车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定待处理点云数据中的有效识别目标；针对每个有效识别目标，根据有效识别目标所对应的语义类别和包围盒进行几何属性提取，得到有效识别目标的几何特征；将几何特征转换到全局坐标系下，根据所对应的语义类别对预设地图中的元素进行搜索，形成目标语义匹配对；根据各目标语义匹配对的距离差及其对应的检出概率确定目标语义匹配对的匹配对概率，根据匹配对概率确定目标语义匹配对的权重；基于各目标语义匹配对的权重和目标语义匹配对确定车辆位姿，车辆位姿用于进行车辆定位，解决了车辆定位慢以及不准确的问题，提高算法处理速度，保证算法实时性，提高车辆定位准确度。辆定位准确度。辆定位准确度。

【技术实现步骤摘要】
车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]无人驾驶中，定位技术占据着极其重要的地位，其提供了感知、规划决策等模块所需的必要位置信息。定位包括视觉语义定位、激光定位等。
[0003]视觉语义定位通过图像目标检测、分割技术提取如地面交通标线、红绿灯、树木等场景常见标志物元素进行定位，但相机受光照影响较大，在低光照图像上检测效果明显下降易导致定位精度下降；并且，单目相机缺乏尺度信息导致定位精度也易受限。激光定位主要采取点云匹配的方式，常通过整体环境点云的配准或提取低端特征(如角点、面点)进行定位，这类匹配方式依赖于匹配初值，否则易陷入局部最优解中导致匹配错误，同时存在计算量大导致计算效率低，计算速度慢的问题。因此，如何快速、准确对车辆进行定位成为有待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质，通过快速、准确地确定车辆位姿，解决车辆定位慢以及不准确的问题。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种车辆定位方法，包括：
[0006]获取待处理点云数据，确定所述待处理点云数据中的有效识别目标，以及各所述有效识别目标的包围盒、语义类别和检出概率；
[0007]针对每个有效识别目标，根据所述有效识别目标所对应的所述语义类别和包围盒进行几何属性提取，得到所述有效识别目标的几何特征；
[0008]将所述几何特征转换到全局坐标系下，并根据所对应的语义类别对预设地图中的元素进行搜索，形成目标语义匹配对；
[0009]根据各所述目标语义匹配对的距离差及其对应的检出概率确定每个目标语义匹配对的匹配对概率，根据所述匹配对概率确定每个所述目标语义匹配对的权重；
[0010]基于各所述目标语义匹配对的权重和所述目标语义匹配对确定车辆位姿，所述车辆位姿用于进行车辆定位。
[0011]根据本专利技术的另一方面，提供了一种车辆定位装置，包括：
[0012]目标识别模块，用于获取待处理点云数据，确定所述待处理点云数据中的有效识别目标，以及各所述有效识别目标的包围盒、语义类别和检出概率；
[0013]几何特征确定模块，用于针对每个有效识别目标，根据所述有效识别目标所对应的所述语义类别和包围盒进行几何属性提取，得到所述有效识别目标的几何特征；
[0014]目标匹配对确定模块，用于将所述几何特征转换到全局坐标系下，并根据所对应的语义类别对预设地图中的元素进行搜索，形成目标语义匹配对；
[0015]权重确定模块，用于根据各所述目标语义匹配对的距离差及其对应的检出概率确定每个目标语义匹配对的匹配对概率，根据所述匹配对概率确定每个所述目标语义匹配对的权重；
[0016]车辆位姿确定模块，用于基于各所述目标语义匹配对的权重和所述目标语义匹配对确定车辆位姿，所述车辆位姿用于进行车辆定位。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0018]至少一个处理器；以及
[0019]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0020]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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执行本专利技术任一实施例所述的车辆定位方法。
[0021]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的车辆定位方法。
[0022]本专利技术实施例的技术方案，通过获取待处理点云数据，确定待处理点云数据中的有效识别目标，以及各有效识别目标的包围盒、语义类别和检出概率；针对每个有效识别目标，根据有效识别目标所对应的语义类别和包围盒进行几何属性提取，得到有效识别目标的几何特征；将几何特征转换到全局坐标系下，并根据所对应的语义类别对预设地图中的元素进行搜索，形成目标语义匹配对；根据各目标语义匹配对的距离差及其对应的检出概率确定每个目标语义匹配对的匹配对概率，根据匹配对概率确定每个目标语义匹配对的权重；基于各目标语义匹配对的权重和目标语义匹配对确定车辆位姿，车辆位姿用于进行车辆定位，解决了车辆定位慢以及不准确的问题，通过几何特征对有效识别目标进行表示可以有效减少后续残差优化时的约束，提高算法处理速度，保证算法实时性，通过目标语义匹配对的匹配对概率确定目标语义匹配对的权重，在通过目标语义匹配对确定车辆位姿过程中通过对应的权重对目标语义匹配对进行加权运算，提高车辆位姿的结果准确度，进而提高车辆定位准确度。
[0023]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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是根据本专利技术一实施例提供的一种车辆定位方法的流程图；
[0026]图2是根据本专利技术另一实施例提供的一种车辆定位方法的流程图；
[0027]图3是根据本专利技术一实施例提供的一种确定有效识别目标的实现示例图；
[0028]图4是根据本专利技术一实施例提供的一种车辆定位的实现示例图；
[0029]图5是根据本专利技术一实施例提供的另一种车辆定位的实现示例图；
[0030]图6是根据本专利技术一实施例提供的一种车辆定位装置的结构示意图；
[0031]图7是根据本专利技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0032]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0033]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0034]传统的定位技术中，相比于基于点云的地图定位方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：获取待处理点云数据，确定所述待处理点云数据中的有效识别目标，以及各所述有效识别目标的包围盒、语义类别和检出概率；针对每个有效识别目标，根据所述有效识别目标所对应的所述语义类别和包围盒进行几何属性提取，得到所述有效识别目标的几何特征；将所述几何特征转换到全局坐标系下，并根据所对应的语义类别对预设地图中的元素进行搜索，形成目标语义匹配对；根据各所述目标语义匹配对的距离差及其对应的检出概率确定每个目标语义匹配对的匹配对概率，根据所述匹配对概率确定每个所述目标语义匹配对的权重；基于各所述目标语义匹配对的权重和所述目标语义匹配对确定车辆位姿，所述车辆位姿用于进行车辆定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待处理点云数据中的有效识别目标，以及各所述有效识别目标的包围盒、语义类别和检出概率，包括：对所述待处理点云数据进行地面点过滤，将过滤后的点云数据投影至二维栅格，并保存栅格内点云数据的高度值信息，形成待处理网格；对所述待处理网格的每个栅格进行过滤，得到当前感兴趣区域；获取第一预设数量的历史感兴趣区域，基于里程计信息对各所述历史感兴趣区域和所述当前感兴趣区域进行叠加，得到目标感兴趣区域；将所述目标感兴趣区域恢复为三维点云，并将恢复后得到的三维点云输入到深度学习网络进行目标提取，得到候选目标，以及每个候选目标的包围盒、语义类别和检出概率；对各所述候选目标进行目标跟踪管理，确定有效识别目标，并确定各所述有效识别目标的包围盒、语义类别和检出概率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效识别目标所对应的所述语义类别和包围盒进行几何属性提取，得到所述有效识别目标的几何特征，包括：根据所述有效识别目标对应的语义类别确定目标表示类型；当所述目标表示类型为中心化类型，确定所述有效识别目标对应的包围盒的中心点和边长，将所述中心点和边长确定为所述有效识别目标的几何特征；当所述目标表示类型为直线类型，对所述有效识别目标的包围盒内的点云进行直线拟合，确定几何线段方程，将所述几何线段方程确定为所述有效识别目标的几何特征；当所述目标表示类型为面状类型，对所述有效识别目标的包围盒内的点云进行平面拟合，确定平面方程，根据所述平面方程确定平面中心点和法向量，将所述平面中心点和法向量确定为所述有效识别目标的几何特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述目标语义匹配对的距离差及其对应的检出概率确定每个目标语义匹配对的匹配对概率，包括：根据各所述目标语义匹配对的距离差确定平均距离差和标准差；针对每个目标语义匹配对，判断所述目标语义匹配对的距离差是否大于所述平均距离差，若是，根据所述检出概率、距离差、平均距离差、标准差，结...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴连，公岩松，冯景怡，张丹，
申请(专利权)人：驭势上海汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：