CN111258307A - 无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111258307A CN111258307A CN201811354200.1A CN201811354200A CN111258307A CN 111258307 A CN111258307 A CN 111258307A CN 201811354200 A CN201811354200 A CN 201811354200A CN 111258307 A CN111258307 A CN 111258307A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned
- positioning
- positioning information
- information
- equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 17
- 230000006855 networking Effects 0.000 claims description 15
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 12
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 11
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 10
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 10
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 8
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 17
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 101001093748 Homo sapiens Phosphatidylinositol N-acetylglucosaminyltransferase subunit P Proteins 0.000 description 6
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- GVVPGTZRZFNKDS-JXMROGBWSA-N geranyl diphosphate Chemical compound CC(C)=CCC\C(C)=C\CO[P@](O)(=O)OP(O)(O)=O GVVPGTZRZFNKDS-JXMROGBWSA-N 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提供一种无人驾驶辅助定位设备,包括:杆体,电源接入装置,以及设置于所述杆体上、与所述电源接入装置电连接的路侧单元、天线和协同设备;所述天线,与所述路侧单元电连接,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,并将所述第一定位信息传输至所述路侧单元;所述协同设备,与所述路侧单元电连接,用于针对所述无人驾驶设备采集协同数据,并将所述协同数据传输至所述路侧单元。该无人驾驶辅助设备可以提高针对无人驾驶辅助定位的准确性。本申请还提供一种无人驾驶辅助定位方法、装置及计算机存储介质。
Description
技术领域
本申请涉及无人驾驶技术领域,特别是涉及一种无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着人工智能的飞速发展,无人驾驶技术在环境感知、决策规划和驾驶设备控制上不断取得新的突破。鉴于法律法规、道路环境复杂等各种因素的制约,要在公共道路上实现无人驾驶依然存在很大难度;但是,对于某些特殊区域,无人驾驶技术存在很大的应用空间,矿区便是这些特殊区域中的一个典型应用。
由于矿区恶劣的生产环境,传统人工作业的方式带来了管理困难、运营成本高、安全事故频发等多种弊端。而矿区无人驾驶可以在无驾驶人员的情况下,使无人驾驶设备按特定路线行驶和装载、卸载,自动地完成循环作业,有意外情况时能减速或停止。
然而,矿区等无人驾驶适用领域,环境恶劣,传统的无人驾驶辅助定位方法,存在定位不准确的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高定位准确性的无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质。
一种无人驾驶辅助定位设备,所述设备包括:杆体,电源接入装置,以及设置于所述杆体上、与所述电源接入装置电连接的路侧单元、天线和协同设备;
所述天线,与所述路侧单元电连接,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,并将所述第一定位信息传输至所述路侧单元;
所述协同设备,与所述路侧单元电连接,用于针对所述无人驾驶设备采集协同数据,并将所述协同数据传输至所述路侧单元。
在其中一实施例中,所述协同设备至少包括两种设备类型。
在其中一实施例中,所述协同设备的设备类型包括超声收发器、毫米波雷达传感器及红外传感器。
在其中一实施例中,每一种设备类型的所述协同设备的数量为2,同一种设备类型的所述协同设备按照预设角度进行设置。
在其中一实施例中,所述协同设备包括视频采集设备。
在其中一实施例中,还包括设置于所述杆体上、靠近所述视频采集设备的设备清洗装置。
在其中一实施例中,所述设备清洗装置包括喷水装置、喷气装置及雨刮装置。
在其中一实施例中,还包括设置于所述标杆上部的定位标识展示装置。
在其中一实施例中,所述定位标识展示装置为LED显示装置,所述LED显示装置,用于每隔预设时间变换显示的定位标识。
在其中一实施例中,还包括电源转换装置,以及备用电源或/及太阳能电源;所述备用电源或/及所述太阳能电源与所述电源转换装置电连接,所述电源转换装置与所述电源接入装置电连接。
由于该无人驾驶辅助定位设备,能够通过路侧单元提供无人驾驶设备确定的、针对该无人驾驶设备的第一定位信息,以及对应的协同设备采集的、针对无人驾驶设备采集的协同数据。如此可以通过该无人驾驶辅助定位设备的路侧单元或其它设备,根据每一种设备类型对应的协同数据,分别确定针对无人驾驶设备的协同定位信息,进而可以根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。从而,该无人驾驶辅助定位设备,可以为无人驾驶设备的准确定位提供丰富、可靠的数据来源,进而,提高无人驾驶设备定位的准确性。
一种无人驾驶辅助定位方法,所述方法包括:
通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息;
获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息;
根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
在其中一实施例中,所述获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据,包括:获取至少两个种设备类型的协同设备,分别针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
所述根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息,包括:根据每一种设备类型对应的协同数据,分别确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。
在其中一实施例中,所述根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息,包括:
根据所述第一定位信息及所述协同定位信息,确定所述第一定位信息及所述协同定位信息中偏差大的定位信息;
若所述偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,删除所述偏差大的定位信息,并根据删除后剩下的定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
在其中一实施例中,所述根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息,还包括:
若所述偏差大的定位信息的偏差小于或等于所述预设偏差,对所述第一定位信息及所述协同定位信息进行数据融合,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
在其中一实施例中,若所述偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,还根据大于所述预设偏差的定位信息发送异常反馈信息至服务器。
在其中一实施例中,所述通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:
接收服务信息;
当所述服务信息中包括地图信息时,将所述地图信息封装为车联网数据包,并将所述车联网数据包发送至所述无人驾驶设备;或/及,
当所述服务信息中包括上传视频请求时,将视频采集设备采集的视频数据发送至服务器;或/及,
当所述服务信息中包括路径规划信息、路况信息、车速建议信息中的至少一种时,对应将所述路径规划信息、所述路况信息、所述车速建议信息中的至少一种封装为所述车联网数据包,并将所述车联网数据包发送至所述无人驾驶设备。
在其中一实施例中,所述根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息,之后还包括:
将所述第二定位信息发送至所述无人驾驶设备或/及服务器。
在其中一实施例中,所述通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:
获取工作状态数据,并将所述工作状态数据发送至服务器;
接收所述服务器根据所述工作状态数据返回的控制命令,并根据所述控制命令调整设备参数;所述设备参数包括传输模式。
在其中一实施例中,所述无人驾驶设备为应用于矿区。
在其中一实施例中,所述方法由无人驾驶辅助定位设备执行;所述无人驾驶辅助定位设备的铺设方式为,在道路两侧每隔预设距离铺设一组所述无人驾驶辅助定位设备。
一种无人驾驶辅助定位装置,所述装置包括:
定位信息接收模块,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息;
协同数据获取模块,用于获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
协同信息确定模块,用于根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息;
定位信息确定模块,用于根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一无人驾驶辅助定位方法的步骤。
基于本实施例的无人驾驶辅助定位方法、装置、设备及计算机存储介质,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率。又由于针对无人驾驶设备的定位结果为第二定位信息,该第二定位信息是根据第一定位信息及协同定位信息确定的,而不是将无人驾驶设备自身定位得到的第一定位信息确定为定位结果。因此,可以提高针对无人驾驶设备定位的准确性。尤其是,该无人驾驶设备可以应用于矿区,从而能够提高适用于矿区等恶劣环境中的无人驾驶设备定位的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中无人驾驶辅助定位方法的应用环境图;
图2为一个实施例中无人驾驶辅助定位方法的流程示意图;
图3为一个实施例的无人驾驶辅助定位设备的结构示意图;
图4为一具体实施例的无人驾驶辅助定位设备的结构图;
图5为一具体实施例的无人驾驶辅助定位设备的工作原理示意图;
图6为一个实施例中无人驾驶辅助定位装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
图1为一个实施例中无人驾驶辅助定位方法的应用环境图。如图1所示,该无人驾驶辅助定位方法应用于一种无人驾驶辅助定位设备102。该无人驾驶辅助定位设备接收无人驾驶设备104发送的、针对无人驾驶设备104的第一定位信息;获取辅助设备针对无人驾驶设备104采集的协同数据,并根据协同数据确定协同定位信息;根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备104的第二定位信息。
如图2所示,在一个实施例中,提供了一种无人驾驶辅助定位方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的无人驾驶辅助定位设备102来举例说明。该无人驾驶辅助定位方法,包括以下步骤:
S202,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息。
无线电可以支持LTE/LTE-V/DSRC三种传输模式。其中,LTE(Long TermEvolution,长期演进)是由3GPP(The 3rd Generation Partnership Project,第三代合作伙伴计划)组织制定的UMTS(Universal Mobile Telecommunications System,通用移动通信系统)技术标准的长期演进。LTE-V(LTE-Vehicle,车辆长期演进)是专门针对车间通讯的协议。DSRC为Dedicated Short Range Communications的缩写,表示专用短程通信技术。通过无线电的方式接收第一定位信息,使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率,可适用于矿区等恶劣环境中。
可以理解地,在通信环境较好的情况下,该无人驾驶辅助定位设备也可以通过其它方式接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,如通过WIFI,4G、5G网络等,如此,可以避免无线电相关设备过快老化,延长无人驾驶辅助定位设备的使用寿命,同时可以提供丰富的通信方式,提高无人驾驶辅助定位设备的适用性。
该无人驾驶设备确定的、针对该无人驾驶设备的第一定位信息,可以由无人驾驶设备发送,并由无人驾驶辅助定位设备接收。如此,在无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间通信,其通信路径短,需要传输的时间短,无人驾驶设备的位置相对定位时的偏移小,因此定位结果更准确。
该无人驾驶设备可以为无人驾驶车辆、无人驾驶飞行器等,如无人驾驶卡车、无人机等。无人驾驶设备确定的、针对该无人驾驶设备的第一定位信息,是由该无人驾驶设备自行定位确定的定位信息。该无人驾驶设备可以接收无人驾驶辅助定位设备通过无线电发送的,地图信息及该无人驾驶辅助定位设备的标杆定位信息,如,可以为针对无人驾驶辅助定位设备的绝对经纬度。无人驾驶设备通过偏差采集设备确定该无人驾驶设备自身与该无人驾驶辅助定位设备的位置偏差,位置偏差可以为相对位置信息。该偏差采集设备包括距离采集设备及方向采集设备,对应的该位置偏差包括距离偏差及方向偏差。该无人驾驶设备可以根据该标杆定位信息、地图信息及位置偏差确定第一定位信息,可以为针对无人驾驶设备的绝对经纬度。将该第一定位信息发送至无人驾驶辅助定位设备,如此,实现无人驾驶设备的V2X(车联网)定位,以进行精准定位。
S204,获取协同设备,针对无人驾驶设备采集的协同数据。
协同设备为无人驾驶辅助定位设备的组成部分。协同设备可以包括传感器或/及视频采集设备。传感器可以为超声收发器、毫米波雷达传感器、红外传感器等。即设备类型可以包括传感器和视频采集设备,设备类型也可以包括超声收发器、毫米波雷达传感器、红外传感器及视频采集设备。当协同设备为超声收发器、毫米波雷达传感器或红外传感器等传感器时,协同数据为传感器采集的数据。如,超声收发器可以针对无人驾驶设备采集超声波数据。毫米波雷达传感器可以针对无人驾驶设备采集毫米波雷达数据。红外传感器可以针对无人驾驶设备采集红外数据。当协同设备为视频采集设备时,协同数据为视频数据。视频采集设备可以为摄像机、摄像头等。
S206,根据协同数据,确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。
对协同数据分别进行分析,可以确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。协同定位信息的数量,可以用组数来表示,不少于协同设备的设备类型数,在一个简单示例中,该协同定位信息的组数可以等于协同设备的设备类型数。设备类型数不少于一种,协同定位信息的数量也不少于一组。
S208,根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。
对各协同定位信息及第一定位信息进行数据融合,可以确定针对该无人驾驶设备的第二定位信息。该数据融合的方式可以为,采用预设权值对各协同定位信息及第一定位信息进行加权处理,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。需要说明的是,第一定位信息和第二定位信息均可以用经纬度表示。
基于本实施例的无人驾驶辅助定位方法,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率。又由于针对无人驾驶设备的定位结果为第二定位信息,该第二定位信息是根据第一定位信息及协同定位信息确定的,而不是将无人驾驶设备自身定位得到的第一定位信息确定为定位结果。因此,可以提高针对无人驾驶设备定位的准确性。尤其是,该无人驾驶设备可以应用于矿区,从而能够提高适用于矿区等恶劣环境中的无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,所述获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据,包括:获取至少两个种设备类型的协同设备,分别针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
所述根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息,包括:根据每一种设备类型对应的协同数据,分别确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。
对每一种设备类型对应的协同数据分别进行分析,可以分别确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。协同定位信息的数量,可以用组数来表示,不少于协同设备的设备类型数,在一个简单示例中,该协同定位信息的组数可以等于协同设备的设备类型数。由于设备类型数不少于两种,因此协同定位信息的数量不少于两组。由于各协同定位信息是分别根据每一种设备类型对应的协同数据分别确定的,因此各协同定位信息也分别与各设备类型对应。
基于本实施例的无人驾驶辅助定位方法,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率。又由于针对无人驾驶设备的定位结果为第二定位信息,该第二定位信息是根据第一定位信息及至少两组协同定位信息确定的,而不是将无人驾驶设备自身定位得到的第一定位信息确定为定位结果,也不是仅仅通过一组协同定位信息对第一定位信息进行修正。因此,可以进一步提高针对无人驾驶设备定位的准确性。尤其是,该无人驾驶设备可以应用于矿区,从而能够提高适用于矿区等恶劣环境中的无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息,包括:根据第一定位信息及协同定位信息,确定协同定位信息中偏差大的定位信息;删除偏差大的定位信息,并根据删除后剩下的定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。
可以先确定第一定位信息及各协同定位信息的中心点位置,再确定各定位信息与该中心点位置的偏差,可以理解地,该定位信息包括第一定位信息及各协同定位信息。进而,可以根据各偏差,将协同定位信息中偏差大小排在前预设位的定位信息,作为偏差大的定位信息。其中,预设位的值可以根据协同定位信息的数量确定,如可以为1、2、3等。也可以根据各偏差中,将协同定位信息中偏差大于预设值的的定位信息,作为偏差大的定位信息。该预设值可以为1分米、1米等。该预设值还可以根据在对第一定位数据及各协同定位数据进行数据融合时,协同定位数据对应的权值来确定。如,可以在权值大于预设权值时,将该预设值设置为较大的值,如1米;在权值小于预设权值时,将该预设值设置为较小的值,如1分米。
在本实施例中,确定第一定位信息及协同定位信息中偏差大的定位信息之后,删除偏差大的定位信息,并根据删除后剩下的定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。其中,根据删除后剩下的定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息的方式,可以是对删除后剩下的定位信息进行数据融合,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。该进行数据融合的方式可以是对删除后剩下的定位信息进行加权处理。如此,可以避免若偏差大的定位信息有误而造成较大影响,从而可以提高针对无人驾驶设备定位的准确性。
进一步地,该加权处理的权值可以是根据各协同定位信息、第一定位信息及其精度动态确定。
在其中一实施例中,根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息,包括:根据第一定位信息及协同定位信息,确定第一定位信息及协同定位信息中偏差大的定位信息;若偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,删除偏差大的定位信息,并根据删除后剩下的定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。
预设偏差可以根据经验确定并预设的。当偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,该定位信息有误的可能性极大,此时,才删除偏差大的定位信息。之后再根据删除后剩下的定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。如此,在偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差时,删除该有误可能性极大的定位信息,如此避免偏差大的定位信息有误而造成较大影响,从而可以提高针对无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息,还包括:若偏差大的定位信息的偏差小于或等于预设偏差,对第一定位信息及协同定位信息进行数据融合,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。
在本实施例中,在偏差大的定位信息的偏差小于或等于预设偏差,无需删除该偏差大的定位信息,直接根据第一定位信息及协同定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。该根据第一定位信息及协同定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息的方式,可以为对第一定位信息及协同定位信息进行数据融合,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。进一步地,该进行数据融合的方式可以为对第一定位信息及协同定位信息进行加权处理。
如此,可以在最大偏差较小的情况下,综合考虑更多组定位信息的情况,从而,提高针对无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,若偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,还根据大于预设偏差的定位信息发送异常反馈信息至服务器。若偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,该定位信息有误的可能性极大,因此,发送异常反馈信息至服务器,可以使得服务器根据该异常反馈信息对相关工作人员进行提醒,促进异常的排除,从而进一步提高针对无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息,之后还包括:将第二定位信息发送至无人驾驶设备或/及服务器。如此,利于实现无人驾驶设备的高度智能化作业。
将第二定位信息发送至无人驾驶设备,使得无人驾驶设备可以将该第二定位信息作为针对该无人驾驶设备的定位结果,相对于第一定位信息更为准确。
将第二定位信息发送至服务器,使得服务器能够知晓无人驾驶设备更为准确的定位信息,从而可以提高后续控制的准确性。
可以将第二定位信息通过无线电发送至无人驾驶设备或/及服务器。如此,可以使得无人驾驶设备或/及服务器与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低数据的丢失率,可适用于矿区等恶劣环境中。
进一步地,可以基于V2X,将第二定位信息通过无线电发送至无人驾驶设备,在发送第二定位信息之前,可以使能相应的功能模块,实现SDR(软件无线电)功能。
在其中一实施例中,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:接收服务信息;当服务信息中包括地图信息时,将地图信息封装为车联网数据包,并将车联网数据包通过无线电发送至无人驾驶设备。
服务信息是由服务器发送的信息。可以通过天线或以太网接收服务器下发的服务信息。该服务信息可以包括地图信息、路径规划信息、路况信息、车速建议信息及上传视频请求中的至少一种。服务器可以在第一次对无人驾驶辅助定位设备进行初始化的时候发送服务信息,该服务信息携带完整的地图信息。之后每当地图有更新的时候发送服务信息,该服务信息携带更新的地图信息。
车辆网数据包可以为符合V2X(车联网)标准规范的数据包,可适用于美标、欧标或中国车联网协议标准。将地图信息封装为车联网数据包之后,将车联网数据包通过无线电发送至无人驾驶设备。将车联网数据包通过无线电发送至无人驾驶设备的方式,可以是将车联网数据包通过无线电广播至无人驾驶设备。无线电的传输模式可以为DSRC/LTE/LTE-V三种中的至少一种。如此,使得无人驾驶设备知晓附近的地图信息。
在其中一实施例中,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:接收服务信息;当服务信息中包括上传视频请求时,将视频采集设备采集的视频数据发送至服务器。
上传视频请求可以为请求无人驾驶辅助定位设备上传视频数据至服务器的请求。如此,使得服务器或/及无人驾驶设备可以监控路况,识别视频数据中的无人驾驶设备、行人等。
在其中一实施例中,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:接收服务信息;当服务信息中包括路径规划信息、路况信息、车速建议信息中的至少一种时,对应将路径规划信息、路况信息、车速建议信息中的至少一种封装为车联网数据包,并将车联网数据包发送至无人驾驶设备。
服务器可以根据接收到的视频数据对路况进行分析,确定路况信息,并为无人驾驶设备规划路径、建议车速等。其中,路况信息可以包括基本路况及危险路况。服务器可以发送服务信息,该服务信息携带路径规划信息、路况信息、车速建议信息中的至少一种,在无人驾驶辅助定位设备将其封装为车联网数据包之后,可以将该车联网数据发送至对应的无人驾驶设备。从而使得该无人驾驶设备可以了解到附近的路况,或确定该无人驾驶设备的路径规划或/及车速。
在其中一实施例中,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:获取工作状态数据,并将工作状态数据发送至服务器;接收服务器根据工作状态数据返回的控制命令,并根据控制命令调整设备参数;设备参数包括传输模式。
工作状态信息可以包括无人驾驶辅助定位设备的至少一个组成部件的工作状态。工作状态可以包括工作模式、是否正常工作、是否存在异常等信息。组成部件可以包括天线及各类协同设备,如视频采集设备、超声收发器、毫米波雷达传感器及红外传感器等。天线对应的设备参数包括传输模式。传输模式可以包括无人驾驶辅助定位设备与无人驾驶设备的传输模式,以及无人驾驶辅助定位设备与服务器的传输模式。其中,无人驾驶辅助定位设备与无人驾驶设备的传输模式可以包括LTE/LTE-V/DSRC等。无人驾驶辅助定位设备与服务器的传输模式,可以包括4G/5G/以太网。例如,在一种工作模式下,定位效果不好,导致无人驾驶设备发出异常时,可以通过服务器发送控制命令的方式,调整设备参数,如此,修改无人驾驶辅助定位设备的工作模式,进一步提高针对无人驾驶设备定位的准确性。
基于本实施例的人驾驶辅助定位方法,服务器可以对无人驾驶辅助定位设备的设备参数进行修改,从而,可以进一步提高针对无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,所述方法由无人驾驶辅助定位设备执行;所述无人驾驶辅助定位设备的铺设方式为,在道路两侧每隔预设距离铺设一组所述无人驾驶辅助定位设备。
在道路两侧每隔预设距离铺设一组无人驾驶辅助定位设备,如,可以根据无线电的传输距离设置无人驾驶辅助定位设备之间的距离在200至600之间,以使得无线电信号可以覆盖整个工作环境,如矿区。
需要说明的是,该无人驾驶辅助定位设备的结构可以与下述提供的无人驾驶辅助定位设备一致。
如图3所示,本申请还提供一种无人驾驶辅助定位设备,设备包括:杆体302,电源接入装置304,以及设置于杆体302上、与电源接入装置304电连接的路侧单元306、天线308和协同设备310。
天线308,与路侧单元306电连接,与路侧单元306配合工作,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,并将第一定位信息传输至路侧单元306。该电源接入装置304可以连接220V市电,如此,为无人驾驶辅助定位设备供电。
协同设备310,与路侧单元306电连接,用于针对无人驾驶设备采集协同数据,并将协同数据传输至路侧单元306。该协同数据用于协同第一定位信息进行精准定位。
杆体302可以呈长柱状,如此方便设置于道路旁。天线308可以设置于杆体302的顶端,如此方便与无人驾驶设备或/及服务器的通信。天线308包括DSRC天线、LTE天线、LTE-V天线、WIFI天线、4G天线、5G天线等,分别对应完成用于DSRC、LTE、LTE-V、WIFI、4G、5G通信。如此,形成多个阵源的天线阵,不同天线阵的天线308工作在不同频段,协同完成数据的收发功能。电连接是指通过导线连接,使得连接的两端能够通电或通信。
协同设备310可以包括传感器或/及视频采集设备。传感器可以为超声收发器、毫米波雷达传感器、红外传感器等。即设备类型可以包括传感器和视频采集设备等,设备类型也可以包括超声收发器、毫米波雷达传感器、红外传感器及视频采集设备等。
由于该无人驾驶辅助定位设备,能够通过路侧单元306提供无人驾驶设备确定的、针对该无人驾驶设备的第一定位信息,以及协同设备310采集的、针对无人驾驶设备采集的协同数据。如此可以通过该无人驾驶辅助定位设备的路侧单元306或其它设备,根据协同数据,确定针对无人驾驶设备的协同定位信息,进而可以根据协同定位信息及第一定位信息,确定针对无人驾驶设备的第二定位信息。
通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,可以使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率。又由于针对无人驾驶设备的定位结果为第二定位信息,该第二定位信息是根据第一定位信息及协同定位信息确定的,而不是将无人驾驶设备自身定位得到的第一定位信息确定为定位结果。因此,针对该无人驾驶设备定位的准确性高,尤其是能够提高适用于矿区等恶劣环境中的无人驾驶设备定位。
从而,基于本实施例的无人驾驶辅助定位设备,可以为无人驾驶设备的准确定位提供丰富、可靠的数据来源,进而,提高无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,该协同数据用于协同第一定位信息进行精准定位。协同设备310至少包括两种设备类型。
通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,可以使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率。又由于该无人驾驶辅助定位设备,能够通过路侧单元306提供无人驾驶设备确定的、针对该无人驾驶设备的第一定位信息,以及至少两种设备类型对应的协同设备310采集的、针对无人驾驶设备采集的协同数据。如此可以通过该无人驾驶辅助定位设备的路侧单元306或其它设备,根据各组协同数据及第一定位信息分别进行定位,从而可以进一步避免用于定位的数据来源单薄。
请继续参照图1,基于本实施例的无人驾驶辅助定位设备,为保证无人驾驶设备的正常工作,在应用时可以在在矿区道路铺设后,根据路况在道路两旁每隔200-600m铺设一组,如每隔400米铺设一组,可以根据实际无线频谱传输覆盖范围调整间距。
请结合参阅图4所示,在其中一实施例中,协同设备310的设备类型包括超声收发器410a、毫米波雷达传感器410b及红外传感器410c。
超声收发器410a可以针对无人驾驶设备采集超声波数据。毫米波雷达传感器410b可以针对无人驾驶设备采集毫米波雷达数据。红外传感器410c可以针对无人驾驶设备采集红外数据。如此,可以进一步丰富无人驾驶设备准确定位的数据来源。
在其中一实施例中,协同设备310包括视频采集设备410d。视频采集设备410d可以针对无人驾驶设备采集视频数据。视频采集设备410d采集的视频数据可以通过USB接口传输至路侧单元406。该路侧单元406可以根据配置或服务信息确定的传输模式,将该视频数据发送至服务器。该视频数据可以用于针对无人驾驶设备的协同定位,也可以用于路况监控。如此,可以进一步丰富无人驾驶设备准确定位的数据来源。
进一步地,该无人驾驶辅助定位设备还包括设置于杆体402上、靠近视频采集设备410d的设备清洗装置412,用于对视频采集设备410d进行清洗。设备清洗装置412可以包括喷水装置、喷气装置及雨刮装置中的至少一种。如此,可以对视频采集设备410d进行清洗,使得视频采集设备410d能够在恶劣环境中正常工作,并可以提高采集到视频数据的清晰度,从而提高数据来源的可靠性。
更进一步地,设备清洗装置412可以包括喷水装置、喷气装置及雨刮装置,如此,可以更为全面的对视频采集设备410d进行清洗、维护,能够视频采集设备410d在恶劣环境中正常工作,并可以提高采集到视频数据的清晰度,从而进一步提高数据来源的可靠性。
在其中一实施例中,每一种设备类型的协同设备310的数量为2,同一种设备类型的协同设备310按照预设角度进行设置。
该预设角度可以与无人驾驶设备辅助定位设备安装的位置确定,如当无人驾驶设备辅助定位设备安装在直行道路上时,预设角度可以为180度,到当无人驾驶设备辅助定位设备安装在弯路的拐角时,可以根据拐角的角度确定预设角度。如此,可以方便协同设备310采集针对来往无人驾驶设备的数据。
可以理解地,在其它实施例中,每一种设备类型的协同设备310的数量也可以大于2,如此,可以使得该无人驾驶辅助定位设备应用于多分叉路口的场景时,可以方便地针对来往无人驾驶设备采集协同数据。
在其中一实施例中,该无人驾驶辅助定位设备还包括设置于标杆上部的定位标识展示装置414。该定位标识展示装置414可以设置在天线408与杆体402之间,如此,既不影响天线408收发信息,也能够方便无人驾驶设备发现该定位标识展示装置414。该定位标识展示装置414可以为展示固定定位标识或可变定位标识的LED显示装置,也可以为展示固定定位标识的展示牌。定位标识展示装置414展示的定位标识可以为数字、交通标识、二维码、图案等。可以在无人驾驶设备具备图像采集设备时充当靶标,辅助无人驾驶设备自行定位。无人驾驶设备可以根据该展示装置展示的定位标识,通过内置数据库查找该无人驾驶辅助定位设备相对应的定位信息,如坐标。进而,协助该无人驾驶设备自身的定位,得到该无人驾驶设备的定位信息,即第一定位信息。因此,基于本实施例的无人驾驶辅助定位设备,可以为无人驾驶设备自身定位提供数据支持。当无人驾驶设备同时采集到多个无人驾驶辅助定位设备的定位标识展示装置414展示的定位标识时,可以根据多个无人驾驶辅助设备位置形成的几何关系,更为精准的确定无人驾驶设备的自身定位信息。
进一步地,LED显示装置,用于每隔预设时间变换显示的定位标识。该预设时间可以为0.5秒,1秒,2秒等。如此,可以使得无人驾驶设备能够根据定位标识的变化更为精确地确定车速、距离和位置。更进一步地,该LED显示装置还可以将预设时间变换显示的定位标识传输至路侧单元406,如此使得路侧单元406可以对其进行进一步分析、处理。
在其中一实施例中,定位标识展示装置414的数量为2,且各定位标识展示装置414按照预设角度设置。
该预设角度可以与无人驾驶设备辅助定位设备安装的位置确定,如当无人驾驶设备辅助定位设备安装在直行道路上时,预设角度可以为180度,到当无人驾驶设备辅助定位设备安装在弯路的拐角时,可以根据拐角的角度确定预设角度。如此,可以方便无人驾驶设备采集针对无人驾驶设备辅助定位设备的数据,提高针对无人驾驶设备定位的准确性和可靠性。
可以理解地,在其它实施例中,定位标识展示装置414的数量可以大于2,如此,可以使得该无人驾驶辅助定位设备可以在应用于多分叉路口的场景时,方便地采集针对无人驾驶设备辅助定位设备的数据。
在其中一实施例中,路侧单元406的处理器采用AMP非对称多处理架构。如可以由一个核负责控制采集各协同设备310采集的协同数据,其他核协同工作,完成协同数据处理、融合,视频数据压缩编码,使能功能模块,并完成上、下行的数据收发工作等。如此可以保证协同数据采集的实时性。可以理解地,在其它实施例中,路侧单元406的处理器并不限制于采用AMP架构。
在其中一实施例中,该无人驾驶辅助定位设备还包括电源转换装置(图未示),以及备用电源416或/及太阳能电源;备用电源416或/及太阳能电源与电源转换装置电连接,电源转换装置与电源接入装置404电连接。备用电源416可以为电池,太阳能电源可以为太阳能电池板。如此,可以在市电停电时,可以通过备用电源416或/及太阳能电源,为无人驾驶辅助定位设备供电,从而,提高无人驾驶辅助定位设备的可靠性。
如图5所示,在其中一具体实施例中,路侧单元可以集成V2X收发模块、数据上行模块以及WIFI模块、音频(Audio)模块、电源转换模块、LDO(Low Dropout Regulator,低压差线性稳压器)模块、SD卡等。V2X收发模块用于无人驾驶辅助定位设备与无人驾驶设备之间的通信。数据上行模块可以包括以太网模块和4G/5G模块,负责上行实时传输数据和接收来自服务器的服务信息。LDO模块,用于辅助完成电压转换。SD卡用于数据记录和日志保存。
在该具体实施例中,电源接入装置提供多种电源供电的接口,如可以包括备用电源接口和太阳能电池板接口。如可以默认采用220V市电供电,电源线埋地,经过电源转换装置后延伸至各个模块,为整个无人驾驶辅助定位设备的各个耗电组成部件供电。也可以通过电源转换装置选择采用备用电源供电或太阳能电池板辅助供电。
应该理解的是,虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图6所示,提供了一种运行于图1中的无人驾驶辅助定位设备的无人驾驶辅助定位装置,包括:
定位信息接收模块602,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息;
协同数据获取模块604,用于获取协同设备,针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
协同信息确定模块606,用于根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息;
定位信息确定模块608,用于根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
基于本实施例的无人驾驶辅助定位装置,通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对无人驾驶设备的第一定位信息,使得无人驾驶设备与无人驾驶辅助定位设备之间的通信更为可靠,能够降低第一定位信息的丢失率。又由于针对无人驾驶设备的定位结果为第二定位信息,该第二定位信息是根据第一定位信息及协同定位信息确定的,而不是将无人驾驶设备自身定位得到的第一定位信息确定为定位结果。因此,可以提高针对无人驾驶设备定位的准确性,尤其是能够提高适用于矿区等恶劣环境中的无人驾驶设备定位的准确性。
在其中一实施例中,协同数据获取模块604,用于获取至少两个种设备类型的协同设备,分别针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
协同信息确定模块606,用于根据每一种设备类型对应的协同数据,分别确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。
在其中一实施例中,还包括偏差定位确定模块。
偏差定位确定模块,用于根据所述第一定位信息及所述协同定位信息,确定所述协同定位信息中偏差大的定位信息;
定位信息确定模块608,用于若所述偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,删除所述偏差大的定位信息,并根据删除后剩下的定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
在其中一实施例中,定位信息确定模块608,还用于若所述偏差大的定位信息的偏差小于或等于所述预设偏差,对所述第一定位信息及所述协同定位信息进行数据融合,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
在其中一实施例中,还包括异常信息反馈模块。异常信息反馈模块用于若所述偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,还根据大于所述预设偏差的定位信息发送异常反馈信息至服务器。
在其中一实施例中,还包括定位信息发送模块,用于将所述第二定位信息发送至所述无人驾驶设备或/及服务器。
在其中一实施例中,还包括服务信息接收模块以及数据发送模块;
服务信息接收模块,用于接收服务信息;
数据发送模块,用于当所述服务信息中包括地图信息时,将所述地图信息封装为车联网数据包,并将所述车联网数据包发送至所述无人驾驶设备;或/及,
数据发送模块,用于当所述服务信息中包括上传视频请求时,将视频采集设备采集的视频数据发送至服务器;或/及,
数据发送模块,用于当所述服务信息中包括路径规划信息、路况信息、车速建议信息中的至少一种时,对应将所述路径规划信息、所述路况信息、所述车速建议信息中的至少一种封装为所述车联网数据包,并将所述车联网数据包发送至所述无人驾驶设备。
在其中一实施例中,还包括数据发送模块及参数调整模块;
数据发送模块,用于获取工作状态数据,并将所述工作状态数据发送至服务器;
参数调整模块,用于接收所述服务器根据所述工作状态数据返回的控制命令,并根据所述控制命令调整设备参数;所述设备参数包括传输模式。
在其中一实施例中,提供一种与上述方法、装置对应的计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述无人驾驶辅助定位方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (21)
1.一种无人驾驶辅助定位设备,所述设备包括:杆体,电源接入装置,以及设置于所述杆体上、与所述电源接入装置电连接的路侧单元、天线和协同设备;
所述天线,与所述路侧单元电连接,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,并将所述第一定位信息传输至所述路侧单元;
所述协同设备,与所述路侧单元电连接,用于针对所述无人驾驶设备采集协同数据,并将所述协同数据传输至所述路侧单元。
2.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述协同设备至少包括两种设备类型。
3.根据权利要求2所述的设备,其特征在于,所述协同设备的设备类型包括超声收发器、毫米波雷达传感器及红外传感器。
4.根据权利要求2所述的设备,其特征在于,每一种设备类型的所述协同设备的数量为2,同一种设备类型的所述协同设备按照预设角度进行设置。
5.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,所述协同设备包括视频采集设备。
6.根据权利要求5所述的设备,其特征在于,还包括设置于所述杆体上、靠近所述视频采集设备的设备清洗装置。
7.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,所述设备清洗装置包括喷水装置、喷气装置及雨刮装置。
8.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,还包括设置于所述标杆上部的定位标识展示装置。
9.根据权利要求8所述的设备,其特征在于,所述定位标识展示装置为LED显示装置,所述LED显示装置,用于每隔预设时间变换显示的定位标识。
10.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,还包括电源转换装置,以及备用电源或/及太阳能电源;所述备用电源或/及所述太阳能电源与所述电源转换装置电连接,所述电源转换装置与所述电源接入装置电连接。
11.一种无人驾驶辅助定位方法,所述方法包括:
通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息;
获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息;
根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据,包括:获取至少两个种设备类型的协同设备,分别针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
所述根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息,包括:根据每一种设备类型对应的协同数据,分别确定针对无人驾驶设备的协同定位信息。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息,包括:
根据所述第一定位信息及所述协同定位信息,确定所述协同定位信息中偏差大的定位信息;
若所述偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,删除所述偏差大的定位信息,并根据删除后剩下的定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息;或,若所述偏差大的定位信息的偏差小于或等于所述预设偏差,对所述第一定位信息及所述协同定位信息进行数据融合,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于:若所述偏差大的定位信息的偏差大于预设偏差,还根据大于所述预设偏差的定位信息发送异常反馈信息至服务器。
15.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:
接收服务信息;
当所述服务信息中包括地图信息时,将所述地图信息封装为车联网数据包,并将所述车联网数据包发送至所述无人驾驶设备;或/及,
当所述服务信息中包括上传视频请求时,将视频采集设备采集的视频数据发送至服务器;或/及,
当所述服务信息中包括路径规划信息、路况信息、车速建议信息中的至少一种时,对应将所述路径规划信息、所述路况信息、所述车速建议信息中的至少一种封装为所述车联网数据包,并将所述车联网数据包发送至所述无人驾驶设备。
16.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息,之后还包括:
将所述第二定位信息发送至所述无人驾驶设备或/及服务器。
17.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息,之前还包括:
获取工作状态数据,并将所述工作状态数据发送至服务器;
接收所述服务器根据所述工作状态数据返回的控制命令,并根据所述控制命令调整设备参数;所述设备参数包括传输模式。
18.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述无人驾驶设备应用于矿区。
19.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述方法由无人驾驶辅助定位设备执行;所述无人驾驶辅助定位设备的铺设方式为,在道路两侧每隔预设距离铺设一组所述无人驾驶辅助定位设备。
20.一种无人驾驶辅助定位装置,所述装置包括:
定位信息接收模块,用于通过无线电接收无人驾驶设备确定的、针对所述无人驾驶设备的第一定位信息;
协同数据获取模块,用于获取针对所述无人驾驶设备采集的协同数据;
协同信息确定模块,用于根据所述协同数据,确定针对所述无人驾驶设备的协同定位信息;
定位信息确定模块,用于根据所述协同定位信息及所述第一定位信息,确定针对所述无人驾驶设备的第二定位信息。
21.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求11至19中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811354200.1A CN111258307B (zh) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | 无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811354200.1A CN111258307B (zh) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | 无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111258307A true CN111258307A (zh) | 2020-06-09 |
CN111258307B CN111258307B (zh) | 2023-09-26 |
Family
ID=70950082
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811354200.1A Active CN111258307B (zh) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | 无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111258307B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112068548A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-11 | 北京航空航天大学 | 5g环境下面向特殊场景的无人驾驶车辆路径规划方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4311876A (en) * | 1977-04-06 | 1982-01-19 | Nissan Motor Company, Ltd. | Route guidance system for roadway vehicles |
JPH0836691A (ja) * | 1994-07-22 | 1996-02-06 | Toyota Motor Corp | 自動走行車の管制制御装置 |
CN105788328A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-07-20 | 华为技术有限公司 | 一种用于智能交通的路侧设备或方法 |
CN105788330A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-07-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置 |
CN106340197A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-18 | 北京万集科技股份有限公司 | 一种车路协同辅助驾驶系统及方法 |
JP2017139662A (ja) * | 2016-02-04 | 2017-08-10 | ソニー株式会社 | 通信装置、通信方法、送信装置及び受信装置 |
CN107077780A (zh) * | 2014-10-30 | 2017-08-18 | 三菱电机株式会社 | 车载设备、自动驾驶车辆、自动驾驶辅助系统、自动驾驶监视装置、道路管理装置及自动驾驶信息收集装置 |
CN108182817A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-06-19 | 北京图森未来科技有限公司 | 自动驾驶辅助系统、路侧端辅助系统和车载端辅助系统 |
-
2018
- 2018-11-14 CN CN201811354200.1A patent/CN111258307B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4311876A (en) * | 1977-04-06 | 1982-01-19 | Nissan Motor Company, Ltd. | Route guidance system for roadway vehicles |
JPH0836691A (ja) * | 1994-07-22 | 1996-02-06 | Toyota Motor Corp | 自動走行車の管制制御装置 |
CN107077780A (zh) * | 2014-10-30 | 2017-08-18 | 三菱电机株式会社 | 车载设备、自动驾驶车辆、自动驾驶辅助系统、自动驾驶监视装置、道路管理装置及自动驾驶信息收集装置 |
JP2017139662A (ja) * | 2016-02-04 | 2017-08-10 | ソニー株式会社 | 通信装置、通信方法、送信装置及び受信装置 |
CN105788328A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-07-20 | 华为技术有限公司 | 一种用于智能交通的路侧设备或方法 |
CN105788330A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-07-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置 |
CN106340197A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-18 | 北京万集科技股份有限公司 | 一种车路协同辅助驾驶系统及方法 |
CN108182817A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-06-19 | 北京图森未来科技有限公司 | 自动驾驶辅助系统、路侧端辅助系统和车载端辅助系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄武陵 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112068548A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-11 | 北京航空航天大学 | 5g环境下面向特殊场景的无人驾驶车辆路径规划方法 |
CN112068548B (zh) * | 2020-08-07 | 2022-06-07 | 北京航空航天大学 | 5g环境下面向特殊场景的无人驾驶车辆路径规划方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111258307B (zh) | 2023-09-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11669653B2 (en) | Simulated vehicle traffic for autonomous vehicles | |
CN108898880B (zh) | 车辆控制方法及系统 | |
US10531254B2 (en) | Millimeter wave vehicle-to-vehicle communication system for data sharing | |
EP3100127B1 (en) | A computer implemented system and method for providing robust communication links to unmanned aerial vehicles | |
CN105405300B (zh) | 一种智能路况系统及其方法 | |
CN110580038B (zh) | 自动驾驶跟车装置及自动驾驶车队系统 | |
KR20190072437A (ko) | V2x 적용 자율협력도로와 커넥티드카 시험 시스템 및 방법 | |
JP2020123949A (ja) | ビームアライメントフィードバックに基づくミリ波無線機の修正 | |
CN102984651A (zh) | 一种游览车自动识别景点的方法及系统 | |
CN104502122A (zh) | 无人驾驶车辆遥控制动性能的测试评价方法 | |
CN105243877A (zh) | 一种无人机空管模块及无人机 | |
US10827548B2 (en) | Efficient beam tracking for vehicular millimeter wave communication | |
CN104392617A (zh) | 一种公交优先控制系统 | |
KR20190075200A (ko) | 차량 및 차량의 제어방법 | |
CN115938108A (zh) | 一种基于v2x的智能交通控制系统 | |
CN111258307A (zh) | 无人驾驶辅助定位方法、装置、设备和存储介质 | |
CN112839319A (zh) | 蜂窝车联网信息处理方法、装置、系统、终端及存储介质 | |
US20230180108A1 (en) | Wireless communication system and wireless communication method | |
CN111417076A (zh) | 物联网终端及其通信方法 | |
CN212363228U (zh) | 无人驾驶辅助定位设备 | |
CN103528591A (zh) | 云端导航装置及云端导航方法 | |
CN109448388A (zh) | 一种车辆远程稽查方法及系统 | |
Shit et al. | Localization for autonomous vehicle: Analysis of importance of IoT network localization for autonomous vehicle applications | |
Kotilainen et al. | Arctic Challenge project's final report: Road tranport automation in snowy and icy conditions | |
CN111028543B (zh) | 一种自动驾驶汽车多车同步运行控制方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |