CN110927762A - 一种定位修正方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于智能车辆技术领域，本发明提供了定位修正方法、装置及系统，方法包括利用本车前方障碍物对应的点云数据，对高精度地图中转换到车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到精确的高精度地图的边界线数据，满足了智能车辆精确导航的需求。

Description

一种定位修正方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及智能车辆领域，更具体地说，涉及一种定位修正方法、装置及系统。
背景技术
智能车辆是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能车辆利用卫星定位系统精确定位自身所处的经纬度，并调取高精度地图中的道路边界线、车道线等信息，然后转到车体坐标系下，确定本车的行驶方向。但是，卫星信号会受到很多因素影响，比如树木、城市高楼、地下室等等建筑，会影响、遮挡卫星信号，最后影响定位的精度，无法满足智能车辆精确导航需求。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种定位修正方法、装置及系统，欲实现满足智能车辆精确导航需求的目的。
为了实现上述目的，现提出的方案如下：
一种定位修正方法，包括：
获取本车前方障碍物对应的点云数据；
将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下；
利用车体坐标系下的点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据。
可选的，所述利用所述点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据，包括：
对车体坐标系下的边界线数据进行不同程度的旋转平移，得到多组旋转平移后的边界线数据；
分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度；
确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据。
可选的，所述分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度，包括：
将栅格地图的每个栅格的属性标记为无障碍；
建立车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与所述栅格地图的栅格的映射关系；
判断车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据包含的高度值是否大于预设第一高度阈值，若是，则将高度值大于所述第一高度阈值的点的数据对应的栅格的属性修改为有障碍；
建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系；
针对每组旋转平移后的边界线数据，统计各个边界点对应的属性为有障碍的栅格的个数；
确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据，具体为确定统计结果最大的旋转平移后的边界线数据为修正后的边界线数据。
可选的，在所述将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下的步骤前，还包括：
对所述点云数据进行噪声点去除处理。
一种定位修正装置，包括：
数据获取单元，用于获取本车前方障碍物对应的点云数据；
坐标转换单元，用于将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下；
数据修正单元，用于利用车体坐标系下的点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据。
可选的，所述数据修正单元，包括：
数据修正子单元，用于对车体坐标系下的边界线数据进行不同程度的旋转平移，得到多组旋转平移后的边界线数据；
数据分析子单元，用于分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度；
数据选择子单元，用于确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据。
可选的，所述数据分析子单元，包括：
栅格地图初始化单元，用于将栅格地图的每个栅格的属性标记为无障碍；
第一映射关系单元，用于建立车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与所述栅格地图的栅格的映射关系；
栅格属性修改单元，用于判断车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据包含的高度值是否大于预设第一高度阈值，若是，则将高度值大于所述第一高度阈值的点的数据对应的栅格的属性修改为有障碍；
第二映射关系单元，用于建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系；
统计单元，用于针对每组旋转平移后的边界线数据，统计各个边界点对应的属性为有障碍的栅格的个数；
数据选择子单元，具体用于确定统计结果最大的旋转平移后的边界线数据为修正后的边界线数据。
可选的，所述定位修正装置还包括：
噪声点去除单元，用于执行所述坐标转换单元前，对所述点云数据进行噪声点去除处理。
一种定位修改正系统，包括多线激光雷达测距仪和上述的定位修正装置；
所述定位修正装置从所述多线激光雷达测距仪获取本车前方障碍物对应的点云数据。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：
上述技术方案提供的定位修正方法、装置及系统，利用本车前方障碍物对应的点云数据，对高精度地图中转换到车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到精确的高精度地图的边界线数据，满足了智能车辆精确导航的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的激光雷达在智能车辆布置的示意图；
图2为本发明实施例提供的一种定位修正方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种边界线数据与点云数据的相关度计算方法的流程图；
图4为栅格地图的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种定位修正装置的逻辑结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种数据修正单元的逻辑结构示意图；
图7为本发明实施例提供的一种数据分析子单元的逻辑结构示意图。
具体实施方式
随着ADAS(Advanced Driver Assistance System，先进驾驶辅助系统)技术的发展，出现了一些高级辅助驾驶功能，如自适应巡航，车道保持，自动制动系统等功能。车载激光雷达目前已经广泛应用于自动驾驶领域，可以作为自动驾驶的环境感知、定位的信息输入。由于树木、城市高楼、地下室等等建筑，会影响、遮挡卫星信号，使得对智能车辆的定位结果存在一定范围内的偏差，本发明的技术方案认为激光雷达的单帧点云数据是精确的，本车前方障碍物对应的点云数据，对高精度地图中转换到车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到精确的高精度地图的边界线数据，满足了只能车辆精确导航的需求。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例提供了一种定位修改正系统，该系统包括多线激光雷达测距仪和整车控制器，整车控制器从多线激光雷达测距仪获取本车前方障碍物对应的点云数据，并利用本车前方障碍物对应的点云数据，对高精度地图中转换到车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到精确的高精度地图的边界线数据。
参见图1所示，多线激光雷达测距仪安装在车辆前部。如图1所示，激光雷达测距仪坐标系即测距仪坐标系，原点o位于激光雷达的光学中心，x轴的为车长方向、y轴为车宽方向、z轴为垂直地面向上；车体坐标系，原点O位于车后轴中心在地面的投影点，X轴指向车头方向、Y轴指向车左侧方向、Z轴垂直地面向上。
激光雷达在竖直方向以一定角度间距排布多线激光发射接收器，每一组激光发射接收器利用飞行时间测距原理测定激光路径前方障碍物距离。激光发射接收器排布如图1所示，虚线为激光照射路径示意。激光发射接收器固联在受电机驱动的绕图中z轴旋转的结构上。电机转动带动激光发射接收器一同绕z轴转动并测量，完成对周围环境的三维扫描，扫描结果以三维点云的形式返回。本实施例中激光雷达测距仪的激光发射接收器线数为4个，旋转频率为25Hz，扫描范围145°，有效探测半径50m，点云规模为1160pts/frame。
本实施例提供了一种定位修正方法，参见图2所示，该方法包括步骤：
S11：获取本车前方障碍物对应的点云数据。
执行步骤S11从激光雷达中获取点云数据，该点云数据为激光雷达飞行时间测距原理测定的激光路径前方障碍物距离数据，点云数据中每个点的数据的数据格式为(px，py，pz)。px，py，pz为测量点在测距仪坐标系oxyz中的三维坐标。
S12：将获取的点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下。
可以通过预先测量得到激光雷达在车体坐标系中的安装位置坐标(△X，△Y，△Z)和安装水平偏角△θ，由此得到测距仪坐标系到车体坐标系的缸体旋转平移矩阵
Figure BDA0001806776440000051
水平偏角△θ是指测距仪坐标系的x轴与车体坐标系的X轴之间的夹角投影在车体坐标系XOY平面后的角度差。
Figure BDA0001806776440000061
执行步骤S12将点云数据进行坐标变换，(pxi，pyi，pzi)为点i在测距仪坐标系中的位置坐标，(pXi，pYi，pZi)为点i在车体坐标系中的位置坐标。
Figure BDA0001806776440000062
S13：利用车体坐标系下的点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据。
整车控制器会通过卫星定位系统实时获取本车所处位置的经纬度数据，然后根据经纬度数据，从高精度地图中获取本车所处道路的边界线数据，并将边界线数据由大地坐标系转换到车体坐标系下。本实施例提供的方案在执行步骤S13过程中，首先，对车体坐标系下的边界线数据进行不同程度的旋转平移，得到多组旋转平移后的边界线数据；其次，分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度；最后，确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据。
依据最大偏移量xmax、ymax、θmax以及偏移增加量xref、yref、θref，遍历所有偏移情况，计算得到各个偏移情况下的旋转偏移矩阵Ci，j，q。最大偏移量xmax、ymax、θmax是卫星定位精度误差导致的高精度地图中道路的边界线点在车体坐标系下的最大偏移误差。θmax是指水平偏角△θ的最大值。偏移增加量xref、yref、θref为偏移最小单位，对于横坐标X，偏移量△Xi＝i*xref，其中，i取值-n，-(n-1)，……，-1，0，1，……，n-1，n。n＝xmax/xref。对于纵坐标Y，偏移量△Yj＝j*yref，其中，j取值-m，-(m-1)，……，-1，0，1，……，m-1，m。m＝ymax/yref。对于航向角θ，偏移角△θq＝q*θref，其中，q取值-p，-(p-1)，……，-1，0，1，……，p-1，p。p＝θmax/θref。遍历所有偏移情况即遍历所有i，j，q的取值，得到n+m+q个旋转偏移矩阵Ci，j，q。
Figure BDA0001806776440000071
将得到的n+m+q个旋转偏移矩阵Ci，j，q分别与车体坐标系下的边界线数据相乘，得到n+m+q组旋转平移后的边界线数据，
Figure BDA0001806776440000072
其中，(x，y，z)为高精度地图中的道路的边界线中的边界点在车体坐标系下的原坐标，(X，Y，Z)为高精度地图中的道路的边界线中的边界点在车体坐标系下的旋转偏移后的坐标。
分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度，参见图3所示，具体包括步骤：
S21：初始化栅格地图。
执行步骤S21，将栅格地图的每个栅格的属性标记为无障碍。图4为栅格地图的示意图。栅格地图建立在车体坐标系OXYZ的OXY平面上，为长L宽W的长方形区域，将将车辆周围空间以分辨度△δ进行栅格划分，栅格为栅格地图的最小单元，图4中阴影部分即为一个栅格。标记栅格属性为1则表示该栅格有障碍，标记栅格属性为0则表示该栅格无障碍。初始化栅格地图指将栅格地图中所有栅格属性标记为0。
S22：建立车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与栅格地图的栅格的映射关系。
栅格地图的二维索引值(row，col)与栅格是一一对应的，因此可以通过唯一的二维索引值对指定的栅格进行访问。车体坐标系下的任一坐标点(x，y)与栅格地图二维索引值(row，col)的映射公式为：
row＝(x+L/2)/△δ
col＝(W/2-y)/△δ
通过上述映射公式，将车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与栅格地图的栅格建立起了映射关系。
S23：判断车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据包含的高度值是否大于预设第一高度阈值，若是，则将高度值大于第一高度阈值的点的数据对应的栅格的属性修改为有障碍。
第一高度阈值的选择主要考虑车辆对不同高度物体的可通过性，本实施例中第一高度阈值设定为0.2m。
S24：建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系。
执行步骤S24，利用映射公式：
row＝(x+L/2)/△δ
col＝(W/2-y)/△δ
建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系。
S25：针对每组旋转平移后的边界线数据，统计各个边界点对应的属性为有障碍的栅格的个数。
属性为有障碍的个数越多，则表示该组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据相关度越高。最后确定统计结果最大的旋转平移后的边界线数据为修正后的边界线数据。
可选的，在将点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下的步骤前，还可以包括：
对点云数据进行噪声点去除处理。噪声点的判断依据包括但不限于车辆安全通行高度的点，以及车体在地面投影覆盖区域内的点。根据车辆高度预先设定第二高度阈值，第二高度阈值大于第一高度阈值；若点云数据中某个点的数据中的高度值大于第二高度阈值，则认为车辆可安全通过，判断该点为噪声点；根据车辆尺寸预先设定横向距离阈值和纵向距离阈值，若点云数据中某个点的数据中的横坐标小于横向距离阈值且纵坐标小于纵向距离阈值，则认为该点属于车体在地面投影覆盖区域内的点，也判断为噪声点。
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
本实施例提供了一种定位修正装置，参见图5所示，该装置包括：数据获取单元11、坐标转换单元12和数据修正单元13。其中，
数据获取单元11，用于获取本车前方障碍物对应的点云数据；
坐标转换单元12，用于将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下；
数据修正单元13，用于利用车体坐标系下的点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据。
参见图6，数据修正单元13，具体包括：数据修正子单元131、数据分析子单元132和数据选择子单元133。
数据修正子单元131，用于对车体坐标系下的边界线数据进行不同程度的旋转平移，得到多组旋转平移后的边界线数据；
数据分析子单元132，用于分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度；
数据选择子单元133，用于确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据。
参见图7，数据分析子单元132，具体包括：栅格地图初始化单元1321、第一映射关系单元1322、栅格属性修改单元1323、第二映射关系单元1324和统计单元1325。
栅格地图初始化单元1321，用于将栅格地图的每个栅格的属性标记为无障碍；
第一映射关系单元1322，用于建立车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与所述栅格地图的栅格的映射关系；
栅格属性修改单元1323，用于判断车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据包含的高度值是否大于预设第一高度阈值，若是，则将高度值大于所述第一高度阈值的点的数据对应的栅格的属性修改为有障碍；
第二映射关系单元1324，用于建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系；
统计单元1325，用于针对每组旋转平移后的边界线数据，统计各个边界点对应的属性为有障碍的栅格的个数；
数据选择子单元133，具体用于确定统计结果最大的旋转平移后的边界线数据为修正后的边界线数据。
可选的，定位修正装置还可以包括噪声点去除单元。
噪声点去除单元，用于执行所述坐标转换单元前，对所述点云数据进行噪声点去除处理。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
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。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对本发明所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种定位修正方法，其特征在于，包括：
获取本车前方障碍物对应的点云数据；
将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下；
利用车体坐标系下的点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据，包括：
对车体坐标系下的边界线数据进行不同程度的旋转平移，得到多组旋转平移后的边界线数据；
分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度；
确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度，包括：
将栅格地图的每个栅格的属性标记为无障碍；
建立车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与所述栅格地图的栅格的映射关系；
判断车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据包含的高度值是否大于预设第一高度阈值，若是，则将高度值大于所述第一高度阈值的点的数据对应的栅格的属性修改为有障碍；
建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系；
针对每组旋转平移后的边界线数据，统计各个边界点对应的属性为有障碍的栅格的个数；
确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据，具体为确定统计结果最大的旋转平移后的边界线数据为修正后的边界线数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下的步骤前，还包括：
对所述点云数据进行噪声点去除处理。
5.一种定位修正装置，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取本车前方障碍物对应的点云数据；
坐标转换单元，用于将所述点云数据由测距仪坐标系转换到车体坐标系下；
数据修正单元，用于利用车体坐标系下的点云数据对车体坐标系下的边界线数据进行修正，得到修正后的边界线数据。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据修正单元，包括：
数据修正子单元，用于对车体坐标系下的边界线数据进行不同程度的旋转平移，得到多组旋转平移后的边界线数据；
数据分析子单元，用于分析各组旋转平移后的边界线数据与车体坐标系下的点云数据的相关度；
数据选择子单元，用于确定与车体坐标系下的点云数据相关度最大的边界线数据为修正后的边界线数据。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据分析子单元，包括：
栅格地图初始化单元，用于将栅格地图的每个栅格的属性标记为无障碍；
第一映射关系单元，用于建立车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据与所述栅格地图的栅格的映射关系；
栅格属性修改单元，用于判断车体坐标系下的点云数据中的每个点的数据包含的高度值是否大于预设第一高度阈值，若是，则将高度值大于所述第一高度阈值的点的数据对应的栅格的属性修改为有障碍；
第二映射关系单元，用于建立每组旋转平移后的边界线数据中的各个边界点与栅格地图的栅格的映射关系；
统计单元，用于针对每组旋转平移后的边界线数据，统计各个边界点对应的属性为有障碍的栅格的个数；
数据选择子单元，具体用于确定统计结果最大的旋转平移后的边界线数据为修正后的边界线数据。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
噪声点去除单元，用于执行所述坐标转换单元前，对所述点云数据进行噪声点去除处理。
9.一种定位修改正系统，其特征在于，包括多线激光雷达测距仪和如权利要求5～8任意一项所述的定位修正装置；
所述定位修正装置从所述多线激光雷达测距仪获取本车前方障碍物对应的点云数据。
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