车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆采集的道路图像，利用预设语义分割模型对道路图像进行语义分割，得到语义分割图像；按照预设预处理策略，对语义分割图像进行预处理，得到语义分割图像对应的道路标识轮廓信息；将道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配；根据道路标识匹配结果构建非线性优化模型；通过非线性优化模型确定定位校正信息，通过定位校正信息对车辆的初始定位信息进行校正，得到车辆的最终定位结果。本申请利用高精矢量地图的数据对车辆的初始定位信息进行校正，提高了车辆的定位精度和定位稳定性，且相比激光雷达定位的方式，大大降低了定位成本。降低了定位成本。降低了定位成本。

【技术实现步骤摘要】
车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域，车辆的自主行驶及安全避障离不开精确、可靠的定位技术。目前，车辆定位常用的方案主要有：基于GPS(Global Positioning System，全球定位系统)或RTK(Real Time Kinematic，实时差分定位)的定位方法、基于激光雷达的定位方法以及传统的纯视觉定位方法。
[0003]上面方案中，GPS和RTK定位设备的部署成本高，且通信受到干扰时定位效果差。激光雷达方案硬件成本较高，且依赖场景结构的多样性，对结构相似的场景的定位偏差大。而纯视觉方案虽然成本低，但易受环境如光照的干扰，定位精度及稳定性无法保证。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，以提高自动驾驶车辆的定位精度，降低定位成本。
[0005]本申请实施例采用下述技术方案：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其中，所述方法包括：获取车辆采集的道路图像，并利用预设语义分割模型对所述道路图像进行语义分割，得到语义分割图像；按照预设预处理策略，对所述语义分割图像进行预处理，得到所述语义分割图像对应的道路标识轮廓信息；将所述道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到道路标识匹配结果；根据所述道路标识匹配结果构建非线性优化模型；通过所述非线性优化模型确定定位校正信息，并通过所述定位校正信息对所述车辆的初始定位信息进行校正，得到所述车辆的最终定位结果。2.如权利要求1所述方法，其中，所述按照预设预处理策略，对所述语义分割图像进行预处理，得到所述语义分割图像对应的道路标识轮廓信息包括：查找所述语义分割图像中的道路标识轮廓，并记录所述道路标识轮廓中的轮廓点及对应的道路标识类型；对查找到的道路标识轮廓进行合并处理，得到合并后的道路标识轮廓；根据所述合并后的道路标识轮廓中的轮廓点的数量，对所述合并后的道路标识轮廓进行筛选，得到筛选后的道路标识轮廓；将所述筛选后的道路标识轮廓、所述筛选后的道路标识轮廓中的轮廓点及对应的道路标识类型作为所述语义分割图像对应的道路标识轮廓信息。3.如权利要求1所述方法，其中，所述将所述道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到道路标识匹配结果包括：获取所述车辆的初始定位信息；基于所述初始定位信息，获取对应的高精矢量地图中的道路标识数据；将所述道路标识轮廓信息与所述高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到所述道路标识匹配结果。4.如权利要求1所述方法，其中，所述将所述道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到道路标识匹配结果包括：基于所述车辆的相机外参，通过逆透视变换将所述道路标识轮廓信息转换到车体坐标系下，得到所述车体坐标系下的3D道路标识轮廓；基于所述车辆的初始定位信息，将所述高精矢量地图中的道路标识数据转换到所述车体坐标系下，得到所述车体坐标系下的道路标识数据；将所述车体坐标系下的3D道路标识轮廓与所述车体坐标系下的道路标识数据进行匹配，得到所述道路标识匹配结果。5.如权利要求4所述方法，其中，所述3D道路标识轮廓包括线型道路标识轮廓和非线型道路标识轮廓，所述基于所述车辆的相机外参，通过逆透视变换将所述道路标识轮廓信息转换到车体坐标系下，得到所述车体坐标系下的3D道路标识轮廓包括：对所述线型道路...

【专利技术属性】
技术研发人员：张康宁，张海强，李成军，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：