CN112556702A - 一种车辆移动轨迹的高度修正方法及相关装置 - Google Patents

一种车辆移动轨迹的高度修正方法及相关装置 Download PDF

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CN112556702A
CN112556702A CN202110196186.2A CN202110196186A CN112556702A CN 112556702 A CN112556702 A CN 112556702A CN 202110196186 A CN202110196186 A CN 202110196186A CN 112556702 A CN112556702 A CN 112556702A
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单国航
朱磊
贾双成
李倩
李成军
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Abstract

本申请是关于一种车辆移动轨迹的高度修正方法及相关装置。该方法包括：获取车辆行驶时拍摄的图片序列和拍摄时间；利用图片序列构建SLAM移动轨迹；获取SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度；根据上述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得定位系统对应测得的定位位置；根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算尺度因子；根据尺度因子对SLAM移动轨迹中拍摄每一帧图片时车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度；利用SLAM轨迹高度对定位系统测得的轨迹高度进行修正。本申请能够提高车辆移动轨迹高度的精度。

Description

一种车辆移动轨迹的高度修正方法及相关装置
技术领域
本申请涉及导航技术领域，尤其涉及一种车辆移动轨迹的高度修正方法及相关装置。
背景技术
定位系统例如GPS（Global Positioning System，全球定位系统）、RTK（Real -time kinematic，实时动态）等由于具有精度高、性能好等特点，被广泛应用于车辆的定位和轨迹跟踪中来。然而，在实际应用中发现，有时候定位系统测得的定位高度会出现不合理的跳变，尤其是在桥下、涵洞、隧道或密集楼宇之间等定位信号不好的位置，测得的定位高度偏差会更大，使得车辆的定位高度测量结果精度差。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种车辆移动轨迹的高度修正方法及相关装置，能够提高车辆移动轨迹高度的精度。
本申请第一方面提供一种车辆移动轨迹的高度修正方法，包括：
获取车辆在行驶过程中拍摄的图片序列，以及获取所述图片序列中每一帧图片的拍摄时间；
利用所述图片序列构建所述车辆的SLAM移动轨迹，其中，所述SLAM移动轨迹包括拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测位置的组合，所述预测位置包括预测经度、预测纬度和预测高度；
获取所述SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度；
根据所述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得所述车辆上的定位系统对应测得的定位位置，所述定位位置包括定位经度、定位纬度和定位高度；
根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子；
根据所述尺度因子对所述SLAM移动轨迹中拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度；
利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度。
优选的，当所述至少两帧目标图片仅包括两帧目标图片时，所述根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子，包括：
根据拍摄所述两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，得到车辆的第一移动距离；
根据拍摄所述两帧目标图片时所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，得到车辆的第二移动距离；
计算所述第二移动距离与所述第一移动距离的比值，将所述比值确定为所述SLAM移动轨迹的尺度因子。
优选的，当所述至少两帧目标图片包括多于两帧目标图片时，所述根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子，包括：
根据拍摄所述多于两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，利用最小二乘优化算法计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子。
优选的，所述利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度，包括：
分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数；其中，所述车辆的位置高度为所述车辆的预测高度通过尺度变换得到的；
利用加权系数对各拍摄时间下的所述车辆的位置高度和所述定位高度进行加权处理，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度。
优选的，所述分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数，包括：
对各拍摄时间下获取的图片进行识别，分别获得所述车辆所处位置环境；
当有图片识别出的所述车辆所处位置环境满足预设条件时，获取该图片的拍摄时间下所述车辆的位置高度的第一加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第二加权系数，其中，所述第一加权系数大于所述第二加权系数；
当有图片识别出的所述车辆所处位置环境不满足所述预设条件时，获取该图片的拍摄时间下所述车辆的位置高度的第三加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，所述第三加权系数与所述第一加权系数不同，所述第四加权系数与所述第二加权系数不同。
优选的，所述分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数，包括：
获取所述定位系统测得的初始定位高度；
计算各拍摄时间下所述定位系统测得的定位高度与所述初始定位高度的高度差值；
当有拍摄时间下所述定位系统测得的定位高度与所述初始定位高度的高度差值大于预设值时，获取该拍摄时间下所述车辆的位置高度的第一加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第二加权系数，其中，所述第一加权系数大于所述第二加权系数；
当有拍摄时间下所述定位系统测得的定位高度与所述初始定位高度的高度差值小于或等于所述预设值时，获取该拍摄时间下所述车辆的位置高度的第三加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，所述第三加权系数与所述第一加权系数不同，所述第四加权系数与所述第二加权系数不同。
本申请第二方面提供一种车辆移动轨迹的高度修正装置，包括：
第一获取单元，用于获取车辆在行驶过程中拍摄的图片序列，以及获取所述图片序列中每一帧图片的拍摄时间；
轨迹构建单元，用于利用所述图片序列构建所述车辆的SLAM移动轨迹，其中，所述SLAM移动轨迹包括拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测位置的组合，所述预测位置包括预测经度、预测纬度和预测高度；
第二获取单元，用于获取所述SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度；
第三获取单元，用于根据所述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得所述车辆上的定位系统对应测得的定位位置，所述定位位置包括定位经度、定位纬度和定位高度；
参数计算单元，用于根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子；
尺度变换单元，用于根据所述尺度因子对所述SLAM移动轨迹中拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度；
高度修正单元，用于利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度。
优选的，所述高度修正单元利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度的方式包括：
所述高度修正单元分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数，利用加权系数对各拍摄时间下的所述车辆的位置高度和所述定位高度进行加权处理，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度，其中，所述车辆的位置高度为所述车辆的预测高度通过尺度变换得到的。
本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案，可以获取车辆在行驶过程中拍摄的多帧图片组成的图片序列及其拍摄时间；利用图片序列可以构建出车辆的SLAM移动轨迹；在SLAM移动轨迹上可以获取拍摄至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及在拍摄上述至少两帧目标图片时定位系统对应测得的定位经度和定位纬度；根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到尺度因子，并根据该尺度因子对拍摄各帧图片时车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度，利用SLAM轨迹高度对定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的定位系统的轨迹高度。本申请的技术方案，利用图片来构建车辆的SLAM相对轨迹高度，再结合定位系统定位的至少两个点（如首尾至少两个点）来计算尺度因子，将SLAM相对轨迹高度变换为实际轨迹高度，以便利用SLAM实际轨迹高度来修正定位系统测得的轨迹高度，从而使定位系统在定位不准（如定位失效）时测得的定位高度能够得以修正，从而改善了定位系统对轨迹高度的测量结果，进而提升了车辆移动轨迹高度的精度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的一种车辆移动轨迹的高度修正方法的流程示意图；
图2是本申请实施例示出的同一路段上SLAM轨迹高度和GPS轨迹高度的波动曲线图；
图3是本申请实施例示出的一种车辆移动轨迹的高度修正装置的结构示意图；
图4是本申请实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
请参阅图1，本申请实施例提供了一种车辆移动轨迹的高度修正方法。如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
110、获取车辆在行驶过程中拍摄的图片序列，以及获取图片序列中每一帧图片的拍摄时间。
本申请实施例中，可以通过摄像装置来采集行车过程中的视频数据，其中，摄像装置可以包括但不限于安装于车辆上的行车记录仪、摄像头或司机的手机等具有摄像功能的装置。摄像装置可以设置于车辆的首部以采集其前方的视频，也可以设置于车辆的尾部以采集其后方的视频，这里不作限定。为了获得图片，需要对摄像装置获取的视频数据进行抽帧。通常，视频的帧率为每秒30帧，可以按照预置的规则对视频进行抽帧，例如，每秒抽10帧、15帧、20帧、30帧或其他值，从而获得拍摄的多帧图片，上述多帧图片可以组成图片序列。其中，图片序列中的任意相邻两帧图片的时间间隔为抽帧时间间隔。此外，摄像装置在拍摄图片的同时，还可以记录下图片的拍摄时间。
本申请实施例提供的方法可以应用于车机，也可以应用于其他具备计算和处理功能的设备，如计算机、电脑、手机等。这里以车机为例，摄像装置和定位系统可以内置于车机，也可以设置于车机外，且与车机之间建立通信连接。
120、利用图片序列构建车辆的SLAM移动轨迹。
本申请实施例中，利用采集到的图片序列进行SLAM定位，可以得到拍摄每一帧图片时车辆的SLAM定位位置，这里将SLAM定位位置看作为预测位置。通过拍摄每一帧图片时车辆的预测位置可以绘制出车辆的SLAM移动轨迹，即SLAM移动轨迹包括拍摄每一帧图片时车辆的预测位置的组合，该预测位置可以包括预测经度、预测纬度和预测高度。车辆的SLAM移动轨迹为车辆的相对轨迹，而不是车辆的真实移动轨迹，因此，要想得到车辆的真实定位高度，需要对车辆的SLAM移动轨迹高度进行尺度变换。
在一可选的实施方式中，步骤120利用图片序列构建车辆的SLAM移动轨迹的具体实施方式可以包括以下步骤：
11）确定滑动窗口大小，该滑动窗口内可以包括图片序列中拍摄时间相邻的至少两帧图片；
12）根据上述至少两帧图片构建三维空间坐标；
13）获取图片序列中位于上述至少两帧图片之后的下一帧图片；
14）根据该下一帧图片和三维空间坐标，确定拍摄该下一帧图片时单目摄像装置的位姿；
15）根据拍摄该下一帧图片时单目摄像装置的位姿，获得拍摄该下一帧图片时车辆的预测位置；
16）将该滑动窗口以预设步长在图片序列中滑动，重复执行步骤11）至步骤15），分别得到拍摄各帧图片时车辆的预测位置；
17）根据拍摄各帧图片时车辆的预测位置，生成车辆的SLAM移动轨迹。
其中，步骤12）根据上述至少两帧图片构建三维空间坐标的具体实施方式可以包括：获取上述至少两帧图片中每一帧图片的特征点；将上述至少两帧图片的特征点进行匹配，得到上述至少两帧图片中匹配成功的目标特征点集；根据目标特征点集构建三维空间坐标。
可选的，图片采集时往往会在图片上显示时间水印，还可能因为摄像装置拍摄角度的问题将所在车辆的部分车身也拍摄进来，甚至还可能因天气或光线等原因使图片中出现反光、光圈等影响因素。这些因素在车辆向前行驶过程中几乎没什么变化，当进行图片特征点匹配时，这些因素将会被大量匹配到。这样对于后续利用特征点进行三维空间坐标构建时，不仅大大增加了计算量，而且会使得结果不准确。因此，需要对上述因素进行去除，以排除上述因素对结果的影响。具体的，假设是利用两帧图片来构建三维空间坐标，两帧图片中匹配成功的目标特征点集可以看作为目标特征点对。可以获取所有目标特征点对分别在两张图片中的像素坐标，计算每一个目标特征点对中的两个像素坐标之间的距离，将像素坐标之间的距离小于预设距离的目标特征点对进行删除，利用剩余的目标特征点对构建三维空间坐标。
130、获取SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度。
140、根据上述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得车辆上的定位系统对应测得的定位位置。
本申请实施例中，要想对车辆的SLAM移动轨迹高度进行尺度变换，可以获取SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度。并且，可以获取定位系统在上述至少两帧目标图片的拍摄时间测得的车辆的定位位置，该定位位置可以包括定位经度、定位纬度和定位高度。其中，该定位系统可以包括但不限于GPS（GlobalPositioning System，全球定位系统）、北斗卫星定位系统、RTK（RealTimeKinematic，实时动态）定位系统等中的至少一种。
其中，定位系统在上述至少两帧目标图片的拍摄时间测得的车辆的定位位置默认为是定位系统处于信号较好时测得的定位位置，即该定位位置为准确的定位位置。当定位系统在起始导航时刻和结束导航时刻的定位较准确时，定位系统获取的可以是起始至少两点的车辆定位位置，相应地，上述至少两帧目标图片为在上述至少两点拍摄的图片；或者，定位系统获取的可以是结尾至少两点的车辆定位位置，相应的，上述至少两帧目标图片为在上述至少两点拍摄的图片；或者，定位系统获取的可以是起始一点或几点的车辆定位位置和结尾一点或几点的车辆定位位置，相应地，上述至少两帧目标图片为在这些点拍摄的图片；或者，定位系统获取的可以是其他信号较好的点的车辆定位位置，相应地，上述至少两帧目标图片为在这些点拍摄的图片。
150、根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子。
其中，由于定位系统测得的定位高度不准确，因此在计算尺度因子时可以排除定位高度的影响，使得计算结果更准确。
在一可选的实施方式中，当上述至少两帧目标图片仅包括两帧目标图片时，步骤150根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子的具体实施方式可以包括以下步骤：
15a）根据拍摄上述两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，得到车辆的第一移动距离；
15b）根据拍摄上述两帧目标图片时定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，得到车辆的第二移动距离；
15c）计算第二移动距离与第一移动距离的比值，将该比值确定为SLAM移动轨迹的尺度因子。
举例来说，假设上述两帧目标图片分别为起始帧图片p1和结尾帧图片p2，且拍摄图片p1时车辆的预测经纬度坐标为P1slam(x1、y1)，拍摄图片p2时车辆的预测经纬度坐标为P2slam(x2、y2)，根据上述两个预测经纬度坐标，可以得到两者之间的第一移动距离d1。拍摄图片p1时车辆的定位经纬度坐标为P1gps(x3、y3)，拍摄图片p2时车辆的定位经纬度坐标为P2gps(x4、y4)，根据上述两个定位经纬度坐标，可以得到两者之间的第二移动距离d2。根据第二移动距离d2与第一移动距离d1的比值可以求得尺度因子s，即尺度因子s=d2/d1。
在一可选的实施方式中，当上述至少两帧目标图片包括多于两帧目标图片时，步骤150根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子的具体实施方式可以包括：
15d）根据拍摄上述多于两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，利用最小二乘优化算法计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子。
举例来说，当上述多于两帧目标图片为三帧目标图片时，假设上述三帧目标图片分别为图片p1、图片p2和图片p3，且拍摄图片p1时车辆的预测经纬度坐标为P1slam(x1、y1)，拍摄图片p2时车辆的预测经纬度坐标为P2slam(x2、y2)，拍摄图片p3时车辆的预测经纬度坐标为P3slam(x3、y3)。拍摄图片p1时车辆的定位经纬度坐标为P1gps(x4、y4)，拍摄图片p2时车辆的定位经纬度坐标为P2gps(x5、y5)，拍摄图片p3时车辆的定位经纬度坐标为P3gps(x6、y6)。由于受定位误差的影响，不能单纯通过距离比值来确定尺度因子s。因此可以利用最小二乘优化算法建立误差方程：
error = s * Pislam-Pigps
其中，Pislam是指拍摄第i帧图片时车辆的预测经纬度坐标，Pigps是指拍摄第i帧图片时车辆的定位经纬度坐标。将上述经纬度坐标代入误差方程，可以得出最优解，该最优解包含了最小定位误差error，以及该最小定位误差对应的尺度因子s。
可以理解的是，上述多于两帧目标图片是以三帧目标图片为例进行举例说明的，但不局限于此，上述多于两帧目标图片可以是多于三帧目标图片，如4帧、5帧、6帧或其他值，这里不作限定。
160、根据该尺度因子对SLAM移动轨迹中拍摄每一帧图片时车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度。
170、利用SLAM轨迹高度对定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的定位系统的轨迹高度。
本申请实施例中，在求得尺度因子s后，可以将SLAM移动轨迹中每一帧图片对应的预测高度按照该尺度因子s进行伸缩，当尺度因子s为大于1的数时，可以将预测高度的尺寸拉伸为原来的s倍；当尺度因子s为小于1的数时，可以将预测高度的尺寸缩小为原来的s倍。每一帧图片对应的预测高度按照上述方式进行伸缩，伸缩后的预测高度组合成SLAM轨迹高度。
进一步地，可以利用经过尺度变换得到的SLAM轨迹高度来修正定位系统测得的轨迹高度。以GPS定位系统测得的轨迹高度为例进行说明。图2示出的是在同一时间段内的同一较平坦路段上由GPS测得的轨迹高度和SLAM轨迹高度，其中，横坐标为时间，单位毫秒(ms)，纵坐标为高度，单位米(m)。图中虚线条表示的波形曲线为GPS测得的轨迹高度，实线条表示的波形曲线为SLAM轨迹高度。从图2可以看出，GPS轨迹高度的波动较大，波动高度差值甚至可达30m，测量结果不稳定，准确性差。而SLAM轨迹高度的波动较小，整个波形曲线近乎趋近于直线，测量结果较稳定。需要说明的是，图2示出的仅是截取的其中一段时间的测量结果，并不是整个行驶过程的测量结果。
利用SLAM轨迹高度来修正定位系统测得的轨迹高度的方式可以有多种。例如，可以将SLAM轨迹高度直接替换掉定位系统测得的轨迹高度，即将SLAM轨迹高度作为修正后的定位系统的轨迹高度。又如，也可以将SLAM轨迹高度和定位系统测得的轨迹高度取平均值，得到的平均轨迹高度作为修正后的定位系统的轨迹高度。
在一可选的实施方式中，步骤170利用SLAM轨迹高度对定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的定位系统的轨迹高度的具体实施方式可以包括以下步骤：
17a）分别获取各拍摄时间下SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数；其中，车辆的位置高度为车辆的预测高度通过尺度变换得到的；
17b）利用加权系数对各拍摄时间下的车辆的位置高度和定位高度进行加权处理，得到修正后的定位系统的轨迹高度。
具体的，不同拍摄时间下车辆的位置高度的加权系数可以全部相同或部分相同或全部不同，同理的，不同拍摄时间下定位系统的定位高度的加权系数可以全部相同或部分相同或全部不同。同一拍摄时间下车辆的位置高度的加权系数与定位高度的加权系数可以相同也可以不同。其中，加权系数的取值范围可以为大于等于0且小于等于1。
举例来说，假设不同拍摄时间下车辆的位置高度的加权系数均相同，不同拍摄时间下车辆的定位高度的加权系数也均相同。如果车辆的位置高度的加权系数为1，车辆的定位高度的加权系数为0，则可以看作为将每一拍摄时间下车辆的位置高度取代车辆的定位高度，即将SLAM轨迹高度直接替换掉定位系统测得的轨迹高度，以将SLAM轨迹高度作为修正后的定位系统的轨迹高度。如果车辆的位置高度的加权系数为0.5，车辆的定位高度的加权系数也为0.5，则可以看作为对每一拍摄时间下车辆的位置高度和定位高度取平均值，即将SLAM轨迹高度和定位系统测得的轨迹高度取平均值，得到的平均轨迹高度作为修正后的定位系统的轨迹高度。如果车辆的位置高度的加权系数为0.8，车辆的定位高度的加权系数为0.2，则可以对每一拍摄时间下车辆的位置高度和定位高度按照自身对应的加权系数进行加权处理，得到修正后的定位系统的轨迹高度。
可选的，步骤17a）中可以通过获取各拍摄时间下的目标参数来确定SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数，其中，各拍摄时间下的目标参数可以包括各拍摄时间下车辆所处位置环境、各拍摄时间下定位系统测得的定位高度大小、各拍摄时间下定位系统的信号强度大小等中的至少一个。
在一可选的实施方式中，步骤17a）分别获取各拍摄时间下SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数的具体实施方式可以包括以下步骤：
对各拍摄时间下获取的图片进行识别，分别获得车辆所处位置环境；
当有图片识别出的车辆所处位置环境满足预设条件时，获取该图片的拍摄时间下车辆的位置高度的第一加权系数和定位系统测得的定位高度的第二加权系数，其中，第一加权系数大于第二加权系数；
当有图片识别出的车辆所处位置环境不满足预设条件时，获取该图片的拍摄时间下车辆的位置高度的第三加权系数和定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，第三加权系数与第一加权系数不同，第四加权系数与第二加权系数不同。
具体的，可以对采集到的各帧图片进行场景识别，以识别车辆当前所处位置环境。其中，车辆所处位置环境满足预设条件可以包括车辆所处位置环境为高楼密集处、隧道、涵洞、立交桥下或附近等等情况。在这些环境下一般定位系统的定位信号不太好，从而影响定位高度的测量结果。
举例来说，在t1时刻至t2时刻（包含t2时刻）采集到的图片识别出车辆处于立交桥下，而t2时刻（不包含t2时刻）至t3时刻采集到的图片识别出车辆处于空旷的道路上。假设t1时刻至t2时刻车辆的位置高度的第一加权系数为1，定位系统测得的定位高度的第二加权系数为0，可以看作为在t1时刻至t2时刻将车辆的位置高度替换掉定位系统测得的定位高度。t2时刻至t3时刻车辆的位置高度的第三加权系数为0，定位系统测得的定位高度的第四加权系数为1，可以看作为在t2时刻至t3时刻保留定位系统测得的定位高度，即不对该时间段的定位系统的轨迹高度进行修正。或者，t2时刻至t3时刻车辆的位置高度的第三加权系数为0.5，定位系统测得的定位高度的第四加权系数为0.5，可以看作为在t2时刻至t3时刻对车辆的位置高度和定位高度取平均值，得到的平均轨迹高度作为该时间段的定位系统的轨迹高度。再结合t1时刻至t2时刻修正的轨迹高度，即可得到t1时刻至t3时刻修正后的定位系统的轨迹高度。
在一可选的实施方式中，步骤17a）分别获取各拍摄时间下SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数的具体实施方式可以包括以下步骤：
获取定位系统测得的初始定位高度；
计算各拍摄时间下定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值；
当有拍摄时间下定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值大于预设值时，获取该拍摄时间下车辆的位置高度的第一加权系数和定位系统测得的定位高度的第二加权系数，其中，第一加权系数大于第二加权系数；
当有拍摄时间下定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值小于或等于预设值时，获取该拍摄时间下车辆的位置高度的第三加权系数和定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，第三加权系数与第一加权系数不同，第四加权系数与第二加权系数不同。
具体的，由于定位系统的初始定位高度较为准确，因此可以用来作为高度判断的依据。当某一时刻下测得的定位高度与初始定位高度之间的高度差值大于预设值，可以认为该时刻下测量结果发生较大跳动，结果不准确，需要进行修正。当某一时刻下测得的定位高度与初始定位高度之间的高度差值小于或等于预设值，可以认为该时刻下测量结果较为准确，可以进行适当修正或不修正。其中，预设值可以根据实际场景需求进行设定，如预设值为1米、1.5米、2米、3米、5米或其他值等。
举例来说，在t1时刻至t2时刻（包含t2时刻）定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值大于预设值，而t2时刻（不包含t2时刻）至t3时刻测得的定位高度与初始定位高度的高度差值小于预设值。假设t1时刻至t2时刻车辆的位置高度的第一加权系数为1，定位系统测得的定位高度的第二加权系数为0，可以看作为在t1时刻至t2时刻将车辆的位置高度替换掉定位系统测得的定位高度。t2时刻至t3时刻车辆的位置高度的第三加权系数为0，定位系统测得的定位高度的第四加权系数为1，可以看作为在t2时刻至t3时刻保留定位系统测得的定位高度，即不对该时间段的定位系统的轨迹高度进行修正。或者，t2时刻至t3时刻车辆的位置高度的第三加权系数为0.5，定位系统测得的定位高度的第四加权系数为0.5，可以看作为在t2时刻至t3时刻对车辆的位置高度和定位高度取平均值，得到的平均轨迹高度作为该时间段的定位系统的轨迹高度。再结合t1时刻至t2时刻修正的轨迹高度，即可得到t1时刻至t3时刻修正后的定位系统的轨迹高度。
综上，本申请实施例提供的方法，利用图片来构建车辆的SLAM相对轨迹高度，再结合定位系统定位的至少两个点（如首尾至少两个点）来计算尺度因子，将SLAM相对轨迹高度变换为实际轨迹高度，以便利用SLAM实际轨迹高度来修正定位系统测得的轨迹高度，从而使定位系统在定位不准（如定位失效）时测得的定位高度能够得以修正，从而改善了定位系统对轨迹高度的测量结果，进而提升了车辆移动轨迹高度的精度。
请参阅图3，本申请实施例提供了一种车辆移动轨迹的高度修正装置，可以用于执行前述实施例提供的车辆移动轨迹的高度修正方法。如图3所示，该装置可以包括：
第一获取单元301，用于获取车辆在行驶过程中拍摄的图片序列，以及获取图片序列中每一帧图片的拍摄时间；
轨迹构建单元302，用于利用图片序列构建车辆的SLAM移动轨迹，其中，SLAM移动轨迹可以包括拍摄每一帧图片时车辆的预测位置的组合，该预测位置可以包括预测经度、预测纬度和预测高度；
第二获取单元303，用于获取SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度；
第三获取单元304，用于根据上述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得车辆上的定位系统对应测得的定位位置，该定位位置可以包括定位经度、定位纬度和定位高度；
参数计算单元305，用于根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子；
尺度变换单元306，用于根据该尺度因子对SLAM移动轨迹中拍摄每一帧图片时车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度；
高度修正单元307，用于利用SLAM轨迹高度对定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的定位系统的轨迹高度。
可选的，当上述至少两帧目标图片仅包括两帧目标图片时，参数计算单元305根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子的具体实施方式可以包括：
参数计算单元305根据拍摄上述两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，得到车辆的第一移动距离；根据拍摄上述两帧目标图片时定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，得到车辆的第二移动距离；计算第二移动距离与第一移动距离的比值，将该比值确定为SLAM移动轨迹的尺度因子。
可选的，当上述至少两帧目标图片包括多于两帧目标图片时，参数计算单元305根据拍摄上述至少两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子的具体实施方式可以包括：
参数计算单元305根据拍摄上述多于两帧目标图片时车辆的预测经度和预测纬度，以及定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，利用最小二乘优化算法计算得到SLAM移动轨迹的尺度因子。
可选的，高度修正单元307利用SLAM轨迹高度对定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的定位系统的轨迹高度的具体实施方式可以包括：
高度修正单元307分别获取各拍摄时间下SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数，利用加权系数对各拍摄时间下的车辆的位置高度和定位高度进行加权处理，得到修正后的定位系统的轨迹高度，其中，车辆的位置高度为车辆的预测高度通过尺度变换得到的。
其中，不同拍摄时间下车辆的位置高度的加权系数可以全部相同或部分相同或全部不同，同理的，不同拍摄时间下定位系统的定位高度的加权系数可以全部相同或部分相同或全部不同。同一拍摄时间下车辆的位置高度的加权系数与定位高度的加权系数可以相同也可以不同。
可选的，高度修正单元307分别获取各拍摄时间下SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数的具体实施方式可以包括：
高度修正单元307对各拍摄时间下获取的图片进行识别，分别获得车辆所处位置环境；当有图片识别出的车辆所处位置环境满足预设条件时，获取该图片的拍摄时间下车辆的位置高度的第一加权系数和定位系统测得的定位高度的第二加权系数；当有图片识别出的车辆所处位置环境不满足预设条件时，获取该图片的拍摄时间下车辆的位置高度的第三加权系数和定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，第一加权系数大于第二加权系数；第三加权系数与第一加权系数不同，第四加权系数与第二加权系数不同。
可选的，高度修正单元307分别获取各拍摄时间下SLAM轨迹高度中车辆的位置高度的加权系数和定位系统测得的定位高度的加权系数的具体实施方式可以包括：
高度修正单元307获取定位系统测得的初始定位高度；计算各拍摄时间下定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值；当有拍摄时间下定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值大于预设值时，获取该拍摄时间下车辆的位置高度的第一加权系数和定位系统测得的定位高度的第二加权系数；当有拍摄时间下定位系统测得的定位高度与初始定位高度的高度差值小于或等于预设值时，获取该拍摄时间下车辆的位置高度的第三加权系数和定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，第一加权系数大于第二加权系数；第三加权系数与第一加权系数不同，第四加权系数与第二加权系数不同。
关于上述实施例中的装置，其中各个单元模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
实施图3所示的装置，通过利用图片来构建车辆的SLAM相对轨迹高度，再结合定位系统定位的至少两个点（如首尾至少两个点）来计算尺度因子，将SLAM相对轨迹高度变换为实际轨迹高度，以便利用SLAM实际轨迹高度来修正定位系统测得的轨迹高度，从而使定位系统在定位不准（如定位失效）时测得的定位高度能够得以修正，从而改善了定位系统对轨迹高度的测量结果，进而提升了车辆移动轨迹高度的精度。
请参阅图4，本申请实施例提供了一种电子设备，可以用于执行前述实施例提供的车辆移动轨迹的高度修正方法。具体的，如图4所示，该电子设备400可以包括：至少一个处理器401、存储器402、至少一个通信接口403等组件。其中，这些组件可以通过一条或多条通信总线404进行通信连接。本领域技术人员可以理解，图4中示出的电子设备400的结构并不构成对本申请实施例的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器402可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（ROM），和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器401或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器402可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器402可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
通信接口403可以包括有线通信接口、无线通信接口等，可以用于与外部设备（如摄像装置、定位系统等）进行通信交互。
存储器402上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器401处理时，可以使处理器401执行上文述及的车辆移动轨迹的高度修正方法中的部分或全部步骤。
上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。另外，可以理解，本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当所述可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或电子设备、服务器等）的处理器执行时，使所述处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法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，所述模块、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，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续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。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种车辆移动轨迹的高度修正方法，其特征在于，包括：
获取车辆在行驶过程中拍摄的图片序列，以及获取所述图片序列中每一帧图片的拍摄时间；
利用所述图片序列构建所述车辆的SLAM移动轨迹，其中，所述SLAM移动轨迹包括拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测位置的组合，所述预测位置包括预测经度、预测纬度和预测高度；
获取所述SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度；
根据所述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得所述车辆上的定位系统对应测得的定位位置，所述定位位置包括定位经度、定位纬度和定位高度；
根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子；
根据所述尺度因子对所述SLAM移动轨迹中拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度；
利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述至少两帧目标图片仅包括两帧目标图片时，所述根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子，包括：
根据拍摄所述两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，得到车辆的第一移动距离；
根据拍摄所述两帧目标图片时所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，得到车辆的第二移动距离；
计算所述第二移动距离与所述第一移动距离的比值，将所述比值确定为所述SLAM移动轨迹的尺度因子。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述至少两帧目标图片包括多于两帧目标图片时，所述根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子，包括：
根据拍摄所述多于两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，利用最小二乘优化算法计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度，包括：
分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数；其中，所述车辆的位置高度为所述车辆的预测高度通过尺度变换得到的；
利用加权系数对各拍摄时间下的所述车辆的位置高度和所述定位高度进行加权处理，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数，包括：
对各拍摄时间下获取的图片进行识别，分别获得所述车辆所处位置环境；
当有图片识别出的所述车辆所处位置环境满足预设条件时，获取该图片的拍摄时间下所述车辆的位置高度的第一加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第二加权系数，其中，所述第一加权系数大于所述第二加权系数；
当有图片识别出的所述车辆所处位置环境不满足所述预设条件时，获取该图片的拍摄时间下所述车辆的位置高度的第三加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，所述第三加权系数与所述第一加权系数不同，所述第四加权系数与所述第二加权系数不同。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数，包括：
获取所述定位系统测得的初始定位高度；
计算各拍摄时间下所述定位系统测得的定位高度与所述初始定位高度的高度差值；
当有拍摄时间下所述定位系统测得的定位高度与所述初始定位高度的高度差值大于预设值时，获取该拍摄时间下所述车辆的位置高度的第一加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第二加权系数，其中，所述第一加权系数大于所述第二加权系数；
当有拍摄时间下所述定位系统测得的定位高度与所述初始定位高度的高度差值小于或等于所述预设值时，获取该拍摄时间下所述车辆的位置高度的第三加权系数和所述定位系统测得的定位高度的第四加权系数，其中，所述第三加权系数与所述第一加权系数不同，所述第四加权系数与所述第二加权系数不同。
7.一种车辆移动轨迹的高度修正装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取车辆在行驶过程中拍摄的图片序列，以及获取所述图片序列中每一帧图片的拍摄时间；
轨迹构建单元，用于利用所述图片序列构建所述车辆的SLAM移动轨迹，其中，所述SLAM移动轨迹包括拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测位置的组合，所述预测位置包括预测经度、预测纬度和预测高度；
第二获取单元，用于获取所述SLAM移动轨迹上的拍摄至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度；
第三获取单元，用于根据所述至少两帧目标图片的拍摄时间，分别获得所述车辆上的定位系统对应测得的定位位置，所述定位位置包括定位经度、定位纬度和定位高度；
参数计算单元，用于根据拍摄所述至少两帧目标图片时所述车辆的预测经度和预测纬度，以及所述定位系统对应测得的定位经度和定位纬度，计算得到所述SLAM移动轨迹的尺度因子；
尺度变换单元，用于根据所述尺度因子对所述SLAM移动轨迹中拍摄所述每一帧图片时所述车辆的预测高度进行尺度变换，得到SLAM轨迹高度；
高度修正单元，用于利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述高度修正单元利用所述SLAM轨迹高度对所述定位系统测得的轨迹高度进行修正，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度的方式包括：
所述高度修正单元分别获取各拍摄时间下所述SLAM轨迹高度中所述车辆的位置高度的加权系数和所述定位系统测得的定位高度的加权系数，利用加权系数对各拍摄时间下的所述车辆的位置高度和所述定位高度进行加权处理，得到修正后的所述定位系统的轨迹高度，其中，所述车辆的位置高度为所述车辆的预测高度通过尺度变换得到的。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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