CN108732603B - 用于定位车辆的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了用于定位车辆的方法和装置。该方法的一实施方式包括：获取车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的车辆在当前定位时刻的先验位置；使用先验位置在激光点云反射值地图中确定待搜索地图区域；将对车辆的车载激光雷达采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。该实施方式实现了高精度的定位。

Description

用于定位车辆的方法和装置
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及定位技术领域，尤其涉及用于定位车辆的方法和装置。
背景技术
定位技术是无人车自动驾驶系统的核心技术之一，定位输出是无人驾驶系统中感知、路径规划等操作的关键输入。定位技术，需要具有高精度、高可靠性、高可用性和连续性强等性能，才能满足无人车应用场景的需求。
然而，现有的定位方式通常使用单一的技术进行定位，而每一种定位技术都存在其固有的一些缺陷，因此输出的位置精确度较低，无法满足无人驾驶以及其他需要精确定位的领域的需要。
发明内容
本申请的目的在于提出一种改进的用于定位车辆的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种用于定位车辆的方法，方法包括：获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的车辆在当前定位时刻的先验位置；使用先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围的待搜索地图区域；将对车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
在一些实施例中，上述方法还包括：对以车辆在每个定位时刻的车辆位置误差、车辆速度误差、车辆姿态误差、车载惯导系统中加速度计和陀螺仪的零偏误差以及车载全球卫星导航系统GNSS接收机的钟差与钟漂为状态变量的卡尔曼滤波器进行时间更新；以及，对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果，包括：将地图匹配位置与先验位置之差和/或卫星定位位置与先验位置之差作为卡尔曼滤波器的观测值，对卡尔曼滤波器进行量测更新；使用量测更新后的车辆位置误差，对先验位置进行修正，以生成定位结果。
在一些实施例中，将对车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置，包括：计算投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率；根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成地图匹配位置的坐标。
在一些实施例中，将对车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置，还包括：针对每个样本位置，将投影区域的中心与样本位置进行重合，确定激光点云反射值地图中与投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。
在一些实施例中，上述方法还包括激光点云反射值地图生成步骤，包括：将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的多个地图网格，每个地图网格与样本位置对应；将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中。
在一些实施例中，反射值特征包括激光点云的反射值均值；以及，计算投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率，包括：确定投影区域与样本位置对应的地图区域在各个地图网格上的反射值均值之差；以投影区域在各个地图网格中对应的激光点数量为权重，对各个地图网格上的反射值均值之差进行加权平均，根据所得到的加权平均值确定投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。
在一些实施例中，根据对激光点云进行投影而得到的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率确定地图匹配位置，包括：根据先验位置以及卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的先验位置的误差先验分布，确定车辆在当前时刻处于各个样本位置的预测概率；使用样本位置的预测概率对测量匹配概率进行修正，得到后验匹配概率；以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到地图匹配位置所对应的坐标。
在一些实施例中，使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置，包括：根据先验位置设置车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重。
在一些实施例中，上述根据先验位置设置车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重，包括：根据先验位置以及每颗定位卫星的卫星位置对车辆与每个定位卫星的距离进行计算，得到计算值；获取车载GNSS接收机对每颗定位卫星进行观测得到的、车辆与每个定位卫星的距离的观测值，以确定每颗定位卫星所对应距离的残差；按照每颗定位卫星所对应的残差设置定位卫星所对应的观测数据的权重，其中定位卫星所对应的权重与定位卫星所对应的距离残差反相关。
在一些实施例中，上述使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置，包括：构建上一定位时刻与当前时刻的伪距观测方程以及载波单差观测方程，并将先验位置与上一定位时刻的定位结果之差设置为伪距观测方程以及载波单差观测方程中的坐标增量的初始值；根据伪距观测方程以及载波单差观测方程，确定车载GNSS接收机所对应的全球定位系统的载波相位周跳并修复，对坐标增量以及钟差变化进行抗差估计，得到估计值；在GNSS接收机与GNSS接收机对应的基准站之间构建双差观测方程，并将估计值设置为双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值；使用LAMBDA算法固定双差观测方程中的双差模糊度，以更新坐标增量以及钟差变化；使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定卫星定位位置。
第二方面，本申请实施例提供了一种用于定位车辆的装置，该装置包括：先验位置确定单元，用于获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的车辆在当前定位时刻的先验位置；区域确定单元，用于使用先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围的待搜索地图区域；匹配单元，用于将对车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；卫星定位单元，用于使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；融合单元，用于对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
在一些实施例中，上述装置还包括：时间更新单元，用于对以车辆在每个定位时刻的车辆位置误差、车辆速度误差、车辆姿态误差、车载惯导系统中加速度计和陀螺仪的零偏误差以及车载全球卫星导航系统GNSS接收机的钟差与钟漂为状态变量的卡尔曼滤波器进行时间更新；以及，融合单元进一步用于：将地图匹配位置与先验位置之差和/或卫星定位位置与先验位置之差作为卡尔曼滤波器的观测值，对卡尔曼滤波器进行量测更新；使用量测更新后的车辆位置误差，对先验位置进行修正，以生成定位结果。
在一些实施例中，匹配单元包括：计算子单元，用于计算投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率；生成子单元，用于根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成地图匹配位置的坐标。
在一些实施例中，匹配单元还包括：确定子单元，用于针对每个样本位置，将投影区域的中心与样本位置进行重合，确定激光点云反射值地图中与投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。
在一些实施例中，匹配单元还包括：确定子单元，用于针对每个样本位置，将投影区域的中心与样本位置进行重合，确定激光点云反射值地图中与投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。
在一些实施例中，上述装置还包括激光点云反射值地图生成单元，用于：将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的多个地图网格，每个地图网格与样本位置对应；将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中。
在一些实施例中，反射值特征包括激光点云的反射值均值；以及，计算子单元进一步用于：确定投影区域与样本位置对应的地图区域在各个地图网格上的反射值均值之差；以投影区域在各个地图网格中对应的激光点数量为权重，对各个地图网格上的反射值均值之差进行加权平均，根据所得到的加权平均值确定投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。
在一些实施例中，生成子单元进一步用于：根据先验位置以及卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的先验位置的误差先验分布，确定车辆在当前时刻处于各个样本位置的预测概率；使用样本位置的预测概率对测量匹配概率进行修正，得到后验匹配概率；以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到地图匹配位置所对应的坐标。
在一些实施例中，卫星定位单元包括：设置子单元，用于根据先验位置设置车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重。
在一些实施例中，设置子单元进一步用于：根据先验位置以及每颗定位卫星的卫星位置对车辆与每个定位卫星的距离进行计算，得到计算值；获取车载GNSS接收机对每颗定位卫星进行观测得到的、车辆与每个定位卫星的距离的观测值，以确定每颗定位卫星所对应距离的残差；按照每颗定位卫星所对应的残差设置定位卫星所对应的观测数据的权重，其中定位卫星所对应的权重与定位卫星所对应的距离残差反相关。
在一些实施例中，卫星定位单元还包括周跳修复子单元，用于：构建上一定位时刻与当前时刻的伪距观测方程以及载波单差观测方程，并将先验位置与上一定位时刻的定位结果之差设置为伪距观测方程以及载波单差观测方程中的坐标增量的初始值；根据伪距观测方程以及载波单差观测方程，确定车载GNSS接收机所对应的全球定位系统的载波相位周跳并修复，对坐标增量以及钟差变化进行抗差估计，得到估计值；在GNSS接收机与GNSS接收机对应的基准站之间构建双差观测方程，并将估计值设置为双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值；使用LAMBDA算法固定双差观测方程中的双差模糊度，以更新坐标增量以及钟差变化；使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定卫星定位位置。
第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；车载GNSS接收机、车载惯导系统以及车载激光雷达；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一项所描述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种定位服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一项所描述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所描述的方法。
本申请提供的用于定位车辆的方法和装置，使用惯导系统预测出的先验位置确定地图匹配时所使用的待搜索地图区域，并可以将该先验位置辅助进行卫星定位，使得地图匹配流程和卫星定位可以根据该先验位置大大减小计算量，大大提高了融合定位的处理效率，从而能及时融合三种方式的定位数据以生成准确的定位结果。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是根据本申请的用于定位车辆的方法的一个实施例的流程图；
图3是图2实施例的方法中一个步骤的流程图；
图4是根据本申请的用于定位车辆的装置的一个实施例的结构示意图；
图5是根据本申请的车辆的一个实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本申请实施例的车辆的车载计算设备或定位服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的用于定位车辆的方法或用于定位车辆的装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括车辆101、网络102和服务器103。网络102用以在车辆101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
车辆101可通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。车辆101上可以安装有激光点云采集装置、通信装置、处理器等。
服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对车辆101采集到的激光点云反射值数据进行处理的服务器。服务器103可以对接收到的激光点云反射值数据进行分析等处理，并将处理结果(例如车辆的定位信息)反馈给车辆101。
需要说明的是，本申请实施例所提供的用于定位车辆的方法可以由车辆101执行，或者由服务器103执行，或者一部分步骤由车辆101执行且另一部分步骤由服务器103执行。相应地，用于定位车辆的装置可以设置于服务器103中，或者设置于车辆101中，或者一部分模块设置在服务器103中且另一部分设置在车辆101中。
应该理解，图1中的车辆101、网络102和服务器103的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的车辆101、网络102和服务器103。
继续参考图2，示出了根据本申请的用于定位车辆的方法的一个实施例的流程200。该车辆可以设置有车载GNSS接收机、车载惯导系统以及车载激光雷达等可用于定位的车载设备。该用于定位车辆的方法，包括以下步骤：
步骤201，获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的车辆在当前定位时刻的先验位置。
在本实施例中，用于定位车辆的方法所针对的车辆上可以安装有车载惯导系统，车载惯导系统中可以包括加速度计和陀螺仪。车载惯导系统可以通过捷联惯导解算，得到车辆在每个定位时刻的先验位置。具体的，车载惯导系统可以在上一定位时刻所确定的定位结果的基础上，依据加速度计和陀螺仪测出的加速度以及角速度进行积分，从而可以利用车辆在上一定位时刻与当前定位时刻之间的位置变化量和姿态变化量以及上一定位时刻的定位结果以确定车辆在当前定位时刻的先验位置。通常，车载惯导系统可以预先对加速度计和陀螺仪进行加速度和角速率的零偏校正。之后，惯导系统还可以对四元素进行积分，求解姿态矩阵；根据加速度值，在消除有害加速度后完成速度积分，进而完成位置积分更新，从而得到上一定位时刻到当前定位时刻车辆的位姿变化量。
步骤202，使用先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围内的待搜索地图区域。
在本实施例中，基于步骤201中得到的先验位置，电子设备可以首先利用该先验位置确定激光点云反射值地图中确定待搜索地图区域。具体的，所确定的待搜索地图区域的范围大小可以是预先设定的，该待搜索地图区域在激光点云反射值地图中的具体位置则可以是根据先验位置所确定的。激光点云反射值地图可以是对预先采集到的激光点云进行投影后根据每个投影区域的反射值特征生成的。该步骤可以将惯导系统提供的先验位置作为搜索区域初始值，能够有效降低搜索范围。
步骤203，将对车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置。
在本实施例中，车辆的车载激光雷达可以在定位过程中不断的扫描周围环境以生成激光点云帧。电子设备可以将激光点云帧投影到某一个平面上，得到投影区域。通常，对激光点云帧进行投影时可以参考激光点云反射值地图的数据组织结构，以便于后续匹配。所使用的激光点云有相同的组织形式。之后，电子设备可以根据该投影区域的反射值特征与待搜索地图区域中的反射值特征进行匹配，以确定以根据匹配结果确定车辆的位置，该位置可以称为地图匹配位置。
步骤204，使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置。
在本实施例中，电子设备还基于步骤201所得到的先验位置，电子设备可以依据先验位置对使用车辆的车载GNSS接收机的定位进行辅助，例如可以将该先验位置作为GNSS定位的先验位置，以减小定位所需要执行的计算操作的计算量，提高效率。
步骤205，对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
在本实施例中，电子设备可以按照一定的方式对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合计算，以得到最终的定位结果。例如，可以通过三种不同方式确定的位置的误差，再对误差进行补偿，从而得到最终的定位结果。
在本实施例的一些可选实现方式中，该方法还可以包括：对以车辆在每个定位时刻的车辆位置误差、车辆速度误差、车辆姿态误差、车载惯导系统中加速度计和陀螺仪的零偏误差以及车载全球卫星导航系统GNSS接收机的钟差与钟漂为状态变量的卡尔曼滤波器进行时间更新。此外，上述步骤205可以包括：对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果，包括：将地图匹配位置与先验位置之差和/或卫星定位位置与先验位置之差作为卡尔曼滤波器的观测值，对卡尔曼滤波器进行量测更新；使用量测更新后的车辆位置误差，对先验位置进行修正，以生成定位结果。其中，时间更新可以包括状态转移矩阵计算、增益矩阵和噪声矩阵计算。在量测更新时，可以使用卫星定位位置和/或地图匹配位置与惯导系统的先验位置之差作为观测值，从而可以估计出位置误差、速度误差、姿态误差、加速度计零偏、陀螺仪零偏、GNSS接收机钟差与钟漂等状态的最佳值，从而可以利用这些最佳值及时对相关的参数进行及时修正，以供下一定位时刻继续使用本实施例的方法。可选的，上述卡尔曼滤波器可以是扩展卡尔曼滤波器。该实现方式利用了卡尔曼滤波器，可以利用卫星定位系统和/或地图匹配过程提供的位置与惯导系统提供的先验位置之差作为观测值，对位置误差、速度误差、姿态误差、加速度计零偏、陀螺仪零偏、GNSS接收机钟差与钟漂等误差不断估计最优值，从而使得设备测量精度始终保持在很高的程度，使得最终输出的定位结果达到很高的精度。
在本实施例的一些可选实现方式中，步骤203可以包括：计算投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率；根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成地图匹配位置的坐标。在该实现方式中，电子设备可以将投影区域的反射值特征与各个样本位置所对应地图区域的反射值特征进行匹配，以求取与样本位置匹配的匹配概率，该匹配概率可以称为测量匹配概率。之后，可以依据各个样本位置对应的测量匹配概率生成地图匹配位置的坐标。例如，确定地图匹配位置的方式可以是当某个样本位置对应的测量匹配概率大于一定阈值将该样本位置确定为地图匹配位置，也可以是某一样本位置的测量匹配概率最高且与其他样本位置之差大于一定阈值时将该样本位置确定为地图匹配位置。需要说明的是，电子设备可以使用其他数据对测量匹配概率进行进一步处理，并根据进一步处理后的数据确定地图匹配位置。
在本实施例的一些可选实现方式中，步骤203还可以包括：针对每个样本位置，将投影区域的中心与样本位置进行重合，确定激光点云反射值地图中与投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。在该实现方式中，可以将样本位置与投影区域的中心重合时激光点云反射值地图中与投影区域重合的区域用于后续的反射值特征匹配。如图3所示，投影区域301为对激光点云帧进行投影所形成的。虚线框示出的区域为根据先验位置在激光点云反射值地图302中确定的待搜索区域303。待搜索区域303可以是5×5的地图网格组成的。在需要计算测量匹配概率时，可以将投影区域301的中心与待搜索区域303中每个网格对应的样本位置进行重合，并将此时激光点云反射值地图302中与投影区域301重合的区域作为该样本位置对应的地图区域。图3中加斜线阴影的区域304即为将投影区域301的中心与待搜索区域303中的一个网格的样本位置进行重合时样本位置对应的地图区域。此时，电子设备可以计算该投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域303中的反射值特征匹配的测量匹配概率。在图3的示例中，投影区域301可以与待搜索区域的25个地图网格分别的样本位置进行重合，从而可以在后续步骤中求取这25个样本位置分别对应的测量匹配概率。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述方法还包括激光点云反射值地图生成步骤，该激光点云反射值地图生成步骤可以包括：将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的地图网格，每个地图网格与样本位置对应；将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中。通常，激光点云反射值地图生成步骤可以在车辆在行驶之前预先执行。可选的，上述世界坐标系可以采用通用横墨卡托(UTM，Universal Transverse Mercator)坐标系。其中，将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的地图网格时，可以首先将世界坐标系划分成相同大小和形状的大小的块，每个块覆盖一定的范围，这样在已知块的大小和排列规则时，可以根据坐标就能计算出该坐标所在的块。之后，可以将每个块再划分成m×n(例如1024×1024)的地图网格，每个地图网格与样本位置对应。将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中时，可以对落入同一个地图网格的点云数据做聚合，每个地图网格里存储聚合后的数据，使得每个块中的数据量是固定的。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述反射值特征包括激光点云的反射值均值。此时，上述计算投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率可以包括：确定投影区域与样本位置对应的地图区域在各个地图网格上的反射值均值之差；以投影区域在各个地图网格中对应的激光点数量为权重，对各个地图网格上的反射值均值之差进行加权平均，根据所得到的加权平均值确定投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。例如，测量匹配概率可以通过式(1)求取。
Figure GDA0002501668530000121
在式(1)中，z是代表全部当前帧测量值，P(z|x,y)是根据当前帧的测量值估测出车辆当前处于每个网格所对应的样本位置(x，y)的匹配概率。测量值中，
Figure GDA0002501668530000122
为激光点云反射值地图中的地图网格对应的反射值均值，
Figure GDA0002501668530000131
为投影区域内与地图网格对应的区域的反射值均值和激光点的数量。α为一个常数参数。按上述方法，即可分别计算出投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。可选的，反射值特征还可以包括激光点云的反射值方差。此时，测量匹配概率可以通过其他相应的概率计算公式求取。该实现方式可以利用反射值均值结合激光点数作为计算匹配概率的因素，能够有效抑制反射值变化梯度小引入的匹配不稳定问题。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成地图匹配位置的坐标，包括可以：根据先验位置以及卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的先验位置的误差先验分布，确定车辆在当前时刻处于各个样本位置的预测概率；使用样本位置的预测概率对测量匹配概率进行修正，得到后验匹配概率；以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到地图匹配位置所对应的坐标。在该实现方式中，系统同时维护一个不考虑当前帧测量值而仅根据历史值推测车辆当前处于(x，y)的概率，即预测概率
Figure GDA0002501668530000134
其中，该预测概率
Figure GDA0002501668530000135
可以通过先验位置以及卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的先验位置的误差先验分布进行确定。之后，电子设备可以使用预测概率
Figure GDA0002501668530000136
对测量匹配概率P(z|x,y)进行修正，从而得到后验匹配概率P(x,y)。可选的，该修正过程可以如式(2)所示。
Figure GDA0002501668530000132
在式(2)中，η为归一化系数。
在得到每个网格的样本位置对应的后验匹配概率后，电子设备可以以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到地图匹配位置所对应的坐标。可选的，该过程可以通过式(3)表征，其中式(3)中的α为一个常数参数。
Figure GDA0002501668530000133
在本实施例的一些可选实现方式中，步骤204可以包括：根据先验位置设置车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重。该融合权重可用于后续步骤中进行卫星定位时选择用于参与计算的观测数据以及计算数据的权重，即电子设备可以依据该权重对至少一颗定位卫星所对应的观测数据进行融合计算，从而得到卫星定位位置。例如，当某一颗定位卫星对应的权重为0时，可以在求取车辆的卫星定位位置时舍弃这颗定位卫星对应的观测数据。该实现方式可以利用先验位置设置各个卫星所对应的观测数据对定位结果的影响度，有利于提高定位精度。
在本实施例的一些可选实现方式中，步骤204可以包括：根据先验位置以及每颗定位卫星的卫星位置对车辆与每个定位卫星的距离进行计算，得到计算值；获取车载GNSS接收机对每颗定位卫星进行观测得到的、车辆与每个定位卫星的距离的观测值，以确定每颗定位卫星所对应距离的残差；按照每颗定位卫星所对应的残差设置定位卫星所对应的观测数据的权重，其中定位卫星所对应的权重与定位卫星所对应的距离残差反相关。该实现方式可以利用先验位置反算出的距离计算值验证各个卫星所对应观测值的可靠性，从而减小可靠性较弱的数据的权重，甚至可以将一些偏差较大的数据直接舍弃，有利于提高定位精度。
在本实施例的一些可选实现方式中，步骤204还可以包括：构建上一定位时刻与当前时刻的伪距观测方程以及载波单差观测方程，并将先验位置与上一定位时刻的定位结果之差设置为伪距观测方程以及载波单差观测方程中的坐标增量的初始值；根据伪距观测方程以及载波单差观测方程，确定车载GNSS接收机所对应的全球定位系统的载波相位周跳并修复，对坐标增量以及钟差变化进行抗差估计，得到估计值；在GNSS接收机与GNSS接收机对应的基准站之间构建双差观测方程，并将估计值设置为双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值；使用LAMBDA算法固定双差观测方程中的双差模糊度，以更新坐标增量以及钟差变化；使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定卫星定位位置。
在该实现方式中，可以利用先验位置对GNSS接收机进行周跳检测与修复。实践中，在使用每颗卫星对应的观测数据进行定位时，可以首先基于载波时间差分进行周跳探测与位移估计。具体的，可以在相邻历元(即上一定位时刻与当前定位时刻)间构建伪距和载波单差观测方程，这两个方程如式(4)。
Figure GDA0002501668530000151
其中，
Figure GDA0002501668530000152
为卫地的伪距的变化值，
Figure GDA0002501668530000153
为卫地距离的变化值，dtk,k-1为卫星与接收机的钟差变化，
Figure GDA0002501668530000154
和
Figure GDA0002501668530000155
分别为对流层和电离层延迟的变化造成的观测距离偏差，ε为噪声常数，
Figure GDA0002501668530000156
为接收机观测到的相位变化，
Figure GDA0002501668530000157
为载波相位的周跳值，
Figure GDA0002501668530000158
为观测方向余弦，dx为待估计状态量：包括坐标增量和钟差变化。
当在本系统中GNSS更新频率较大(例如为10Hz)时，在一次更新中可认为对流层和电离层的变化不大，则可以满足式(5)。
Figure GDA0002501668530000159
对式(5)进行计算，可得到
Figure GDA00025016685300001510
的值。当
Figure GDA00025016685300001511
时，则未发生周跳。否则需要根据所计算的周跳值修复周跳。此外，还可以利用抗差估计对dx、dtk,k-1进行估计，得到估计值。
之后，可以利用结合基准站提供的观测数据进行载波相位差分定位。载波相位差分定位时可以先构建如式(6)所示的双差观测方程。双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值，即式(6)中dx的初始值可以使用前述估计值。
Figure GDA00025016685300001512
对于式(6)中，可以使用LAMBDA算法固定双差模糊度，以更新dx估计值，即可得到更新后的坐标增量以及钟差变化。电子设备可以使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定卫星定位位置。该实现方式可以利用惯导系统提供的先验位置及时进行周跳修复，使得在典型的城市环境中由于GNSS信号受到遮挡等影响导致载波相位发生周跳频繁出现时，不会因为未及时探测并修复周跳对定位产生非常严重的影响。可见，该方式可以尽可能地减少误差，保障载波相位差分定位的定位精度。
本申请的上述实施例提供的方法，使用惯导系统预测出的先验位置确定地图匹配时所使用的待搜索地图区域，并可以将该先验位置辅助进行卫星定位，使得地图匹配流程和卫星定位可以根据该先验位置大大减小计算量，大大提高了融合定位的处理效率，从而能及时融合三种方式的定位数据以生成准确的定位结果。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于定位车辆的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于车辆或定位服务器中。
如图4所示，用于定位车辆的装置400包括：先验位置确定单元401、区域确定单元402、匹配单元403、卫星定位单元404、融合单元405。其中，先验位置确定单元401用于获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的先验位置；区域确定单元402用于使用先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围的待搜索地图区域；匹配单元403用于将对车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；卫星定位单元404用于使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；融合单元405用于对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
在本实施例中，用于定位车辆的装置400的先验位置确定单元401、区域确定单元402、匹配单元403、卫星定位单元404、融合单元405的具体处理可以分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，装置400还包括：时间更新单元(未示出)，用于对以车辆在每个定位时刻的车辆位置误差、车辆速度误差、车辆姿态误差、车载惯导系统中加速度计和陀螺仪的零偏误差以及车载全球卫星导航系统GNSS接收机的钟差与钟漂为状态变量的卡尔曼滤波器进行时间更新；以及，融合单元405进一步用于：将地图匹配位置与先验位置之差和/或卫星定位位置与先验位置之差作为卡尔曼滤波器的观测值，对卡尔曼滤波器进行量测更新；使用量测更新后的车辆位置误差，对先验位置进行修正，以生成定位结果。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，匹配单元403包括：计算子单元(未示出)，用于计算投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率；生成子单元(未示出)，用于根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成地图匹配位置的坐标。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，匹配单元403还包括：确定子单元(未示出)，用于针对每个样本位置，将投影区域的中心与样本位置进行重合，确定激光点云反射值地图中与投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，装置400还包括激光点云反射值地图生成单元(未示出)。该激光点云反射值地图生成单元可以用于：将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的地图网格，每个地图网格与样本位置对应；将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，上述反射值特征包括激光点云的反射值均值；以及，上述计算子单元进一步用于：确定投影区域与样本位置对应的地图区域在各个地图网格上的反射值均值之差；以投影区域在各个地图网格中对应的激光点数量为权重，对各个地图网格上的反射值均值之差进行加权平均，根据所得到的加权平均值确定投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，生成子单元进一步用于：根据先验位置以及卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的先验位置的误差先验分布，确定车辆在当前时刻处于各个样本位置的预测概率；使用样本位置的预测概率对测量匹配概率进行修正，得到后验匹配概率；以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到地图匹配位置所对应的坐标。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，卫星定位单元404包括：设置子单元(未示出)，用于根据先验位置设置车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，设置子单元进一步用于：根据先验位置以及每颗定位卫星的卫星位置对车辆与每个定位卫星的距离进行计算，得到计算值；获取车载GNSS接收机对每颗定位卫星进行观测得到的、车辆与每个定位卫星的距离的观测值，以确定每颗定位卫星所对应距离的残差；按照每颗定位卫星所对应的残差设置定位卫星所对应的观测数据的权重，其中定位卫星所对应的权重与定位卫星所对应的距离残差反相关。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，卫星定位单元还包括周跳修复子单元，用于：构建上一定位时刻与当前时刻的伪距观测方程以及载波单差观测方程，并将先验位置与上一定位时刻的定位结果之差设置为伪距观测方程以及载波单差观测方程中的坐标增量的初始值；根据伪距观测方程以及载波单差观测方程，确定车载GNSS接收机所对应的全球定位系统的载波相位周跳并修复，对坐标增量以及钟差变化进行抗差估计，得到估计值；在GNSS接收机与GNSS接收机对应的基准站之间构建双差观测方程，并将估计值设置为双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值；使用LAMBDA算法固定双差观测方程中的双差模糊度，以更新坐标增量以及钟差变化；使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定卫星定位位置。该实现方式的具体处理可以参考图2对应实施例中相应的实现方式，这里不再赘述。
参考图5，本申请还提供车辆的一个实施例。如图5所示，该车辆101包括：一个或多个处理器501；存储装置502，用于存储一个或多个程序；车载GNSS接收机503；车载惯导系统504以及车载激光雷达505。当一个或多个程序被处理器501执行时，使得处理器501实现如图2对应实施例或任一实现方式所描述的方法。
此外，本申请还提供定位服务器的一个实施例，该定位服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如图2对应实施例或任一实现方式所描述的方法。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的车辆的车载计算设备或定位服务器计算机系统600的结构示意图。图6示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；输出部分607；存储部分608；以及通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请所描述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括先验位置确定单元、区域确定单元、匹配单元、卫星定位单元和融合单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，融合单元还可以被描述为“对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果”。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的位置变化量，并根据所述车辆在上一定位时刻的定位结果以及所述位置变化量确定所述车辆在当前定位时刻的先验位置；使用所述先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围的待搜索地图区域；将对所述车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；使用所述先验位置结合所述车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；对所述先验位置、所述地图匹配位置以及所述卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (23)

1.一种用于定位车辆的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的所述车辆在当前定位时刻的先验位置；
使用所述先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围的待搜索地图区域；
将对所述车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；
使用所述先验位置结合所述车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；
对所述先验位置、所述地图匹配位置以及所述卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对以所述车辆在每个定位时刻的车辆位置误差、车辆速度误差、车辆姿态误差、所述车载惯导系统中加速度计和陀螺仪的零偏误差以及所述车载全球卫星导航系统GNSS接收机的钟差与钟漂为状态变量的卡尔曼滤波器进行时间更新；以及
所述对所述先验位置、所述地图匹配位置以及所述卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果，包括：
将所述地图匹配位置与所述先验位置之差和/或所述卫星定位位置与所述先验位置之差作为所述卡尔曼滤波器的观测值，对所述卡尔曼滤波器进行量测更新；
使用量测更新后的车辆位置误差，对所述先验位置进行修正，以生成所述定位结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将对所述车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置，包括：
计算所述投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率；
根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成所述地图匹配位置的坐标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将对所述车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置，还包括：
针对每个样本位置，将所述投影区域的中心与样本位置进行重合，确定所述激光点云反射值地图中与所述投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括激光点云反射值地图生成步骤，包括：
将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的多个地图网格，每个地图网格与样本位置对应；
将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述反射值特征包括激光点云的反射值均值；以及
所述计算所述投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率，包括：
确定所述投影区域与样本位置对应的地图区域在各个地图网格上的反射值均值之差；
以所述投影区域在各个地图网格中对应的激光点数量为权重，对各个地图网格上的反射值均值之差进行加权平均，根据所得到的加权平均值确定所述投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成所述地图匹配位置的坐标，包括：
根据所述先验位置以及所述卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的所述先验位置的误差先验分布，确定所述车辆在当前时刻处于各个样本位置的预测概率；
使用样本位置的预测概率对测量匹配概率进行修正，得到后验匹配概率；
以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到所述地图匹配位置所对应的坐标。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用所述先验位置结合所述车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置，包括：
根据所述先验位置设置所述车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述先验位置设置所述车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重，包括：
根据所述先验位置以及每颗定位卫星的卫星位置对所述车辆与每个定位卫星的距离进行计算，得到计算值；
获取所述车载GNSS接收机对每颗定位卫星进行观测得到的、所述车辆与每个定位卫星的距离的观测值，以确定每颗定位卫星所对应距离的残差；
按照每颗定位卫星所对应的残差设置定位卫星所对应的观测数据的权重，其中定位卫星所对应的权重与定位卫星所对应的距离残差反相关。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述使用所述先验位置结合所述车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置，包括：
构建上一定位时刻与当前时刻的伪距观测方程以及载波单差观测方程，并将所述先验位置与上一定位时刻的定位结果之差设置为所述伪距观测方程以及所述载波单差观测方程中的坐标增量的初始值；
根据所述伪距观测方程以及所述载波单差观测方程，确定所述车载GNSS接收机所对应的全球定位系统的载波相位周跳并修复，对所述坐标增量以及钟差变化进行抗差估计，得到估计值；
在所述GNSS接收机与所述GNSS接收机对应的基准站之间构建双差观测方程，并将所述估计值设置为所述双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值；
使用LAMBDA算法固定所述双差观测方程中的双差模糊度，以更新所述坐标增量以及钟差变化；
使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定所述卫星定位位置。
11.一种用于定位车辆的装置，其特征在于，所述装置包括：
先验位置确定单元，用于获取待定位的车辆的车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的所述车辆在当前定位时刻的先验位置；
区域确定单元，用于使用所述先验位置在激光点云反射值地图中确定预定范围的待搜索地图区域；
匹配单元，用于将对所述车辆的车载激光雷达在当前定位时刻对周围环境进行扫描而采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的反射值特征进行匹配，以根据匹配结果得到地图匹配位置；
卫星定位单元，用于使用所述先验位置结合所述车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位，得到卫星定位位置；
融合单元，用于对所述先验位置、所述地图匹配位置以及所述卫星定位位置进行融合，以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
时间更新单元，用于对以所述车辆在每个定位时刻的车辆位置误差、车辆速度误差、车辆姿态误差、所述车载惯导系统中加速度计和陀螺仪的零偏误差以及所述车载全球卫星导航系统GNSS接收机的钟差与钟漂为状态变量的卡尔曼滤波器进行时间更新；以及
所述融合单元进一步用于：
将所述地图匹配位置与所述先验位置之差和/或所述卫星定位位置与所述先验位置之差作为所述卡尔曼滤波器的观测值，对所述卡尔曼滤波器进行量测更新；
使用量测更新后的车辆位置误差，对所述先验位置进行修正，以生成所述定位结果。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述匹配单元包括：
计算子单元，用于计算所述投影区域的反射值特征与所述待搜索地图区域的各个样本位置所对应地图区域的反射值特征匹配的测量匹配概率；
生成子单元，用于根据各个样本位置的坐标以及对应的测量匹配概率，生成所述地图匹配位置的坐标。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述匹配单元还包括：
确定子单元，用于针对每个样本位置，将所述投影区域的中心与样本位置进行重合，确定所述激光点云反射值地图中与所述投影区域重合的区域为样本位置对应的地图区域。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括激光点云反射值地图生成单元，用于：
将地球表面在世界坐标系的地平面内划分为相同大小和形状的多个地图网格，每个地图网格与样本位置对应；
将针对每个样本位置采集的样本激光点云的反射值特征存储在样本位置对应的地图网格中。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述反射值特征包括激光点云的反射值均值；以及
所述计算子单元进一步用于：
确定所述投影区域与样本位置对应的地图区域在各个地图网格上的反射值均值之差；
以所述投影区域在各个地图网格中对应的激光点数量为权重，对各个地图网格上的反射值均值之差进行加权平均，根据所得到的加权平均值确定所述投影区域的反射值特征与样本位置对应的地图区域中的反射值特征匹配的测量匹配概率。
17.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述生成子单元进一步用于：
根据所述先验位置以及所述卡尔曼滤波器进行时间更新所得到的所述先验位置的误差先验分布，确定所述车辆在当前时刻处于各个样本位置的预测概率；
使用样本位置的预测概率对测量匹配概率进行修正，得到后验匹配概率；
以样本位置对应的后验匹配概率作为权重，对各个样本位置的坐标进行加权平均，得到所述地图匹配位置所对应的坐标。
18.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述卫星定位单元包括：
设置子单元，用于根据所述先验位置设置所述车辆的车载GNSS接收机在当前时刻对每颗定位卫星进行观测所得到的观测数据的融合权重。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述设置子单元进一步用于：
根据所述先验位置以及每颗定位卫星的卫星位置对所述车辆与每个定位卫星的距离进行计算，得到计算值；
获取所述车载GNSS接收机对每颗定位卫星进行观测得到的、所述车辆与每个定位卫星的距离的观测值，以确定每颗定位卫星所对应距离的残差；
按照每颗定位卫星所对应的残差设置定位卫星所对应的观测数据的权重，其中定位卫星所对应的权重与定位卫星所对应的距离残差反相关。
20.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述卫星定位单元还包括周跳修复子单元，用于：
构建上一定位时刻与当前时刻的伪距观测方程以及载波单差观测方程，并将所述先验位置与上一定位时刻的定位结果之差设置为所述伪距观测方程以及所述载波单差观测方程中的坐标增量的初始值；
根据所述伪距观测方程以及所述载波单差观测方程，确定所述车载GNSS接收机所对应的全球定位系统的载波相位周跳并修复，对所述坐标增量以及钟差变化进行抗差估计，得到估计值；
在所述GNSS接收机与所述GNSS接收机对应的基准站之间构建双差观测方程，并将所述估计值设置为所述双差观测方程中坐标增量以及钟差变化的初始值；
使用LAMBDA算法固定所述双差观测方程中的双差模糊度，以更新所述坐标增量以及钟差变化；
使用更新后的坐标增量以及上一定位时刻的定位结果确定所述卫星定位位置。
21.一种车辆，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
车载GNSS接收机、车载惯导系统以及车载激光雷达；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。
22.一种定位服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。
23.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的方法。
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