一种记忆泊车定位方法技术

本申请公开了一种记忆泊车定位方法

【技术实现步骤摘要】
一种记忆泊车定位方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体涉及一种记忆泊车定位方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]记忆泊车是自动驾驶车辆的特殊应用，可解决用户最后1公里的自动驾驶需求，而定位技术则是其中最关键的技术之一
。
当前记忆泊车定位技术主流方案涉及场端改造
(
停车场加装传感器及通信设施等
)
和多传感器融合，前者成本较高，后者要求自车配备较多的传感器，算法复杂度提升，算力需求大，同样提高了记忆泊车的使用成本
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例针对上述情况，提出一种记忆泊车定位方法
、
装置
、
设备及介质，针对现有问题，该方案可提高泊车定位精度，促进自主泊车的量产实施
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种记忆泊车定位方法，所述方法包括：
[0005]基于车体传感器，获取车辆相对于初始位置的位姿；
[0006]基于该车辆的位姿，提取该车辆当前时刻周边的感知语义信息，并与该车辆周边的地图语义信息进行地图匹配，获取感知语义信息与地图语义信息的位姿差；
[0007]基于该位姿差，对所述位姿进行修正，得到精确位姿
。
[0008]在一可能的实施例中，所述基于车体传感器，获取车辆相对于初始位置的位姿进一步包括：
[0009]获取该车辆的脉冲计数器在当前采样周期的脉冲数；
[0010]获取脉冲计数器当前采样周期相对于前一个采样周期的脉冲增量；
[0011]基于脉冲增量计算该车辆的行驶距离和航向的增量；
[0012]基于行驶距离和航向的增量获取车辆相对于初始位置的所述位姿
。
[0013]在一可能的实施例中，所述基于该车辆的位姿，提取该车辆当前时刻周边的感知语义信息，并与该车辆周边的地图语义信息进行地图匹配，获取感知语义信息与地图语义信息的位姿差进一步包括：
[0014]获取该车辆周围车辆半径范围内所有地图语义信息与该车辆当前时刻获取的感知语义信息进行匹配，得到该车辆周围每一感知语义和地图语义的位姿差
。
[0015]在一可能的实施例中，基于该位姿差，对所述位姿进行修正，得到精确位姿进一步包括：
[0016]基于每一个感知语义信息，遍历当前时刻的地图语义信息找到感知语义信息与地图语义信息之间的位姿差；
[0017]判断所述位姿差是否位于阈值范围内，若是，找出所述最小位姿差对应的感知语义信息与地图语义信息；
[0018]具有最小位姿差的感知语义信息与地图语义信息为所找的语义信息；
[0019]对获取的每一所述语义信息进行修正差值累加运算得到修正差值；
[0020]基于所述修正差值
、
所述车姿得到所述精确位姿
。
[0021]在一可能的实施例中，将所述精确位姿
、
车辆角速度
ω
和速度
v
组合成状态集合，利用
EKF
卡尔曼滤波获取车辆定位
。
[0022]在一可能的实施例中，基于脉冲增量计算该车辆的行驶距离和航向的增量进一步包括：基于车辆左后轮的脉冲增量
δ
RL1
和车辆左后轮的脉冲增量
δ
RR1
计算该车辆的行驶距离
Δ
S
和航向的增量
Δθ
。
[0023]第二方面，本申请实施例还提供了一种记忆泊车定位装置，所述装置包括：
[0024]初始位姿获取模块，基于车体传感器，获取车辆相对于初始位置的位姿；
[0025]匹配模块，基于该车辆的位姿，提取该车辆当前时刻周边的感知语义信息，并与该车辆周边的地图语义信息进行地图匹配，获取感知语义信息与地图语义信息的位姿差；
[0026]修正模块，基于该位姿差，对所述位姿进行修正，得到精确位姿
。
[0027]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及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上述任一的方法
。
[0028]第四方面，本申请实施例还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上述任一的方法
。
[0029]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：
[0030]本申请通过车体传感器，获取车辆相对于初始位置的位姿，将车辆当前时刻的感知语义信息与该车辆周边的地图语义信息进行地图匹配，基于获取感知语义信息与地图语义信息的位姿差，利用该位姿差，车辆粗定位结果被修正得到较为精确的车辆位姿
。
本申请可提供厘米级的定位能力，实时的车位定位点坐标，及鲁棒的位置跟踪，不额外增加硬件成本，不依赖商用高精度地图
。
附图说明
[0031]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定
。
在附图中：
[0032]图1示出根据本申请的一个实施例的记忆泊车定位方法的流程示意图；
[0033]图2示出根据本申请的一个实施例的记忆泊车定位装置的结构示意图；
[0034]图3为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0035]为使本申请的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚
、
完整地描述
。
显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围
。
[0036]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案
。
[0037]目前现有技术采用轮速传感器和图像传感器检测车辆的运动速度，分别计算两传
感器获取到的泊车速度和位置坐标，代入卡尔曼滤波算法，对车辆的泊车速度和位置坐标进行修正，获得全局坐标系中车辆运动位置
。
光流法估计自车运动需要满足亮度恒定不变的假设，泊车场景难以保证光照变化恒定，光照变化会导致错误的位姿估计结果
。
该方法计算量大，计算耗时长，难以保证实时性
。
[0038]现有技术还采用车辆利用激光雷达
、
图像采集装置
、IMU
和轮速计等传感器采集的数据，经过处理计算，实现自车定位，该方法需要激本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种记忆泊车定位方法，其特征在于，所述方法包括：基于车体传感器，获取车辆相对于初始位置的位姿；基于该车辆的位姿，提取该车辆当前时刻周边的感知语义信息，并与该车辆周边的地图语义信息进行地图匹配，获取感知语义信息与地图语义信息的位姿差；基于该位姿差，对所述位姿进行修正，得到精确位姿
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于车体传感器，获取车辆相对于初始位置的位姿进一步包括：获取该车辆的脉冲计数器在当前采样周期的脉冲数；获取脉冲计数器当前采样周期相对于前一个采样周期的脉冲增量；基于脉冲增量计算该车辆的行驶距离和航向的增量；基于行驶距离和航向的增量获取车辆相对于初始位置的所述位姿
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于该车辆的位姿，提取该车辆当前时刻周边的感知语义信息，并与该车辆周边的地图语义信息进行地图匹配，获取感知语义信息与地图语义信息的位姿差进一步包括：获取该车辆周围车辆半径范围内所有地图语义信息与该车辆当前时刻获取的感知语义信息进行匹配，得到该车辆周围每一感知语义和地图语义的位姿差
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于该位姿差，对所述位姿进行修正，得到精确位姿进一步包括：基于每一个感知语义信息，遍历当前时刻的地图语义信息找到感知语义信息与地图语义信息之间的位姿差；判断所述位姿差是否位于阈值范围内，若是，找出所述最小位姿差对应的感知语义信息与地图语义信息；具有最小位姿差的感知语义信息与地图语义信息为所找的语义信息；对获取的每一所述语义信息进行修正差值累加运算得到修正差值；基于所述修正差值
、
所述车姿得到所述精确位姿

【专利技术属性】
技术研发人员：胡铭旭，庹新娟，严义雄，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：