基于感知结果的车道级定位方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于感知结果的车道级定位方法、装置、车辆及存储介质，其中所述方法通过感知模块对车辆进行实时感知，并利用道路级定位模块基于标准地图数据确定车辆车道位置，构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系，至少根据当前时刻的车道拓扑关系和道路级定位信息确认观测概率，根据当前时刻感知得到的车辆基于车道中心线的位移比例确认状态转移概率，并基于所述观测概率和/或所述状态转移概率得到当前车辆所在的车道索引，并确定当前时刻车辆所在车道，充分利用感知模块和标准地图数据对车辆实现车道级定位，提高自动驾驶定位精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基于感知结果的车道级定位方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，具体涉及一种基于感知结果的车道级定位方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆需要明确知悉自车在道路上的位置，并且需要明确定位到车道在哪条车道上。但是在现有的自动驾驶定位技术中，大多采用高精度地图进行辅助匹配定位，获取的车辆位姿是基于高精地图的精确位姿。但是由于高精度地图成本高昂等原因，导致高精度地图也对自动驾驶的大面积应用形成了较大的制约，基于高精度地图的自动驾驶方案很难普及到高速区域以外的范围。
[0003]因此，寻找一种成本低廉且能够利用传统导航地图信息进行全局或局部的感知、规划以及决策等实现自动驾驶车辆定位的方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于感知结果的车道级定位方法、装置、车辆及存储介质，目的在于，提出一种利于自动驾驶系统感知结果与标准地图数据的匹配算法，从而实现自动驾驶车辆的车道级定位。
[0005]为达上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种基于感知结果的车道级定位方法，包括以下步骤：根据车辆定位信息和标准地图数据得到当前车辆的道路级定位信息，所述道路级定位信息包括当前车辆所在道路段信息，所述道路级定位信息还包括当前道路段的车道数量信息和当前道路段属性信息中的至少一种。
[0007]根据传感器数据构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系，其中传感器数据包括感知模块获取的车道线信息和车道属性信息中的至少一种。
[0008]基于至少一个时刻的车道拓扑关系得到自车道选择结果，或基于至少一个时刻的车道拓扑关系和道路级定位信息得到自车道选择结果。
[0009]进一步的，所述根据车辆定位信息和标准地图数据得到当前车辆的道路级定位信息的步骤具体包括：
[0010]通过车辆定位信息得到当前时刻的车辆位姿信息，基于所述车辆位姿信息调用以车辆为中心预设范围内的标准地图数据；根据当前时刻的车辆位姿信息和调用的标准地图数据得到所述道路级定位信息。
[0011]进一步的，所述传感器数据至少包括点云信息和图像信息，所述图像信息包括感知到的车道线语义结果。
[0012]进一步的，所述根据传感器数据构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系的步骤包括：
[0013]将预定时间段内的车道线语义结果叠加，对叠加后的车道线语义结果进行拟合，
得到与当前车辆行进方向相同的车道；基于预设逻辑对车道线语义结果进行处理得到每个车道属性信息，所述车道属性信息至少包括单个车道的宽度、多个车道的几何排布；基于相邻车道的车道线信息和前后继关系构建车道拓扑关系。
[0014]进一步的，所述方法还包括：至少根据当前时刻的车道拓扑关系和道路级定位信息确认观测概率，根据所述观测概率判定对应时刻当前车辆所在的车道。
[0015]进一步的，所述方法还包括：至少根据当前时刻感知得到的车辆基于车道中心线的位移比例确认状态转移概率，并基于所述观测概率和/或所述状态转移概率得到当前车辆所在的车道索引。
[0016]进一步的，所述方法还包括：基于至少一个时刻的车道拓扑关系、道路级定位信息、观测概率和状态转移概率得到自车道选择结果。
[0017]在此基础上，本申请还提供一种基于感知结果的车道级定位装置，包括：道路级定位模块，用于根据车辆定位信息和标准地图数据得到当前车辆的道路级定位信息，所述道路级定位信息包括当前车辆所在道路段信息，所述道路级定位信息还包括当前道路段的车道数量信息和当前道路段属性信息中的至少一种。
[0018]感知模块，用于根据传感器数据构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系，并基于至少一个时刻的车道拓扑关系得到自车道选择结果，或基于至少一个时刻的车道拓扑关系和道路级定位信息得到自车道选择结果。
[0019]在此基础上，本申请还提供了一种自动驾驶车辆，包括：车辆主体；至少一个传感器，所述传感器设置与所述车辆主体上，用于获得传感器数据。所述自动驾驶车辆还包括如上所述的一种基于感知结果的车道级定位装置。
[0020]在此基础上，本申请还提供了一种非瞬时计算机可读存储介质，存储有程序代码，所述程序代码用于使所述计算机执行根据如上所述的一种基于感知结果的车道级定位方法。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022]本申请通过感知模块对车辆进行实时感知，并利用道路级定位模块基于标准地图数据确定车辆车道位置，构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系，至少根据当前时刻的车道拓扑关系和道路级定位信息确认观测概率，根据当前时刻感知得到的车辆基于车道中心线的位移比例确认状态转移概率，并基于所述观测概率和/或所述状态转移概率得到当前车辆所在的车道索引，并确定当前时刻车辆所在车道，充分利用感知模块和标准地图数据对车辆实现车道级定位，提高自动驾驶定位精度。
[0023]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
[0025]图1示出了本专利技术实施例中的传感器数据处理示意图；
[0026]图2示出了本专利技术实施例中的最优轨迹示意图；
[0027]图3示出了本专利技术实施例中的车道估计模型示意图；
[0028]图4示出了本专利技术实施例中的标准变道场景示意图；
[0029]图5示出了本专利技术实施例中的漏检变道场景示意图；
[0030]图6示出了本专利技术一实施例中的车道级定位装置示意图；
[0031]图7示出了本专利技术另一实施例中的车道级定位装置示意图。
具体实施方式
[0032]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]本专利技术提供了一种基于感知结果的车道级定位方法、装置、车辆及存储介质，目的在于，提出一种利于自动驾驶系统感知结果与标准地图数据的匹配算法，从而实现自动驾驶车辆的车道级定位。
[0034]本专利技术公开了一种基于感知结果的车道级定位方法，图1示出了本专利技术实施例中传感器数据处理示意图。如图1所示，根据传感器数据构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系，其中传感器数据包括感知模块获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于感知结果的车道级定位方法，其特征在于，包括以下步骤：根据车辆定位信息和标准地图数据得到当前车辆的道路级定位信息，所述道路级定位信息包括当前车辆所在道路段信息，所述道路级定位信息还包括当前道路段的车道数量信息和当前道路段属性信息中的至少一种；根据传感器数据构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系，其中传感器数据包括感知模块获取的车道线信息和车道属性信息中的至少一种。2.根据权利要求1所述的一种基于感知结果的车道级定位方法，其特征在于，所述根据车辆定位信息和标准地图数据得到当前车辆的道路级定位信息的步骤具体包括：通过车辆定位信息得到当前时刻的车辆位姿信息；基于所述车辆位姿信息调用以车辆为中心预设范围内的标准地图数据；根据当前时刻的车辆位姿信息和调用的标准地图数据得到所述道路级定位信息。3.根据权利要求1所述的一种基于感知结果的车道级定位方法，其特征在于，所述传感器数据至少包括点云信息和图像信息，所述图像信息包括感知到的车道线语义结果。4.根据权利要求3所述的一种基于感知结果的车道级定位方法，其特征在于，所述根据传感器数据构建当前时刻感知视角下的车道拓扑关系的步骤包括：将预定时间段内的车道线语义结果叠加，对叠加后的车道线语义结果进行拟合，得到与当前车辆行进方向相同的车道；基于预设逻辑对车道线语义结果进行处理得到每个车道属性信息，所述车道属性信息至少包括单个车道的宽度、多个车道的几何排布；基于相邻车道的车道线信息和前后继关系构建车道拓扑关系。5.根据权利要求1所述的一种基于感知结果的车道级定位方法，其特征在于，所述方法还包括：至少根据当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄昊，宋浩冉，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：