CN111536968B - 确定路侧感知设备的动态姿态的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了确定路侧感知设备的动态姿态的方法和装置，涉及智能交通领域。方法包括：获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；基于位置序列，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。该方法基于竖直位移曲线和水平位移曲线解算预测感知设备的姿态，相比现有技术中采用软件解算姿态，速度更快、精度更高。

Description

确定路侧感知设备的动态姿态的方法和装置

技术领域

本公开涉及智能交通领域，具体涉及感知设备技术领域，尤其涉及确定路侧感知设备的动态姿态的方法和装置。

背景技术

路侧感知设备为了保证视野，通常将感知设备架设在较高的位置，一般是在红绿灯杆或其他设备杆上。感知设备的位置越高，晃动得就越厉害，这会严重影响感知设备的检测能力，使感知设备无法正常工作。

目前，通常情况下是在软件层面进行感知设备的晃动检测和补偿，即检测出感知设备晃动的幅度，并在传感器数据处理时加以补偿。在软件层面进行检测和补偿时，可以提前得到在静止状态下传感器采集的数据，提取数据特征，作为基准特征。在传感器晃动时，提取实时数据的特征，与基准特征作对比，得到传感器的晃动方向和幅度。

发明内容

本公开实施例提供了确定路侧感知设备的动态姿态的方法和装置。

第一方面，本公开实施例提供了一种确定路侧感知设备的动态姿态的方法，方法包括：获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；基于位置序列，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。

在一些实施例中，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列包括：获取感知设备在各个采样时刻的运动信息，运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；基于感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

在一些实施例中，获取感知设备在各个采样时刻的运动信息包括：采用与感知设备绑定安装位置的以下一项或多项传感器获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：姿态传感器、加速度计、陀螺仪和IMU；或基于与感知设备绑定安装的数据采集设备所采集的以下一项或多项数据获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：图像、激光点云和毫米波。

在一些实施例中，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线包括：基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

在一些实施例中，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线包括：若竖直位移分量序列中存在距竖直位移曲线的竖直偏差大于预设值的竖直位移分量，则将竖直偏差大于预设值的竖直位移分量确定为噪声数据；若水平位移分量序列中存在距水平位移曲线的水平偏差大于预设值的水平位移分量，则将水平偏差大于预设值的水平位移分量确定为噪声数据。

在一些实施例中，方法还包括：根据水平位移曲线和竖直位移曲线，确定位置序列中的位置的漂移量；基于位置序列中的位置的漂移量，校准感知设备的动态姿态。

第二方面，本公开实施例提供了一种确定路侧感知设备的动态姿态的装置，装置包括：序列获取单元，被配置成获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；分量确定单元，被配置成基于位置序列，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；曲线拟合单元，被配置成基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；姿态预测单元，被配置成基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。

在一些实施例中，序列获取单元包括：运动信息获取单元，被配置成获取感知设备在各个采样时刻的运动信息，运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；位置序列确定单元，被配置成基于感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

在一些实施例中，运动信息获取单元包括：姿态传感器单元，被配置成采用与感知设备绑定安装位置的以下一项或多项传感器获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：姿态传感器、加速度计、陀螺仪和IMU；或数据采集单元，被配置成基于与感知设备绑定安装的数据采集设备所采集的以下一项或多项数据获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：图像、激光点云和毫米波。

在一些实施例中，曲线拟合单元进一步被配置成：基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

在一些实施例中，曲线拟合单元进一步被配置成：若竖直位移分量序列中存在距竖直位移曲线的竖直偏差大于预设值的竖直位移分量，则将竖直偏差大于预设值的竖直位移分量确定为噪声数据；若水平位移分量序列中存在距水平位移曲线的水平偏差大于预设值的水平位移分量，则将水平偏差大于预设值的水平位移分量确定为噪声数据。

在一些实施例中，装置还包括：漂移确定单元，被配置成根据水平位移曲线和竖直位移曲线，确定位置序列中的位置的漂移量；姿态校准单元，被配置成基于位置序列中的位置的漂移量，校准感知设备的动态姿态。

第三方面，本公开实施例提供了一种感知设备/服务器，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上任一所述的确定路侧感知设备的动态姿态的方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一所述的确定路侧感知设备的动态姿态的方法。

本公开实施例提供的确定路侧感知设备的动态姿态的方法和装置，首先获取感知设备在各个采样时刻的位置；之后基于所述感知设备在各个采样时刻的位置，确定所述感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；之后基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；最后基于所述竖直位移曲线和所述水平位移曲线，预测所述感知设备的动态姿态。在这一过程中，可以基于感知设备在各个采样时刻的位置，分析确定竖直位移曲线和水平位移曲线，从而可以基于竖直位移曲线和水平位移曲线解算预测感知设备的姿态，相比现有技术中采用软件解算姿态，速度更快、精度更高。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2a是根据本公开实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的一个实施例的流程示意图；

图2b是根据本公开实施例的感知设备的晃动模型的一个实施例的示意图；

图2c是根据本公开实施例的确定噪声数据的一个实施例的示意图；

图3a是根据本公开实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的一个示例性应用场景；

图3b是根据本公开实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的一个示例性应用场景的流程图；

图4是根据本公开实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的又一个实施例的流程示意图；

图5是本公开的确定路侧感知设备的动态姿态的装置的一个实施例的示例性结构图；

图6是适于用来实现本公开实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的确定路侧感知设备的动态姿态的方法或确定路侧感知设备的动态姿态的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括感知设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在感知设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用感知设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。感知设备101、102、103可以采集各种数据，例如位置、加速度、角速度、速度、图像、激光点云或毫米波等。

感知设备101、102、103可以是硬件。当感知设备101、102、103为硬件时，可以是支持数据采集的、用于情境感知的设备，包括但不限于摄像头、激光雷达、传感器、标签识读器等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对感知设备101、102、103提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的请求等数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给感知设备。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

在实践中，本公开实施例所提供的确定路侧感知设备的动态姿态的方法可以由感知设备101、102、103或服务器105执行，确定路侧感知设备的动态姿态的装置也可以设置于感知设备101、102、103或服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

在现有技术中，依靠软件进行矫正的方式对资源消耗较多，并且得到的晃动的大小和幅度是离散的点，可能不准确，很难保证鲁棒性；在解算时延方面，依靠软件解算姿态耗时较大，在传感器晃动较为剧烈的情况下，无法保证姿态解算结果的实时性。

请参考图2a，图2a示出了根据本公开的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的一个实施例的流程200。该确定路侧感知设备的动态姿态的方法包括以下步骤：

步骤201，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

在本实施例中，确定路侧感知设备的动态姿态的方法的执行主体(例如图1所示的终端)可以从数据采集设备获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。例如，通过与感知设备绑定的定位装置，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。上述执行主体也可以从本地数据库获取数据采集设备预先采集的感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

可选地，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列可以包括：获取感知设备在各个采样时刻的运动信息，运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；基于感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

具体地，可以获取感知设备在各个采样时刻的运动信息，例如加速度、角度、角速度和速度中的一项或多项。之后对加速度、角度、角速度和速度中的一项或多项进行数学变换，求得位置信息。例如，对加速度进行积分后再积分得到位置信息，对速度进行积分得到位置信息等，还可以对采用不同的运动信息得到的位置信息进行综合分析，得到更为精确的位置信息。

通过采用感知设备在各个采样时刻的运动信息确定感知设备在各个采样时刻的位置，可以提高所得到的位置序列的准确性。

可选地，在获取感知设备在各个采样时刻的运动信息时，可以采用与感知设备绑定安装位置的以下一项或多项传感器获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：姿态传感器、加速度计、陀螺仪和IMU；或基于与感知设备绑定安装的数据采集设备所采集的以下一项或多项数据获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：图像、激光点云和毫米波。

其中，姿态传感器是高性能三维运动姿态测量系统。它包含三轴陀螺仪、三轴加速度计(即IMU)，三轴电子罗盘等辅助运动传感器。采用姿态传感器，可以获得角速度和加速度，并计算得到速度等数据。例如，可以在靠近感知设备的位置放置一个低成本的IMU，来实时测量传感器的角速度和速度，并以此解算出感知设备的姿态。

数据采集设备可以包括：采集图像的图像采集设备、采集激光点云的激光雷达、采集毫米波的毫米波传感器等。通过数据采集设备在各个采样时刻采集的图像数据、激光点云或毫米波之间的相对位置，可以获取感知设备在各个采样时刻的运动信息。

在这里，采用与感知设备绑定安装的姿态传感器或数据采集设备采集运动信息，并将采集的运动信息作为感知设备的运动信息，由于绑定安装的姿态传感器或数据采集设备和感知设备具有几乎相同的晃动幅度，从而可以提高所获取的感知设备的运动信息的准确性。

步骤202，基于感知设备在各个采样时刻的位置，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列。

在本实施例中，在确定感知设备在各个采样时刻的位置之后，根据安装感知设备的装置的结构(例如路侧设备杆的结构)、感知设备的位置、力学理论和经验数据，可以将感知设备的晃动拆分为竖直和水平两个方向，在每个方向上的建立晃动模型。

步骤203，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线。

在本实施例中，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线时，可以基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

具体地，可以将感知设备的晃动所拆分的竖直和水平两个方向的位移分量序列，在每个方向上建立晃动模型。该晃动模型可以等效为图2b所示的一阶阻尼振动模型，包括质量211、弹性系数212和阻尼系数213。

以感知设备竖直方向的晃动为例，如果不是受迫振动，则周期保持固定(是系统的固有属性)，其位移符合受迫振动或阻尼震动，即振动幅度与时间的关系类似于正弦函数，或正弦函数乘以某一衰减系数，也即振幅带衰减系数的正弦函数。如果将对感知设备的观察时间拉长，并且感知设备的振动是受迫振动，则振动的周期可能不同(外力的周期变化导致)，将导致产生变周期正弦函数。

在拟合竖直位移曲线和水平位移曲线时，可以依据竖直位移曲线和水平位移曲线对获取的位置序列进行插值，以得到更为细致的姿态轨迹。

在一个具体的示例中，在用IMU得到传感器的一段时间的姿态后，可以拟合出这段时间内传感器在竖直或者水平方向上振动的正弦函数。

可选地，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线可以包括：若竖直位移分量序列中存在距竖直位移曲线的竖直偏差大于预设值的竖直位移分量，则将竖直偏差大于预设值的竖直位移分量确定为噪声数据；若水平位移分量序列中存在距水平位移曲线的水平偏差大于预设值的水平位移分量，则将水平偏差大于预设值的水平位移分量确定为噪声数据。

在一个具体的示例中，如图2c中所示，以竖直方向振动为例，由于IMU测量周期远远小于振动变化周期，这段时间内IMU解算得到的竖直位移221应当是拟合出的正弦函数222上的点，如果IMU解算得到的竖直位移223与拟合出的正弦函数上的点的偏差较大，则可以认为IMU解算得到的竖直位移223是噪声数据。

步骤204，基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。

在本实施例中，根据拟合出的竖直位移曲线和水平位移曲线，可以将竖直位移曲线和水平位移曲线中对应预测时刻的竖直位移和水平位移，确定为感知设备在预测时刻的动态姿态。

本公开上述实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法，首先获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；之后基于位置序列，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；之后，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；最后，基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。该方法可以基于感知设备在各个采样时刻的位置，分析确定竖直位移曲线和水平位移曲线，从而可以基于竖直位移曲线和水平位移曲线解算预测感知设备的姿态，相比现有技术中采用软件解算姿态，速度更快、精度更高。

以下结合图3a和图3b，描述本公开的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的示例性应用场景。

如图3a所示，图3a示出了根据本公开的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的一个示例性应用场景，路侧设备杆301上安装有感知设备302，与感知设备绑定安装的为IMU303，感知设备的晃动方向为上下晃动304。

如图3b所示，确定路侧感知设备的动态姿态的方法300运行于电子设备310中，可以包括：

首先，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列311；

基于位置序列311，确定感知设备的竖直位移分量序列312和水平位移分量序列313；

基于竖直位移分量序列312和水平位移分量序列313，分别拟合竖直位移曲线314和水平位移曲线315；

基于竖直位移曲线314和水平位移曲线315，预测感知设备的动态姿态316。

应当理解，上述图3中所示出的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的应用场景，仅为对于确定路侧感知设备的动态姿态的方法的示例性描述，并不代表对该方法的限定。例如，上述图3中示出的各个步骤，可以进一步采用更为细节的实现方法。也可以在上述图3的基础上，进一步增加对动态姿态进行校准的步骤。

进一步参考图4，图4示出了根据本公开的确定路侧感知设备的动态姿态的方法的又一个实施例的示意性流程图。

如图4所示，本实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法400，可以包括以下步骤：

步骤401，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

在本实施例中，确定路侧感知设备的动态姿态的方法的执行主体(例如图1所示的终端)可以从数据采集设备获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。例如，通过与感知设备绑定的定位装置，获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。上述执行主体也可以从本地数据库获取数据采集设备预先采集的感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

步骤402，基于感知设备在各个采样时刻的位置，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列。

在本实施例中，在确定感知设备在各个采样时刻的位置之后，根据安装感知设备的装置的结构(例如路侧设备杆的结构)、感知设备的位置、力学理论和经验数据，可以将感知设备的晃动拆分为竖直和水平两个方向，在每个方向上的建立晃动模型。

步骤403，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线。

在本实施例中，基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线时，可以基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

具体地，可以将感知设备的晃动所拆分的竖直和水平两个方向的位移分量序列，在每个方向上建立晃动模型。该晃动模型可以等效为图2所示的一阶阻尼振动模型。

以感知设备竖直方向的晃动为例，如果不是受迫振动，则周期保持固定(是系统的固有属性)，其位移符合受迫振动或阻尼震动，即振动幅度与时间的关系类似于正弦函数，或正弦函数乘以某一衰减系数，也即振幅带衰减系数的正弦函数。如果将对感知设备的观察时间拉长，并且感知设备的振动是受迫振动，则振动的周期可能不同(外力的周期变化导致)，将导致产生变周期正弦函数。

在拟合竖直位移曲线和水平位移曲线时，可以依据竖直位移曲线和水平位移曲线对获取的位置序列进行插值，以得到更为细致的姿态轨迹。

在一个具体的示例中，在用IMU得到传感器的一段时间的姿态后，可以拟合出这段时间内传感器在竖直或者水平方向上振动的正弦函数。

步骤404，基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。

在本实施例中，根据拟合出的竖直位移曲线和水平位移曲线，可以将竖直位移曲线和水平位移曲线中对应预测时刻的竖直位移和水平位移，确定为感知设备在预测时刻的动态姿态。

步骤405，根据水平位移曲线和竖直位移曲线，确定位置序列中的位置的漂移量。

在本实施例中，在正常的受迫振动中，物体总是沿着某一基点做往复运动。利用姿态传感器或数据采集设备所采集的数据可以拟合出受迫振动在各个分量上的曲线，如果这条曲线的中心位置一直在移动，不符合受迫振动的客观规律，说明姿态传感器或数据采集设备所采集的数据存在漂移，此时可以计算出位置序列中的位置的漂移量。

步骤406，基于位置序列中的位置的漂移量，校准感知设备的动态姿态。

在本实施例中，根据漂移量的快慢和大小，可以判断出用于获取感知设备在各个采样时刻的位置的传感器或数据采集设备应当获得怎样的校准，之后校准传感器或数据采集设备所采集的数据，从而校准感知设备的动态姿态，得到更为准确的感知设备的动态姿态。

本公开上述实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的方法，与图2所示的实施例相比，可以根据水平位移曲线和竖直位移曲线，确定位置序列中的位置的漂移量，并基于位置序列中的位置的漂移量，校准感知设备的动态姿态，从而得到更为准确的感知设备的动态姿态。

如图5所示，本实施例的确定路侧感知设备的动态姿态的装置500，包括：序列获取单元501，被配置成获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；分量确定单元502，被配置成基于位置序列，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；曲线拟合单元503，被配置成基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；姿态预测单元504，被配置成基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。

在本实施例的一些可选实现方式中，序列获取单元501包括(图中未示出)：运动信息获取单元，被配置成获取感知设备在各个采样时刻的运动信息，运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；位置序列确定单元，被配置成基于感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

在本实施例的一些可选实现方式中，运动信息获取单元包括(图中未示出)：姿态传感器单元，被配置成采用与感知设备绑定安装位置的以下一项或多项传感器获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：姿态传感器、加速度计、陀螺仪和IMU；或数据采集单元，被配置成基于与感知设备绑定安装的数据采集设备所采集的以下一项或多项数据获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：图像、激光点云和毫米波。

在本实施例的一些可选实现方式中，曲线拟合单元503进一步被配置成：基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

在本实施例的一些可选实现方式中，曲线拟合单元503进一步被配置成：若竖直位移分量序列中存在距竖直位移曲线的竖直偏差大于预设值的竖直位移分量，则将竖直偏差大于预设值的竖直位移分量确定为噪声数据；若水平位移分量序列中存在距水平位移曲线的水平偏差大于预设值的水平位移分量，则将水平偏差大于预设值的水平位移分量确定为噪声数据。

在本实施例的一些可选实现方式中，装置还包括：漂移确定单元505，被配置成根据水平位移曲线和竖直位移曲线，确定位置序列中的位置的漂移量；姿态校准单元506，被配置成基于位置序列中的位置的漂移量，校准感知设备的动态姿态。

应当理解，装置500中记载的各个单元与参考图2-图4描述的方法中记载的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于装置500及其中包含的各个单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器或终端设备)600的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如笔记本电脑、台式计算机等。图6示出的终端设备/服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；基于位置序列，确定感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；基于竖直位移分量序列和水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线；基于竖直位移曲线和水平位移曲线，预测感知设备的动态姿态。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括序列获取单元、分量确定单元、曲线拟合单元和姿态预测单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，序列获取单元还可以被描述为“获取感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种确定路侧感知设备的动态姿态的方法，所述方法包括：

采用与所述感知设备绑定安装位置的以下一项或多项传感器获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：姿态传感器、加速度计、陀螺仪和IMU，或基于与所述感知设备绑定安装的数据采集设备所采集的以下一项或多项数据获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：图像、激光点云和毫米波，其中，所述运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；

基于所述感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定所述感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；

基于预先在所述感知设备的竖直方向和水平方向上分别建立的晃动模型，确定所述感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；其中，所述晃动模型等效于基于质量、弹性系数、阻尼系数构建的一阶阻尼振动模型；

基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，依据竖直位移曲线和水平位移曲线对获取的位置序列进行插值的方式，分别拟合所述竖直位移曲线和所述水平位移曲线；

基于所述竖直位移曲线和所述水平位移曲线，预测所述感知设备的动态姿态。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线包括：

基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

3.根据权利要求1任意一项所述的方法，其中，所述基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线包括：

若所述竖直位移分量序列中存在距所述竖直位移曲线的竖直偏差大于预设值的竖直位移分量，则将竖直偏差大于预设值的竖直位移分量确定为噪声数据；

若所述水平位移分量序列中存在距所述水平位移曲线的水平偏差大于预设值的水平位移分量，则将水平偏差大于预设值的水平位移分量确定为噪声数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述水平位移曲线和所述竖直位移曲线，确定所述位置序列中的位置的漂移量；

基于所述位置序列中的位置的漂移量，校准所述感知设备的动态姿态。

5.一种确定路侧感知设备的动态姿态的装置，所述装置包括：

姿态传感器单元，被配置成采用与所述感知设备绑定安装位置的以下一项或多项传感器获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：姿态传感器、加速度计、陀螺仪和IMU，或数据采集单元，被配置成基于与所述感知设备绑定安装的数据采集设备所采集的以下一项或多项数据获取感知设备在各个采样时刻的运动信息：图像、激光点云和毫米波所述运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度，其中，所述运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；

位置序列确定单元，被配置成基于所述感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定所述感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列；

分量确定单元，被配置成基于预先在所述感知设备的竖直方向和水平方向上分别建立的晃动模型，确定所述感知设备的竖直位移分量序列和水平位移分量序列；其中，所述晃动模型等效于基于质量、弹性系数、阻尼系数构建的一阶阻尼振动模型；

曲线拟合单元，被配置成基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，依据竖直位移曲线和水平位移曲线对获取的位置序列进行插值的方式，分别拟合所述竖直位移曲线和所述水平位移曲线；

姿态预测单元，被配置成基于所述竖直位移曲线和所述水平位移曲线，预测所述感知设备的动态姿态。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述序列获取单元包括：

运动信息获取单元，被配置成获取感知设备在各个采样时刻的运动信息，所述运动信息包括以下一项或多项：加速度、角度、角速度和速度；

位置序列确定单元，被配置成基于所述感知设备在各个采样时刻的运动信息，确定所述感知设备在各个采样时刻的位置，得到位置序列。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述曲线拟合单元进一步被配置成：

基于所述竖直位移分量序列和所述水平位移分量序列，分别拟合竖直位移曲线和水平位移曲线为以下任意一项：正弦函数、变周期正弦函数或振幅带衰减系数的正弦函数。

8.根据权利要求5任意一项所述的装置，其中，所述曲线拟合单元进一步被配置成：

若所述竖直位移分量序列中存在距所述竖直位移曲线的竖直偏差大于预设值的竖直位移分量，则将竖直偏差大于预设值的竖直位移分量确定为噪声数据；

若所述水平位移分量序列中存在距所述水平位移曲线的水平偏差大于预设值的水平位移分量，则将水平偏差大于预设值的水平位移分量确定为噪声数据。

9.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括：

漂移确定单元，被配置成根据所述水平位移曲线和所述竖直位移曲线，确定所述位置序列中的位置的漂移量；

姿态校准单元，被配置成基于所述位置序列中的位置的漂移量，校准所述感知设备的动态姿态。

10.一种感知设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

11.一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

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