CN112229417A - 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN112229417A CN201910644448.XA CN201910644448A CN112229417A CN 112229417 A CN112229417 A CN 112229417A CN 201910644448 A CN201910644448 A CN 201910644448A CN 112229417 A CN112229417 A CN 112229417A
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Abstract

本申请涉及一种车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；并根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；进而根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。采用本方法可提高车辆定位的精度、成本低以及适用范围广。

Description

车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及定位技术领域，特别是涉及一种车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着通信技术的发展，出现了定位技术，车辆导航系统的普及率越来越高，采用各种方式方法提高定位精度成为热门课题。
目前，车辆定位方法包括：第一种，基于GNSS+IMU的定位方案，主要依赖IMU精度和卫星信号；第二种，基于GNSS+IMU+激光雷达SLAM方案；第三种，基于GNSS+IMU+视觉SLAM方案；第四种，基于V2X的方案。
然而，目前的方法，存在成本高、精度低下或适用范围窄等问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种车辆定位方法，应用于服务器，所述方法包括：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在其中一个实施例中，所述方法包括：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在其中一个实施例中，所述方法包括：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度；
获取当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合；
将所述至少一个车辆的定位精度值与车辆定位精度集合中的任意一个精度值进行比较，选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
本申请还提供一种车辆定位方法，应用于终端，所述方法包括：
将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
在其中一个实施例中，所述方法包括：
将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息发送至服务器；
接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息；
检测车辆自身附近的次标志物，并根据所述车辆自身的实际绝对位置信息，确定所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息；
根据所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息，确定当前时刻以后第二预设时间段内经过当前道路的车辆的绝对位置信息。
一种车辆定位装置，应用于服务器，所述装置包括：
参数获取模块，用于获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
精度确定模块，用于根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
位置信息确定模块，用于根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
一种车辆定位装置，应用于终端，所述装置包括：
参数传输模块，用于将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
位置信息接收模块，用于接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
周围车辆位置信息确定模块，用于根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述方法的步骤。
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如上任一项所述的方法的步骤。
上述车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；并根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；进而根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。通过上述方法可提高车辆定位的精度、成本低以及适用范围广。
附图说明
图1为一个实施例中一种车辆定位方法的应用环境图；
图2为一个实施例中一种车辆定位方法(服务器端)的流程示意图；
图3为一个实施例中车辆与主标志物示意图；
图4为一个实施例中主标志物平面结构图示意图；
图5为另一个实施例中一种车辆定位方法(服务器端)的流程示意图；
图6为一个实施例车辆命名示意图；
图7为另一个实施例中一种车辆定位方法(服务器端)的流程示意图；
图8为一个实施例中车辆数据传输示意图；
图9为一个实施例中一种车辆定位方法(终端)的流程示意图；
图10为另一个实施例中一种车辆定位方法(终端)的流程示意图；
图11为一个实施例中一种车辆定位装置(服务器端)的结构框图；
图12为一个实施例中一种车辆定位装置(终端)的结构框图；
图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
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。
本申请提供的车辆定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端10通过网络与服务器20进行通信。终端10获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；并将所述当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息传输至服务器20。服务器20根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；进而根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。其中，终端10可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器20可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种车辆定位方法，以该方法应用于图1中的服务器20为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S101：获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
步骤S102：根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
步骤S103：根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在步骤S101-S103中，标志物包括主标志物和次标志物，其中，主标志物包括交通标志物(如道路指示牌、红路灯杆等)和自建标志物。参见图3和图4，自建标志物指可被通用传感器识别(视觉传感器和激光雷达毫米波雷达)，材质为金属、表面为黑白横条或者黑白格，形状为圆柱形直径30-50厘米。服务器20内部存储了道路上主标志物的准确经纬度信息，主标志物的设置沿着道路布置，每组4个控制点，成矩形排布，评价车辆的横向定位精度和纵向定位精度，精度包括绝对精度和相对精度。次标志物使用道路现有设施(如隧道入口立柱、天桥桥墩、路灯杆等等)，该设施易被传统传感器识别，不需要具有精确地经纬度信息。次标志物的可通过目标车辆进行识别，并上传至服务器20进行存储应用。
车辆的预测绝对位置信息指车辆通过车内导航系统、卫星定位系统等进行的实时定位信息。第一预设时间段指服务器20内部设定的一段时间，可为10天或者4个月等，此处不进行具体限定。定位精度指车辆将自身定位的预测绝对位置信息与服务器20计算获得的车辆的实际绝对位置信息之间的吻合度。当车辆自身定位的预测绝对位置信息与服务器20计算获得的车辆的实际绝对位置信息之间的吻合度越高，则说明车辆的定位精度越高，定位精度最高的车辆命名为目标车。
上述车辆定位方法，通过获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；并根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；进而根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。通过上述方法可提高车辆定位的精度、成本低以及适用范围广。
在其中一个实施例中，参见图5和图6，所述方法包括：
步骤S201：获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
步骤S202：根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
步骤S203：选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在步骤S201-S203中，若当前道路上存在多辆车，那么服务器20会对多辆车的精度进行计算，设某个车辆的精度值最高，将最高精度值与预设精度值(范围)进行比较，如果最高精度值小于预设精度值或者不在预设精度范围内，则将精度值最高的车辆命名为Bigbrother(即目标车辆)，其他车辆命名为Fellow。最后，服务器20将目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆，后续通过目标车辆来获取其他车辆的实际绝对位置信息。
在其中一个实施例中，参见图7和8，所述方法包括：
步骤S301：获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
步骤S302：根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度；
步骤S303：获取当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合；
步骤S304：将所述至少一个车辆的定位精度值与车辆定位精度集合中的任意一个精度值进行比较，选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在步骤S301-S304中，若当前道路上存在多辆车，那么服务器20会对多辆车的精度进行计算，并将多辆车的精度值与车辆定位精度集合中的所有精度值进行比较。比较后获知多个车辆中的某个车辆的精度值最高，将最高精度值与预设精度值(范围)进行比较。
第一种情况：如果最高精度值大于预设精度值或者处于在预设精度范围内，则将精度值最高的车辆命名为Master(即目标车辆),再将当前多个车辆的精度值进行比较排序，精度值第二高的车辆命名为Bigbrother，其余车辆命名为Fellow。第二种情况：如果最高精度值小于预设精度值或者不在预设精度范围内，则将精度值最高的车辆命名为Bigbrother(即目标车辆),其余车辆命名为Fellow。将Master或者Bigbrother作为目标车辆的区别在于，Master可识别道路上的次标志物，以便辅助后续车辆进行定位。
由于车辆随着时间的变化，位置信息也在不断变化，需要对车辆间通信的数据进行同步。如图8所示，Fellow发送time1包到Bigbrother，Bigbrother回复time2包到Fellow，Fellow发送time3包到Bigbrother，Fellow根据时间差同步时间到Bigbrother，超时100ms，发生错误从头开始，Fellow根据结果同步时间到Bigbrother。
Fellow和Bigbrother车机时间差计算：time1发送时间t1，time1接收时间t2，time2发送时间t3，time2接收时t4，链路传输时间Trans，由于本协议在很短时间内完成，认为Trans不变，则通过
t1+Det+Trans＝t2，
t3-Det+Trans＝t4，
得到Det＝((t2–t1)-(t4–t3))/2，
其中，Det为发送主机和接收间主机时间差。
定位精度同步协议和算法：Bigbrother发送pos1包到Fellow，Fellow回复pos2包到Bigbrother，Bigbrother发送pos3包到Fellow，Fellow根据定位差同步修正定位位置，达到同Bigbrother定位精度。
上述各个数据包的内容具体如下：
(1)time1包组成
协议号+包类型号+车牌号+厂商+车型+车型子类型+发包本车机时间+校验
协议号32位：V2V1
包类型号：ENLOCTIM1
车牌号：真实信息，如京A88888
厂商：真实信息，如北汽新能源
车型：真实信息，如LITE
车型子类型：真实信息，如C02
发包本车机时间：发送Time1包时刻本车时间信息，精确到us
校验：8bits的CRC校验
(2)time2包组成
协议号+包类型号+车牌号+厂商+车型+车型子类型+收包本车机时间+发包本车机时间+校验
协议号32位：V2V1
包类型号：ENLOCTIM2
车牌号：真实信息，如京A66666
厂商：真实信息，如北汽新能源
车型：真实信息，如EU5
车型子类型：真实信息，如C01
收包本车机时间：收到Time1包时刻本车时间信息，精确到us
发包本车机时间：发送Time2包时刻本车时间信息，精确到us
校验：8bits的CRC校验
(3)time3包组成
协议号+包类型号+车牌号+厂商+车型+车型子类型+收包本车机时间+车机时间差+校验
协议号32位：V2V1
包类型号：ENLOCTIM3
车牌号：真实信息，如京A88888
厂商：真实信息，如北汽新能源
车型：真实信息，如LITE
车型子类型：真实信息，如C02
收包本车机时间：收到Time2包时刻本车时间信息，精确到us
车机时间差：由前面协议计算得到的车机相差时间，精确到us
校验：8bits的CRC校验
(4)Pos1包组成
协议号+包类型号+车牌号+厂商+车型+车型子类型+发包本车机时间+本车定位精度+本车识别类型+位置信息+速度信息+校验
协议号32位：V2V1
包类型号：ENLOCPOS1
车牌号：真实信息，如京A88888
厂商：真实信息，如北汽新能源
车型：真实信息，如LITE
车型子类型：真实信息，如C02
发包本车机时间：发送Time1包时刻本车时间信息，精确到us
本车定位精度：控制点测试值，如20cm
本车识别类型：云端通过定位精度和区域识别，如Fellow或Bigbrother
位置信息：定位的经度信息和维度信息
速度信息：车辆当前的沿经度方向速度和沿纬度方向速度
校验：8bits的CRC校验
(5)Pos2包组成
协议号+包类型号+车牌号+厂商+车型+车型子类型+发包本车机时间+本车定位精度+本车识别类型+位置信息+速度信息+感知位置信息+校验
协议号32位：V2V1
包类型号：ENLOCPOS2
车牌号：真实信息，如京A88888
厂商：真实信息，如北汽新能源
车型：真实信息，如LITE
车型子类型：真实信息，如C02
发包本车机时间：发送Pos2包时刻本车时间信息，精确到us
本车定位精度：控制点测试值，如20cm
本车识别类型：云端通过定位精度和区域识别，如Fellow或Bigbrother
位置信息：定位的经度信息和维度信息
速度信息：车辆当前的沿经度方向速度和沿纬度方向速度
感知位置信息：感知通讯对方车辆的位置信息(经度和纬度)
校验：8bits的CRC校验
(6)Pos3包组成
协议号+包类型号+车牌号+厂商+车型+车型子类型+发包本车机时间+本车定位精度+本车识别类型+位置信息+速度信息+感知位置信息+校验
协议号32位：V2V1
包类型号：ENLOCPOS3
车牌号：真实信息，如京A88888
厂商：真实信息，如北汽新能源
车型：真实信息，如LITE
车型子类型：真实信息，如C02
发包本车机时间：发送Pos3包时刻本车时间信息，精确到us
本车定位精度：控制点测试值，如20cm
本车识别类型：云端通过定位精度和区域识别，如Fellow或Bigbrother
位置信息：定位的经度信息和维度信息
速度信息：车辆当前的沿经度方向速度和沿纬度方向速度
感知位置信息：感知通讯对方车辆的位置信息(经度和纬度)
校验：8bits的CRC校验
本申请提供的车辆定位方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端10通过网络与服务器20进行通信。终端10将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器20；终端10接收所述服务器20根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；终端10根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。其中，终端10可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器20可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种车辆定位方法，以该方法应用于图1中的终端10为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S401：将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
步骤S402：接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
步骤S403：根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
在步骤S401-S403中，终端10可设置于车辆内，用于检测车辆的实时预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息。此处的车辆自身特指目标车辆。
上述车辆定位方法，将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；并接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；进而根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。通过上述方法，无需考虑当前道路的信号强弱问题，可提高车辆定位的精度、成本低以及适用范围广。
在其中一个实施例中，参见图10，所述方法包括：
步骤S501：将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息发送至服务器；
步骤S502：接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
步骤S503：根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息；
步骤S504：检测车辆自身附近的次标志物，并根据所述车辆自身的实际绝对位置信息，确定所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息；
步骤S505：根据所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定当前时刻以后第二预设时间段内经过当前道路的车辆的绝对位置信息。
在步骤S501-S505中，第二预设时间指服务器20设定的一段时间，可为3个月或3天等，此处不作具体限定。当车辆自身(目标车辆)得到自身的实际绝对位置，车辆自身通过检测到的与周围车辆的距离，即可获知周围车辆的绝对位置信息。若车辆为上述所述Master，则可对周围的次标志物进行探测，得到次标志物与Master的相对位置信息。又因Master的实际绝对位置信息为已知，则可得到次标志物的绝对位置信息。后续车辆也可具有定位与检测功能，通过后续车辆检测自身与次标志物的相对位置信息，再通过次标志物的绝对位置信息，即可得到经过当前道路的车辆的绝对位置信息。
应该理解的是，虽然图2和9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和9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11所示，提供了一种车辆定位装置，应用于服务器，包括：参数获取模块11、精度确定模块12和位置信息确定模块13，其中：
参数获取模块11，用于获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
精度确定模块12，用于根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
位置信息确定模块13，用于根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在其中一个实施例中，所述装置包括：
第一参数获取模块21，用于获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
第一精度确定模块22，用于根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
第一位置信息确定模块23，用于选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在其中一个实施例中，所述装置包括：
第二参数获取模块31，用于获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
第二精度确定模块32，用于根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度；
精度集合获取模块33，用于获取当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合；
第二位置信息确定模块34，用于将所述至少一个车辆的定位精度值与车辆定位精度集合中的任意一个精度值进行比较，选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种车辆定位装置，应用于终端，包括：参数传输模块41、位置信息接收模块42和周围车辆位置信息确定模块43，其中：
参数传输模块41，用于将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
位置信息接收模块42，用于接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
周围车辆位置信息确定模块43，用于根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
在其中一个实施例中，所述装置包括：
第一参数传输模块51，用于将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息发送至服务器；
第一位置信息接收模块52，用于接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
周围车辆位置信息确定模块53，根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息；
相对位置信息确定模块54，用于检测车辆自身附近的次标志物，并根据所述车辆自身的实际绝对位置信息，确定所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息；
绝对位置信息确定模块55，用于根据所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息，确定当前时刻以后第二预设时间段内经过当前道路的车辆的绝对位置信息。
关于一种车辆定位装置的具体限定可以参见上文中对于一种车辆定位方法的限定，在此不再赘述。上述一种车辆定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图11和图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车辆定位方法。
本领域技术人员可以理解，图11和图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在一个实施例中，提供了一种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以下步骤：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
在一个实施例中，提供了一种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以下步骤：
将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
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 (9)

1.一种车辆定位方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息；
根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近主标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度；
获取当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合；
将所述至少一个车辆的定位精度值与车辆定位精度集合中的任意一个精度值进行比较，选取所述定位精度值中最高值对应的车辆作为目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
4.一种车辆定位方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：
将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息发送至服务器；
接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近主标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息；
检测车辆自身附近的次标志物，并根据所述车辆自身的实际绝对位置信息，确定所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息；
根据所述次标志物与所述车辆自身的相对位置信息，确定当前时刻以后第二预设时间段内经过当前道路的车辆的绝对位置信息。
6.一种车辆定位装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：
参数获取模块，用于获取当前道路上当前时刻至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息；
精度确定模块，用于根据所述至少一个车辆的预测绝对位置信息以及所述至少一个车辆与附近标志物的相对位置信息，确定至少一个车辆的定位精度值；
位置信息确定模块，用于根据所述至少一个车辆的定位精度值，和/或，当前道路上当前时刻之前第一预设时间段内的车辆定位精度集合，确定目标车辆，并将所述目标车辆的实际绝对位置信息下发至所述目标车辆。
7.一种车辆定位装置，其特征在于，应用于终端，所述装置包括：
参数传输模块，用于将检测到的当前道路上当前时刻车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息发送至服务器；
位置信息接收模块，用于接收所述服务器根据车辆自身的预测绝对位置信息以及车辆自身与附近标志物的相对位置信息确定的车辆自身的实际绝对位置信息；
周围车辆位置信息确定模块，用于根据检测到的车辆自身与周围车辆的相对位置信息和车辆自身的实际绝对位置信息，确定周围车辆的绝对位置信息。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
9.一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1至5中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117826174A (zh) * 2024-02-04 2024-04-05 名商科技有限公司 一种行车动态定位方法及系统

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2656429A1 (fr) * 1989-12-22 1991-06-28 Commissariat Energie Atomique Procede de determination de la position d'un vehicule.
JP2007057419A (ja) * 2005-08-25 2007-03-08 Oki Electric Ind Co Ltd 車両位置取得管理システム
DE102007006869A1 (de) * 2006-02-20 2007-08-30 Denso Corp., Kariya Positionsinformationsgewinnungssystem für ein mobiles Objekt
US20090005980A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-01 Aisin Aw Co., Ltd. Vehicle-position-recognition apparatuses, methods, and programs
CN101346603A (zh) * 2006-05-17 2009-01-14 丰田自动车株式会社 对象物识别装置
CN103781685A (zh) * 2011-08-25 2014-05-07 日产自动车株式会社 车辆用自主行驶控制系统
CN103797333A (zh) * 2011-09-13 2014-05-14 罗伯特·博世有限公司 用于确定车辆的位置的设备和方法
CN104748736A (zh) * 2013-12-26 2015-07-01 电信科学技术研究院 一种定位方法及装置
JP2015152991A (ja) * 2014-02-12 2015-08-24 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 自己位置推定装置及び自己位置推定方法
CN106205178A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 联想(北京)有限公司 一种车辆定位方法及装置
CN107328410A (zh) * 2017-06-30 2017-11-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于定位自动驾驶车辆的方法和汽车电脑
CN107328411A (zh) * 2017-06-30 2017-11-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 车载定位系统和自动驾驶车辆
CN107339996A (zh) * 2017-06-30 2017-11-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 车辆自定位方法、装置、设备及存储介质
CN108303721A (zh) * 2018-02-12 2018-07-20 北京经纬恒润科技有限公司 一种车辆定位方法及系统
CN207742347U (zh) * 2018-01-24 2018-08-17 长沙智能驾驶研究院有限公司 车载装置、网联车辆以及导航定位系统
CN109655851A (zh) * 2018-12-26 2019-04-19 与德科技有限公司 一种修正方法、装置、设备及存储介质
CN109815300A (zh) * 2018-12-13 2019-05-28 北京邮电大学 一种车辆定位方法
US20190180523A1 (en) * 2017-12-07 2019-06-13 International Business Machines Corporation Determining a current position of a vehicle in real-time

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2656429A1 (fr) * 1989-12-22 1991-06-28 Commissariat Energie Atomique Procede de determination de la position d'un vehicule.
JP2007057419A (ja) * 2005-08-25 2007-03-08 Oki Electric Ind Co Ltd 車両位置取得管理システム
DE102007006869A1 (de) * 2006-02-20 2007-08-30 Denso Corp., Kariya Positionsinformationsgewinnungssystem für ein mobiles Objekt
CN101346603A (zh) * 2006-05-17 2009-01-14 丰田自动车株式会社 对象物识别装置
US20090005980A1 (en) * 2007-06-29 2009-01-01 Aisin Aw Co., Ltd. Vehicle-position-recognition apparatuses, methods, and programs
CN103781685A (zh) * 2011-08-25 2014-05-07 日产自动车株式会社 车辆用自主行驶控制系统
CN103797333A (zh) * 2011-09-13 2014-05-14 罗伯特·博世有限公司 用于确定车辆的位置的设备和方法
CN104748736A (zh) * 2013-12-26 2015-07-01 电信科学技术研究院 一种定位方法及装置
JP2015152991A (ja) * 2014-02-12 2015-08-24 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 自己位置推定装置及び自己位置推定方法
CN106205178A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 联想(北京)有限公司 一种车辆定位方法及装置
CN107328410A (zh) * 2017-06-30 2017-11-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于定位自动驾驶车辆的方法和汽车电脑
CN107328411A (zh) * 2017-06-30 2017-11-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 车载定位系统和自动驾驶车辆
CN107339996A (zh) * 2017-06-30 2017-11-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 车辆自定位方法、装置、设备及存储介质
US20190180523A1 (en) * 2017-12-07 2019-06-13 International Business Machines Corporation Determining a current position of a vehicle in real-time
CN207742347U (zh) * 2018-01-24 2018-08-17 长沙智能驾驶研究院有限公司 车载装置、网联车辆以及导航定位系统
CN108303721A (zh) * 2018-02-12 2018-07-20 北京经纬恒润科技有限公司 一种车辆定位方法及系统
CN109815300A (zh) * 2018-12-13 2019-05-28 北京邮电大学 一种车辆定位方法
CN109655851A (zh) * 2018-12-26 2019-04-19 与德科技有限公司 一种修正方法、装置、设备及存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117826174A (zh) * 2024-02-04 2024-04-05 名商科技有限公司 一种行车动态定位方法及系统
CN117826174B (zh) * 2024-02-04 2024-06-14 名商科技有限公司 一种行车动态定位方法及系统

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