一种车辆位姿确定方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种车辆位姿确定方法、装置及设备，通过利用车辆处搭载的惯性导航系统以及轮速计采集的数据，去计算车辆在预设时刻处的第一位姿数据；同时将基于点云定位方式确定出的车辆位姿数据生成的优化后车辆位姿数据，以及基于卫星定位方式确定出的车辆位姿数据中的至少一种确定为所述车辆在预设时刻处的第二位姿数据；以根据第二位姿数据以及第一位姿数据进行车辆位姿校正处理，从而得到准确的校正后位姿数据；然后获取惯性导航系统以及轮速计在预设时刻之后的第一时间段内采集的第一车辆运行数据，以根据校正后位姿数据与所述第一车辆运行数据，准确且高频的确定车辆的位姿数据。定车辆的位姿数据。定车辆的位姿数据。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆位姿确定方法、装置及设备


[0001]本申请涉及车辆定位
，尤其涉及一种车辆位姿确定方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术包含环境感知、定位、导航、路径规划和决策控制等，其中位姿检测是自动驾驶的关键。准确、鲁棒的实时定位是自动驾驶车辆安全行驶的基础，能为感知、规划和控制模块提供依据。
[0003]目前，自动驾驶车辆常用位姿检测技术分为两类：基于卫星定位系统位姿检测以及基于自主式传感器的位姿检测；
[0004]卫星定位系统精度较高，但容易受到高楼、隧道、高架和地下车库等使用环境的遮蔽影响而失效；基于自主式传感器的定位主要是利用激光雷达、惯性测量单元或者里程计等进行位姿检测；基于里程计和惯导传感器进行航迹推算的定位是一种低成本、自主的车辆位姿检测方式，其优点在于抗干扰能力强，同时能根据传感器数据在短时间内提供较高精度的车辆位姿信息，但航迹推算定位算法的误差会随时间不断累积，因此不适合长时间单独定位；基于激光雷达的位姿检测，面对特征退化场景时很难实现匹配定位，从而无法进行位姿检测，且通常激光雷达获取激光点云数据的频率较低，无法实现高频的位姿检测；而基于相机的位姿检测，由于相机受天气影响严重，且定位精度较差，因此也无法提供实时精准的定位结果；综上所述，使用单一传感器进行定位难以满足自动驾驶车辆多场景的位姿检测精度、以及实时性的要求。
[0005]基于此，如何提供一种利用卫星定位系统和多传感器确定位姿的方法、装置及设备，去提高自动驾驶车辆在多场景下的定位精度和实时性成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]本说明书实施例提供一种车辆位姿确定方法、装置及设备，以解决现有的利用单一传感器针对自动驾驶车辆在不同场景中定位结果不准确、以及实时性较差的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0008]本说明书实施例提供的一种车辆位姿确定方法，包括：
[0009]获取车辆在预设时刻处的第一位姿数据；所述第一位姿数据是根据所述车辆处搭载的惯性导航系统以及轮速计采集的数据计算得到的；
[0010]获取所述车辆在所述预设时刻处的第二位姿数据；所述第二位姿数据包括：基于点云定位方式确定出的车辆位姿数据生成的优化后车辆位姿数据，以及基于卫星定位方式确定出的车辆位姿数据中的至少一种；
[0011]根据所述第二位姿数据以及所述第一位姿数据进行车辆位姿校正处理，得到所述车辆在所述预设时刻处的校正后位姿数据；
[0012]获取所述惯性导航系统以及所述轮速计在第一时间段内采集的第一车辆运行数据；所述第一时间段为自所述预设时刻至目标时刻之间的时间段；
[0013]根据所述校正后位姿数据与所述第一车辆运行数据，确定所述车辆在所述目标时刻的第三位姿数据。
[0014]本说明书实施例提供的一种车辆位姿确定装置，包括：
[0015]第一位姿数据获取模块，用于获取车辆在预设时刻处的第一位姿数据；所述第一位姿数据是根据所述车辆处搭载的惯性导航系统以及轮速计采集的数据计算得到的；
[0016]第二位姿数据获取模块，用于获取所述车辆在所述预设时刻处的第二位姿数据；所述第二位姿数据包括：基于点云定位方式确定出的车辆位姿数据生成的优化后车辆位姿数据，以及基于卫星定位方式确定出的车辆位姿数据中的至少一种；
[0017]车辆位姿校正处理模块，用于根据所述第二位姿数据以及所述第一位姿数据进行车辆位姿校正处理，得到所述车辆在所述预设时刻处的校正后位姿数据；
[0018]第一车辆运行数据获取模块，用于获取所述惯性导航系统以及所述轮速计在第一时间段内采集的第一车辆运行数据；所述第一时间段为自所述预设时刻至目标时刻之间的时间段；
[0019]第三位姿数据确定模块，用于根据所述校正后位姿数据与所述第一车辆运行数据，确定所述车辆在所述目标时刻的第三位姿数据。
[0020]本说明书实施例提供的一种车辆位姿确定设备，包括：
[0021]至少一个处理器；以及，
[0022]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0023]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
[0024]获取车辆在预设时刻处的第一位姿数据；所述第一位姿数据是根据所述车辆处搭载的惯性导航系统以及轮速计采集的数据计算得到的；
[0025]获取所述车辆在所述预设时刻处的第二位姿数据；所述第二位姿数据包括：基于点云定位方式确定出的车辆位姿数据生成的优化后车辆位姿数据，以及基于卫星定位方式确定出的车辆位姿数据中的至少一种；
[0026]根据所述第二位姿数据以及所述第一位姿数据进行车辆位姿校正处理，得到所述车辆在所述预设时刻处的校正后位姿数据；
[0027]获取所述惯性导航系统以及所述轮速计在第一时间段内采集的第一车辆运行数据；所述第一时间段为自所述预设时刻至目标时刻之间的时间段；
[0028]根据所述校正后位姿数据与所述第一车辆运行数据，确定所述车辆在所述目标时刻的第三位姿数据。
[0029]本说明书中至少一个实施例能够达到以下有益效果：通过利用车辆处搭载的惯性导航系统以及轮速计采集的数据，去计算车辆在预设时刻处的第一位姿数据；同时将基于点云定位方式确定出的车辆位姿数据生成的优化后车辆位姿数据，以及基于卫星定位方式确定出的车辆位姿数据中的至少一种确定为所述车辆在预设时刻处的第二位姿数据；以根据第二位姿数据以及第一位姿数据进行车辆位姿校正处理，从而得到准确的校正后位姿数据；然后获取惯性导航系统以及轮速计在预设时刻之后的第一时间段内采集的第一车辆运行数据，以根据采集的第一车辆运行数据计算车辆在第一时间段内的位姿变化值，从而可以将得到的校正后位姿数据作为基准数据叠加车辆在第一时间段内的位姿变化值，以确定
车辆在所述目标时刻的位姿数据，由于校正后位姿数据是经过校正处理后得到的准确的位姿数据，且由于惯性导航系统以及轮速计采集数据的频率较高，从而根据校正后位姿数据以及惯性导航系统、轮速计采集的数据去确定车辆的位姿，不仅可以提高位姿确定精度，同时还可以提高车辆位姿确定的实时性。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本说明书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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1是本说明书实施例提供的一种车辆位姿确定方法的流程示意图；
[0032]图2是本说明书实施例提供的一种车辆位姿确定装置的结构示意图；
[0033]图3是本说明书实施例提供的一种车辆位姿确定设备的结构示意图。
具体实施方式
[0034]为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆在预设时刻处的第一位姿数据；所述第一位姿数据是根据所述车辆处搭载的惯性导航系统以及轮速计采集的数据计算得到的；获取所述车辆在所述预设时刻处的第二位姿数据；所述第二位姿数据包括：基于点云定位方式确定出的车辆位姿数据生成的优化后车辆位姿数据，以及基于卫星定位方式确定出的车辆位姿数据中的至少一种；根据所述第二位姿数据以及所述第一位姿数据进行车辆位姿校正处理，得到所述车辆在所述预设时刻处的校正后位姿数据；获取所述惯性导航系统以及所述轮速计在第一时间段内采集的第一车辆运行数据；所述第一时间段为自所述预设时刻至目标时刻之间的时间段；根据所述校正后位姿数据与所述第一车辆运行数据，确定所述车辆在所述目标时刻的第三位姿数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述车辆在所述预设时刻处的第二位姿数据，具体包括：获取所述车辆搭载的点云采集装置在所述预设时刻处采集的目标关键帧的点云数据；利用所述目标关键帧的点云数据中的关键点与局部点云地图进行匹配处理，得到第一匹配结果；所述第一匹配结果用于反映所述车辆在所述预设时刻处的匹配后车辆位姿数据；利用第一因子图，针对所述第一匹配结果进行优化，得到所述车辆在所述预设时刻处的第一优化位姿数据；根据所述点云采集装置处的点云坐标系与世界坐标系之间的坐标转换关系，针对所述车辆在所述预设时刻处的第一优化位姿数据进行坐标转换，得到所述车辆在所述预设时刻处的第二位姿数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标关键帧的点云数据中的关键点与局部点云地图进行匹配处理，得到第一匹配结果之前，还包括：获取所述惯性导航系统以及所述轮速计在第二时间段内采集的第二车辆运行数据；所述第二时间段为自所述目标关键帧的上一关键帧的获取时刻至所述预设时刻之间的时间段；利用所述第二车辆运行数据，计算所述车辆在所述第二时间段内的第一位姿变化值；利用所述上一关键帧的点云数据中的关键点与局部点云地图进行匹配处理，得到第二匹配结果；所述第二匹配结果用于反映所述车辆在所述上一关键帧的获取时刻处的匹配后车辆位姿数据；利用所述第一因子图，针对所述第二匹配结果反映的所述车辆在所述上一关键帧的获取时刻处的匹配后车辆位姿数据进行优化，得到所述车辆在所述上一关键帧的获取时刻处的第二优化位姿数据；利用所述第二优化位姿数据以及所述车辆在所述第二时间段内的位姿变化值，计算得到所述车辆在所述预设时刻处的初始位姿数据；所述利用所述目标关键帧的点云数据中的关键点与局部点云地图进行匹配处理，得到第一匹配结果，具体包括：
以所述初始位姿数据为初始值，利用所述目标关键帧的点云数据中的关键点与局部点云地图进行匹配处理，得到用于反映所述车辆在所述预设时刻处的匹配后车辆位姿数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用第一因子图，针对所述第一匹配结果反映的所述车辆在所述预设时刻处的车辆位姿数据进行优化，得到所述车辆在所述预设时刻处的第一优化位姿数据之前，还包括：根据所述车辆在所述上一关键帧的获取时刻处的第二优化位姿数据以及所述第一匹配结果，确定所述车辆自所述上一关键帧的获取时刻至所述预设时刻之间的第二位姿变化值，得到第一激光里程计因子；根据所述车辆处搭载的卫星定位装置在所述预设时刻处获取的卫星定位数据，确定第一卫星定位因子；针对所述目标关键帧与历史关键帧进行回环检测，确定回环因子；利用所述第一激光里程计因子、所述第一卫星定位因子以及所述回环因子，构建所述第一因子图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆处搭载的卫星定位装置在所述预设时刻处获取的卫星定位数据，确定第一卫星定位因子，具体包括：根据所述卫星定位数据所处的第一坐标系与所述目标关键帧的点云数据所处的第二坐标系之间的转换关系，针对所述卫星定位装置在所述预设时刻处获取的卫星定位数据进行坐标转换，得到所述第二坐标系下的卫星定位数据；将所述第二坐标系下的卫星定位数据确定为第一卫星定位因子；判断所述卫星定位装置在所述预设时刻处获取的卫星定位数据是否有效，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示所述卫星定位装置在所述预设时刻处获取的卫星定位数据有效，则设置所述第一卫星定位因子的权重为第一权重值；若所述第一判断结果表示所述卫星定位装置在所述预设时刻处获取的卫星定位数据无效，则设置所述第一卫星定位因子的权重为第二权重值；所述第二权重值小于所述第一权重值；所述利用所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：马莲，徐凯，李芹，董建，石亮亮，
申请(专利权)人：北京四维万兴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：