一种汽车的定位方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种汽车的定位方法、装置、设备及介质，所述汽车的定位方法包括获取对目标区域采集的多个原始图片数据；对多个所述原始图片数据进行统计处理，以生成所述目标区域的定位地图数据；获取当前汽车所在位置的道路图片数据，所述当前汽车位于所述目标区域内；根据所述道路图片数据，生成语义特征数据，所述语义特征数据表征所述当前汽车所在位置的地面元素和所述地面元素的数量；以及将所述语义特征数据和所述定位地图数据进行匹配，以生成所述当前汽车的位置数据。本发明专利技术可低成本的实现汽车在城区的定位，且定位方法的执行效率高，结果稳定性高。结果稳定性高。结果稳定性高。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车的定位方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶汽车定位
，具体涉及一种汽车的定位方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶中车辆定位是必不可少的环节，而在城区环境中，受限于高楼、树木或隧道等的遮挡，GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)信号经常失效。另外，由于传统的视觉特征定位方法会受到季节、天气、光照、视角、遮挡影响，基于视觉特征的长时间、长航程精确鲁棒定位是很难实现的，需要其它定位方式进行补充定位。

技术实现思路

[0003]鉴于以上现有技术的缺点，本专利技术提供一种汽车的定位方法、装置、设备及介质，以解决上述技术问题。
[0004]本专利技术提供的一种汽车的定位方法，包括
[0005]获取对目标区域采集的多个原始图片数据；
[0006]对多个所述原始图片数据进行统计处理，以生成所述目标区域的定位地图数据；
[0007]获取当前汽车所在位置的道路图片数据，所述当前汽车位于所述目标区域内；
[0008]根据所述道路图片数据，生成语义特征数据，所述语义特征数据表征所述当前汽车所在位置的地面元素和所述地面元素的数量；以及
[0009]将所述语义特征数据和所述定位地图数据进行匹配，以生成所述当前汽车的位置数据。
[0010]于本专利技术一实施例中，所述将所述语义特征数据和所述定位地图数据进行匹配，以生成所述当前汽车的位置数据的步骤，包括：/>[0011]对所述定位地图数据和所述语义特征数据进行相似度计算处理，以生成编辑距离数据；以及
[0012]根据所述编辑距离数据，获取所述当前汽车的位置数据。
[0013]于本专利技术一实施例中，所述对所述定位地图数据和所述语义特征数据进行相似度计算处理，以生成编辑距离数据的步骤，包括：
[0014]将所述定位地图数据转换为第一字符串数据，将所述语义特征数据转换为第二字符串数据；以及
[0015]对所述第一字符串数据和所述第二字符串数据进行距离计算处理，以生成所述编辑距离数据。
[0016]于本专利技术一实施例中，所述距离计算处理满足以下公式：
[0017][0018]其中：edit[i][j]表示所述编辑距离数据，i表示所述第一字符串的第i位，j表示所述第二字符串的第j位，min函数表示从所述第一字符串转变为所述第二字符串的最短搜索路径,flag表示标记的有效替换次数。
[0019]于本专利技术一实施例中，所述对多个所述原始图片数据进行统计处理，以生成所述目标区域的定位地图数据的步骤，包括：
[0020]对多个所述原始图片数据进行分割处理，以生成语义标签信息，所述语义标签信息表征所述原始图片数据中多个静态元素和多个动态元素；以及
[0021]根据所述语义标签信息，生成所述定位地图数据。
[0022]于本专利技术一实施例中，所述根据所述语义标签信息，生成所述定位地图数据的步骤，包括：
[0023]基于所述语义标签信息，提取所述原始图片数据中的语义元素信息，所述语义元素信息表征所述原始图片数据中的车道线、箭头、停止线和斑马线；以及
[0024]对所述语义元素信息进行聚合处理，以生成所述定位地图数据。
[0025]于本专利技术一实施例中，所述根据所述道路图片数据，生成语义特征数据的步骤，包括：
[0026]对所述道路图片数据进行数据压缩处理，以生成道路信息；以及
[0027]对所述道路信息进行聚类处理，以生成所述语义特征数据。
[0028]本专利技术还提供一种汽车的定位装置，包括：
[0029]地图采集模块，用于获取对目标区域采集的多个原始图片数据；
[0030]地图生成模块，用于对多个所述原始图片数据进行统计处理，以生成所述目标区域的定位地图数据；
[0031]道路感知模块，用于获取当前汽车所在位置的道路图片数据，所述当前汽车位于所述目标区域内；
[0032]特征提取模块，用于根据所述道路图片数据，生成语义特征数据，所述语义特征数据表征所述当前汽车所在位置的地面元素和所述地面元素的数量；以及
[0033]匹配定位模块，用于将所述语义特征数据和所述定位地图数据进行匹配，以生成所述当前汽车的位置数据。
[0034]本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0035]一个或多个处理器；
[0036]存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上述中任一项所述的汽车的定位方法。
[0037]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述中任一项所述的汽车的定位方法。
[0038]本专利技术的有益效果：本专利技术提供一种基于定位地图数据和语义特征数据的定位方法，可低成本的实现汽车在城区的定位，且定位方法的执行效率高，结果稳定性高，具有很
高的使用价值。
[0039]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0040]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0041]图1是本专利技术提供的一种汽车的定位方法的应用环境；
[0042]图2是本专利技术提供的一种汽车的定位方法的流程示意图；
[0043]图3是图2中步骤S202的一具体实施方式流程示意图；
[0044]图4是图3中步骤S302的一具体实施方式流程示意图；
[0045]图5是图2中步骤S204的一具体实施方式流程示意图；
[0046]图6是图5中步骤S501的过程示意图；
[0047]图7是图2中步骤S205的一具体实施方式流程示意图；
[0048]图8是图6中步骤S502的一具体实施方式流程示意图；
[0049]图9是本专利技术提供的一种汽车的定位装置的结构框图；
[0050]图10是适于用来实现本专利技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
[0051]以下将参照附图和优选实施例来说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本专利技术，而不是为了限制本专利技术的保护范围。
[0052]以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车的定位方法，其特征在于，包括：获取对目标区域采集的多个原始图片数据；对多个所述原始图片数据进行统计处理，以生成所述目标区域的定位地图数据；获取当前汽车所在位置的道路图片数据，所述当前汽车位于所述目标区域内；根据所述道路图片数据，生成语义特征数据，所述语义特征数据表征所述当前汽车所在位置的地面元素和所述地面元素的数量；以及将所述语义特征数据和所述定位地图数据进行匹配，以生成所述当前汽车的位置数据。2.根据权利要求1所述的汽车的定位方法，其特征在于，所述将所述语义特征数据和所述定位地图数据进行匹配，以生成所述当前汽车的位置数据的步骤，包括：对所述定位地图数据和所述语义特征数据进行相似度计算处理，以生成编辑距离数据；以及根据所述编辑距离数据，获取所述当前汽车的位置数据。3.根据权利要求2所述的汽车的定位方法，其特征在于，所述对所述定位地图数据和所述语义特征数据进行相似度计算处理，以生成编辑距离数据的步骤，包括：将所述定位地图数据转换为第一字符串数据，将所述语义特征数据转换为第二字符串数据；以及对所述第一字符串数据和所述第二字符串数据进行距离计算处理，以生成所述编辑距离数据。4.根据权利要求3所述的汽车的定位方法，其特征在于，所述距离计算处理满足以下公式：其中：edit[i][j]表示所述编辑距离数据，i表示所述第一字符串的第i位，j表示所述第二字符串的第j位，min函数表示从所述第一字符串转变为所述第二字符串的最短搜索路径,flag表示标记的有效替换次数。5.根据权利要求1所述的汽车的定位方法，其特征在于，所述对多个所述原始图片数据进行统计处理，以生成所述目标区域的定位地图数据的步骤，包括：对多个所述原始图片数据进行分割处理，以生成语义标签信息，所述语义标签信息表征所述原始图...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵根，康轶非，罗毅，任祥云，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：