泊车场景下车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种泊车场景下车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取泊车场景下车辆的基于信号采集的CAN数据和基于图像采集的图像数据，CAN数据包括：车轮脉冲数据、方向盘转角数据、加速度数据和角速度数据；将CAN数据和图像数据进行时间戳对齐；根据车轮脉冲数据和方向盘转角数据得到车轮位移方向，根据加速度数据和角速度数据得到惯性位移方向，根据图像数据得到相机位移方向；采用图优化方法，对车轮位移方向、惯性位移方向和相机位移方向进行优化，得到泊车场景下车辆的最新位姿数据。本发明专利技术受环境影响很小，精度有保证；紧耦合的方法使得定位系统更具稳定性。紧耦合的方法使得定位系统更具稳定性。紧耦合的方法使得定位系统更具稳定性。

【技术实现步骤摘要】
泊车场景下车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆定位
，尤其涉及一种泊车场景下车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当随着智能驾驶的技术和理念的兴起，自动泊车系统受到越来越多的科技、汽车厂商的关注。相对于正常道路的驾驶情况，自动泊车的使用场景更加复杂，主要体现在室内无法使用全球定位系统，工况下行人多，环境变化快等，这些场景特点无一不对车辆的实时定位带来巨大挑战。
[0003]现有技术之一采用基于车轮编码器的航迹推算方法。该方法通过自建空间坐标系，并使用车轮编码器提供的脉冲信息获取信号帧之间的位移，不断将之累加，形成轨迹，并进行定位。一方面，该方法受到制造工艺及成本控制的影响，轮速编码器的齿数做不到很高，精度会因此缺失较大。另一方面，该方法受环境影响较大，气温、气压导致的胎不稳会影响精度，地面摩擦力不足会导致定位错误。
[0004]现有技术之二采用基于车轮编码器和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）的车辆位姿计算方法。该方法通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种泊车场景下车辆定位方法，其特征在于，获取泊车场景下车辆的基于信号采集的CAN数据和基于图像采集的图像数据，所述CAN数据包括：车轮脉冲数据、方向盘转角数据、加速度数据和角速度数据；将所述基于信号采集的CAN数据和基于图像采集的图像数据进行时间戳对齐；根据所述车轮脉冲数据和方向盘转角数据得到车轮位移方向，根据所述加速度数据和角速度数据得到惯性位移方向，根据所述图像数据得到相机位移方向；采用图优化方法，对所述车轮位移方向、惯性位移方向和相机位移方向进行优化，得到泊车场景下车辆的最新位姿数据。2.根据权利要求1所述泊车场景下车辆定位方法，其特征在于，通过视觉传感器获得所述图像数据；通过车轮上的编码器获得所述车轮脉冲数据和方向盘转角数据；通过惯性测量单元获得所述加速度数据和角速度数据。3.根据权利要求1所述泊车场景下车辆定位方法，其特征在于，将所述基于信号采集的CAN数据和基于图像采集的图像数据进行时间戳对齐，包括：获取两帧图像数据之间CAN数据和其对应的时间。4.根据权利要求1所述泊车场景下车辆定位方法，其特征在于，根据所述加速度数据和角速度数据得到惯性位移方向，具体包括：所述惯性位移方向包括IMU的位移和方向，采用imu_utils计算出加速度计噪声、陀螺仪噪声、加速度计的随即游走和陀螺仪的随即游走，并计算出所述IMU的位移和方向。5.根据权利要求4所述泊车场景下车辆定位方法，其特征在于，所述IMU的位移和方向的计算公式如下：，，，其中，为加速度计的零偏，为陀螺仪的零偏，为前后帧的时间差。6.根据权利要求1所述泊车场景下车辆定位方法，其特征在于，根据所述车轮脉冲数据和方向盘转角数据得到车轮位移方向，具体包括：所述车轮位移方向包括车轮位移和方向，其计算公式如下：，，其中，为每个脉冲的距离，为后轴轴距，为方向盘到轮子的转向比。7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐坚，张放，吴江，吴国苏州，
申请(专利权)人：杭州枕石智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：