳定可靠且能保证一定的相对定位精度。
[0003]随着自动驾驶或者辅助驾驶场景复杂度的提升，对里程计的精度和可靠性的要求越来越高。目前常用的里程计存在很多局限性，如在车辆行驶过程中通常以惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)输出的信息(例如，角速度和加速度信息)作为预测。当IMU出现发生阻塞或者故障时，里程计精度下降严重甚至无法正常工作，进而影响车辆的正常运行，可能带来严重的安全隐患。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种数据处理方法和装置，有助于避免因单一传感器发生故障而造成里程计精度下降，从而有助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。
[0005]第一方面，提供了一种数据处理方法，该方法应用于车辆，该车辆包括一个或者多个传感器，该方法包括：根据该车辆在第一时刻的位姿信息和第一模型，确定该车辆在第二时刻的第一位姿信息，该第一模型为从该第一时刻到该第二时刻的位姿估计模型；获取该一个或者多个传感器采集的数据；根据该第一位姿信息以及该数据，确定该车辆在该第二时刻的第二位姿信息。
[0006]本申请实施例中，通过上一时刻的位姿信息以及第一模型，可以估计出当前时刻的第一位姿信息，进而通过估计得到的当前时刻的第一位姿信息以及传感器的数据，得到当前时刻的第二位姿信息。无需使用单一传感器(例如，IMU)输出的数据对当前时刻的位姿信息进行估计，避免因为传感器发生故障而造成里程计精度下降，从而有助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。
[0007]应理解，上述车辆可以包括一种或多种不同类型的交通工具，也可以包括一种或多种不同类型的在陆地(例如，公路，道路，铁路等)，水面(例如：水路，江河，海洋等)或者空间上操作或移动的运输工具或者可移动物体。例如，车辆可以包括汽车，自行车，摩托车，火车，地铁，飞机，船，飞行器，机器人，无人机或其它类型的运输工具或可移动物体等，本申请实施例对此不作限定。
[0008]在一些可能的实现方式中，该第一模型可以保存在云端服务器中，车辆可以将第一时刻的位姿信息发送给云端服务器，由云端服务器根据第一时刻的位姿信息以及该第一模型来确定车辆在第二时刻的第一位姿信息。云端服务器可以将第一位姿信息发送给车辆，从而车辆可以根据传感器采集的数据以及该第一位姿信息，确定该车辆在该第二时刻的第二位姿信息。
[0009]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该根据该车辆在第一时刻的位姿信息和第一模型，确定该车辆在第二时刻的第一位姿信息，包括：根据该车辆在该第一时刻的位姿信息和该第一模型，确定该车辆在该第一时刻的初始状态转移矩阵；根据该初始状态转移矩阵，确定该第一位姿信息。
[0010]本申请实施例中，车辆可以根据第一时刻的位姿信息以及第一模型，先确定初始状态转移矩阵，进而通过初始状态转移矩阵来确定第二时刻的第一位姿信息。无需使用单一传感器(例如，IMU)输出的数据对当前时刻的位姿信息进行估计，避免因为传感器发生故障而造成里程计精度下降，从而有助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。
[0011]在一些可能的实现方式中，该第一模型包括从第一时刻到第二时刻的位置估计模型，从第一时刻到第二时刻的速度估计模型、从第一时刻到第二时刻的加速度估计模型、从第一时刻到第二时刻的横滚角估计模型、从第一时刻到第二时刻的俯仰角估计模型、从第一时刻到第二时刻的航向角估计模型和从第一时刻到第二时刻的角速度估计模型中的一个或者多个。
[0012]本申请实施例中，第一模型中可以包括位置、速度、加速度、横滚角、俯仰角、航向角以及角速度估计模型中的一个或者多个，通过这些模型可以对当前时刻车辆的位姿信息进行预测，从而无需通过单一传感器输出的数据对当前时刻的位姿信息进行预测，避免因为传感器发生故障而造成里程计精度下降，从而有助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。
[0013]在一些可能的实现方式中，该第一模型由如下公式中的一个或者多个确定：
[0014][0015][0016][0017][0018][0019][0020][0021]其中，为里程计坐标系下该车辆在该第二时刻的位置，为该里程计坐标系下该车辆在该第一时刻的位置，为从车辆坐标系到该里程计坐标系的旋转矩阵，为该车辆坐标系下该车辆在该第一时刻的速度，T为该第一时刻和该第二时刻之间的时间差，为该车辆坐标系下该车辆在该第一时刻的加速度，为该车辆坐标系下该车辆在该第二时刻的加速度，为该车辆坐标系下该车辆在该第二时刻的速度，φ
k
为该车辆在该第二时刻的横滚角，φ
k
‑1为该车辆在该第一时刻的横滚角，θ
k
‑1为该车辆在k
‑
1时刻的俯仰角，为该车辆在该第一时刻的横滚角速率，为该车辆在该第一时刻的俯仰角速率，
为该车辆在该第一时刻的航向角速率，θ
k
为该车辆在该第二时刻的俯仰角，θ
k
‑1为该车辆在该第一时刻的俯仰角，为该车辆在该第二时刻的航向角，为该车辆在该第一时刻的航向角，为该车辆坐标系下车辆在该第二时刻的角速度，为该车辆坐标系下该车辆在该第一时刻的角速度。
[0022]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：根据该车辆在该第一时刻的协方差信息和该第一模型，确定该车辆在该第二时刻的第一协方差信息；根据该第一协方差信息以及该数据，确定该车辆在该第二时刻的第二协方差信息。
[0023]本申请实施例中，通过上一时刻的协方差信息以及第一模型，可以估计出当前时刻的第一协方差信息，进而通过估计得到的当前时刻的第一协方差信息以及传感器的数据，得到当前时刻的第二协方差信息。无需使用单一传感器(例如，IMU)输出的数据对当前时刻的协方差信息进行估计，避免因为传感器发生故障而造成里程计精度下降，从而有助于提升车辆在导航过程中的稳定性和可靠性。
[0024]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该根据该第一位姿信息以及该数据，确定该车辆在该第二时刻的第二位姿信息之前，该方法还包括：获取第一标定结果，该第一标定结果包括在线标定结果和/或离线标定结果；其中，该根据该第一位姿信息以及该数据，确定该车辆在该第二时刻的第二位姿信息，包括：根据该第一标定结果，对该数据进行误差补偿，得到误差补偿后的数据；根据该第一位姿信息以及该误差补偿后的数据，确定该第二位姿信息。
[0025]本申请实施例中，通过在线或者离线标定的方式对传感器进行误差补偿，有助于进一步提升里程计的精度。
[0026]在一些可能的实现方式中，车辆可以对同一参数的在线标定结果和离线标定结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于车辆，所述车辆包括一个或者多个传感器，所述方法包括：根据所述车辆在第一时刻的位姿信息和第一模型，确定所述车辆在第二时刻的第一位姿信息，所述第一模型为从所述第一时刻到所述第二时刻的位姿估计模型；获取所述一个或者多个传感器采集的数据；根据所述第一位姿信息以及所述数据，确定所述车辆在所述第二时刻的第二位姿信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆在第一时刻的位姿信息和第一模型，确定所述车辆在第二时刻的第一位姿信息，包括：根据所述车辆在所述第一时刻的位姿信息和所述第一模型，确定所述车辆在所述第一时刻的初始状态转移矩阵；根据所述初始状态转移矩阵，确定所述第一位姿信息。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述车辆在所述第一时刻的协方差信息和所述第一模型，确定所述车辆在所述第二时刻的第一协方差信息；根据所述第一协方差信息以及所述数据，确定所述车辆在所述第二时刻的第二协方差信息。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位姿信息以及所述数据，确定所述车辆在所述第二时刻的第二位姿信息之前，所述方法还包括：获取第一标定结果，所述第一标定结果包括在线标定结果和/或离线标定结果；其中，所述根据所述第一位姿信息以及所述数据，确定所述车辆在所述第二时刻的第二位姿信息，包括：根据所述第一标定结果，对所述数据进行误差补偿，得到误差补偿后的数据；根据所述第一位姿信息以及所述误差补偿后的数据，确定所述第二位姿信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一标定结果包括轮速刻度系数、惯性测量单元IMU零偏、杆臂参数中的一个或者多个。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一标定结果，对所述数据进行误差补偿之前，所述方法还包括：对所述数据进行校验，所述校验包括合理性校验和交叉校验中的一种或者多种。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位姿信息以及所述数据，确定所述车辆在所述第二时刻的第二位姿信息，包括：根据所述第一位姿信息以及所述数据进行最优估计，得到所述第二位姿信息。8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：确定单元，用于根据车辆在第一时刻的位姿信息和第一模型，确定所述车辆在第二时刻的第一位姿信息，所述第一模型为从所述第一时刻到所述第二时刻的位姿估计模型；获取单元，用于获...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊杰，刘镇波，温丰，张洪波，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：