本申请提供了一种车辆位姿的预测方法和装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取第一棋盘格图像信息和第二棋盘格图像信息；根据第一棋盘格图像信息中的第一关键点和第二棋盘格图像信息中的第二关键点，确定第一变换矩阵；根据第一变换矩阵、第一平面以及原始坐标下的原始棋盘格图像信息，确定第二变换矩阵；根据第二变换矩阵，确定目标车辆的位姿预测结果。通过本申请，解决了相关技术中存在的传感器标定耗时耗力且车辆位姿预测不准确的问题。的问题。的问题。
【技术实现步骤摘要】
车辆位姿的预测方法和装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及车辆无人驾驶领域，尤其涉及一种车辆位姿的预测方法和装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]目前，定位系统是无人驾驶系统中的重要模块。这个模块在运行中对自车的位置和姿态进行预测，以便为接下来的路径规划等提供数据。位姿预测的准确性直接关系着无人驾驶系统的运行稳定性，并直接和车辆中的乘客安全相关。
[0003]当前的相关技术中，一般使用双目摄像头，激光雷达，车身GPS IMU轮速计等硬件，结合深度学习或机器学习等优化算法来对车辆位姿进行预测，但是要取得IMU、轮速计等数据，需要使用CAN信号或其他复杂的信号处理，这对工作人员的编程提出了一定的要求；且需要使用较多的传感器做标定，非常耗费时间和精力，同时传感器在使用过程中也存在一定的误差。
[0004]因此，相关技术中存在传感器标定耗时耗力且车辆位姿预测不准确的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种车辆位姿的预测方法和装置、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中存在传感器标定耗时耗力且车辆位姿预测不准确的问题。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆位姿的预测方法，该方法包括：
[0007]获取第一棋盘格图像信息和第二棋盘格图像信息，其中，所述第一棋盘格图像信息为由多个黑色、白色正方形间隔排列组成的图像信息，所述第二棋盘格图像信息为当前时刻下获取到的位于目标车辆的车身顶部的图像信息；
[0008]根据所述第一棋盘格图像信息中的第一关键点和所述第二棋盘格图像信息中的第二关键点，确定第一变换矩阵，其中，所述第一变换矩阵用于实现所述第一棋盘格图像信息所在的第一平面与所述第二棋盘格图像信息所在的第二平面之间的映射；
[0009]根据所述第一变换矩阵、所述第一平面以及原始坐标下的原始棋盘格图像信息，确定第二变换矩阵，其中，所述第二变换矩阵用于表征所述第二平面内的交点信息与所述原始棋盘格图像信息内的交点信息之间的对应关系；
[0010]根据所述第二变换矩阵，确定所述目标车辆的位姿预测结果。
[0011]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种车辆位姿的预测装置，该装置包括：
[0012]第一获取模块，用于获取第一棋盘格图像信息和第二棋盘格图像信息，其中，所述第一棋盘格图像信息为由多个黑色、白色正方形间隔排列组成的图像信息，所述第二棋盘格图像信息为当前时刻下获取到的位于目标车辆的车身顶部的图像信息；
[0013]第一确定模块，用于根据所述第一棋盘格图像信息中的第一关键点和所述第二棋盘格图像信息中的第二关键点，确定第一变换矩阵，其中，所述第一变换矩阵用于实现所述
第一棋盘格图像信息所在的第一平面与所述第二棋盘格图像信息所在的第二平面之间的映射；
[0014]第二确定模块，用于根据所述第一变换矩阵、所述第一平面以及原始坐标下的原始棋盘格图像信息，确定第二变换矩阵，其中，所述第二变换矩阵用于表征所述第二平面内的交点信息与所述原始棋盘格图像信息内的交点信息之间的对应关系；
[0015]第三确定模块，用于根据所述第二变换矩阵，确定所述目标车辆的位姿预测结果。
[0016]可选地，第一确定模块包括：
[0017]提取单元，用于利用第一目标方案提取所述第一棋盘格图像信息中的关键点，作为所述第一关键点，利用所述第一目标方案提取所述第二棋盘格图像信息中的关键点，作为所述第二关键点；
[0018]匹配单元，用于利用第二目标方案对所述第一关键点和所述第二关键点进行特征匹配，确定目标关键点对；
[0019]第一确定单元，用于根据所述目标关键点对和第三目标方案，确定所述第一变换矩阵。
[0020]可选地，提取单元包括：
[0021]搜索子模块，用于利用所述第一目标方案分别搜索所述第一棋盘格图像信息和所述第二棋盘格图像信息中的所有尺度空间上的图像位置；
[0022]提取子模块，用于根据预设条件分别提取所述图像位置上的图像特征，得到所述第一关键点和所述第二关键点，其中，所述第一关键点包含第一关键点的位置信息和描述属性，所述第二关键点包含第二关键点的位置信息和描述属性。
[0023]可选地，匹配单元包括：
[0024]将所述第一关键点与多个所述第二关键点进行相似度匹配；
[0025]选取子模块，用于根据相似度匹配结果，选取出预设数量的所述第三关键点，其中，所述第三关键点包含于所述第二关键点中；
[0026]确定子模块，用于根据所述第一关键点的所述描述属性中的距离属性、所述第三关键点的所述描述属性中的距离属性以及预设距离比率阈值，从多个所述第三关键点中确定出目标关键点；
[0027]生成子模块，用于将所述目标关键点与所述第一关键点进行组合，生成所述目标关键点对。
[0028]可选地，在所述目标关键点对的数量为多个的情况下，第一确定单元包括：
[0029]得到子模块，用于利用所述第三目标方案计算多个所述目标关键点对之间的最优单映射变换矩阵，以得到所述目标关键点对所在的两个平面之间的转换矩阵，作为所述第一变换矩阵。
[0030]可选地，第二确定模块包括：
[0031]第二确定单元，用于根据所述第一变换矩阵和所述第一平面，确定所述第二平面内属于所述第一棋盘格图像信息的目标交点；
[0032]获取单元，用于获取所述目标交点的像素位置；
[0033]第一得到单元，用于根据所述目标交点的像素位置和所述原始棋盘格图像信息内各个交点的像素位置，得到所述第二变换矩阵。
[0034]可选地，第三确定模块包括：
[0035]生成单元，用于获取多个所述第二变换矩阵，生成连续位姿变化信息；
[0036]第二得到单元，用于根据所述连续位姿变化信息，得到所述目标车辆的所述位姿预测结果。
[0037]根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一实施例中的方法步骤。
[0038]根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一实施例中的方法步骤。
[0039]在本申请实施例中，通过获取第一棋盘格图像信息和第二棋盘格图像信息，其中，第一棋盘格图像信息为由多个黑色、白色正方形间隔排列组成的图像信息，第二棋盘格图像为当前时刻下获取到的位于目标车辆的车身顶部的图像信息；根据第一棋盘格图像信息中的第一关键点和第二棋盘格图像信息中的第二关键点，确定第一变换矩阵，其中，第一变换矩阵用于实现第一棋盘格图像信息所在的第一平面与第二棋盘格图像信息所在的第二平面之间的映射；根据第一变换矩阵、第一平面以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一棋盘格图像信息和第二棋盘格图像信息，其中，所述第一棋盘格图像信息为由多个黑色、白色正方形间隔排列组成的图像信息，所述第二棋盘格图像信息为当前时刻下获取到的位于目标车辆的车身顶部的图像信息；根据所述第一棋盘格图像信息中的第一关键点和所述第二棋盘格图像信息中的第二关键点，确定第一变换矩阵，其中，所述第一变换矩阵用于实现所述第一棋盘格图像信息所在的第一平面与所述第二棋盘格图像信息所在的第二平面之间的映射；根据所述第一变换矩阵、所述第一平面以及原始坐标下的原始棋盘格图像信息，确定第二变换矩阵，其中，所述第二变换矩阵用于表征所述第二平面内的交点信息与所述原始棋盘格图像信息内的交点信息之间的对应关系；根据所述第二变换矩阵，确定所述目标车辆的位姿预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一棋盘格图像信息中的第一关键点和所述第二棋盘格图像信息中的第二关键点，确定第一变换矩阵包括：利用第一目标方案提取所述第一棋盘格图像信息中的关键点，作为所述第一关键点，利用所述第一目标方案提取所述第二棋盘格图像信息中的关键点，作为所述第二关键点；利用第二目标方案对所述第一关键点和所述第二关键点进行特征匹配，确定目标关键点对；根据所述目标关键点对和第三目标方案，确定所述第一变换矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用第一目标方案提取所述第一棋盘格图像信息中的关键点，作为所述第一关键点，利用所述第一目标方案提取所述第二棋盘格图像信息中的关键点，作为所述第二关键点包括：利用所述第一目标方案分别搜索所述第一棋盘格图像信息和所述第二棋盘格图像信息中的所有尺度空间上的图像位置；根据预设条件分别提取所述图像位置上的图像特征，得到所述第一关键点和所述第二关键点，其中，所述第一关键点包含第一关键点的位置信息和描述属性，所述第二关键点包含第二关键点的位置信息和描述属性。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用第二目标方案对所述第一关键点和所述第二关键点进行特征匹配，确定目标关键点对包括：将所述第一关键点与多个所述第二关键点进行相似度匹配；根据相似度匹配结果，选取出预设数量的第三关键点，其中，所述第三关键点包含于所述第二关键点中；根据所述第一关键点的所述描述属性中的距离属性、所述第三关键点的所述描述属性中的距离属性以及预设距离比率阈值，从多个所述第三关键点中确定出目标关键点；将所述目标关键点与所述第一关键点进行组合，生成所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：李禹亮，尚进，於大维，
申请(专利权)人：国汽智控北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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