【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体而言，涉及车辆轨迹的校准方法及装置、存储介质、电子装置。
技术介绍
1、相关技术中，自动驾驶在研发过程中需要改制大量采集车采集数据，数据采集主要分两个阶段，第一阶段，大量数据富集，需要覆盖算法需要的基础场景，满足算法基础开发阶段数据集富集；第二阶段是基础数据富集到一定量之后就需要对特定场景和特定的路线进行采集。而且数据采集的成本较高，普通采集每公里几十元不等，特定采集成本更高，为了节约成本和规避重复路段、重复场景的采集就需要对开发车的行驶轨迹做细致规划，根据轨迹构建采集车采集道路特征图，做到不重复采集和降低无效采集，从而节约采集数据成本。
2、自动驾驶研发过程中需要大量使用采集车采集数据，其中用于算法训练的数据采集不论采集规模还是数据体量都是相当大的，这也主要是由当前自动驾驶算法特性决定的，算法训练需要依赖真实场景采集的原始数据，“喂入”感知模块训练感知算法，基于感知的结果和采集控车数据训练规控预测算法，从而实现初级训练框架搭建，再经过实际开发车传感器采集回传的数据再次优化感知及规控算法，从而实现算法模块的认知程度进化，当训练到一定程度如准召率达到开发指标则需要再次采集新的数据形成算法训练的验证集来检测算法的鲁棒性和更好的准召率。此时之前已经参与训练的数据集因特征已被算法识别而不能重复使用，所以必须大量采集新的场景数据来进一步交叉验证算法效果，这个过程对于采集场景要求就较高，如果场景、路线重复，会大大延长算法的验证周期，同时后期数据处理会增加大量人力、算力来执行数据剔除工作，得不偿失。p>
3、算法功能的验证也对测试路线有较高的要求。算法开发工程师修改好算法后提交算法测试环节，测试人员通过编写测试用例方式来逐一测试功能，测试用例都是基于人的先验知识和场景需求构造泛化出来的，构造场景的局部失真会影响算法的迭代效果和上车性能的表现，具有一定的局限性；当前回灌测试主要采用真实路测采集数据执行回灌任务，决定了路试算法验证同样依赖轨迹辅助路线选择规划，如果没有路线指引，很多有用的测试case就无法准确获取，会大大延长算法验证周期，影响算法的迭代优化效率。
4、自动驾驶开发过程中涉及很多控制器模块和专业，调试功能链路很长，有些模块存在较强依赖，在未达到量产阶段前，控制器模块和软件版本存在很多不确定性，稳定性无法保证，而且自研模块在设计阶段尚存在与功能耦合问题，导致其他软件更新后此功能不可用，重复出现调试、解决，出问题，再调试过程。对于轨迹数据而言，需要经过卫星网络支持和ins控制器模块产生轨迹值，获取数据后发送给车端域控制器中间层和网络传输协议层，数据记录模块消费到网络传输协议层的数据后再将数据做打包处理，然后通过4g/5g网络发送到云端接收服务器，云端接收服务器接收到数据后再由云端转发服务转发到云端应用服务，但凡一个模块出问题或者发版前后兼容问题都极有可能造成车载gps数值丢失，无法形成轨迹。对于采集车采集路线监控、规划以及开发车路试轨迹监控在开发阶段要求稳定可靠与处于开发阶段的车辆总体本身无法确保稳定性就形成鲜明的矛盾，单纯的依靠车辆本身数据产生已经不太现实。
5、针对相关技术中存在的上述问题，暂未发现高效且准确的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种车辆轨迹的校准方法及装置、存储介质、电子装置，以解决相关技术中存在的车辆自车定位数据丢失时，轨迹数据异常技术问题。
2、根据本专利技术的一个实施例，提供了一种车辆轨迹的校准方法，包括：获取车辆的自车定位模块和外设定位模块分别采集的第一定位点序列和第二定位点序列，其中，所述第一定位点序列和所述第二定位点序列中每个序列点的序列时间一一对应；基于所述第一定位点序列和所述第二定位点序列进行平方差计算，得到目标差值集；根据所述目标差值集确定所述第一定位点序列中的异常序列点；基于所述第二定位点序列对所述第一定位点序列中的所述异常序列点进行轨迹校准，得到所述车辆的目标轨迹。
3、可选地，获取车辆的自车定位模块和外设定位模块分别采集的第一定位点序列和第二定位点序列包括：读取所述车辆的自车定位模块输出的第一定位数据和所述车辆的外设定位模块输出的第二定位数据，其中，所述自车定位模块和所述外设定位模块安装在车辆上的相邻位置；按照相同采集频率从相同的起始时间戳开始分别获取所述第一定位数据的序列数据和所述第二定位数据的序列数据，得到所述第一定位数据对应的第一定位点序列和所述第二定位数据对应的第二定位点序列。
4、可选地，基于所述第一定位点序列和所述第二定位点序列进行平方差计算，得到目标差值集包括：基于所述序列时间确定所述第一定位点序列和所述第二定位点序列组成的多个序列对，其中，所述第一定位点序列和所述第二定位点序列均包括多个序列点，每个序列对的序列时间相同，每个序列对包括所述第一定位点序列中的一个序列点和所述第二定位点序列中的一个序列点，每个所述序列点包括：序列时间、经度、以及纬度；针对每个序列对，根据经度和维度计算对应序列对中两个序列点的平方差，得到包括多个平方差的目标差值集。
5、可选地，根据所述目标差值集确定所述第一定位点序列中的异常序列点包括：判断所述目标差值集中是否存在大于异常阈值的目标差值；若所述目标差值集中存在大于所述异常阈值的目标差值，确定所述目标差值对应的目标序列时间，在所述第一定位点序列中查找与所述目标序列时间匹配的异常序列点。
6、可选地，基于所述第二定位点序列对所述异常序列点进行轨迹校准，得到所述车辆的目标轨迹，包括：查找所述第二定位点序列中与所述异常序列点的序列时间对应的目标序列点；使用所述目标序列点替换所述第一定位点序列的异常序列点，得到第三定位点序列；确定所述第三定位点序列为所述车辆的目标轨迹。
7、可选地，所述方法还包括：获取所述第一定位点序列在第一时刻的位置信息和所述外设定位模块的采集频率；根据所述第二定位点序列计算所述车辆在第一时刻的车速信息，基于所述位置信息、车速信息和所述采集频率检测所述车辆的外设定位模块是否异常；若所述外设定位模块异常，所述车辆发出预警提示。
8、可选地，基于所述位置信息、车速信息和所述采集频率检测所述车辆的外设定位模块是否异常包括：根据所述位置信息和所述车速信息、所述采集频率计算所述自车定位模块在第二时刻的预测位置信息，其中，所述第二时刻是所述第一时刻的下一序列时间；获取所述外设定位模块在所述第二时刻的实际位置信息，对所述实际位置信息和所述预测位置信息进行平方差计算，得到预测差值；判断所述预测差值是否大于预测阈值；若所述预测差值大于所述预测阈值，确定所述车辆的外设定位模块异常。
9、根据本专利技术的另一个实施例，提供了一种车辆轨迹的校准装置，包括：获取模块，用于获取车辆的自车定位模块和外设定位模块分别采集的第一定位点序列和第二定位点序列，其中，所述第一定位点序列和所述第二定位点序列中每个序列点的序列时间一一对应；计算模块，用于基于所述第一定位点序列和所述第二定位点序列进行平方本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆轨迹的校准方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取车辆的自车定位模块和外设定位模块分别采集的第一定位点序列和第二定位点序列包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一定位点序列和所述第二定位点序列进行平方差计算，得到目标差值集包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标差值集确定所述第一定位点序列中的异常序列点包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二定位点序列对所述异常序列点进行轨迹校准，得到所述车辆的目标轨迹，包括：
6.根据权利要求1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，基于所述位置信息、车速信息和所述采集频率检测所述车辆的外设定位模块是否异常包括：
8.一种车辆轨迹的校准装置，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，其特征在于，存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至7任一项中的方法。
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...【技术特征摘要】
1.一种车辆轨迹的校准方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取车辆的自车定位模块和外设定位模块分别采集的第一定位点序列和第二定位点序列包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一定位点序列和所述第二定位点序列进行平方差计算，得到目标差值集包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标差值集确定所述第一定位点序列中的异常序列点包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二定位点序列对所述异常序列点进行轨迹校准，得到所述车辆的目标轨迹，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓，郝金隆，
申请(专利权)人：重庆长安科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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