一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质。该方法应用于车辆终端；方法包括：获取车辆终端在目标轨迹点采集的道路环境图像的语义图像；从语义图像中提取多个压缩信息；其中，每个压缩信息包括语义图像中的部分图像信息；分别将多个压缩信息中的每个压缩信息，与目标区域的语义地图进行匹配，得到多个压缩信息在语义地图中对应的多个预测定位信息；其中，目标区域为包括目标轨迹点的区域；从多个预测定位信息中确定目标轨迹点的定位信息。由此，可以在提高了车辆定位的精确性的同时，降低车辆定位的成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，具体涉及自动驾驶车辆基于语义地图信息的初定位领域，特别涉及一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术高度的智能化和集成化的发展，用户对自动驾驶车辆的初定位和定位跟踪的要求也越来越高，但在实际应用中，自动驾驶车辆定位的精确性往往不高，给用户带来了不好的使用体验。
[0003]针对上述问题，相关技术提出了一种将全球卫星导航系统(global navigation sate llite system,GNSS)与预先获得的高精地图相结合，来对自动驾驶车辆进行定位的方法，该方法虽然提高了对自动驾驶车辆定位的精确性，但该方法对高精度地图和高精度实时动态载波相位差分(real
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time kinematic，RTK)设备的依赖性较高，导致自动驾驶车辆的成本较高。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质，以至少解决车辆进行精确定位时，对车辆的成本要求较高的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆的定位方法，其特征在于，应用于车辆终端；所述方法包括：获取所述车辆终端在目标轨迹点采集的道路环境图像的语义图像；从所述语义图像中提取多个压缩信息；其中，每个所述压缩信息包括所述语义图像中的部分图像信息；分别将所述多个压缩信息中的每个压缩信息，与目标区域的语义地图进行匹配，得到所述多个压缩信息在所述语义地图中对应的多个预测定位信息；其中，所述目标区域为包括所述目标轨迹点的区域；从所述多个预测定位信息中确定所述目标轨迹点的定位信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述语义图像中提取多个压缩信息，包括：根据所述语义图像的稀疏性，确定所述语义图像的压缩系数；至少根据所述压缩系数，确定所述语义图像的压缩量；其中，所述压缩系数与所述压缩量成正比；所述压缩量用于指示所述语义图像在单次压缩的过程中能够保留的像素数量；采用随机采样方法，多次从所述语义图像中提取满足所述压缩量的图像信息，生成所述多个压缩信息。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：根据预设压缩时间，调整所述压缩系数；其中，所述压缩系数与所述预设压缩时间正相关；所述至少根据所述压缩系数，确定所述语义图像的压缩量，包括：根据调整后的所述压缩系数，确定所述语义图像的压缩量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个压缩信息包括目标压缩信息；所述目标压缩信息为所述多个压缩信息中的任意一个压缩信息；所述分别将所述多个压缩信息中的每个压缩信息，与目标区域的语义地图进行匹配，得到所述多个压缩信息在所述语义地图中对应的多个预测定位信息，包括：对所述目标压缩信息进行解压，得到目标图像信息；将所述目标图像信息与所述目标区域的语义地图中多个位置点的语义图像进行匹配，得到多个匹配结果；其中，所述匹配结果反映了所述目标图像信息与所述语义地图中的位置点的语义图像的匹配度；将所述多个匹配结果中匹配度最高的位置点的定位信息，作为所述目标轨迹点的预测定位信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个预测定位信息中确定所述目标轨迹点的定位信息，包括：确定所述多个预测定位信息的评估分数；所述评估分数用于表征每个所述预测定位信息的可靠程度；将评估分数最高的预测定位信息作为所述目标轨迹点的定位信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆终端包括定位装置；所述分别将所述多个压缩信息中的每个压缩信息，与目标区域的语义地图进行匹配，得到所述多个压缩信息在所述语义地图中对应的多个预测定位信息之前，所述方法还包括：获取所述定位装置输出的所述目标轨迹点的初始定位信息；
根据所述目标轨迹点的初始定位信息，确定所述目标区域；获取所述目标区域的语义地图。7.一种车辆的定位装置，其特征在于，应用于车辆终...

【专利技术属性】
技术研发人员：任祥云，罗毅，康轶非，
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：