【技术实现步骤摘要】
本公开涉及定位，具体而言，涉及一种车辆定位、智能驾驶控制方法、装置、车载设备及车辆，并提供一种计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、智能驾驶主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。智能驾驶的网络导航包括两层含义，分别为定位和导航，其中，作为其中的重要环节，定位的准确性决定了智能驾驶过程的安全性。
2、当前的定位方式通常是基于多传感器的融合定位方式，也即结合多种类型的传感器，如视觉传感器、雷达传感器，并结合场景地图对目标车辆进行定位。但当前的定位方式需要处理多种传感器的数据，并将数据进行融合处理，从而造成定位过程需要消耗较大的算力；但车载设备等嵌入式设备的算力通常较为有限，因此导致定位方式的部署较为受限。
技术实现思路
1、本公开实施例至少提供一种车辆定位、智能驾驶控制方法、装置、车载设备及车辆，并提供一种计算机设备及存储介质。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种车辆定位方法，包括：
3、获取目标车辆在目标场景内拍摄的场景图像，并对所述场景图像进行目标对象的识别处理，得到所述场景图像对应的目标识别结果；
4、基于所述目标识别结果、以及与所述目标场景对应的场景地图，确定所述目标车辆在所述目标场景中的待优化位姿；
5、从所述场景图像中提取和目标方向平行的多条线段，并基于多条所述线段，确定位于所述线段上的多个第一目标位置点；
6、基于所述第一目标位置点、和所述场景地图，对所述待优化位姿进行第一调整处理，得到所述
7、这样，在获取目标车辆在目标场景内拍摄的场景图像后，对场景图像进行目标对象的识别处理，并利用得到的目标识别结果以及目标场景对应的场景地图确定目标车辆的待优化位姿，然后利用场景图像中和目标方向进行的线段对待优化位姿进行进一步优化，以确定车辆的目标位姿，从而能够值依赖于视觉传感器和地图，根据目标场景的特点，结合语义特征和传统视觉特征，确定目标车辆的位姿，提升确定的位姿精度，减少对算例的需求，同时降低车辆的成本。
8、一种可能的实施方式中，所述目标对象包括：第一目标对象和第二目标对象；所述目标识别结果，包括：所述第一目标对象的第一目标识别结果、以及所述第二目标对象的第二目标识别结果；
9、所述基于所述目标识别结果、以及与所述目标场景对应的场景地图，确定所述目标车辆在所述目标场景中的待优化位姿，包括：
10、基于所述第一目标识别结果、以及所述场景地图，确定所述目标车辆在所述目标场景中的中间位姿；
11、基于所述第二目标识别结果以及所述场景地图，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿。
12、这样，以其中一种第一目标对象为主，另一种第二目标对象作为参考，得到的待优化位姿具有更高的精度，从而进一步提升目标位姿的精度。
13、一种可能的实施方式中，所述基于所述第二目标识别结果以及所述场景地图，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿，包括：
14、基于所述中间位姿，从所述场景地图中确定属于所述第二目标对象的多个第二目标位置点；
15、基于所述第二目标位置点在图像坐标系中的投影位置、以及所述第二目标识别结果，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿。
16、一种可能的实施方式中，所述基于所述中间位姿，从所述场景地图中确定属于所述第二目标对象的多个第二目标位置点，包括：
17、基于所述中间位姿确定目标区域范围，并从所述场景地图中，提取位于所述目标区域范围内的第二目标对象；
18、对位于所述目标区域范围内的第二目标对象进行离散采样，得到位于所述目标区域范围内的第二目标对象的位置点集合；其中，所述位置点集合包括：位于所述目标区域范围内的第二目标对象的多个第二目标位置点；或者，
19、基于所述中间位姿确定目标区域范围，并按对目标区域范围内的位置点进行采样，得到备选的离散位置点。
20、基于各个备选的离散位置点分别对应的语义信息，从中筛选属于第二目标对象的第二目标位置点。
21、一种可能的实施方式中，所述基于所述第二目标位置点在图像坐标系中的投影位置、以及所述第二目标识别结果，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿，包括：
22、基于所述第二目标识别结果，构建第一掩码图像；其中，所述第一掩码图像中各个第一像素点的像素值表征所述场景图像中对应位置的第二像素点是否属于所述第二目标对象；以及
23、基于所述中间位姿，将所述第二目标对象对应的第二目标位置点投影至所述第一掩码图像中，得到第二掩码图像；
24、基于所述第二掩码图像中各个像素点的像素值，确定位置误差；
25、在所述位置误差大于预设误差阈值的情况下，对所述中间位姿进行调整，得到新的中间位姿，并返回至基于所述中间位姿，从所述场景地图中确定属于所述第二目标对象的多个第二目标位置点的步骤；
26、直至所述位置误差小于或者等于所述误差阈值，将所述位置误差小于或者等于所述误差阈值时的中间位姿确定为所述待优化位姿。
27、一种可能的实施方式中，所述从所述场景图像中提取和目标方向平行的多条线段，包括：
28、确定目标方向相对于车辆坐标系的矢量方向；
29、以及，对所述场景图像进行线段提取处理，得到所述场景图像中包括的多条候选线段；
30、基于所述矢量方向、以及所述待优化位姿指示的车辆姿态信息，确定各条候选线段和所述矢量方向之间的角度；
31、基于多条线段分别和所述矢量风向之间的夹角，从多条所述候选线段中，确定和所述目标方向平行的多条线段。
32、一种可能的实施方式中，所述基于所述第一目标位置点、和所述场景地图，对所述待优化位姿进行第一调整处理，得到所述目标车辆在所述目标场景内的目标位姿，包括：
33、基于多个所述第一目标位置点分别在所述目标场景中的三维位置信息、以及所述待优化位姿，将多个所述第一目标位置点投影至图像坐标系中，得到多个所述第一目标位置点分别在所述图像坐标系中的目标投影点；
34、基于所述目标投影点、和与所述目标投影点距离最小的线段所在直线之间的距离，确定与所述待优化位姿对应的损失信息；
35、以最小化所述损失信息为目标，对所述待优化位姿进行调整，得到所述目标位姿。
36、第二方面，本公开实施例还提供一种车辆定位装置，包括：
37、获取模块，用于获取目标车辆在目标场景内拍摄的场景图像，并对所述场景图像进行目标对象的识别处理，得到所述场景图像对应的目标识别结果；
38、第一确定模块，用于基于所述目标识别结果、以及与所述目标场景对应的场景地图，确定所述目标车辆在所述目标场景中的待优化位姿；
39、第二确定模块，用于从所述场景图像中提取和目标方本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆定位方法，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，所述目标对象包括：第一目标对象和第二目标对象；所述目标识别结果，包括：所述第一目标对象的第一目标识别结果、以及所述第二目标对象的第二目标识别结果；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标识别结果以及所述场景地图，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述中间位姿，从所述场景地图中确定属于所述第二目标对象的多个第二目标位置点，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标位置点在图像坐标系中的投影位置、以及所述第二目标识别结果，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述场景图像中提取和目标方向平行的多条线段，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一目标位置点、和所述场景地图，对所述待优化位姿进行第一调整处理，得到
8.一种车辆定位装置，其特征在于，包括：
9.一种智能行驶控制方法，其特征在于，包括：
10.一种智能行驶控制装置，其特征在于，包括：
11.一种车载设备，其特征在于，包括如权利要求8所述的车辆定位装置、或如权利要求10所述的智能行驶控制装置。
12.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求8所述的车辆定位装置、或如权利要求10所述的智能行驶控制装置、或如权利要求11所述的车载设备。
13.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的车辆定位方法的步骤、或如权利要求9所述的智能行驶控制方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备运行时，所述计算机设备执行如权利要求1至7任一项所述的车辆定位方法的步骤、或如权利要求9所述的智能行驶控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，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，所述目标对象包括：第一目标对象和第二目标对象；所述目标识别结果，包括：所述第一目标对象的第一目标识别结果、以及所述第二目标对象的第二目标识别结果；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标识别结果以及所述场景地图，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述中间位姿，从所述场景地图中确定属于所述第二目标对象的多个第二目标位置点，包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标位置点在图像坐标系中的投影位置、以及所述第二目标识别结果，对所述中间位姿进行第一调整处理，得到所述待优化位姿，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述场景图像中提取和目标方向平行的多条线段，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一目标位置点、和所述场景地图，对所述待优化位姿进行第一调整处理，得到所述目标车辆在所述目标场...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志励，
申请(专利权)人：北京集度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。