本申请公开了一种用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质，其中所述方法包括预先采集预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图；根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。通过本申请降低定位误差，并且实现了基于多种因素结合的激光雷达误差自适应。本申请的方案可用于ROBOTAXI、ROBOBUS的融合定位。合定位。合定位。
【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶定位
，尤其涉及一种用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶技术的普及使得ROBOTAXI或ROBOBUS的落地速度越来越快。相应的，对自动驾驶车辆定位功能的稳定性和准确性的要求也越来越高，传统的组合导航（IMU+GNSS/RTK）定位技术已经无法满足全场景厘米级定位的需求。
[0003]基于激光雷达的激光SLAM技术也逐步被用来做额外的观测值以辅助/替代GNSS/RTK。区别于传统技术的SLAM技术，自动驾驶的激光定位为了达到更稳定的效果，首先需要建立特定区域的点云地图，并对点云地图做全局坐标赋值，后根据建立的点云地图进行自车的绝对定位。
[0004]相关技术中在理想情况下，点云匹配定位的精度可以达到厘米级别（10cm以内），但是受到下列多种因素的影响，定位精度会受到影响，误差会扩大到分米级，甚至米级：情况1：ROBOTAXI、ROBOBUS等多种车型的构造不一致，导致激光雷达的型号、安装位置有很大区别。
[0005]情况2：标定误差的影响，使得激光雷达的定位在转换到自车定位时，存在误差。
[0006]情况3：时间同步不准确，导致激光雷达纵向定位精度会随着速度变大而增大。
技术实现思路
[0007]本申请实施例提供了用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质，以提供激光雷达自适应方案，降低自动驾驶中的定位误差。
[0008]本申请实施例采用下述技术方案：第一方面，本申请实施例提供一种用于自动驾驶的融合定位方法, 其中，所述方法包括：预先采集预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图；根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。
[0009]所述在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果，包括：计算激光定位横向误差、激光定位纵向误差比例系数；根据所述激光定位横向误差和/或所述激光定位纵向误差比例系数，对满足预设条件的激光定位结果进行纠正；在需要激光定位观测时，融合采用激光雷达进行定位的定位结果以及纠正后的所
述激光定位结果，并基于融合结果更新卡尔曼滤波器的观测值；根据所述卡尔曼滤波器的预估值作为最终定位结果。
[0010]在一些实施例中，获取所述满足预设条件的激光定位结果，包括：自动驾驶车辆的车速是否大于预设速度阈值；激光定位结果置信度是否均大于预设阈值；两帧激光定位之间的距离与通过车身速度计算出的位移在预设误差范围内。
[0011]在一些实施例中，所述计算激光定位横向误差、激光定位纵向误差比例系数之前，还包括：同步具有相同预设窗口大小的 GNSS信号可用时的GNSS位置、激光定位的位置信息、航向角信息、车身速度信息以及雷达定位置信度，并建立误差自适应数据集合，其中，所述误差自适应数据集合是根据航向角信息将所述GNSS信号可用时的GNSS位置以及所述激光定位的位置信息分解到自车坐标系下的横向的位置集合和纵向的位置集合，所述预设窗口大小根据激光定位的频率设定。
[0012]在一些实施例中，所述激光定位横向误差按照如下方式计算：统计所述横向的位置集合内的误差，如果误差符合正态分布，则判断当前激光定位横向误差为正态分布的均值作为所述激光雷达定位误差模式的自学习结果中的激光定位横向误差。
[0013]在一些实施例中，所述激光定位纵向误差比例系数按照如下方式计算：统计所述纵向的位置集合内的误差，并根据所述车身速度信息，拟合车速与激光定位纵向误差；根据所述车速与激光定位纵向误差计算误差比例系数，并且使用经过所述误差比例系数修正后的误差符合正态分布作为所述激光雷达定位误差模式的自学习结果中的激光定位纵向误差比例系数；或者，根据所述激光雷达离线统计的纵向定位误差判断阈值确定是否修正纵向误差，如果所述纵向的位置集合内的误差均值小于所述判断阈值，则不进行纵向误差修正，只采用所述激光定位横向误差进行横向误差修正。
[0014]在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述激光雷达定位误差模式的自学习结果中的激光定位横向误差或激光定位纵向误差比例系数，进行定位结果的实时更新，所述更新的过程采用最新的激光定位横向误差或激光定位纵向误差比例系数，或者，所述更新的过程采用所述激光定位横向误差或激光定位纵向误差比例系数与之前的激光定位横向误差或激光定位纵向误差比例系数的平均值。
[0015]第二方面，本申请实施例还提供一种用于自动驾驶的融合定位装置，其中，所述装置包括：点云地图建立模块，用于预先采集预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图；误差自学习模块，用于根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；纠正模块，用于在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学
习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。
[0016]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法。
[0017]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述方法。
[0018]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过预先采集的预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图，可以满足使用同一辆数据采集车采集到的点云地图的前提条件。在实际融合定位的过程中首先，根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；然后在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。使得同一种车型的激光雷达建立的点云地图可以应用在多种不同车型的激光定位算法中，从而将标定、安装、时间同步等引起的定位过程中的产生的误差降到最低。
附图说明
[0019]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为用于自动驾驶的融合定位方法的流程示意图；图2为用于自动驾驶的融合定位方法中误差示意图；图3为用于自动驾驶的融合定位方法中误差统计示意图（原始）；图4为用于自动驾驶的融合定位方法中误差统计示意图（修正后）；图5为用于自动驾驶的融合定位装置的结构示意图；图6为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于自动驾驶的融合定位方法，其中，所述方法包括：预先采集预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图；根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。2.如权利要求1所述方法，其中，所述在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果，包括：计算激光定位横向误差、激光定位纵向误差比例系数；根据所述激光定位横向误差和/或所述激光定位纵向误差比例系数，对满足预设条件的激光定位结果进行纠正；在需要激光定位观测时，融合采用激光雷达进行定位的定位结果以及纠正后的所述激光定位结果，并基于融合结果更新卡尔曼滤波器的观测值；根据所述卡尔曼滤波器的预估值作为最终定位结果。3.如权利要求2所述方法，其中，所述预设条件包括：自动驾驶车辆的车速是否大于预设速度阈值；激光定位结果置信度是否大于预设阈值；两帧激光定位之间的距离与通过车身速度计算出的位移在预设误差范围内。4.如权利要求2所述方法，其中，所述计算激光定位横向误差、激光定位纵向误差比例系数之前，还包括：同步具有相同预设窗口大小的 GNSS信号可用时的GNSS位置、激光定位的位置信息、航向角信息、车身速度信息以及雷达定位置信度，并建立误差自适应数据集合，其中，所述误差自适应数据集合是根据航向角信息将所述GNSS信号可用时的GNSS位置以及所述激光定位的位置信息分解到自车坐标系下的横向的位置集合和纵向的位置集合，所述预设窗口大小根据激光定位的频率设定。5.如权利要求4所述方法，其中，所述激光定位横向误差按照如下方式计算：统计所述横向的位置集合内的误差，如果符合正态分布，则判断当前激光定位横向误差的正态分布的均...
【专利技术属性】
技术研发人员：李岩，费再慧，张海强，
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：
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