一种车辆定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种车辆定位方法及系统，包括，步骤S1，在车辆行驶过程中通过视觉惯性里程计VIO采集VIO数据，通过超宽带UWB模块采集UWB定位数据；步骤S2，根据预先标定的VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，将采集的VIO数据进行坐标变换和外参变换，转换为UWB坐标系下的VIO数据，并与UWB定位数据进行融合；步骤S3，根据融合后的定位数据确定车辆定位信息。本发明专利技术成本更低，能更好地避免光照、视野或者环境特征缺失等问题影响实现VIO数据与UWB定位数据进行融合；简单易用且有效的实现车辆定位。的实现车辆定位。的实现车辆定位。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆定位方法及系统


[0001]本专利技术涉及室内车辆定位
，特别是涉及一种车辆定位方法及系统。

技术介绍

[0002]室内车辆定位是自动驾驶技术的一个关键所在。UWB(超宽带，Ultra Wide Band)定位是目前广泛使用的室内定位技术，但噪声较大导致其精度有限，而且特征点路标点太少，地图信息不足，无法满足自动驾驶定位的要求。因此UWB往往会配合其他技术手段来提高其定位精度及可靠性，以及丰富其地图特征信息。常见的有UWB结合IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)、激光雷达融合定位，但激光雷达成本高昂，短期内难以在自动驾驶车辆上量产。
[0003]现有技术中，典型的解决方案包括采用了激光雷达，但激光雷达成本高昂，难以在自动驾驶车辆中实现量产；或者融合了双目CCD(电荷耦合器件，charge coupled device)与UWB，但光靠双目CCD与UWB定位，鲁棒性不足，容易受到光照、视野或者环境特征缺失等问题影响，使得CCD定位失准，从而进一步影响整体的定位精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，提出一种车辆定位方法及系统，解决现有方法成本高、定位精度不足的技术问题。
[0005]一方面，提供一种车辆定位方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S1，在车辆行驶过程中通过视觉惯性里程计VIO采集VIO数据，通过超宽带UWB模块采集UWB定位数据；
[0007]步骤S2，根据预先标定的VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，将采集的VIO数据进行坐标变换和外参变换，转换为UWB坐标系下的VIO数据，并与UWB定位数据进行融合；
[0008]步骤S3，根据融合后的定位数据确定车辆定位信息。
[0009]优选地，在步骤S2中，所述VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量的标定方式，具体包括：
[0010]步骤S21，将采集的VIO数据和UWB定位数据按照时间戳进行筛选；
[0011]步骤S22，判断筛选后的VIO数据量和UWB定位数据量是否满足预设的有效数据量阈值；当满足预设的有效数据量阈值时，获得所述UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；
[0012]步骤S23，获取以VIO初始点为原点的坐标系下的初始旋转矩阵与初始平移向量，将获得的三维向量、初始旋转矩阵及初始平移向量输入预设的残差模型，获得VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量。
[0013]优选地，在步骤S2中，所述将采集的VIO数据进行坐标变换和外参变换，转换为UWB坐标系下的VIO数据，具体包括：
[0014]步骤S24，根据筛选后的VIO数据确定以VIO运动初始点为原点的坐标系；
[0015]步骤S25，根据以VIO运动初始点为原点的坐标系、VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，将采集的VIO数据转化为UWB所在坐标系下的VIO数据。
[0016]优选地，在步骤S21中，所述按照时间戳进行筛选，具体包括：
[0017]调取预设时间段的VIO数据或UWB定位数据，获得样本数据；
[0018]将时间差在预设时间阈值内的样本数据合并为同一时刻的数据，获得筛选后的VIO数据或UWB定位数据。
[0019]优选地，在步骤S22中，所述判断筛选后的VIO数据量和UWB定位数据量是否满足预设的有效数据量阈值，具体包括：
[0020]当满足预设的有效数据量阈值时，将筛选后的UWB定位数据输入预设的高斯投影模型，获得所述UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；
[0021]当不满足预设的有效数据量阈值时，重复执行步骤S21
‑
步骤S22，直到满足有效数据量阈值。
[0022]优选地，在步骤S23中，所述获得VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，具体包括：
[0023]将获得的三维向量、初始旋转矩阵及初始平移向量输入以下公式确定：
[0024][0025]其中，为VIO坐标系与UWB坐标系之间的旋转矩阵；为VIO坐标系与UWB坐标系之间的平移向量；P
ex
为VIO坐标系与UWB坐标系之间外参向量；为UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；为以VIO运动初始点为原点的坐标系下的旋转矩阵；为以VIO运动初始点为原点的坐标系下的平移向量。
[0026]优选地，所述步骤S25中，所述将采集的VIO数据转化为UWB所在坐标系下的VIO数据，具体包括：
[0027]将采集的VIO数据输入以下公式，确定UWB所在坐标系下的VIO数据：
[0028][0029]其中，为VIO坐标系与UWB坐标系之间的旋转矩阵；为VIO坐标系与UWB坐标系之间的平移向量；P
ex
为VIO坐标系与UWB坐标系之间外参向量；为UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；为以VIO运动初始点为原点的坐标系下的旋转矩阵；为以VIO运动初始点为原点的坐标系下的平移向量；为UWB所在坐标系下的VIO数据。
[0030]另一方面，还提供一种车辆定位系统，用以实现所述的车辆定位方法，包括：
[0031]视觉惯性里程计VIO，用于在车辆行驶过程中采集VIO数据；
[0032]超宽带UWB模块，用于在车辆行驶过程中采集UWB定位数据；
[0033]所述变换矩阵及外参向量计算模块，用以根据预设的标定规则获得VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量；
[0034]所述VIO数据转化模块，用以根据VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参
向量，将采集的VIO数据进行坐标变换和外参变换，转换为UWB坐标系下的VIO数据，并与UWB定位数据进行融合。
[0035]优选地，所述变换矩阵及外参向量计算模块还用于，
[0036]将采集的VIO数据和UWB定位数据按照时间戳进行筛选；
[0037]判断筛选后的VIO数据量和UWB定位数据量是否满足预设的有效数据量阈值；当满足时，将筛选后的UWB定位数据输入预设的高斯投影模型，获得所述UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；当不满足时，重复执行筛选和判断VIO数据、UWB定位数据过程，直到满足有效数据量阈值；
[0038]获取以VIO初始点为原点的坐标系下的初始旋转矩阵与初始平移向量，将获得的三维向量、初始旋转矩阵及初始平移向量输入预设的残差模型，获得VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量。
[0039]优选地，所述VIO数据转化模块还用于根据筛选后的VIO数据确定以VIO运动初始点为原点的坐标系；根据以VIO运动初始点为原点的坐标系、VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，将采集的VIO数据输入以下公式，转化为UWB所在坐标系下的VIO数据：
[0040][0041]其中，为VIO坐标系与UWB坐标系之间的旋转矩阵；为VIO坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，在车辆行驶过程中通过视觉惯性里程计VIO采集VIO数据，通过超宽带UWB模块采集UWB定位数据；步骤S2，根据预先标定的VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，将采集的VIO数据进行坐标变换和外参变换，转换为UWB坐标系下的VIO数据，并与UWB定位数据进行融合；步骤S3，根据融合后的定位数据确定车辆定位信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量的标定方式，具体包括：步骤S21，将采集的VIO数据和UWB定位数据按照时间戳进行筛选；步骤S22，判断筛选后的VIO数据量和UWB定位数据量是否满足预设的有效数据量阈值；当满足预设的有效数据量阈值时，获得所述UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；步骤S23，获取以VIO初始点为原点的坐标系下的初始旋转矩阵与初始平移向量，将获得的三维向量、初始旋转矩阵及初始平移向量输入预设的残差模型，获得VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述将采集的VIO数据进行坐标变换和外参变换，转换为UWB坐标系下的VIO数据，具体包括：步骤S24，根据筛选后的VIO数据确定以VIO运动初始点为原点的坐标系；步骤S25，根据以VIO运动初始点为原点的坐标系、VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，将采集的VIO数据转化为UWB所在坐标系下的VIO数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S21中，所述按照时间戳进行筛选，具体包括：调取预设时间段的VIO数据或UWB定位数据，获得样本数据；将时间差在预设时间阈值内的样本数据合并为同一时刻的数据，获得筛选后的VIO数据或UWB定位数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤S22中，所述判断筛选后的VIO数据量和UWB定位数据量是否满足预设的有效数据量阈值，具体包括：当满足预设的有效数据量阈值时，将筛选后的UWB定位数据输入预设的高斯投影模型，获得所述UWB定位数据在世界坐标系下的三维向量；当不满足预设的有效数据量阈值时，重复执行步骤S21
‑
步骤S22，直到满足有效数据量阈值。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤S23中，所述获得VIO坐标系与UWB坐标系之间的变换矩阵及外参向量，具体包括：将获得的三维向量、初始旋转矩阵及初始平移向量输入以下公式确定：其中，为VIO坐标系与UWB坐标系之间的旋转矩阵；为VIO坐标系与UWB坐标系之间的平移向量；P
ex
为VIO坐标系与UWB坐标系之间外参向量；为UWB定位数据在世界坐
标系下的三维向量；为以VIO运动初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏威霖，关倩仪，王建明，张力锴，陈泽武，翁茂楠，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：