CN108805045A - 一种无人驾驶汽车定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种无人驾驶汽车定位方法及系统，包括：获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。首先通过卫星定位获得无人驾驶汽车的区域地址信息，然后根据无人驾驶汽车拍摄的图像信息中的建筑物、道路等具体信息，确定出无人驾驶汽车的准确位置。
Description
技术领域
本申请涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人驾驶汽车定位方法及系统。
背景技术
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
但是由于无人驾驶汽车是没有人驾驶的，因此无人驾驶汽车存在被盗的风险。虽然无人驾驶汽车一般装有卫星定位的装置，但是由于定位可能存在偏差，因此只能对无人驾驶汽车的大体位置给出一个模糊定位，无法精确的上报自己的位置。导致无人驾驶汽车一旦丢失，找回非常困难。
发明内容
本申请提供了一种无人驾驶汽车定位方法及系统，以解决现有技术中无人驾驶汽车一旦丢失，找回难的问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
一种无人驾驶汽车定位方法，所述方法包括：获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
可选地，所述获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名，包括：获取无人驾驶汽车定位装置发出的卫星定位信息；根据所述无人驾驶汽车确定当前无人驾驶汽车所在的城市的第一区域信息，所述第一区域信息包括所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息。
可选地，所述提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息，包括：对所述实景图像进行放大处理；获取所述实景图像中的道路信息、标志性建筑物信息和周围门店信息，所述道路信息包括道路名称和路段信息，所述标志性建筑物信息包括标志性建筑物名称，所述周围门店信息周围门店名称。
可选地，所述根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置，包括：将所述道路名称、路段信息、标志性建筑物名称、周围门店名称与所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息进行匹配验证；根据匹配验证后的验证信息，确定出所述无人及时汽车的准确位置。
一种无人驾驶汽车定位系统，所述系统包括：获取模块，用于获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；控制模块，用于控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；提取模块，用于提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；确定模块，用于根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
可选地，获取模块包括：第一获取单元，用于获取无人驾驶汽车定位装置发出的卫星定位信息；第一确定单元，用于根据所述无人驾驶汽车确定当前无人驾驶汽车所在的城市的第一区域信息，所述第一区域信息包括所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息。
可选地，所述提取模块包括：处理单元，用于对所述实景图像进行放大处理；第二获取单元，用于获取所述实景图像中的道路信息、标志性建筑物信息和周围门店信息，所述道路信息包括道路名称和路段信息，所述标志性建筑物信息包括标志性建筑物名称，所述周围门店信息周围门店名称。
可选地，所述确定模块包括：匹配验证单元，用于将所述道路名称、路段信息、标志性建筑物名称、周围门店名称与所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息进行匹配验证；第二确定单元，用于根据匹配验证后的验证信息，确定出所述无人及时汽车的准确位置
由上述技术方案可知，本申请实施例提供了一种无人驾驶汽车定位方法及系统，包括：获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。首先通过卫星定位获得无人驾驶汽车的模糊地址信息，然后根据无人驾驶汽车拍摄的图像信息中的建筑物、道路等具体信息，确定出无人驾驶汽车的准确位置。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种无人驾驶汽车定位方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种无人驾驶汽车停车区域位置的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种无人驾驶汽车停车准确位置的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种无人驾驶汽车定位系统的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请进行详细说明。
如图1所示，为本申请提供的一种无人驾驶汽车定位方法的流程示意图，参见图1，所述方法包括：
S101，获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名。
无人驾驶汽车上一般设置有卫星定位装置，卫星定位装置会向服务器发出卫星定位信息。但是如果碰到定位装置定位出现偏差，则首先获取无人驾驶汽车定位装置发出的卫星定位信息，根据所述无人驾驶汽车确定当前无人驾驶汽车所在的城市的第一区域信息，所述第一区域信息包括所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息。
由于定位出现偏差，只要不是定位出错，就可以保证定位信息中大的区域位置信息准确。比如可以获取到无人驾驶汽车可以位于某个城市的某个区。如图2所示，假设获取到无人驾驶汽车在第一城市的第三区。
S102，控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像。
获取到无人驾驶汽车在第一城市的第三区后，只是一个模糊的地理位置。此时服务器向无人驾驶汽车发出拍照指令，无人驾驶汽车接收到指令信号后控制安装在无人驾驶汽车上的高清摄像头对无人驾驶汽车周围进行拍照。
S103，提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息。
S102中对无人驾驶汽车周围进行拍照后，对获取到的实景图像进行放大处理；获取所述实景图像中的道路信息、标志性建筑物信息和周围门店信息，所述道路信息包括道路名称和路段信息，所述标志性建筑物信息包括标志性建筑物名称，所述周围门店信息周围门店名称。
如图3所示，驾驶无人驾驶汽车A所在的位置对应的道路信息为X路，而且道路上有路牌X路888号、X路889号。而且在A车的路对面有B大厦、C银行，在A车停车道路一侧有D超市和E地公安局。由于在S102中是对A车周围都进行了拍照，因此路牌X路888号、X路889号、B大厦、C银行、D超市和E地公安局都会出现在拍摄的照片中。
因此从照片的实景信息中，提取出上述包括路牌和建筑物信息。
S104，根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
将所述道路名称、路段信息、标志性建筑物名称、周围门店名称与所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息进行匹配验证；根据匹配验证后的验证信息，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
以S103中为例，S103中A车位于第一城市的第三区，具体的从拍摄的照片中可知，A车在第一城市第三区的X道路旁边，而且在X路888号和X路889号之间。并且在B大厦和C银行之间位置的对面，在D超市和E地公安局之间。由上述可知根据多个建筑信息完全可以定位出A车的准确位置。而且上述中提到的E地公安局和两个X路牌就可以对A车完成定位，但是获取更多的数据可以保证最终定位到的A车所在位置的准确性。
当然上述提到的路牌X路888号、X路889号、B大厦、C银行、D超市和E地公安局只是示意性的，比如还可以是X号丙加油站等信息，由于部门连锁加油站的每个站点都有自己固定的编号，因此根据获取到的X号丙加油站的加油站点编号也可以获取到无人驾驶汽车的准确位置。其他还有很多信息可以用于确定无人驾驶汽车的准确位置，在此不再赘述。
由上述实施例可知，本实施例提供了一种无人驾驶汽车定位方法包括：获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。首先通过卫星定位获得无人驾驶汽车的区域地址信息，然后根据无人驾驶汽车拍摄的图像信息中的建筑物、道路等具体信息，确定出无人驾驶汽车的准确位置。
与上述实施例提供的一种无人驾驶汽车定位方法相对应，本申请还提供了一种无人驾驶汽车定位系统的实施例。
参见图4，无人驾驶汽车定位系统包括：获取模块201、控制模块202、提取模块203和确定模块204。
所述获取模块201，用于获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名。所述控制模块202，用于控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像。所述提取模块203，用于提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息。所述确定模块204，用于根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
所述获取模块201包括：第一获取单元和第一确定单元。
所述第一获取单元，用于获取无人驾驶汽车定位装置发出的卫星定位信息。所述第一确定单元，用于根据所述无人驾驶汽车确定当前无人驾驶汽车所在的城市的第一区域信息，所述第一区域信息包括所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息。
所述提取模块203包括：处理单元和第二获取单元。
所述处理单元，用于对所述实景图像进行放大处理。所述第二获取单元，用于获取所述实景图像中的道路信息、标志性建筑物信息和周围门店信息，所述道路信息包括道路名称和路段信息，所述标志性建筑物信息包括标志性建筑物名称，所述周围门店信息周围门店名称。
所述确定模块204包括：匹配验证单元和第二确定单元。
所述匹配验证单元，用于将所述道路名称、路段信息、标志性建筑物名称、周围门店名称与所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息进行匹配验证；所述第二确定单元，用于根据匹配验证后的验证信息，确定出所述无人及时汽车的准确位置
由上述实施例可知，本实施例提供了一种无人驾驶汽车定位系统包括：获取模块201、控制模块202、提取模块203和确定模块204。
获取模块201获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名。控制模块202控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像。提取模块203提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息。确定模块204根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。首先通过卫星定位获得无人驾驶汽车的区域地址信息，然后根据无人驾驶汽车拍摄的图像信息中的建筑物、道路等具体信息，确定出无人驾驶汽车的准确位置。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于系统实施例而言，由于其中的方法的基本相似于无人驾驶汽车超车控制方法的实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见上述无人驾驶汽车超车控制方法实施例中的说明即可。
以上所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。
Claims (8)
1.一种无人驾驶汽车定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；
控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；
提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；
根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶汽车定位方法，其特征在于，所述获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名，包括：
获取无人驾驶汽车定位装置发出的卫星定位信息；
根据所述无人驾驶汽车确定当前无人驾驶汽车所在的城市的第一区域信息，所述第一区域信息包括所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息。
3.根据权利要求2所述的无人驾驶汽车定位方法，其特征在于，所述提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息，包括：
对所述实景图像进行放大处理；
获取所述实景图像中的道路信息、标志性建筑物信息和周围门店信息，所述道路信息包括道路名称和路段信息，所述标志性建筑物信息包括标志性建筑物名称，所述周围门店信息周围门店名称。
4.根据权利要求3所述的无人驾驶汽车定位方法，其特征在于，所述根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置，包括：
将所述道路名称、路段信息、标志性建筑物名称、周围门店名称与所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息进行匹配验证；
根据匹配验证后的验证信息，确定出所述无人及时汽车的准确位置。
5.一种无人驾驶汽车定位系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取无人驾驶汽车所在的位置区域信息，所述位置区域信息包括位置区域对应的区域地名；
控制模块，用于控制无人驾驶汽车上的拍摄装置对所述位置区域周围进行拍照，获取所述位置区域的实景图像；
提取模块，用于提取所述实景图像中的建筑物和道路特征信息；
确定模块，用于根据所述建筑物和道路特征信息和所述区域信息中的区域地名，确定出所述无人驾驶汽车的准确位置。
6.根据权利要求5所述的无人驾驶汽车定位系统，其特征在于，获取模块包括：
第一获取单元，用于获取无人驾驶汽车定位装置发出的卫星定位信息；
第一确定单元，用于根据所述无人驾驶汽车确定当前无人驾驶汽车所在的城市的第一区域信息，所述第一区域信息包括所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息。
7.根据权利要求6所述的无人驾驶汽车定位系统，其特征在于，所述提取模块包括：
处理单元，用于对所述实景图像进行放大处理；
第二获取单元，用于获取所述实景图像中的道路信息、标志性建筑物信息和周围门店信息，所述道路信息包括道路名称和路段信息，所述标志性建筑物信息包括标志性建筑物名称，所述周围门店信息周围门店名称。
8.根据权利要求7所述的无人驾驶汽车定位系统，其特征在于，所述确定模块包括：
匹配验证单元，用于将所述道路名称、路段信息、标志性建筑物名称、周围门店名称与所述第一区域信息的区域名称和所述第一区域在所述城市的位置信息进行匹配验证；
第二确定单元，用于根据匹配验证后的验证信息，确定出所述无人及时汽车的准确位置。
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|---|---|
| CN (1) | CN108805045A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109931945A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-06-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | Ar导航方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110135245A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-08-16 | 北京三快在线科技有限公司 | 到店确认方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN111380542A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-07-07 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种车辆定位、导航方法和装置及相关系统 |
| CN111554084A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-18 | 新石器慧通（北京）科技有限公司 | 一种寻找无人车的方法 |
| CN112001947A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-27 | 海尔优家智能科技（北京）有限公司 | 拍摄位置的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101986101A (zh) * | 2010-09-14 | 2011-03-16 | 浙江天鸿汽车用品有限公司 | Gps实时导航系统 |
| CN105954048A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-09-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 测试无人车正常驾驶的方法及装置 |
| CN206833250U (zh) * | 2017-06-07 | 2018-01-02 | 无锡职业技术学院 | 一种基于激光雷达的无人驾驶侦查小车 |
| CN107643086A (zh) * | 2016-07-22 | 2018-01-30 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种车辆定位方法、装置及系统 |
| JP2018073339A (ja) * | 2016-11-04 | 2018-05-10 | 株式会社テクノワークス | 事故防止対策機能を備えた携帯型の電子機器 |
-
2018
- 2018-05-25 CN CN201810515657.XA patent/CN108805045A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101986101A (zh) * | 2010-09-14 | 2011-03-16 | 浙江天鸿汽车用品有限公司 | Gps实时导航系统 |
| CN105954048A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-09-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 测试无人车正常驾驶的方法及装置 |
| CN107643086A (zh) * | 2016-07-22 | 2018-01-30 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种车辆定位方法、装置及系统 |
| JP2018073339A (ja) * | 2016-11-04 | 2018-05-10 | 株式会社テクノワークス | 事故防止対策機能を備えた携帯型の電子機器 |
| CN206833250U (zh) * | 2017-06-07 | 2018-01-02 | 无锡职业技术学院 | 一种基于激光雷达的无人驾驶侦查小车 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111380542A (zh) * | 2018-12-28 | 2020-07-07 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种车辆定位、导航方法和装置及相关系统 |
| CN111380542B (zh) * | 2018-12-28 | 2023-03-17 | 沈阳美行科技股份有限公司 | 一种车辆定位、导航方法和装置及相关系统 |
| CN109931945A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-06-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | Ar导航方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110135245A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-08-16 | 北京三快在线科技有限公司 | 到店确认方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN109931945B (zh) * | 2019-04-02 | 2021-07-06 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | Ar导航方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110135245B (zh) * | 2019-04-02 | 2021-11-19 | 北京三快在线科技有限公司 | 到店确认方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN111554084A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-18 | 新石器慧通（北京）科技有限公司 | 一种寻找无人车的方法 |
| CN112001947A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-11-27 | 海尔优家智能科技（北京）有限公司 | 拍摄位置的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
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Legal Events
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