CN108805930A - 自动驾驶车辆的定位方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种自动驾驶车辆的定位方法和系统，该方法包括：获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果；接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果。从而可以不依赖于卫星信号实现对自动驾驶车辆的精确定位，定位精度高，易于实现。

Description

自动驾驶车辆的定位方法和系统
技术领域
本发明涉及定位技术领域，具体地，涉及自动驾驶车辆的定位方法和系统。
背景技术
目前的导航技术主要是依据卫星信号进行实时定位，但是这种方式在某些卫星信号较弱或没有卫星信号的区域，就很难进行精准的定位。例如：住宅小区、厂区、机场、游乐园等室外封闭性非公共交通区域；机场候机厅、大型候车室、大型购物商场、存储货仓、大型博物馆等室内封闭型非公共交通区域；地面道路、高架公路、桥梁、隧道等室外公共交通区域等等。
现有的车用卫星导航系统不能提供精准的车道等级的定位信息，很难对车辆进行准确导航。现有的一种不依赖卫星的车辆定位导航的方法是将二维码标签等间距布设成网格状贴在地面上，当车辆走到二维码上时，车辆底部摄像头读取码内的坐标，然后通过读取到的坐标进行定位。但是，这种方法不能对车辆进行实时的定位，并且对二维码标签的间距设置，以及地面平整度的要求较高。
随着自动驾驶技术的发展，如何在卫星定位信号较弱，及没有卫星信号等更广泛的道路和场景下对自动驾驶车辆进行精确定位和导航，确保车辆行驶安全，具有重要的现实意义。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种自动驾驶车辆的定位方法和系统。
第一方面，本发明提供的一种自动驾驶车辆的定位方法，包括：
获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；
记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；
根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；
将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果；
接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果。具体地，定位结果可以在视觉地标地图中进行跟踪，用于对车辆的控制、导航等等。
可选地，所述获取标牌图片包括：
对车辆在行驶过程中拍摄的视频帧进行提取，并筛选出包含有标牌的图片；或者，
在车辆行驶过程中，以预设时间间隔拍摄图片，并筛选出包含有标牌的图片。
可选地，所述标牌图片中包含有条码信息。
可选地，从所述标牌图片中识别出空间信息，包括：
对所述标牌图片中的条码信息进行识别，提取出空间信息，所述空间信息包括：标牌在地图中的坐标信息、标牌的编码信息、标牌与道路上各交通标识线的距离、交通规则信息。
可选地，根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离，包括：
通过标牌的轮廓尺寸推测出标牌到车辆的距离。
可选地，对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果，包括：
获取同一张标牌图片中两个不同标牌到车辆的距离，以及所述标牌的坐标信息；
根据两个不同标牌到车辆的距离，以及所述标牌的坐标信息，计算出车辆的坐标位置，以得到车辆定位结果。
第二方面，本发明提供一种自动驾驶车辆的定位系统，应用如第一方面中任一项所述的自动驾驶车辆的定位方法，所述系统包括：
摄像头，用于获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；
识别模块，用于记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；
测距模块，用于根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；
通信模块，用于将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器，以及接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果。
可选地，所述摄像头，具体用于：
对车辆在行驶过程中拍摄的视频帧进行提取，并筛选出包含有标牌的图片；或者，
在车辆行驶过程中，以预设时间间隔拍摄图片，并筛选出包含有标牌的图片。
可选地，所述标牌图片中包含有条码信息；
所述识别模块，具体用于：对所述标牌图片中的条码信息进行识别，提取出空间信息，所述空间信息包括：标牌在地图中的坐标信息、标牌的编码信息、标牌与道路上各交通标识线的距离、交通规则信息。
可选地，所述测距模块，具体用于：通过标牌的轮廓尺寸推测出标牌到车辆的距离。
可选地，车载服务器或云端服务器，具体用于与计算车辆定位的结果，也可包括与视觉地标地图或其他地图对比，可在车载设备端完成，也可在云端服务器完成
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
本发明提供的自动驾驶车辆的定位方法，通过获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果；接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果。从而可以不依赖于卫星信号实现对自动驾驶车辆的精确定位，定位精度高，易于实现。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明中方法的应用场景示意图；
图2为本发明提供自动驾驶车辆的定位方法的流程图；
图3为标牌的布置场景示意图；
图中：
10-标牌；
11-第一标牌；
12-第二标牌；
13-第三标牌；
14-第四标牌；
20-定位装置；
21-车载读码感知单元；
22-本地影像处理单元；
23-本地计算单元
30-服务器。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
图1为本发明中方法的应用场景示意图，如图1所示，包括：标牌10、定位装置20、服务器30(可以是车载服务器，也可以是云端服务器，本发明对服务器的类型不予限定)，其中，所述定位装置20安装在自动驾驶的车辆上，所述定位装置20可以包括：车载读码感知单元21、本地影像处理单元22、本地计算单元23；所述标牌10包含有条码信息，该条码信息可以是条形码、二维码、三维码等等形式。定位装置20获取标牌图片，并从所述标牌图片中识别出空间信息，并将空间信息、车辆与标牌10之间的距离信息发送给服务器30进行处理。具体地，车载读码感知单元21由单目摄像头、GNSS接收器和惯导单元一体化模块组成。像机的分辨率应有利于车辆在50米及更远的距离可识别标牌并读取标牌光学信息码信息。车载读码感知单元21可读取光学信息码所表达的信息，也可以计算车辆与标牌板之间的距离。从而可以实现不依赖卫星信号对自动驾驶车辆进行准确定位，定位精度高，易于实现。
图2为本发明提供自动驾驶车辆的定位方法的流程图，如图2所示，本发明中的方法可以包括：
S101、获取标牌图片。
本实施例中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片。可以对车辆在行驶过程中拍摄的视频帧进行提取，并筛选出包含有标牌的图片。也可以在车辆行驶过程中，以预设时间间隔拍摄图片，并筛选出包含有标牌的图片。
具体地，标牌可以是一组垂直于道路中心线方向的二维平面标识牌。标识牌的形状可以是正方形、矩形、六边形、八边形和圆形等。标牌尺寸可以根据实际需要钱进行调整(对各种形状的标牌均需作出具体规定，制作误差为+/-0.5cm)，标识牌的表面反光特性可以使车辆在各种气候条件和夜晚自然光线不足的情况下都能可靠获取信息，并有利于车辆在50米及更远的距离读取空间信息。可选地，空间信息载体的表现形式可以是标牌形状、尺寸和印刷在标牌平面上的光学信息码，所述光学信息码包括：条形码，二维码，三维码等等。
S102、记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息。
本实施例中，所述标牌图片中包含有条码信息。对所述标牌图片中的条码信息进行识别，提取出空间信息，所述空间信息包括：标牌在地图中的坐标信息、标牌的编码信息、标牌与道路上各交通标识线的距离、交通规则信息。
具体地，空间信息可以包括：标牌立柱底部中心点位于地图中的经纬度坐标信息或笛卡尔坐标系中的坐标信息；从标牌起始未来一段道路的几何形状信息(比如弯道曲率、弧线段长度、直线段长度，等等)；交通规则信息(流向、限速、车道数量、路权规定，等)；标牌立柱与自动驾驶导航元素(各种车道线、可行驶区域的边缘线)之间的横向距离，精度为+/-2cm；标牌立柱与自动驾驶导航元素(各种停车线、人行横道、交叉车道)之间的纵向距离，精度为+/-2cm；标牌立柱与某一特定路段的起点或者终点之间的曲线线段弧长等等。
需要说明的是，本实施例不限定标牌上信息的设置方式，标牌上的信息可以是肉眼可见的，也可以是肉眼不可见的。
S103、根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离。
本实施例中，可以通过标牌的轮廓尺寸推测出标牌到车辆的距离。图3为标牌的布置场景示意图，如图3所示，标牌沿道路两侧成组布置，每组最少为两个，标识牌板数量为偶数，可以是四个或者六个，等量布置在道路的两侧。每组标识板之间的纵向距离在50米至300米之间。
结合图3，图3中包括：第一标牌11、第二标牌12、第三标牌13、第四标牌14，由于标牌的外廓是已知的标准尺寸，所以以外廓尺寸为尺度，用具有足够像素数量的相机拍摄时就可以测量出该标牌距离本相机的距离。具体地，将第二标牌12与车辆之间的距离记为d2，将第四标牌34与车辆之间的距离记为d4。在安装标牌时，四个标牌的精确坐标是已知的，因此，可以用第二标牌12和第四标牌14的坐标推算出车辆的坐标。
S104、将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器。
在一种实施方式中，安装在车辆上的定位装置可以与云端服务器通信连接，所述云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果。在另一种实施方式中，若车辆自身安装有车载服务器，则可以将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器，由所述车载服务器对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果。
具体地，可以通过获取同一张标牌图片中两个不同标牌到车辆的距离，以及所述标牌的坐标信息；根据两个不同标牌到车辆的距离，以及所述标牌的坐标信息，计算出车辆在地图中的坐标位置，以得到车辆定位结果。每个标牌的坐标信息被编制在标牌的光学信息码里面。车载读码感知单元在测距的同时完成对标牌坐标值的提取解读。对标牌测距和标牌坐标信息提取工作都完成以后，可以根据两个标牌和本车之间的三角关系解算出本车位置坐标。车载读码感知单元捕捉标牌图像时可以同时尽可能捕捉多的靶标，然后利用最先同时完成测距与标牌位置坐标任务的两个标牌进行本车位置坐标解算。其中，车辆的定位结果可以是本车辆参考点在离线高精度地图的位置坐标或笛卡尔坐标系中的位置坐标。
S105、接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果。
本实施例中，车辆上的定位装置接收从云端服务器反馈的车辆定位结果。
本发明提供还一种自动驾驶车辆的定位系统，应用如上述的自动驾驶车辆的定位方法，所述系统包括：
摄像头，用于获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；
识别模块，用于记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；
测距模块，用于根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；
通信模块，用于将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器，以及接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果。
可选地，所述摄像头，具体用于：
对车辆在行驶过程中拍摄的视频帧进行提取，并筛选出包含有标牌的图片；或者，
在车辆行驶过程中，以预设时间间隔拍摄图片，并筛选出包含有标牌的图片。
可选地，所述标牌图片中包含有条码信息；
所述识别模块，具体用于：对所述标牌图片中的条码信息进行识别，提取出空间信息，所述空间信息包括：标牌在地图中的坐标信息、标牌的编码信息、标牌与道路上各交通标识线的距离、交通规则信息。
可选地，所述测距模块，具体用于：通过标牌的轮廓尺寸推测出标牌到车辆的距离。
需要说明的是，本发明提供的所述自动驾驶车辆的定位方法中的步骤，可以利用所述自动驾驶车辆的定位系统中对应的模块、装置、单元等予以实现，本领域技术人员可以参照所述系统的技术方案实现所述方法的步骤流程，即，所述系统中的实施例可理解为实现所述方法的优选例，在此不予赘述。
进一步地，在获取本车的位置坐标以后，可以用如下方式应用自动驾驶车辆的环境感知与轨迹规划。如果在车载存储器上已经储有一个城市或者一个区域的自动驾驶高精地图，并且地图中的引导元素是有坐标定位的，比如，车道线、停车线、路缘、可行驶区域都是用坐标和线段单元表达的，那么在获知本车的位置坐标以后，就可以获知本车与这些引导要素之间的相对方位。如果这个相对方位的精度控制在15cm以内，就可以用来当作自动驾驶轨迹规划的输入。如果没有可利用的离线式自动驾驶高精地图，则可以把标牌周边的局域道路几何信息文件嵌入到标牌信息码里。比如，本标牌参考点距各种自动驾驶引导要素之间的距离，与它们之间的相对几何关系。举例，假设标牌立于双向四车道的右侧，则信息码内容包括：
标牌与右侧道路边缘线的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与正向外车道中线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与正向车道隔离白虚线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与正向内车道中线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与双向车道隔离黄色实线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与逆向内车道中线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与逆向车道隔离白虚线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与逆向外车道中线之间的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与左侧道路边缘线的横向距离，精确到+/-5cm；
标牌与下一个停车线之间的纵向距离，精确到+/-5cm；
标牌与下一个行人斑马线之间的纵向距离，精确到+/-5cm；
以标牌为起点的直线路段纵向长度，精确到+/-5cm；
与直线段接续的弯道曲率与弧长，精度××。
以上信息可以用来当作自动驾驶轨迹规划的输入，但是本发明不限定上述信息码包含的内容。车载读码传感器可以对标牌的形状加以识别，所以标牌形状也可以用来传达信息，比如定义交通规则。
在车辆行驶过一组信息标牌并获得定位坐标以后，车辆将以该坐标为基点，利用车载的惯性导航单元(IMU)或者视觉里程计(VO)技术进行动态的纵向行驶距离精准推断，在行驶到下一组信息标牌以前，将推算漂移误差控制在+/-10cm以内。同时，利用摄像头根据车道线图像进行横向位置监控，将精度控制在+/-10cm以内。新的信息标牌组进入车载读码传感器的视野之内以后，重新摄取信息和计算新的车辆位置。
本发明提供的自动驾驶车辆的定位系统可以应用在：住宅小区、公园、游乐园、码头、机场、厂区等室外封闭性非公共交通区域；机场候机厅、大型候车室、大型购物商场、存储货舱、大型博物馆等室内封闭型非公共交通区域；地面道路、高架公路、桥梁、隧道等室外公共交通区域；在地下或者地面为自动驾驶汽车设立的专用道路网络等等场景中。需要说明的是，本发明不限定系统的应用场景。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，包括：
获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；
记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；
根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；
将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果；
接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述获取标牌图片包括：
对车辆在行驶过程中拍摄的视频帧进行提取，并筛选出包含有标牌的图片；或者，
在车辆行驶过程中，以预设时间间隔拍摄图片，并筛选出包含有标牌的图片。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述标牌图片中包含有条码信息。
4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，从所述标牌图片中识别出空间信息，包括：
对所述标牌图片中的条码信息进行识别，提取出空间信息，所述空间信息包括：标牌在地图中的坐标信息、标牌的编码信息、标牌与道路上各交通标识线的距离、交通规则信息、道路特征信息。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离，包括：
通过标牌的轮廓尺寸推测出标牌到车辆的距离。
6.根据权利要求5所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果，包括：
获取同一张标牌图片中两个不同标牌到车辆的距离，以及所述标牌的坐标信息；
根据两个不同标牌到车辆的距离，以及所述标牌的坐标信息，计算出车辆的坐标位置，以得到车辆定位结果。
7.一种自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，应用如权利要求1-6中任一项所述的自动驾驶车辆的定位方法，所述系统包括：
摄像头，用于获取标牌图片；其中，所述标牌图片是拍摄预先设置在行驶路径上的标牌所得到的图片；
识别模块，用于记录所述标牌图片的拍摄时间，并从所述标牌图片中识别出空间信息；
测距模块，用于根据所述标牌图片确定车辆到标牌的几何距离；
通信模块，用于将所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离发送至车载服务器或云端服务器，以及接收所述车载服务器或云端服务器发送的车辆定位结果；其中，所述车载服务器或云端服务器用于对所述空间信息和所述车辆到标牌的几何距离进行分析处理，以得到车辆定位结果。
8.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，所述摄像头，具体用于：
对车辆在行驶过程中拍摄的视频帧进行提取，并筛选出包含有标牌的图片；或者，
在车辆行驶过程中，以预设时间间隔拍摄图片，并筛选出包含有标牌的图片。
9.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，所述标牌图片中包含有条码信息；
所述识别模块，具体用于：对所述标牌图片中的条码信息进行识别，提取出空间信息，所述空间信息包括：标牌在地图中的坐标信息、标牌的编码信息、标牌与道路上各交通标识线的距离、交通规则信息。
10.根据权利要求7-9中任一项所述的自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，所述测距模块，具体用于：通过标牌的轮廓尺寸推测出标牌到车辆的距离。
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