一种车辆定位方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车辆定位方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待定位车辆的场端定位信息；获取所述待定位车辆的车端速度信息；基于预设的数据融合算法，将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息。采用本发明专利技术实施例，能够通过对场端获取的定位信息和车端获取的轮速数据进行数据融合，解决了在GPS信号较弱的场景下，现有技术仅基于车端定位算法进行定位精准度较低的问题，从而进一步提高了车辆的定位准确度。而进一步提高了车辆的定位准确度。而进一步提高了车辆的定位准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆定位方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及车辆定位
，尤其涉及一种车辆定位方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的迅速发展，精准定位变得越来越重要。目前，在室内及建筑密集区域，由于传统的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)定位方法往往会因建筑物遮挡等因素产生较大干扰，定位精度较差，因此，一般通过在车端设置激光雷达、相机或惯性测量单元等实现对车辆的定位。但是，本专利技术人在对现有技术的研究中发现，仅依靠上述定位装置无法实现车辆的精准定位，定位准确度较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种车辆定位方法、装置、设备及介质，以解决现有技术仅基于车端定位算法进行定位精准度较低的问题。
[0004]为实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆定位方法，包括以下步骤：
[0005]获取待定位车辆的场端定位信息；
[0006]获取所述待定位车端速度信息；
[0007]将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息。
[0008]作为第一方面其中一种可选的实施例，所述获取待定位车辆的场端定位信息，包括：
[0009]基于布设在场端的激光雷达获取待定位车辆的激光点云数据；
[0010]将所述激光点云数据输入训练好的预设神经网络模型中，得到所述待定位车辆在雷达坐标系下的第一位姿数据；
[0011]将所述第一位姿数据转换为在地图坐标系下的第二位姿数据，并将所述第二位姿数据作为所述场端定位信息；其中，所述场端定位信息包括所述待定位车辆在所述地图坐标系下的初始横坐标、初始纵坐标以及初始姿态角。
[0012]作为第一方面其中一种可选的实施例，所述将所述第一位姿数据转换为在地图坐标系下的第二位姿数据，包括：
[0013]获取所述激光雷达在地图坐标系下的雷达位姿数据；
[0014]获取雷达坐标系相对于地图坐标系的旋转矩阵；
[0015]将所述第一姿数据与所述旋转矩阵相乘，并将得到的乘积与所述雷达位姿数据的和值作为所述待定位车辆在地图坐标系下的第二位姿数据。
[0016]作为第一方面其中一种可选的实施例，所述获取所述待定位车辆的车端速度信息，包括：
[0017]获取所述待定位车辆的轮速数据；
[0018]根据所述待定位车辆的初始姿态角对所述待定位车辆的轮速数据进行分解，得到所述待定位车辆在不同坐标方向的轮速分量，并将所述待定位车辆在不同坐标方向的轮速分量作为所述车端速度信息。
[0019]作为第一方面其中一种可选的实施例，所述将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息，包括：
[0020]将所述待定位车辆的场端定位信息作为场端观测量，所述待定位车辆在不同坐标方向的轮速分量作为车端观测量，输入卡尔曼滤波器进行数据融合，得到更新后的状态变量；
[0021]根据所述更新后的状态变量，获取所述待定位车辆的定位信息。
[0022]第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆定位装置，包括：
[0023]场端定位信息获取模块，用于获取待定位车辆的场端定位信息；
[0024]车端速度信息获取模块，用于获取所述待定位车辆的车端速度信息；
[0025]车辆定位信息获取模块，用于将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息。
[0026]作为第二方面其中一种可选的实施例，所述场端定位信息获取模块获取待定位车辆的场端定位信息，具体包括：
[0027]基于布设在场端的激光雷达获取待定位车辆的激光点云数据；
[0028]将所述激光点云数据输入训练好的预设神经网络模型中，得到所述待定位车辆在雷达坐标系下的第一位姿数据；
[0029]将所述第一位姿数据转换为在地图坐标系下的第二位姿数据，并将所述第二位姿数据作为所述场端定位信息；其中，所述场端定位信息包括所述待定位车辆在所述地图坐标系下的初始横坐标、初始纵坐标以及初始姿态角。
[0030]第三方面，本专利技术实施例提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一实施例所述的车辆定位方法。
[0031]作为第三方面其中一种可选的实施例，所述终端设备设置于所述场端。
[0032]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述第一方面任一实施例所述的车辆定位方法。
[0033]与现有技术相比，本专利技术实施例提供的一种车辆定位方法、装置、设备及介质，通过对场端获取的定位信息和车端获取的速度信息进行数据融合，解决了在GPS信号较弱的场景下，现有技术仅基于车端定位算法进行定位精准度较低的问题，从而进一步提高了车辆的定位准确度。
附图说明
[0034]图1是本专利技术实施例提供的一种车辆定位方法的流程示意图；
[0035]图2是本专利技术实施例提供的激光雷达在场端的布置位置示意图；
[0036]图3是是本专利技术实施例提供的基于卡尔曼滤波器进行数据融合的结构示意图；
[0037]图4是本专利技术实施例提供的一种车辆定位装置的结构示意图；
[0038]图5是本专利技术实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0039]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0040]第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆定位方法，参见图1，是本专利技术实施例提供的一种车辆定位方法的流程示意图，所述方法包括步骤S11至步骤S13：
[0041]S11、获取待定位车辆的场端定位信息。
[0042]具体的，场端可以理解为待定位车辆周围的预设安全范围。为了保证车辆的正常行驶，避免车辆与障碍物发生碰撞，一般会在车辆的场端布置一定的定位传感装置，用于采集待定位车辆在场端的定位信息。
[0043]S12、获取所述待定位车辆的车端速度信息。
[0044]具体的，待定位车辆可以理解为车端，一般通过在车端设置激光雷达、相机或惯性测量单元等实现对车辆的定位。
[0045]需要说明的是，在车端获取到的待定位车辆的轮速数据v为待定位车辆在前进方向的速度。
[0046]S13、将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：获取待定位车辆的场端定位信息；获取所述待定位车辆的车端速度信息；将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息。2.根据权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述获取待定位车辆的场端定位信息，包括：基于布设在场端的激光雷达获取待定位车辆的激光点云数据；将所述激光点云数据输入训练好的预设神经网络模型中，得到所述待定位车辆在雷达坐标系下的第一位姿数据；将所述第一位姿数据转换为在地图坐标系下的第二位姿数据，并将所述第二位姿数据作为所述场端定位信息；其中，所述场端定位信息包括所述待定位车辆在所述地图坐标系下的初始横坐标、初始纵坐标以及初始姿态角。3.根据权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于，所述将所述第一位姿数据转换为在地图坐标系下的第二位姿数据，包括：获取所述激光雷达在地图坐标系下的雷达位姿数据；获取雷达坐标系相对于地图坐标系的旋转矩阵；将所述第一姿数据与所述旋转矩阵相乘，并将得到的乘积与所述雷达位姿数据的和值作为所述待定位车辆在地图坐标系下的第二位姿数据。4.根据权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于，所述获取所述待定位车辆的车端速度信息，包括：获取所述待定位车辆的轮速数据；根据所述待定位车辆的初始姿态角对所述待定位车辆的轮速数据进行分解，得到所述待定位车辆在不同坐标方向的轮速分量，并将所述待定位车辆在不同坐标方向的轮速分量作为所述车端速度信息。5.根据权利要求4所述的车辆定位方法，其特征在于，所述将所述待定位车辆的场端定位信息与所述待定位车辆的车端速度信息进行融合，得到所述待定位车辆的定位信息，包括：将所述待...

【专利技术属性】
技术研发人员：李谦，
申请(专利权)人：华人运通上海自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：