本申请公开了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆的当前定位数据，包括当前帧的图像数据、惯导数据和卫星定位数据；对当前帧的图像数据进行语义分割；根据当前帧的语义分割结果和局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系，根据当前帧的语义分割结果和高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系；根据当前定位数据、当前帧的语义分割结果分别与局部语义地图和高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型，以此确定优化后的车辆定位结果。本申请联合语义地图和高精地图数据对车辆进行定位，提高了车辆定位精度。提高了车辆定位精度。提高了车辆定位精度。
【技术实现步骤摘要】
车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及车辆定位
，尤其涉及一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶领域，通常使用GPS(Global Positioning System，全球定位系统)/RTK(Real
‑
time kinematic，实时动态差分)+IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)构成的组合导航定位设备为自动驾驶车辆提供绝对定位信息，包括绝对位置和姿态等信息，之后自动驾驶车辆再根据绝对定位信息来进行实时的路径规划及驾驶决策。
[0003]然而，实际场景下，GPS/RTK受卫星定位信号质量的影响较大，例如城市场景中，高楼密集区域会导致卫星定位信号被遮挡，大型桥梁下方及隧道场景中，会导致卫星定位信号丢失，影响组合导航的精度，进而对定位精度及定位稳定性造成较大影响。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，以提高车辆定位精度。
[0005]本申请实施例采用下述技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种车辆定位方法，其中，所述方法包括：
[0007]获取车辆的当前定位数据，所述当前定位数据包括当前帧的图像数据、惯导数据和卫星定位数据；
[0008]利用预设语义分割模型对当前帧的图像数据进行语义分割，得到当前帧的语义分割结果；
[0009]根据所述当前帧的语义分割结果和对应的局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系，以及根据所述当前帧的语义分割结果和对应的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系；
[0010]根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型；
[0011]根据所述非线性优化模型确定优化后的车辆定位结果。
[0012]可选地，所述根据所述当前帧的语义分割结果和对应的局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系包括：
[0013]获取上一帧的车辆定位结果；
[0014]根据所述上一帧的车辆定位结果获取车辆周围的局部语义地图；
[0015]将所述车辆周围的局部语义地图转换到车体坐标系下，得到车体坐标系下的局部语义地图；
[0016]根据所述当前帧的语义分割结果和所述车体坐标系下的局部语义地图，确定当前
帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系。
[0017]可选地，所述根据所述当前帧的语义分割结果和对应的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系包括：
[0018]根据当前帧的卫星定位信息获取车辆周围的高精地图数据；
[0019]将所述车辆周围的高精地图数据转换到车体坐标系下，得到车体坐标系下的高精地图数据；
[0020]根据所述当前帧的语义分割结果和所述车体坐标系下的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系。
[0021]可选地，所述根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型包括：
[0022]根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系确定所述非线性优化模型的约束信息；
[0023]将当前帧的车辆位姿作为所述非线性优化模型的待优化信息；
[0024]根据所述非线性优化模型的约束信息和所述非线性优化模型的待优化信息构建所述非线性优化模型。
[0025]可选地，所述非线性优化模型的约束信息包括图像数据对应的惯导预积分约束信息和卫星定位数据的相对变化约束信息，所述根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系确定所述非线性优化模型的约束信息包括：
[0026]获取当前帧的图像数据和上一帧的图像数据之间的惯导数据，并根据当前帧的图像数据和上一帧的图像数据之间的惯导数据构建图像数据对应的惯导预积分约束信息；
[0027]根据当前帧的卫星定位数据和上一帧的卫星定位数据确定所述卫星定位数据的相对变化约束信息。
[0028]可选地，所述根据所述非线性优化模型确定优化后的车辆定位结果包括：
[0029]确定所述非线性优化模型中的约束信息的类型；
[0030]根据所述约束信息的类型确定对应的优化策略；
[0031]根据所述约束信息的类型对应的优化策略对所述非线性优化模型进行优化求解，得到所述优化后的车辆定位结果。
[0032]可选地，所述优化后的车辆定位结果包括优化后的车辆位姿，在根据所述非线性优化模型确定优化后的车辆定位结果之后，所述方法还包括：
[0033]根据所述优化后的车辆位姿和所述当前帧的语义分割结果更新所述局部语义地图。
[0034]第二方面，本申请实施例还提供一种车辆定位装置，其中，所述装置包括：
[0035]获取单元，用于获取车辆的当前定位数据，所述当前定位数据包括当前帧的图像数据、惯导数据和卫星定位数据；
[0036]语义分割单元，用于利用预设语义分割模型对当前帧的图像数据进行语义分割，得到当前帧的语义分割结果；
[0037]第一确定单元，用于根据所述当前帧的语义分割结果和对应的局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系，以及根据所述当前帧的语义分割结果和对应的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系；
[0038]构建单元，用于根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型；
[0039]第二确定单元，用于根据所述非线性优化模型确定优化后的车辆定位结果。
[0040]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：
[0041]处理器；以及
[0042]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前述之任一所述方法。
[0043]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前述之任一所述方法。
[0044]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：本申请实施例的车辆定位方法，先获取车辆的当前本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其中，所述方法包括：获取车辆的当前定位数据，所述当前定位数据包括当前帧的图像数据、惯导数据和卫星定位数据；利用预设语义分割模型对当前帧的图像数据进行语义分割，得到当前帧的语义分割结果；根据所述当前帧的语义分割结果和对应的局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系，以及根据所述当前帧的语义分割结果和对应的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系；根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型；根据所述非线性优化模型确定优化后的车辆定位结果。2.如权利要求1所述方法，其中，所述根据所述当前帧的语义分割结果和对应的局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系包括：获取上一帧的车辆定位结果；根据所述上一帧的车辆定位结果获取车辆周围的局部语义地图；将所述车辆周围的局部语义地图转换到车体坐标系下，得到车体坐标系下的局部语义地图；根据所述当前帧的语义分割结果和所述车体坐标系下的局部语义地图，确定当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系。3.如权利要求1所述方法，其中，所述根据所述当前帧的语义分割结果和对应的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系包括：根据当前帧的卫星定位信息获取车辆周围的高精地图数据；将所述车辆周围的高精地图数据转换到车体坐标系下，得到车体坐标系下的高精地图数据；根据所述当前帧的语义分割结果和所述车体坐标系下的高精地图数据，确定当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系。4.如权利要求1所述方法，其中，所述根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系构建非线性优化模型包括：根据所述当前定位数据、所述当前帧的语义分割结果与局部语义地图之间的相对变换关系以及所述当前帧的语义分割结果与高精地图数据之间的相对变换关系确定所述非线性优化模型的约束信息；将当前帧的车辆位姿作为所述非线性优化模型的待优化信息；根据所述非线性优化模型的约束信息和所述非线性优化模型的待优化信息构建所述非线性优化模型。5.如权利要求4所述方法，其中，所述非线性优化模型的约束信息包括图...
【专利技术属性】
技术研发人员：王林杰，
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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