【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，并且具体地，涉及一种自动驾驶工具的实时定位方法以及系统。
技术介绍
1、在某些特定的自动驾驶场景中，环境缺乏鲜明的几何特征，常用的传感器(例如，激光雷达和相机等)难以提取到自动驾驶工具(例如，自动驾驶车辆或机器人)等载运工具周边足够的特征点，使得基于环境特征搜索配准进行的实时位姿变化量计算出现较大偏差，长时间的偏差累积就会造成定位的失准。这种情况下，需要其他手段提供即时的直接定位结果。常见的方法是使用卫星导航定位系统，在使用rtk技术进行修正后可以实现厘米级的精度。经卡尔曼滤波器等融合定位方法处理后，会对其他传感器产生的定位偏差进行有效的纠正。
2、然而，对于卫星导航定位系统，无论是出于成本考虑，还是某些场景(例如，地下环境、室内环境、卫星信号较差的地区等)下的使用局限性，都需要研究一些其他的直接定位方法。当前具有较好定位精度且简单易行的方法是使用人工地标系统，即在环境中特定位置布置特征鲜明的地标。当前实现人工地标的方法主要是使用相机探测的视觉图案地标(例如，二维码地标)，以及使用射频接收模块探测的射频天线地标，而使用激光雷达探测的地标则极为缺少相关研究。一种已知的方法是借鉴于视觉二维码地标，即对应于二维码中的黑白格子制作地标，使用激光雷达检测出后仍使用类似二维码的编码后处理方法识别其特征码。然而，该方法的地标具有较精细的结构，无法兼顾较远的探测距离和较低的地标设置成本，仅在室内小场景中使用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种自动驾
2、根据本专利技术的一方面，一种自动驾驶工具的实时定位方法，所述自动驾驶工具设置有激光雷达，所述方法包括：在自动驾驶场景中布置多个地标单元，每个所述地标单元包括第一高反射件、第二高反射件和第三高反射件，所述地标单元中的所述高反射件根据设定相对位置信息进行布置并且形成所述地标单元各自的识别码，每个所述高反射件被配置为能够将来自所述激光雷达的入射光线的大部分沿着入射路径反射，以形成高亮点；读取所述激光雷达从所述自动驾驶场景感测的当前点云数据；从所述点云数据中提取所述高亮点，并对所提取的高亮点执行聚类以形成多个点云簇；根据所述高反射件的点云反射特征，从所述多个点云簇中提取符合所述点云反射特征的点云簇作为待定点云簇；根据所述设定相对位置信息，从所述待定点云簇之中确定与所述地标单元相对应的第一点云簇、第二点云簇和第三点云簇；根据所述第一点云簇、所述第二点云簇和所述第三点云簇的三维坐标信息计算所述地标单元的所述识别码，以根据所述识别码获取所述地标单元的全局位姿信息，以及根据所述地标单元的全局位姿信息计算所述自动驾驶工具的全局位姿信息。
3、在一实施例中，所述激光雷达的所述点云数据具有矩阵式点阵结构，所述高反射件被配置为至少反射所述矩阵式点阵结构中的最小矩形，使得所述点云反射特征至少包括形成所述最小矩形的四个高亮点。
4、在一实施例中，根据所述点云反射特征提取所述待定点云簇包括：对所述多个点云簇逐个处理，以将包括四个相邻且形成为矩形的所述高亮点的点云簇提取作为所述待定点云簇。
5、在一实施例中，所述高反射件被形成为具有能够在所述矩阵式点阵结构中的任意位置处覆盖所述最小矩形的尺寸。
6、在一实施例中，所述第一高反射件在横向方向上被布置在所述第二高反射件与所述第三高反射件之间，以及所述设定相对位置信息包括所述第一高反射件的中心与所述第二高反射件的中心之间的第一横向距离和第一纵向距离，以及所述第一高反射件的中心与所述第三高反射件的中心之间的第二横向距离和第二纵向距离。
7、在一实施例中，对所述第一横向距离、所述第一纵向距离、所述第二横向距离和所述第二纵向距离进行计算或组合，以获得所述地标单元的识别码。
8、在一实施例中，所述方法还包括：设置横向距离步长和纵向距离步长，根据所述横向距离步长和所述纵向距离步长，计算所述第一横向距离的第一横向单位距离、所述第一纵向距离的第一纵向单位距离、所述第二横向距离的第二横向单位距离、以及第二纵向距离的第二纵向单位距离，其中每个单位距离的取值为整数，以及根据所有单位距离的每个的取值个数和取值编号计算所述识别码。
9、在一实施例中，所述方法还包括：根据以下等式计算所述识别码：
10、code＝(a1-1)×nn2×nm1×nm2+(a2-1)×nm1×nm2+(b1-1)×nm2+(b2-1)
11、其中，code为识别码；a1、b1、a2、b2分别为所述第一纵向单位距离、所述第一横向单位距离、所述第二纵向单位距离和所述第二横向单位距离的取值编号；以及nn1、nm1、nn2、nm2分别为所述第一纵向单位距离、所述第一横向单位距离、所述第二纵向单位距离和所述第二横向单位距离的取值个数。
12、在一实施例中，所述高反射件被形成为半径为r的圆形高反射件，其中r为所述最小矩形的对角线长度。
13、在一实施例中，所述第一高反射件、所述第二高反射件和所述第三高反射件被布置成直角三角形，使得所述设定相对位置信息包括所述第一高反射件的中心与所述第二高反射件的中心之间的第一距离，以及所述第一高反射件的中心与所述第三高反射件的中心之间的第二距离，以及对所述第一距离和所述第二距离进行计算或组合，以获得所述地标单元的识别码。
14、在一实施例中，预先存储所布置的地标单元的所述识别码以及与所述识别码相对应的所述地标单元在所述自动驾驶场景的全局坐标系下的全局位姿信息，以及当根据所述第一点云簇、所述第二点云簇和所述第三点云簇的三维坐标信息计算出识别码时，基于所存储的对应关系获取所述地标单元的全局位姿信息。
15、在一实施例中，根据所述第一点云簇、所述第二点云簇和所述第三点云簇的三维坐标信息计算所述识别码包括：计算所述第一点云簇中包括的所有高亮点的三维坐标的平均值作为第一中心坐标；计算所述第二点云簇中包括的所有高亮点的三维坐标的平均值作为第二中心坐标；计算所述第三点云簇中包括的所有高亮点的三维坐标的平均值作为第三中心坐标；以及根据所述第一中心坐标、所述第二中心坐标和所述第三中心坐标计算所述设定相对位置信息以获取所述识别码。
16、在一实施例中，根据所述地标单元的全局位姿信息计算所述自动驾驶工具的全局位姿信息包括：根据所述第一中心坐标、所述第二中心坐标和所述第三中心坐标计算所述地标单元在激光雷达坐标系下的感测位姿信息，以及根据所述地标单元的全局位姿信息和感测位姿信息计算所述自动驾驶工具在所述自动驾驶场景的全局坐标系下的全局位姿信息。
17、在一实施例中，所述自动驾驶工具的全局位姿信息包括所述自动驾驶工具在所述自动驾驶场景的全局坐标系下的位置信息和朝向信息；其中，所述位置信息包括三维坐标，并且所述朝向信息包括欧拉角姿态。...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶工具的实时定位方法，所述自动驾驶工具设置有激光雷达，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达的所述点云数据具有矩阵式点阵结构，所述高反射件被配置为至少反射所述矩阵式点阵结构中的最小矩形，使得所述点云反射特征至少包括形成所述最小矩形的四个高亮点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述点云反射特征提取所述待定点云簇包括：对所述多个点云簇逐个处理，以将包括四个相邻且形成为矩形的所述高亮点的点云簇提取作为所述待定点云簇。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高反射件被形成为具有能够在所述矩阵式点阵结构中的任意位置处覆盖所述最小矩形的尺寸。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据以下等式计算所述识别码：
9.根据权利要求2所述的方
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，根据所述第一点云簇、所述第二点云簇和所述第三点云簇的三维坐标信息计算所述识别码包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，根据所述地标单元的全局位姿信息计算所述自动驾驶工具的全局位姿信息包括：
14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述自动驾驶工具的全局位姿信息包括所述自动驾驶工具在所述自动驾驶场景的全局坐标系下的位置信息和朝向信息；
15.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述高反射件包括平面板材作为主体，以及设置在所述主体上的高反射表面。
16.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其特征在于，所述自动驾驶场景被配置为用于工程作业，并且具有难以接收卫星信号的环境。
17.一种自动驾驶工具的实时定位系统，其特征在于，所述系统执行根据权利要求1-16中任一项所述的方法，并且所述系统包括：
18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述系统还包括存储模块，所述存储模块被配置为预先存储所布置的地标单元的所述识别码以及与所述识别码相对应的所述地标单元在所述自动驾驶场景的全局坐标系下的全局位姿信息，使得当根据所述第一点云簇、所述第二点云簇和所述第三点云簇的三维坐标信息计算出识别码时，基于所存储的对应关系获取所述地标单元的全局位姿信息。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶工具的实时定位方法，所述自动驾驶工具设置有激光雷达，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达的所述点云数据具有矩阵式点阵结构，所述高反射件被配置为至少反射所述矩阵式点阵结构中的最小矩形，使得所述点云反射特征至少包括形成所述最小矩形的四个高亮点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述点云反射特征提取所述待定点云簇包括：对所述多个点云簇逐个处理，以将包括四个相邻且形成为矩形的所述高亮点的点云簇提取作为所述待定点云簇。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高反射件被形成为具有能够在所述矩阵式点阵结构中的任意位置处覆盖所述最小矩形的尺寸。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据以下等式计算所述识别码：
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高反射件被形成为半径为r的圆形高反射件，其中r为所述最小矩形的对角线长度。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：谢意，那崇宁，蒋先尧，刘志勇，赵磊，宋旸，
申请(专利权)人：北京路凯智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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