CN109900298A - 一种车辆定位校准方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆定位校准方法及系统，用于自动驾驶领域。本发明提供的方法包括：获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据；根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；根据所述横向偏移距离和车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。本发明通过比对参考点云数据与实际采集的点云数据，可以准确确定车辆实际位置，减少环境因素对车辆定位的影响，从而保证自动驾驶的安全性。

Description

一种车辆定位校准方法及系统

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种车辆定位校准方法及系统。

背景技术

自动驾驶车辆在行驶过程中，需要实时获取车辆位置，根据车辆的定位，来调整车辆行驶轨迹，使其按目标路线行驶。车辆的位置一般通过高精度的组合惯导来获取，或直接通过GPS定位。而在车辆行驶过程中，遇到树木、高大建筑物、隧道、高架桥等遮挡物时，会干扰车辆定位，而且长时间的会形成累积，致使车辆的定位精度会显著降低。

发明内容

本发明实施例提供了一种车辆定位校准方法及系统，用于实时性的校准输出的车辆位置，保证车辆定位的准确。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种车辆定位校准方法，包括：

获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；

根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据，所述参考点云数据为车辆按参考路线行驶时，间隔预定距离采集的激光雷达点云数据；

根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；

根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种车辆定位校准系统，包括：

采集模块：用于获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；

获取模块：用于根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据，所述参考点云数据为车辆按参考路线行驶时，间隔预定距离采集的激光雷达点云数据；

第一计算模块：用于根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；

第二计算模块：用于根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例中，通过比对定位位置和参考位置的激光雷达点云数据，获取到车辆的横向偏移，根据横向偏移距离计算车辆实际位置，基于点云数据的位置偏移校准可以减少环境因素对定位的影响，从而保证自动驾驶车辆位置的准确性，而且，根据预先采集的参考点云数据，可以针对多种道路状况，随时可以检查修正车辆的定位。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为本发明实施例提供的车辆定位校准方法的一个流程示意图；

图2为本发明实施例提供的车辆定位校准方法的另一个示意图；

图3为本发明实施例提供的车辆定位校准系统的结构示意图；

具体实施方式

本发明实施例提供了一种车辆定位校准方法及系统，用于解决车辆定位存在误差，准确度低的问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

请参阅图1，本发明实施例提供的车辆定位校准方法的流程示意图，包括：

S101、获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；

所述当前位置是通过行驶车辆的组合惯导装置获取车辆当前的GNSS(GlobalNavigation Satellite System)位置，所述当前位置一般包含车辆的经度、纬度及航向角。所述激光雷达点云数据是指车俩在当前位置通过多线激光雷达扫描车辆当前位置当前时刻的周围环境，点云数据中一般包含当前位置的三维坐标信息，也可包含有反射强度等。

S102、根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据，所述参考点云数据为车辆按参考路线行驶时，间隔预定距离采集的激光雷达点云数据；

自动驾驶车辆偏离参考路线(或目标路线)时，车辆定位位置一般会出现在参考路线的两侧，根据定位位置，找到参考路线上对应距离最近的点，该点所在的参考路线上有参考点云数据，参考路线上每间隔一定距离就有一副激光雷达点云。

所述参考路线即预先规划的车辆行驶路线，在规划路线上，预先使车辆按规划路线行驶，并每间隔一段距离，采集一次激光雷达点云数据，形成规划路线的点云数据库。参考路线可以是车道的中心线。间隔的距离一般取值较小，例如1m或2m等，距离越小，最终实际位置的计算精度越高。

在参考路线上，距离定位位置最近的点与点云数据采集点是一条线路上不同的点，找到距离定位位置最近的点云数据采集点就可以获得点云数据。

可选的，车辆行驶到初始位置，所述车辆按照当前车道的中心线，每间隔预定距离采集一副激光雷达点云，并记录所有采集位置及采集位置对应的激光雷达点云数据。

可选的，根据所述车辆当前位置，获取所述车辆当前位置距离参考路线最近的点的位置，所述点位于参考线路上；查找距离所述点最近的参考点云数据。

S103、根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；

所述ICP(Iterative Closest Point)点云配对算法是将不同坐标下的点云数据合并到同一坐标系统中，本质是基于最小二乘法，重复选择对应关系点对，计算最优刚体变换，直到满足正确配准的收敛精度要求。通过所述ICP点云配对算法可以获得两个位置的点云数据偏移距离。

所述横向偏移距离即行驶车辆当前定位位置相对于参考线路的垂直方向上的偏移距离，即所述车辆实际位置到参考线路的距离，相对于参考线路可表述为横向偏移。

S104、根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。

相对于参考线路上点云数据采集点的位置偏移，可以计算得到车辆实际位置，由于驾驶车辆自身的大小及组合惯导定位位置，会导致实际位置的计算结果存在一定偏差，但相比于定位位置精度上得到了大大提高。

在本发明实施例中，通过比对参考路线中的点云数据与当前采集的点云数据，获得车辆实际偏移位置，进而可以准确确定车辆实际位置，减少环境对车辆定位的影响。

可选的，获取所述参考点云数据对应的采集位置坐标；计算所述车辆当前位置相对于所述采集位置的纵向偏移；根据所述横向偏移距离及纵向偏移，计算所述车辆的实际位置。

可选的，根据所述车辆的实际位置，计算所述车辆行驶到参考线路的驾驶参数，并根据所述驾驶参数校准所述车辆。

为便于理解，根据图1所描述的实施例，下面结合图2以一个实际应用场景对本发明实施例中的一种车辆定位校准方法进行描述：

在图2中，MN为车辆目标路线，即自动驾驶车辆预定行驶路线，在该路线上每间隔一段距离采集了激光雷达点云数据，如图2中的C1、C2分别为点云数据的采集点。

图2中A点为车辆通过组合惯导的定位位置，通常用经度与纬度表示，同时假设B点为车辆实际位置。

在图中，点C1为距离点A最近的点云数据采集点，通过比对点A的点云数据与点C1的点云位置，利用ICP点云配对算法得到点B的横向偏移距离，所述横向偏移距离即相对于点C1位置(目标线路MN)在点A方向上的偏移距离。

根据所述横向偏移距离可以得到车辆实际位置在所述线路PQ上。

可选的，一般也可以将所述横向偏移距离作为点B相对于点C1的距离。在确定车辆实际位置点B时，可以根据车辆当前定位得到的位置点A及所述横向偏移距离，计算得到车辆的实际位置。具体的，取所述车辆当前定位位置在目标线路MN方向上得纵向距离，即点B与点A的纵向坐标相同。实际中所述车辆定位位置点A为经纬度，所述采集点C1和C2一般表示为相对于采集原点的坐标位置，对点A的经纬度及点C1坐标进行转换计算即可得到点B实际经纬度坐标。

优选的，对于非直线的目标线路，在计算点B位置时，可以做车辆点A的航向角的垂线，由于道路宽度已知，且获取到组合惯导输出的航向角，即可计算点B相对于点C1的位置，实际中会记录点C1的位置或者通过推算即可得知，因此可以计算得到B的实际坐标位置。

实际中，由于C1与C2的距离较短，确定C1为最近的点云数据采集点即可大致得到车辆实际位置，相较于通过组合惯导直接定位，精准度已可以大大提高。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二：

上面主要描述了一种车辆定位校准方法，下面将对一种车辆定位校准系统进行详细描述。

图3示出了本发明实施例中车辆定位校准系统一个实施例结构图，所述系统包括：

采集模块310：用于获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；

获取模块320：用于根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据，所述参考点云数据为车辆按参考路线行驶时，间隔预定距离采集的激光雷达点云数据；

可选的，所述获取模块320还包括：

记录模块：用于车辆行驶到初始位置，所述车辆按照当前车道的中心线，每间隔预定距离采集一副激光雷达点云，并记录所有采集位置及采集位置对应的激光雷达点云数据。

可选的，所述获取模块320包括：

获取单元：用于根据所述车辆当前位置，获取所述车辆当前位置距离参考路线最近的点的位置，所述点位于参考线路上；

查找单元：用于查找距离所述点最近的参考点云数据。

第一计算模块330：用于根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；

第二计算模块340：用于根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。

可选的，所述第二计算模块340包括：

获取当前车道宽度及所述车辆航向角；

获取所述参考点云数据对应的采集位置坐标；

根据所述横向偏移距离，计算所述车辆相对于所述采集位置的纵向偏移；

根据所述横向偏移距离及纵向偏移，计算所述车辆的实际位置。

可选的，所述第二计算模块340还包括：

校准模块：用于根据所述车辆的实际位置，计算所述车辆行驶到参考线路的驾驶参数，并根据所述驾驶参数校准所述车辆。

上述车辆定位校准系统可以校准受环境影响的得到的位置，保证车辆位置输出的准确性，进一步保证自动驾驶中的行驶安全。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实施例的模块、单元和/或方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种车辆定位校准方法，其特征在于，包括：

获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；

根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据，所述参考点云数据为车辆按参考路线行驶时，间隔预定距离采集的激光雷达点云数据；

根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；

根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据之前还包括：

车辆行驶到初始位置，所述车辆按照当前车道的中心线，每间隔预定距离采集一副激光雷达点云，并记录所有采集位置及采集位置对应的激光雷达点云数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据具体为：

根据所述车辆当前位置，获取所述车辆当前位置距离参考路线最近的点的位置，所述点位于参考线路上；

查找距离所述点最近的参考点云数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置具体为：

获取所述参考点云数据对应的采集位置坐标；

计算所述车辆当前位置相对于所述采集位置的纵向偏移；

根据所述横向偏移距离及纵向偏移，计算所述车辆的实际位置。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述横向偏移距离，计算所述车辆校准后的实际位置还包括：

根据所述车辆的实际位置，计算所述车辆行驶到参考线路的驾驶参数，并根据所述驾驶参数校准所述车辆。

6.一种车辆定位校准系统，其特征在于，包括：

采集模块：用于获取行驶车辆的当前位置，并采集所述行驶车辆当前位置的激光雷达点云数据；

获取模块：用于根据所述车辆当前位置，获取距离所述车辆当前位置最近的参考点云数据，所述参考点云数据为车辆按参考路线行驶时，间隔预定距离采集的激光雷达点云数据；

第一计算模块：用于根据所述车辆当前位置的激光雷达点云数据和所述参考点云数据，通过ICP点云配对算法，计算所述车辆当前位置相对于参考路线的横向偏移距离；

第二计算模块：用于根据所述横向偏移距离和所述车辆当前位置，计算所述车辆校准后的实际位置。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述获取模块还包括：

记录模块：用于车辆行驶到初始位置，所述车辆按照当前车道的中心线，每间隔预定距离采集一副激光雷达点云，并记录所有采集位置及采集位置对应的激光雷达点云数据。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述获取模块包括：

获取单元：用于根据所述车辆当前位置，获取所述车辆当前位置距离参考路线最近的点的位置，所述点位于参考线路上；

查找单元：用于查找距离所述点最近的参考点云数据。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块包括：

获取所述参考点云数据对应的采集位置坐标；

计算所述车辆当前位置相对于所述采集位置的纵向偏移；

根据所述横向偏移距离及纵向偏移，计算所述车辆的实际位置。

10.根据权利要求6或9所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块还包括：

校准模块：用于根据所述车辆的实际位置，计算所述车辆行驶到参考线路的驾驶参数，并根据所述驾驶参数校准所述车辆。