车辆位姿信息处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及自动驾驶技术领域，公开了一种车辆位姿信息处理方法、装置、设备及存储介质，用于提取隧道场景中有效的点云特征，进行车辆位姿信息处理，降低隧道中车辆位姿信息处理对轮速计的依赖，实现隧道场景中全程可靠精确定位，也不需要引入额外的辅助设备，降低了隧道场景中确定车辆位姿信息成本。车辆位姿信息处理方法包括：获取车辆当前隧道点云数据和传感器检测数据；对当前隧道点云数据进行点云特征提取，得到多个点云特征，多个点云特征至少包括隧道附属物特征；根据传感器检测数据进行计算，得到初始车辆位姿信息；根据多个点云特征、初始车辆位姿信息和预置的点云特征地图进行匹配，得到目标车辆位姿信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种车辆位姿信息处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、车辆实时定位是自动驾驶系统中不可或缺的关键模块，车辆实时定位系统为下游的规划、感知模块提供车辆实时位姿信息，方便车辆更好地决策和控制。目前主流的车辆定位方案多是采用多传感器融合的方案，融合惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)、全球定位系统(global positioning system，gps)、激光雷达(laser radar，lidar)以及轮速计来实现多场景下的车辆定位。利用各种传感器的互补性，这类方案可以覆盖大多数场景下的精确定位任务，但在隧道等退化场景中，gps信号的弱，在隧道环境下确定的位姿信息误差大，而且由于大多数隧道都不存在明显的纹理特征，基于通用lidar的位姿信息处理方案通常也会失效，难以给出准确的纵向位置，仍存在定位困难的问题。

2、解决隧道等退化场景中的定位问题，可以采用室内辅助定位方案，比如超宽带(ultra wide band，uwb)技术，wi-fi定位等，但是，在长隧道中采用u本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述车辆位姿信息处理方法包括：

2.根据权利要求1所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述对所述当前隧道点云数据进行点云特征提取，得到多个点云特征，包括：

3.根据权利要求2所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述对所述当前隧道点云数据进行隧道附属物特征提取，得到至少一个隧道附属物特征，包括：

4.根据权利要求2所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述对所述当前隧道点云数据进行近地特征提取，得到多个近地特征，包括：

5.根据权利要求1所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述根据所述多...

【技术特征摘要】

1.一种车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述车辆位姿信息处理方法包括：

2.根据权利要求1所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述对所述当前隧道点云数据进行点云特征提取，得到多个点云特征，包括：

3.根据权利要求2所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述对所述当前隧道点云数据进行隧道附属物特征提取，得到至少一个隧道附属物特征，包括：

4.根据权利要求2所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述对所述当前隧道点云数据进行近地特征提取，得到多个近地特征，包括：

5.根据权利要求1所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述根据所述多个点云特征、所述初始车辆位姿信息和预置的点云特征地图进行匹配，得到目标车辆位姿信息，包括：

6.根据权利要求5所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述根据所述总匹配误差对所述初始车辆位姿信息进行优化，得到目标车辆位姿信息，包括：

7.根据权利要求6所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述多个特征点包括隧道附属物特征点、路沿特征点、地面点和路面标示线点，所述根据每个特征点的匹配误差对所述初始车辆位姿信息进行约束，得到目标车辆位姿信息，包括：

8.根据权利要求1所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述根据所述多个点云特征、所述初始车辆位姿信息和预置的点云特征地图进行匹配，得到目标车辆位姿信息，包括：

9.根据权利要求8所述的车辆位姿信息处理方法，其特征在于，所述点云特征地图包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯超凡，韩旭，
申请(专利权)人：文远苏行江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：