本发明专利技术提供了一种车道级定位方法、装置、电子设备、存储介质及车辆，该方法包括：获取点集数据、车辆所处车道的数据以及参考数据；根据车辆所处车道的数据以及车辆坐标系，对点集数据中的噪声点数据进行筛除，得到目标点集数据；对目标点集数据进行处理得到车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据；根据雷达散射面积的值，对若干目标物体的点数据和参考数据进行匹配，得到车辆的纵向距离修正数据；根据车辆的横向距离修正数据、航向角修正数据和纵向距离修正数据，得到车辆的车道级定位的结果数据。应用于高速或城市快速路下的高精定位，能够对当前车辆的定位数据，也即航向角、横向距离以及纵向距离进行修正，进而实现车辆的车道级高精定位。级高精定位。级高精定位。
【技术实现步骤摘要】
一种车道级定位方法、装置、电子设备、存储介质及车辆
[0001]本专利技术涉及汽车自动驾驶
，特别是涉及一种车道级定位方法、装置、电子设备、存储介质及车辆。
技术介绍
[0002]随着汽车自动驾驶系统的快速发展，目前自动驾驶系统主要包括感知、定位、决策规划等部分，其中，定位是最关键的一环。
[0003]现有技术中，定位方法主要是利用相机进行车道线识别，得到相机当前视野内的车道线图像，并可以通过相机像素坐标系与车辆坐标系的空间转换关系将图像中的车道线转换成车辆坐标系下的三维点，从而利用高精地图中对应的车道线和三维点进行点到直线距离求解。通过调整车辆在车道中的位置与航向角，不断优化上述距离，结果收敛时可求得车辆的车道级定位结果。
[0004]然而，专利技术人发现，基于相机的定位方法相机识别到的航向角、横向距离以及纵向距离均存在偏差，进而无法实现对车道级的高精度定位。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种车道级定位方法、装置、电子设备、存储介质及车辆，能够对当前车辆的定位数据，也即航向角、横向距离以及纵向距离进行修正，进而实现车辆的车道级高精定位。
[0006]依据本专利技术的第一方面，提供了一种车道级定位的方法，该方法包括：
[0007]获取点集数据、车辆所处车道的数据以及参考数据，其中，所述点集数据是毫米波雷达获得的若干目标物体的点数据的集合，所述车辆所处车道的数据由预设高精地图获得，所述参考数据与所述预设高精地图中交通标志物相关；
[0008]根据所述车辆所处车道的数据以及车辆坐标系，对所述点集数据中的噪声点数据进行筛除，得到目标点集数据；
[0009]对所述目标点集数据进行处理得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据；
[0010]根据雷达散射面积的值，对若干所述目标物体的点数据和所述参考数据进行匹配，得到所述车辆的纵向距离修正数据，其中，所述雷达散射面积的值由所述目标物体的点数据获得；
[0011]根据所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角修正数据和所述纵向距离修正数据，得到所述车辆的车道级定位的结果数据。
[0012]可选地，所述根据所述车辆所处车道的数据以及车辆坐标系，对所述点集数据中的噪声点数据进行筛除，得到目标点集数据，包括：
[0013]预先设置第一阈值、第二阈值以及第三阈值，其中，所述第一阈值与所述车辆所处车道的长度数据相关，所述第二阈值与所述车辆所处车道的宽度数据相关，所述第三阈值
与所述点集数据中所述目标物体的点数据相关；
[0014]根据所述车辆所处车道的长度数据，在所述车辆坐标系的纵向上第一目标物体的点数据大于第一阈值的情况下，将所述第一目标物体的点数据从所述点集数据中筛除；
[0015]根据所述车辆所处车道的宽度数据，在所述车辆坐标系的横向上第二目标物体的点数据大于所述第二阈值的情况下，将所述第二目标物体的点数据从所述点集数据中筛除；
[0016]在第三目标物体和所述车辆的相对速度数据小于所述第三阈值的情况下，将所述第三目标物体的点数据从所述点集数据中筛除，其中，所述相对速度数据由所述车辆的速度数据和所述第三目标物体的点数据获得。
[0017]可选地，所述方法还包括：
[0018]预先设置第四阈值，其中，所述第四阈值与所述点集数据中点数据的数量相关；
[0019]在当前所述点集数据中点数据的数量大于所述第四阈值的情况下，对所述当前点集数据中的点数据进行筛除，得到目标点集数据。
[0020]可选地，所述对所述目标点集数据进行处理得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据，包括：
[0021]对所述目标点集数据进行三次曲线拟合，得到拟合数据；
[0022]对所述拟合数据进行最小二乘法，得到车道边界线三次方程；
[0023]将所述车道边界线三次方程与所述参考数据进行匹配，得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据。
[0024]可选地，所述根据所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角修正数据和所述纵向距离修正数据，得到所述车辆的车道级定位的结果数据，包括：
[0025]将所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角修正数据和所述纵向距离修正数据分别叠加至所述车辆的粗定位结果，得到所述车辆的车道级定位的结果数据，其中，所述车辆的粗定位结果与所述车辆的横向距离，纵向距离，和航向角相关。
[0026]根据本专利技术的第二方面，提供了一种车道级定位的装置，该装置包括：
[0027]数据获取模块，用于获取点集数据、车辆所处车道的数据以及参考数据，其中，所述点集数据是毫米波雷达获得的若干目标物体的点数据的集合，所述车辆所处车道的数据由预设高精地图获得，所述参考数据与所述预设高精地图中交通标志物相关；
[0028]数据分析模块，用于根据所述车辆所处车道的数据以及车辆坐标系，对所述点集数据中的噪声点数据进行筛除，得到目标点集数据；
[0029]横向位置和航向角矫正模块，用于对所述目标点集数据进行处理得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据；
[0030]纵向位置矫正模块，用于根据雷达散射面积的值，对若干所述目标物体的点数据和所述参考数据进行匹配，得到所述车辆的纵向距离修正数据，其中，所述雷达散射面积的值由所述目标物体的点数据获得；
[0031]定位模块，用于根据所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角修正数据和所述纵向距离修正数据，得到所述车辆的车道级定位的结果数据。
[0032]可选地，所述数据分析模块包括：
[0033]数据设置单元，用于预先设置第一阈值、第二阈值以及第三阈值，其中，所述第一
阈值与所述车辆所处车道的长度数据相关，所述第二阈值与所述车辆所处车道的宽度数据相关，所述第三阈值与所述点集数据中所述目标物体的点数据相关；
[0034]第一筛除单元，用于根据所述车辆所处车道的长度数据，在所述车辆坐标系的纵向上第一目标物体的点数据大于第一阈值的情况下，将所述第一目标物体的点数据从所述点集数据中筛除；
[0035]第二筛除单元，用于根据所述车辆所处车道的宽度数据，在所述车辆坐标系的横向上第二目标物体的点数据大于所述第二阈值的情况下，将所述第二目标物体的点数据从所述点集数据中筛除；
[0036]第三筛除单元，用于在第三目标物体和所述车辆的相对速度数据小于所述第三阈值的情况下，将所述第三目标物体的点数据从所述点集数据中筛除，其中，所述相对速度数据由所述车辆的速度数据和所述第三目标物体的点数据获得。
[0037]可选地，所述装置还包括：
[0038]数据设置模块，用于预先设置第四阈值，其中，所述第四阈值与所述点集数据中点数据的数量相关；
[0039]第四筛除模块，用于在当前所述点集数据中点数据的数量大于所述第四阈值的情况下，对所述当前点集数据中的点数据进行筛除，得到目标点集数据。
[0040]可选地，所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车道级定位的方法，其特征在于，所述方法包括：获取点集数据、车辆所处车道的数据以及参考数据，其中，所述点集数据是毫米波雷达获得的若干目标物体的点数据的集合，所述车辆所处车道的数据由预设高精地图获得，所述参考数据与所述预设高精地图中交通标志物相关；根据所述车辆所处车道的数据以及车辆坐标系，对所述点集数据中的噪声点数据进行筛除，得到目标点集数据；对所述目标点集数据进行处理得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据；根据雷达散射面积的值，对若干所述目标物体的点数据和所述参考数据进行匹配，得到所述车辆的纵向距离修正数据，其中，所述雷达散射面积的值由所述目标物体的点数据获得；根据所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角修正数据和所述纵向距离修正数据，得到所述车辆的车道级定位的结果数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆所处车道的数据以及车辆坐标系，对所述点集数据中的噪声点数据进行筛除，得到目标点集数据，包括：预先设置第一阈值、第二阈值以及第三阈值，其中，所述第一阈值与所述车辆所处车道的长度数据相关，所述第二阈值与所述车辆所处车道的宽度数据相关，所述第三阈值与所述点集数据中所述目标物体的点数据相关；根据所述车辆所处车道的长度数据，在所述车辆坐标系的纵向上第一目标物体的点数据大于第一阈值的情况下，将所述第一目标物体的点数据从所述点集数据中筛除；根据所述车辆所处车道的宽度数据，在所述车辆坐标系的横向上第二目标物体的点数据大于所述第二阈值的情况下，将所述第二目标物体的点数据从所述点集数据中筛除；在第三目标物体和所述车辆的相对速度数据小于所述第三阈值的情况下，将所述第三目标物体的点数据从所述点集数据中筛除，其中，所述相对速度数据由所述车辆的速度数据和所述第三目标物体的点数据获得。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：预先设置第四阈值，其中，所述第四阈值与所述点集数据中点数据的数量相关；在当前所述点集数据中点数据的数量大于所述第四阈值的情况下，对所述当前点集数据中的点数据进行筛除，得到目标点集数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标点集数据进行处理得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据，包括：对所述目标点集数据进行三次曲线拟合，得到拟合数据；对所述拟合数据进行最小二乘法，得到车道边界线三次方程；将所述车道边界线三次方程与所述参考数据进行匹配，得到所述车辆的横向距离修正数据和航向角修正数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角修正数据和所述纵向距离修正数据，得到所述车辆的车道级定位的结果数据，包括：将所述车辆的横向距离修正数据、所述航向角...
【专利技术属性】
技术研发人员：李韶淼，
申请(专利权)人：毫末智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。