【技术实现步骤摘要】
车辆位姿的处理方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆
[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及自动驾驶
，具体涉 及一种车辆位姿的处理方法、装置、电子设备、存储介质以及自动驾驶车 辆。
技术介绍
[0002]在无人汽车自动驾驶运行过程中，需要定位系统实时输出连续高频率 且精确的定位结果，以确保路径规划、感知等模块的正常工作。
[0003]传统的无人驾驶中定位模块在采用图优化进行多个传感器定位信息 融合过程中使用通用横墨卡托网系统(Universal Transverse Mercartor GridSystem，UTM)等非全球一致坐标系。在投影带的边沿坐标系发生变化， 导致需要不断的重置优化的图，程序设计复杂且容易出错。因此，在图优 化中存在需要更换坐标原点、不断重置的问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0005]本公开提供了一种车辆位姿的处理方法、装置、电子设备、存储介质 以及自动驾驶车辆。
[0006]根据本公开的第一方面，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿的处理方法，包括：构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，所述初始位姿信息包括：初始位置和初始姿态，所述初始位置采用经度、纬度和高程表示；采集所述车辆在所述不同时刻时的实时位姿，其中，所述实时位姿基于所述车辆上的多个传感器感测得到；基于所述不同时刻时采集到的实时位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到目标位姿信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述不同时刻时采集到的所述实时位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息包括：基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和所述初始位姿信息构建位姿残差；对所述位姿残差进行最小二乘处理，得到所述目标位姿信息。3.根据权利要求2所述的方法，基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和所述初始位姿信息构建所述位姿残差包括：基于所述初始位置、所述实时位姿中的实时经度、目标半径和目标偏心率，构建经度残差；基于所述初始位姿信息中的初始纬度和初始高程、所述实时位姿中的实时纬度、所述目标半径和所述目标偏心率，构建纬度残差；基于所述初始位姿信息中的初始高程和所述实时位姿中的实时高程，构建高程残差；基于所述初始位姿信息中的初始姿态和所述实时位姿中的实时姿态，构建姿态残差；基于所述经度残差、所述纬度残差、所述高程残差和所述姿态残差，得到所述位姿残差。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中，在基于所述实时位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息之前，所述方法还包括：采集所述车辆在所述不同时刻时的实时增量位姿，其中，所述实时增量位姿基于所述车辆上的至少一个传感器感测得到；基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和实时增量位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和实时增量位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息包括：基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和所述初始位姿信息构建位姿残差；基于相邻两个时刻的初始位姿信息和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿，构建增量位姿残差；对所述位姿残差和所述增量位姿残差进行最小二乘处理，得到所述目标位姿信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于相邻两个时刻的初始位姿信息和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿，构建所述增量位姿残差包括：基于所述相邻两个时刻的初始位置、所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量经度、目标半径和目标偏心率，构建增量经度残差；基于所述相邻两个时刻的初始位姿信息中的初始纬度和初始高程、所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量纬度、所述目标半径和所述目标偏心率，构建增量纬度
残差；基于所述相邻两个时刻的初始位姿信息中的初始高程和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量高程，构建增量高程残差；基于所述相邻两个时刻的初始位姿信息中的初始姿态和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量姿态，构建增量姿态残差；基于所述增量经度残差、所述增量纬度残差、所述增量高程残差和所述增量姿态残差，得到所述增量位姿残差。7.一种车辆位姿的处理装置，包括：构建模块，用于构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，所述初始位姿信息包括：初始位置和初始姿态，所述初始位置采用经度、纬度和高程表示；第一采集模块，用于采集所述车辆在所述不同时刻时的实时位姿，其中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘文杰，程风，蔡仁澜，邱笑晨，徐国梁，
申请(专利权)人：阿波罗智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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