CN111521186A - 一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质 - Google Patents

一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质，所述车辆定位方法包括：识别场地入口；根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息。由于选取的特征是道路有语义且易识别的特征，这些点在每个场地数据量很有限，处理算法复杂度也就大大简化；本方法识别这些点的方法，主要是车辆行驶时的物理量，例如以姿态和IMU为主可以识别出入坡点，以速度、IMU可以识别减速带，以方向盘和IMU可以识别道路连接点等，这些物理量车辆其它部件已经运算得到，识别过程也相应大大简化。

Description

一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质。
背景技术
现有的自动驾驶中的定位技术主要通过卫星定位信号进行定位，例如GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)信号或者北斗卫星信号进行定位，但是在没有卫星信号时，就需要通过其他方式进行定位，由于没有卫星信号主要是在室内例如地下停车场等，所以也可以将无卫星信号的定位称为室内定位。
现有自动驾驶的主流室内定位技术是采用视觉采集制图或者激光雷达制图，并依据所述地图进行定位。视觉定位或者激光雷达室内定位技术优点和缺点都非常明显，首先，需要处理器具有非常强大的算力，这样才可以处理庞大的视频数据；其次，制作的地图在融合时会遇到很大的困难，特征点不断积累，将会导致很小的地图也会积累庞大的数据量；再次，处理视觉算法的整套硬件设备复杂，成本高昂。
发明内容
本发明实施例公开了一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质，能够低成本的实现室内定位。
本发明实施例第一方面公开了一种车辆定位方法，包括：识别场地入口；根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息。
本发明实施例第二方面公开了一种车辆定位装置，包括：
识别模块，用于识别场地入口；
地图获取模块，用于根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；
校正模块，用于根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；
定位信息获取模块，用于根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息。
本发明实施例第三方面公开一种车辆，所述车辆包括本发明实施例第二方面公开的车辆定位装置。
本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的车辆定位方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：选取的特征是道路有语义且易识别的特征，这些点在每个场地数据量很有限，处理算法复杂度也就大大简化；本方法识别这些点的方法，主要是车辆行驶时的物理量，例如以姿态和IMU(Inertial MeasurementUnit，惯性测量单元)为主可以识别出入坡点，以速度、IMU可以识别减速带，以方向盘和IMU可以识别道路连接点等，这些物理量车辆其它部件已经运算得到，识别过程也相应大大简化。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种车辆定位方法的一实施例的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种车辆定位装置的一实施例的模块示意图。
具体实施方式
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。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本发明实施例中，提出了一种室内定位方法，该方法实施例的主要通过当车辆即将进入或者已进入需要室内定位的区域(例如地下停车场)时，首先获取停车场的语义地图，之后进入地下停车场之后，采用IMU和里程计融合后的结果推算车辆的定位，同时进行语义特征点的识别与匹配，不断的利用已经匹配好的特征点校正推算结果，就可以得到车辆实时的室内高精度定位结果。语义特征点即道路中有语义且易识别的特征点，包括但不限于以下中的至少一个：减速带、出入坡点、道路连接点、车位、障碍物位置等。语义地图即由语义特征点及其相互之间的关系构成的地图。
如图1所示，为本发明一种车辆定位方法的一实施例的流程示意图，包括：
101、在进入场地前获得GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系；
首先需要说明的是，本步骤是可选步骤；
在本发明实施例中，可以设定一定的过渡区域来获得GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系，例如此区域可以是距离场地200米至30米之间的区域；
使车辆在过渡区域中行驶，在所述过渡区域收集多个特征点在GPS坐标系中的定位信息和车辆的里程计的定位信息两种结果，通过数学优化方法找到两组点之间的旋转和平移关系。
例如，获取：minJ＝∑(Pi/gps-T1*Pi/scu)2
其中：
Pi/gps是第i个特征点在GPS地图上的GPS坐标；
Pi/scu是第i个特征点通过车辆里程计定位的坐标；
T1为GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系；
使J最小时，就得到了GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系，即T1矩阵；
车辆进入地下停车场后的GPS坐标推算方式如下：
Pcar＝T1*Pscu
其中：
Pcar为车辆的GPS坐标；
Pscu为车辆通过车辆里程计定位的坐标。
102、识别场地入口；
例如此场地可以是地下停车场，那么此场地入口通常可以是地下停车场的入口；
在有的场景下，也可以是距离地下停车场一定距离的地点，当到达所述地点后则认为车辆即将进入地下停车场；
通常情况下根据GPS坐标进行识别。
103、根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；
此室内语义地图可以是车辆本地存储的，也可以是从云端或者其他远程端获取的。
104、根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；
其中，获取语义特征点的方法具体可以包括：根据运动中获得的运动数据识别语义特征点；
运动中获得的运动数据具体可以包括车速、IMU观测量、方向盘角度、车身姿态等信息；
具体识别方法例如包括：
根据姿态和IMU识别出入坡点；
根据速度和IMU识别减速带；
根据方向盘与IPU识别道路连接点。
根据语义特征点校正车辆定位信息，具体可以包括：
A1、根据所述语义特征点与所述室内语义地图进行全局拓扑匹配；
全局拓扑匹配的基本做法是：
根据车辆所述语义特征点以及其他路标特征信息，与所述室内语义地图中的相应信息进行匹配；
根据所述匹配结果计算定位变换矩阵；
根据所述定位变换矩阵，分别旋转平移两地图的语义特征点及其他路标特征信息；
全局拓扑匹配，是为了保持车辆的行驶轨迹和地图轨迹形状上的匹配，此为粗匹配。
A2、在距离滑动窗口内匹配所述语义特征点；
所述距离滑动窗口指的是车辆最近行驶的一段里程距离，例如在本实施例中设置此距离最大为200米；
匹配指的是根据所述距离滑动窗口内获取的语义特征点，在所述室内语义地图中找匹配的语义特征点；
本方法实施例采用的上述两步匹配策略优点包括：全局拓扑匹配可以使得两个地图路线能够尽量多重合，而不局限于单点，在拓扑匹配的基础上进行距离滑动窗口匹配，提高了定位精度；
A3、根据所述距离滑动窗口内的匹配结果获得校正矩阵；
校正矩阵计算的目标表达式：
min J＝∑ρi(Pi/venue-T2*Pi/new)2
求解上式使得J最小时得到的T2就是校正矩阵；
其中：
ρi为第i个匹配的特征点的权值；
Pi/venue是第i个匹配的特征点在所述语义特征地图上的坐标；
Pi/new是第i个匹配的特征点在车辆轨迹地图中的坐标；
T2为校正矩阵。
关于权值ρ的说明：
有些语义特征点的匹配要在校正矩阵计算时占的比重要更大，如道路连接点、出入坡点，有些语义特征点的匹配要在校正矩阵计算时，占的比重较小，如减速带或者障碍物，这就要区分权值；
有些语义特征点距离车当前位置较近，在校正矩阵计算时占的比重要更大；有些语义特征点距离车辆位置较远，在校正矩阵计算时占的比重要更小；
以上是权值设置的基本规则，实际应用时可以根据情况来进行设置；
A4、根据所述校正矩阵校正车辆定位信息；
定位结果就是T2*Pscu，校正矩阵乘以当前车辆位置得到车辆定位信息；
其中，Pscu为通过车辆里程计获得的室内定位坐标系的车辆坐标。
105、根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息；
具体地，通过IMU和/或里程计计算车辆的运动信息；还可以通过罗经和车速进行推算；
进一步地，一个具体的推算车辆的定位信息的方式为：
在一个微小的时间段内，初始时刻车辆方向角为θ0，里程计计算结果Δs，IMU可以得到角度θ，短时间内的位移为：
Δx＝Δs*cos(θ0+θ)
Δy＝Δs*sin(θ0+θ)
定位结果就是Δx,Δy累加的过程。
x＝x0+∑Δx
y＝y0+∑Δy
其中，可以理解的是，上式中的x0与y0即为初始位置的横坐标与纵坐标，x与y即为车辆的定位信息。
通过以上说明，可以看出本发明实施例的优点包括：
选取的特征是道路有语义且易识别的特征，这些点在每个场地数据量很有限，处理算法复杂度也就大大简化；本方法识别这些点的方法，主要是车辆行驶时的物理量，例如以姿态和IMU为主可以识别出入坡点，以速度、IMU可以识别减速带，以方向盘和IMU可以识别道路连接点等，这些物理量车辆其它部件已经运算得到，识别过程也相应大大简化。
如图2所示，为本发明一种车辆定位装置的一实施例的模块示意图，包括：
转换关系获取模块201，用于在进入场地前获得GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系；
识别模块202，用于识别场地入口；
地图获取模块203，用于根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；
校正模块204，用于根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；
定位信息获取模块205，用于根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息。
本发明实施例还公开一种车辆，该车辆包括上述车辆定位装置。
本发明实施例还公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行上述任意一种车辆定位方法。
本发明实施例还公开一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还公开一种应用发布平台，该应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当上述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本发明实施例公开的一种车辆定位方法及装置、车辆、存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：
识别场地入口；
根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；
根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；
根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息。
2.如权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于：
在所述识别场地入口的步骤之前还包括：获得GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系。
3.如权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于：
所述获得GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系的步骤具体包括：
使车辆在过渡区域中行驶，获得特征点，根据min J＝∑(Pi/gps-T1*Pi/scu)2，使得J最小时，获取GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系；
其中：
Pi/gps是过渡区域中第i个特征点在GPS地图上的GPS坐标；
Pi/scu是过渡区域中第i个特征点通过车辆里程计获得的室内定位坐标系的坐标；
T1为GPS坐标与室内定位坐标系的转换关系。
4.如权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于：
所述根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息的步骤包括：
根据运动中获得的运动数据识别语义特征点；
根据所述语义特征点校正车辆定位信息。
5.如权利要求4所述的车辆定位方法，其特征在于：
所述根据所述语义特征点校正车辆定位信息的步骤包括：
根据所述语义特征点与所述室内语义地图进行全局拓扑匹配；
在距离滑动窗口内匹配所述语义特征点；
根据所述距离滑动窗口内的匹配结果获得校正矩阵；
根据所述校正矩阵校正车辆定位信息。
6.如权利要求5所述的车辆定位方法，其特征在于：
所述根据所述语义特征点与所述室内语义地图进行全局拓扑匹配的步骤具体包括：
根据车辆所述语义特征点以及其他路标特征信息，与所述室内语义地图中的相应信息进行匹配；
根据所述匹配结果计算定位变换矩阵；
根据所述定位变换矩阵，分别旋转平移两地图的语义特征点及其他路标特征信息。
7.如权利要求5所述的车辆定位方法，其特征在于：
所述根据距离滑动窗口内的匹配结果获得校正矩阵的步骤包括：
根据min J＝∑ρi(Pi/venue-T2*Pi/new)2，使得J最小时，获取校正矩阵；
其中：
ρi为第i个匹配的特征点的权值；
Pi/venue是第i个匹配的特征点在所述语义特征地图上的坐标；
Pi/new是第i个匹配的特征点在车辆轨迹地图中的坐标；
T2为校正矩阵。
8.一种车辆定位装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于识别场地入口；
地图获取模块，用于根据所述场地入口获取所述场地的室内语义地图,所述室内语义地图包括所述场地的语义特征点；
校正模块，用于根据车辆在运动中获得的语义特征点校正车辆在所述室内语义地图中的定位信息；
定位信息获取模块，用于根据车辆相对于前一语义特征点的运动信息获取车辆的定位信息。
9.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求8所述的车辆定位装置。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至7任一项所述的车辆定位方法。
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