车辆位姿确定方法、装置及车辆制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种车辆位姿确定方法、装置及车辆，属于自动驾驶领域。本申请实施例通过当前时刻的点云数据和累积的当前时刻之前的点云数据来确定车辆的当前位姿。其中，多帧点云数据能够更为充分的反映环境状况，这样，本申请实施例能够高效充分利用激光雷达的感知信息，从而降低位姿偏差，提高确定的车辆位姿的精度。位姿的精度。位姿的精度。

【技术实现步骤摘要】
车辆位姿确定方法、装置及车辆


[0001]本申请实施例涉及自动驾驶领域，特别涉及一种车辆位姿确定方法、装置及车辆。

技术介绍

[0002]车辆位姿确定是自动驾驶领域中的关键技术之一，其主要是指利用车载激光雷达、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)等传感器，实现对车辆的高精度实时位姿确定。
[0003]相关技术中，计算设备接收激光雷达采集的当前时刻的点云数据，并将接收到的点云数据投影到二维栅格中，得到投影栅格地图。之后，计算设备根据该投影栅格地图来确定该车辆的当前位姿。然而，由于激光雷达采集到的当前时刻的点云数据并不能充分的反映环境状况，因此，采用上述方法确定车辆位姿时容易出现偏差，确定的位姿精度较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种车辆位姿确定方法、装置及车辆，可以提高确定的车辆位姿的精度。所述技术方案如下：
[0005]一方面，提供了一种车辆位姿确定方法，所述方法包括：
[0006]获取多帧点云数据，并对所述多帧点云数据进行栅格化，得到第一栅格地图，所述多帧点云数据包括当前时刻和当前时刻之前的点云数据；
[0007]从多个目标位姿中确定所述第一栅格地图与预建的第二栅格地图对应的至少一个匹配位姿；
[0008]根据所述至少一个匹配位姿，确定车辆的当前位姿。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述获取多帧点云数据，包括：
[0010]接收激光雷达在当前时刻采集的第一点云数据；
[0011]将所述第一点云数据转换至里程计坐标系下，得到第二点云数据；
[0012]将所述第二点云数据添加至滑动点云集合，以对所述滑动点云集合进行更新，所述滑动点云集合包括当前时刻之前的至少一帧点云数据，且所述至少一帧点云数据是将所述激光雷达在当前时刻之前采集的点云数据转换到里程计坐标系下得到；
[0013]获取更新后的滑动点云集合中的多帧点云数据。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述将所述第一点云数据转换至里程计坐标系下之前，还包括：
[0015]根据当前时刻的里程计数据，确定所述车辆的当前里程计位姿；
[0016]确定所述当前里程计位姿中的位置坐标与所述滑动点云集合中最后一帧点云数据对应的里程计位姿中的位置坐标之间的距离，得到第一距离，所述最后一帧点云数据是指所述滑动点云集合中采集时刻距离当前时刻最近的一帧点云数据；
[0017]如果所述第一距离大于参考距离阈值，则执行将所述第一点云数据转换至里程计坐标系下的步骤。
[0018]在一种可能的实现方式中，所述将所述第二点云数据添加至滑动点云集合之前，还包括：
[0019]如果所述滑动点云集合内的点云数据的帧数大于第一阈值，则将所述滑动点云集合中的第一帧点云数据删除，并执行将所述第二点云数据添加至所述滑动点云集合中的步骤；
[0020]或者，如果根据所述滑动点云集合内的所有点云数据对应的里程计位姿和当前里程计位姿确定的累加距离大于第二阈值，则从所述第一帧点云数据开始对所述滑动点云集合中的点云数据进行删除，直到根据删除后的滑动点云集合内的所有点云数据对应的里程计位姿和所述当前里程计位姿确定的累加距离不大于所述第二阈值为止，执行将所述第二点云数据添加至所述滑动点云集合的步骤。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述对所述多帧点云数据进行栅格化，得到第一栅格地图，包括：
[0022]确定所述多帧点云数据中用于表征动态障碍物的目标激光点；
[0023]对所述多帧点云数据中除所述目标激光点之外的其他激光点进行栅格投影，得到所述第一栅格地图。
[0024]在一种可能的实现方式中，所述确定所述多帧点云数据中用于表征动态障碍物的目标激光点，包括：
[0025]根据预测位姿将所述多帧点云数据转换至世界坐标系下，所述预测位姿根据当前时刻之前所述车辆的历史位姿和当前时刻的里程计数据确定得到；
[0026]将转换至世界坐标系下的多帧点云数据包括的多个激光点投影至所述第二栅格地图中对应的栅格中；
[0027]从所述多个激光点中获取投影至所述第二栅格地图中的路面栅格内的第一激光点；
[0028]如果所述第一激光点与路面之间的高度差大于第三阈值，则将所述第一激光点作为所述目标激光点。
[0029]在一种可能的实现方式中，所述从多个目标位姿中确定所述第一栅格地图与预建的第二栅格地图对应的至少一个匹配位姿之前，还包括：
[0030]获取当前时刻之前所述车辆的历史位姿在多个自由度上分别对应的第一置信度；
[0031]根据多个第一置信度和预测位姿，确定与所述预测位姿相关联的所述多个目标位姿，所述预测位姿根据当前时刻之前所述车辆的历史位姿和当前时刻的里程计数据确定得到。
[0032]在一种可能的实现方式中，所述从多个目标位姿中确定所述第一栅格地图与预建的第二栅格地图对应的至少一个匹配位姿，包括：
[0033]确定所述第一栅格地图和所述第二栅格地图在多个目标位姿下的匹配概率；
[0034]从所述第一栅格地图与所述第二栅格地图在所述多个目标位姿下的匹配概率中确定最大匹配概率；
[0035]将所述最大匹配概率对应的目标位姿作为第一目标位姿；
[0036]从所述多个目标位姿中获取与所述第一目标位姿相关联的多个第二目标位姿；
[0037]将所述第一目标位姿和所述第二目标位姿作为所述匹配位姿。
[0038]在一种可能的实现方式中，所述第一栅格地图和所述第二栅格地图中的每个栅格的栅格数据包括投影至相应栅格的激光点的反射强度的标准差、投影至相应栅格的激光点的高度值中的最大高度值、边缘反射强度值和高度描述子，其中，所述边缘反射强度值用于表征投影至相应栅格的相邻栅格的激光点的反射强度分布，所述高度描述子用于表征投影至相应栅格的激光点在高度方向上的分布。
[0039]在一种可能的实现方式中，所述确定所述第一栅格地图和所述第二栅格地图在多个目标位姿下的匹配概率，包括：
[0040]根据所述第一栅格地图和所述第二栅格地图中每个栅格的栅格数据中的反射强度的标准差和边缘反射强度值，确定所述第一栅格地图和所述第二栅格地图在每个目标位姿下的反射强度差异值；
[0041]根据所述第一栅格地图和所述第二栅格地图中对应的栅格的栅格数据中的最大高度值，确定所述第一栅格地图和所述第二栅格地图在每个目标位姿下的高度差异值；
[0042]根据所述第一栅格地图和所述第二栅格地图在每个目标位姿下的反射强度差异值、高度差异值、所述第一栅格地图和所述第二栅格地图中每个栅格的栅格数据中的高度描述子，确定所述第一栅格地图和所述第二栅格地图在相应目标位姿下的匹配概率。
[0043]在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少一个匹配位姿，确定车辆的当前位姿，包括：
[0044]根据所述至少一个匹配位姿和每个匹配位姿分别对应的匹配概本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多帧点云数据，并对所述多帧点云数据进行栅格化，得到第一栅格地图，所述多帧点云数据包括当前时刻和当前时刻之前的点云数据；从多个目标位姿中确定所述第一栅格地图与预建的第二栅格地图对应的至少一个匹配位姿；根据所述至少一个匹配位姿，确定车辆的当前位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多帧点云数据，包括：接收激光雷达在当前时刻采集的第一点云数据；将所述第一点云数据转换至里程计坐标系下，得到第二点云数据；将所述第二点云数据添加至滑动点云集合，以对所述滑动点云集合进行更新，所述滑动点云集合包括当前时刻之前的至少一帧点云数据，且所述至少一帧点云数据是将所述激光雷达在当前时刻之前采集的点云数据转换到里程计坐标系下得到；获取更新后的滑动点云集合中的多帧点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一点云数据转换至里程计坐标系下之前，还包括：根据当前时刻的里程计数据，确定所述车辆的当前里程计位姿；确定所述当前里程计位姿中的位置坐标与所述滑动点云集合中最后一帧点云数据对应的里程计位姿中的位置坐标之间的距离，得到第一距离，所述最后一帧点云数据是指所述滑动点云集合中采集时刻距离当前时刻最近的一帧点云数据；如果所述第一距离大于参考距离阈值，则执行将所述第一点云数据转换至里程计坐标系下的步骤。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二点云数据添加至滑动点云集合之前，还包括：如果所述滑动点云集合内的点云数据的帧数大于第一阈值，则将所述滑动点云集合中的第一帧点云数据删除，并执行将所述第二点云数据添加至所述滑动点云集合中的步骤；或者，如果根据所述滑动点云集合内的所有点云数据对应的里程计位姿和当前里程计位姿确定的累加距离大于第二阈值，则从所述第一帧点云数据开始对所述滑动点云集合中的点云数据进行删除，直到根据删除后的滑动点云集合内的所有点云数据对应的里程计位姿和所述当前里程计位姿确定的累加距离不大于所述第二阈值为止，执行将所述第二点云数据添加至所述滑动点云集合的步骤。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多帧点云数据进行栅格化，得到第一栅格地图，包括：确定所述多帧点云数据中用于表征动态障碍物的目标激光点；对所述多帧点云数据中除所述目标激光点之外的其他激光点进行栅格投影，得到所述第一栅格地图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述多帧点云数据中用于表征动态障碍物的目标激光点，包括：根据预测位姿将所述多帧点云数据转换至世界坐标系下，所述预测位姿根据当前时刻之前所述车辆的历史位姿和当前时刻的里程计数据确定得到；
将转换至世界坐标系下的多帧点云数据包括的多个激光点投影至所述第二栅格地图中对应的栅格中；从所述多个激光点中获取投影至所述第二栅格地图中的路面栅格内的第一激光点；如果所述第一激光点与路面之间的高度差大于第三阈值，则将所述第一激光点作为所述目标激光点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个目标位姿中确定所述第一栅格地图与预建的第二栅格地图对应的至少一个匹配位姿之前，还包括：获取当前时刻之前所述车辆的历史位姿在多个自由度上分别对应的第一置信度；根据多个第一置信度和预测位姿，确定与所述预测位姿相关联的所述多个目标位姿，所述预测位姿根据当前时刻之前所述车辆的历史位姿和当前时刻的里程计数据确定得到。8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕军，吕吉鑫，孟超，孙杰，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：