定位方法、定位装置、车辆、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种定位方法、定位装置、车辆、存储介质和程序产品。其中，定位方法，包括：获得车辆当前位姿下的点云数据，从点云数据中提取当前点云特征和全局描述子分量，全局描述子分量包括与水平方向相关的第一描述子分量，以及与偏航角相关的第二描述子分量；根据第一描述子分量在预先保存的全局字典中进行匹配，根据匹配结果确定水平方向的第一位姿；根据第二描述子分量在匹配结果中进行二次匹配，确定水平方向加偏航角的第二位姿；使用第二位姿确定六自由度的第三位姿；使用六自由度的第三位姿作为初始位姿，进行当前点云特征与预先确定的定位点云地图的匹配，获得当前位姿的定位结果。本公开能够降低定位复杂度，并提高定位效率。提高定位效率。提高定位效率。

【技术实现步骤摘要】
定位方法、定位装置、车辆、存储介质和程序产品


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种定位方法、定位装置、车辆、计算机存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]高精度定位技术对于自动驾驶技术的实现至关重要，而全局重定位指的是在自动驾驶设备，例如自动驾驶车辆或机器人，在启动阶段在全局地图范围内确定初始位姿的过程，而后基于该初始位姿，可以进行连续的高精度定位。
[0003]全局重定位的一种方式是基于激光雷达、相机等传感设备采集当前的点云数据，并到事先建立的点云地图中的各个地图位姿上去进行位姿匹配，当找到特征一致的地图位姿，即可确定为当前位姿。该类重定位方法不需要依赖外部定位源，但在自动驾驶等应用场景中，通常需要确定6个自由度的地图位姿，即包括水平方向X\Y，垂直方向Z，以及滚转角roll、俯仰角pitch和偏航角yaw，共6个自由度，在该6个自由度的空间中求解位姿，是一个高复杂度问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种定位方法、定位装置、车辆、计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定位方法，包括：获得车辆当前位姿下的点云数据，从所述点云数据中提取当前点云特征和全局描述子分量，所述全局描述子分量包括与水平方向相关的第一描述子分量，以及与偏航角相关的第二描述子分量；根据所述第一描述子分量在预先保存的全局字典中进行匹配，根据匹配结果确定水平方向的第一位姿；根据所述第二描述子分量在所述匹配结果中进行二次匹配，确定水平方向加偏航角的第二位姿；使用所述第二位姿确定六自由度的第三位姿；使用所述六自由度的第三位姿作为初始位姿，进行所述当前点云特征与预先确定的定位点云地图的匹配，获得所述当前位姿的定位结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述全局字典包括全局描述子分量与全局坐标系下的采样点的位姿之间的对应关系，所述全局描述子分量为采集点云的传感器在自身坐标系下的位姿对应的处理后的点云数据；所述全局字典通过如下方式进行建立：在所述定位点云地图的采样点上，获取全局坐标系下的局域点云；对所述局域点云进行平面拟合得到第一点云数据；对所述第一点云数据进行垂直方向的平移得到第二点云数据；根据所述第二点云数据获得与所述采样点对应的位姿相关的全局描述子分量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第二点云数据获得与所述采样点对应的位姿相关的全局描述子分量，包括：以所述采样点对应的位姿的水平坐标点为圆心，将所述局域点云划分为N个采样环，N为大于或等于2的正整数；基于所述第二点云数据获取所述N个采样环的点云特征值；基于所述N个采样环的点云特征值生成所述与水平方向相关的第一描述子分量。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于第二点云数据获取所述N个采样环的点云特征值，包括：基于所述第二点云数据，统计每个采样环内点云高度值的直方图，作为每个采样环的点云特征值；所述基于N个采样环的点云特征值生成所述与水平方向相关的第一描述子分量，包括：基于所述N个采样环内点云高度值的直方图生成所述与水平方向相关的第一描述子分量。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述直方图包括L个高度区间，所述基于N个采样环内点云高度值的直方图生成所述与水平方向相关的第一描述子分量，包括：基于所述N个采样环内点云高度...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜扬治，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：