【技术实现步骤摘要】
定位信息修正方法及电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种定位信息修正方法及电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的发展，自动驾驶技术越发成熟。自动驾驶技术可以简要的分为感知、预测、定位、决策、规划与控制几个方面。定位是自动驾驶的关键部分之一，目前自动驾驶中应用到的坐标系主要包括：与定位信息相关的世界坐标系（例如wgs
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84坐标系）、UTM(UNIVERSAL TRANSVERSE MERCARTOR GRID SYSTEM，通用横墨卡托格网系统)坐标系、DR（DEAD RECKONING，航迹推算）坐标系、车体坐标系，与感知信息相关的各传感器坐标系等。
[0003]其中定位信息经定位模块处理后，常以UTM坐标系、DR坐标系和车体坐标系三者进行表述，感知信息经感知模块处理后，可转换至车体坐标系下描述。车体坐标系由于坐标原点随车辆实时变动，因此在时间维度上无关联；UTM坐标系由于坐标原点固定，不随时间维度变化，因此可用于数据时间维度上的处理，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种定位信息修正方法，包括：获取当前帧自车所在道路的车体坐标系下的视觉车道线检测结果和通用横墨卡托格网坐标系统UTM坐标系下的高精地图车道线，其中，所述视觉车道线检测结果包含至少一条视觉车道线，所述高精地图车道线包含至少一条高精车道线；对视觉车道线和高精车道线进行配对，得到至少一个车道线组；针对每个车道线组，将该组车道线组中的高精车道线转换至所述车体坐标系下得到车体坐标系下的车道点集，根据所述车道点集和配对的视觉车道线，计算所述高精车道线与配对的视觉车道线的偏差代价值；基于各高精车道线与配对的视觉车道线的偏差代价值，计算纠正误差；根据所述纠正误差纠正定位信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车道点集和该车道线组中的视觉车道线计算所述高精车道线与配对的视觉车道线的偏差代价值，具体包括：获取预设的多个离散误差值；针对每个离散误差值，将离散误差值分别与车道点集中的各点进行叠加得到采样点集；计算采样点集中每个点到配对的视觉车道线的最小距离，根据所述最小距离确定出所述高精车道线与配对的视觉车道线基于所述离散误差值的偏差代价值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各高精地图车道线与相应视觉车道线的偏差代价值，计算纠正误差，具体包括：针对每个离散误差值，计算多条高精车道线与配对的视觉车道线基于该离散误差值的偏差代价值的和值，将该和值作为所述离散误差值对应的代价值；计算所有离散误差值对应的代价值的和值，得到总代价值；根据各离散误差值对应的代价值和所述总代价值，确定各离散误差值分别对应的权重；根据各离散误差值的权重及其代价值，得到所述纠正误差。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位信息包括DR坐标系下的原始DR定位信息、UTM坐标系下的原始UTM定位信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将该组车道线组中的高精车道线转换至所述车体坐标系下得到车体坐标系下的车道点集，具体包括：获取与当前帧视觉车道线检测结果、前一帧视觉车道线检测结果时间同步的原始DR定位信息；根据前一帧UTM定位信息、前一帧时间同步原始DR定位信息、当前帧时间同步原始DR定位信息、DR坐标系与车体坐标系的转换矩阵、UTM坐标系与车体坐标系的转换矩阵，计算得到当前帧虚拟UTM定位信息；基于所述当前帧虚拟UTM定位信息，将所述高精车道线转换到所述车体坐标系下得到车体坐标系下的车道点集。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述纠正误差纠正定位信息，具体包括：根据前一帧虚拟DR定位信息、前一帧时间同步的原始DR定位信息、当前帧时间同步的原始DR定位信息、DR坐标系与车体坐标系之间的转换矩阵、所述纠正误差，计算得到当前帧
虚拟DR定位信息；根据当前帧虚拟DR定位信息、当前时刻原...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐宁，曹菊宁，
申请(专利权)人：北京智行者科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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