【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大尺度场景车辆定位，尤其涉及一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统及方法。
技术介绍
1、近年来自动驾驶技术受到了广泛关注，实时鲁棒的车辆定位是自动驾驶技术的先决条件。针对于车辆运行的城市、高速场景，研究者通过融合rtk、路边单元或车间协同来提高车辆定位的精度和鲁棒性。然而，在城市场景中存在很多弱gnss环境，比如城市峡谷、存在茂密的树木的道路，这些会严重影响车辆定位的精度和鲁棒性。但是，在这些区域实现车辆鲁棒定位对于自动驾驶的安全性非常重要。然而，在高速场景中部署路边单元非常困难，并且利用率较低。与此同时，车间协同的方法需要利用不同车辆之间的信息交换，这种方法容易受到噪声的影响，这对于车辆定位来说是不够准确和可靠的，会降低车辆运行的安全性。因此，这些依靠外部基础设施的车辆定位方法在复杂大尺度场景是不适用的。
2、随着不同领域技术的不断交叉融合与发展，同步建图和定位技术(slam)和基于地图的匹配技术也逐渐运用到车辆位姿估计领域。slam技术通常用在室内场景或者室外小场景，通过相机或者激光雷达等传感器对车辆进行...
【技术保护点】
1.一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统，其特征在于，包括GNSS模块、IMU模块、激光雷达、轮速计、传感器数据预处理模块、全局定位与状态初始化模块、全局地图管理与子地图加载模块、环境分析与自适应激光匹配模块和传感器融合定位模块；
2.基于权利要求1所述一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统实现的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统，其特征在于，包括gnss模块、imu模块、激光雷达、轮速计、传感器数据预处理模块、全局定位与状态初始化模块、全局地图管理与子地图加载模块、环境分析与自适应激光匹配模块和传感器融合定位模块；
2.基于权利要求1所述一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统实现的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
5.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，步骤4中采用一种基于滑窗的全局地图管理方法加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，具体为：首先加载硬盘中的每张全局子地图的经纬高信息，利用式(14)根据车辆当前的二维位置与预先建立的全局子地图的经纬度信息进行计算得到距离，其次根据获得的距离大小，对预先建立的全局子地图进行升序排序，最后，选择距离当前车辆位置最近的n张全局子地图，并通过滑窗方式实现动态加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图；所述全局子地图的经纬高信息包括全局子地图的经度信息、纬度信息和高度信息；所述全局子地图的经纬度...
【专利技术属性】
技术研发人员：方正，王纪波，兰正阳，申朝辉，许璞，庞成林，吴容光，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：
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