CN112964261A - 一种车辆定位校验方法、系统及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种车辆定位校验的方法、系统及装置，其中，所述方法包括检测车辆是否处于预设区域。所述方法还包括当检测结果为所述车辆处于所述预设区域，基于一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。所述一个或多个参考位置至少包含一个位于所述预设区域之外的位置。

Description

一种车辆定位校验方法、系统及装置

技术领域

本申请涉及定位领域，特别涉及一种车辆定位校验方法、系统、及装置。

背景技术

定位技术广泛用于各种领域，例如自动驾驶系统。对于自动驾驶系统，在自动驾驶车辆(例如，无人车)的驾驶期间中确定其精确位置尤为重要。在自动驾驶车辆高速行驶过程中，如果定位存在较大偏差，可能导致自动驾驶车辆整体行驶不平顺，甚至导致安全隐患。

因此，期望一种精准的车辆定位校验方法、系统及装置。

发明内容

本申请实施例的一个方面提供一种车辆定位校验方法。所述方法包括检测车辆是否处于预设区域。所述方法还包括当检测结果为所述车辆处于所述预设区域，基于一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。所述一个或多个参考位置至少包含一个位于所述预设区域之外的位置。

本申请实施例的一个方面提供一种车辆定位校验系统。所述系统包括检测模块和确定模块。所述检测模块用于检测车辆是否处于预设区域。所述确定模块用于当检测结果为所述车辆处于所述预设区域，基于一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。所述一个或多个参考位置至少包含一个位于所述预设区域之外的位置。

本申请实施例的一个方面提供一种装置。所述装置包括处理器，所述处理器用于执行如上所述的车辆定位校验方法。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性的应用场景图；

图2是根据本申请的一些实施例所示的示例性的参考坐标系；

图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验的流程图；

图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验的流程图；

图5是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验装置的示意图；

图6是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验系统的模块图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性的应用场景图。

在一些实施例中，本申请所述的车辆定位校验方法可以应用于各个领域的自动驾驶车辆，例如无人驾驶出租车、无人道路清扫车、无人快递车等。需要注意的是，这里所说的自动驾驶车辆可以指全自动无人驾驶的车辆或半自动无人驾驶的车辆。在半自动无人驾驶的车辆中，一些功能可以在一些或所有时间可选地由用户(例如，车辆的乘客或操作者)手动控制。此外，半自动无人驾驶的车辆可以被配置为可以在完全手动操作模式和半自动和/或全自动操作模式之间切换。为了说明，图1以用于运输的自动人驾驶车辆(例如，无人驾驶出租车)为例。在如图1所示应用场景100中，一辆或多辆自动驾驶车辆(例如，车辆101、车辆102等)可以在同一时间段或不同时间段行驶在同一条道路(例如，道路103)上。道路103可以包括多条车道，例如车道103-1、车道103-2和车道103-3。车辆101和102沿着车道103-2上箭头所示的方向共同行驶在车道103-2上。

一辆或多辆自动驾驶车辆可以携带用户(例如，乘客或操作者)并前往目的地。在一些实施例中，自动驾驶车辆能够感测其环境并且在没有人类操作的情况下定位和导航。在一些实施例中，自动驾驶车辆可以是电动车、燃料电池车、混合动力车、传统内燃机车等。自动驾驶车辆可以包括车身和车轮。自动驾驶车辆的车身可以是任意类型，包括传统车辆(诸如轿车、跑车、皮卡车、运动型多功能车(SUV)、房车)或改装车等。在一些实施例中，自动驾驶车辆可以包括一对前轮和一对后轮。然而，可以预期的是，自动驾驶车辆可以具有更多或更少的车轮或等效结构，使得自动驾驶车辆能够四处移动。在一些实施例中，自动驾驶车辆可以被配置为由使用自动驾驶车辆的用户操作、远程控制和/或自主操作。

在一些实施例中，自动驾驶车辆可以配备有传感器(例如，如图5所示的传感器510)，传感器经由安装结构安装到自动驾驶车辆的车身。安装结构可以是安装或以其他方式附接到自动驾驶车辆的车身的机械装置。在一些实施例中，安装结构可以使用螺钉、粘合剂或其他安装机构。自动驾驶车辆可以使用任何合适的安装机构在车身内部或外部另外配备传感器。传感器可以包括相机、雷达单元、定位装置、惯性测量单元(IMU)、光探测和测距单元(激光雷达)等或其任何组合。雷达单元可以表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆的本地环境内的物体的系统。在一些实施例中，除了感测物体之外，雷达单元还可以被配置用于感测物体的速度和/或前进方向。相机可以包括被配置用于捕获自动驾驶车辆周围环境的图像的一个或以上设备。相机可以是静态相机或摄像机。

定位装置指的是可以探测设备的位置的装置。定位装置可以包括全球定位系统(GPS)设备、全球导航卫星系统(GLONASS)设备、罗盘导航系统(COMPASS)设备、北斗导航卫星系统设备、伽利略定位系统设备、准天顶卫星系统(QZSS)设备等。以GPS设备为例，GPS设备可以指的是能够从GPS卫星接收地理定位和时间信息然后计算设备的地理位置的设备。IMU传感器可以指的是使用各种惯性传感器(例如加速度计、陀螺仪还有磁力计)来测量和提供车辆的加速度、角速率还有车辆周围的磁场的电子设备。IMU传感器可以被配置为基于各种惯性传感器感测自动驾驶车辆的位置和方向变化。通过组合GPS设备和IMU传感器，传感器可以在自动驾驶车辆行进时提供自动驾驶车辆的实时位置信息，包括在每个时间点的自动驾驶车辆的位置和方向。激光雷达被配置为使用可见光或不可见光(例如紫外线、红外线等)扫描周围并生成点云数据。激光雷达可以被配置为测量到物体(例如，周围车辆)的距离。

在一些实施例中，自动驾驶车辆可以配备有处理设备(例如，如图5所示的处理设备520)。处理设备可以处理与自动驾驶车辆相关联的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或以上功能。例如，处理设备可以获得由自动驾驶车辆相关联的一个或多个传感器获得的定位信息。定位信息可以包括自动驾驶车辆在参考坐标系中的具体坐标。这里的参考坐标系可以包括世界坐标系(例如，笛卡尔坐标系)、Frenet坐标系(例如，如图2所示的参考坐标系200)等。Frenet坐标系和自动驾驶车辆行驶的车道相关，关于其更多的描述可以参见本申请的图2及其描述。作为另一示例，处理设备可以基于自动驾驶车辆的行驶数据和与预设区域相关的地图数据确定自动驾驶车辆是否处于预设区域(例如预设区域104)。高精地图是指精度为厘米级、毫米级或更高精度的高清地图。预设区域是指定位不准的区域(例如，定位精度小于预设阈值的区域)。也就是，当自动驾驶车辆处于预设区域内，自动驾驶车辆通过自身的传感器获得定位的定位精度将小于预设阈值。关于高精地图和预设区域的更多描述可以参见本申请的流程图，例如，图3及其描述。如果自动驾驶车辆处于预设区域，处理设备可以获取与自动驾驶车辆相关的一个或多个参考位置以确定无人驾驶车辆的位置(例如，实时位置或当前位置)。在一些实施例中，所述处理设备可以包括一个或以上处理引擎(例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。仅作为示例，处理设备可以包括中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、专用一组指令处理器(ASIP)、图像处理单元(GPU)、物理运算处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑设备(PLD)、控制器、微控制器单元、精简一组指令计算机(RISC)、微处理器等或其任意组合。

在一些实施例中，自动驾驶车辆可以编队行驶。编队行驶的自动驾驶车辆可以在同一时间出现在同一条道路上，并彼此发现(例如，探测到)对方。例如，编队行驶的自动驾驶车辆可以指路径规划相同(例如，具有相同的起点、终点和路线)的自动驾驶车辆。又例如，编队行驶的自动驾驶车辆也可以指路径规划有重叠(例如，部分路线重叠)的自动驾驶车辆。还例如，多辆自动驾驶车辆可以是在行驶之前预先编好队或是在行驶过程中同时出现在一条道路上临时编队。如图1所述，车辆101和车辆102编队行驶。车辆101比车辆102预先处于预设区域104，这样的情况下，车辆101可以称作车辆102的前车，车辆102可以称作车辆101的后车。在一些实施例中，基于自动驾驶车辆是否处于预设区域，可以对自动驾驶车辆进行标记。例如，当确定自动驾驶车辆处于预设区域，自动驾驶车辆可以标记为True；当确定自动驾驶车辆没有处于预设区域，自动驾驶车辆可以标记为False。可以基于自动驾驶车辆的标记确定编队行驶的自动驾驶车辆的前后车关系。例如，车辆101和车辆102可以临时出现在道路103，且车辆101较车辆102预先处于预设区域。车辆101可以标记为True，车辆102可以标记为False，则可以确定车辆101为车辆102的前车，而车辆102为车辆101的前车。

在一些实施例中，自动驾驶车辆之间可以进行通信，例如快速通信。这里所说的快速通信可以指通信时延小于或等于预设阈值(例如，10毫秒(ms)、5ms等)的通信。自动驾驶车辆之间可以通过任何vehicle to everything(V2X)技术实现快速通信。这里的V2X可以包括vehicle-to-vehicle(V2V)、vehicle to infrastructure(V2I)、vehicle to people(V2P)、vehicle to network(V2N)等。示例性的V2X技术可以包括专用短程通信(dedicatedshort range communication，DSRC)技术、基于蜂窝移动通信系统的C-V2X(cellular-V2X)技术(例如LTE-V2X和5G-V2X)等。例如，自动驾驶车辆可以配备有车载wifi以实现快速通信。又例如，自动驾驶车辆可以通过网络(例如，5G等低时延网络)与云服务器连接。自动驾驶车辆通过云服务器以实现快速通信。通过自动驾驶车辆之间的快速通信，可以使得自动驾驶车辆之间进行的相互车辆定位校验更准确。

在一些实施例中，自动驾驶车辆可以和用户(例如，乘客或操作者)进行交互，例如，通过终端设备。例如，用户可以通过终端设备发送使用自动驾驶车辆的服务请求。又例如，用户可以通过终端设备接收与自动驾驶车辆相关联的信息(例如，位置信息、可用性状态等)。可用性状态是指自动驾驶车辆是否可用。再例如，终端设备可以具有定位作用。用户通过终端设备将用户的位置发送给自动驾驶车辆，以便于自动驾驶车辆可以被导航到用户的位置以为用户提供服务(例如，接载用户前往目的地)。在一些实施例中，终端设备的所有者可以是除了自动驾驶车辆的用户之外的其他人。例如，终端设备的所有者可以使用终端设备来为其他用户发送使用自动驾驶车辆的服务请求，或者为其他用户接受服务信息。可以理解的是，这里所说的终端设备可以是任意可以和自动驾驶车辆通信的终端设备，诸如移动设备(例如，智能手机、可穿戴设备、智能家居设备、虚拟/增强现实设备等)、平板计算机、笔记本电脑、车载设备等。

应当注意应用场景100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以基于本申请的描述，做出各种各样的变化或修改。在一些实施例中，自动驾驶车辆还可以和存储设备(例如，如图5所示的存储设备530)进行通信。例如，自动驾驶车辆可以将获取的数据存储在存储设备中。又例如，自动驾驶车辆可以从存储设备获取指令以实现本申请所述的一个或多个功能。可以理解的是，这里所说的存储设备可以是大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器(例如，RAM)、只读存储器(ROM)等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备可以在云平台(例如，私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云等)上实现。在一些实施例中，存储设备可以集成在自动驾驶车辆中，例如自动驾驶车辆的处理设备中。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。

图2是根据本申请的一些实施例所示的示例性的参考坐标系。

如图2所示，自动驾驶车辆(未在图2中标出)可以在车道203中行驶，自动驾驶车辆在行驶过程中的位置可以通过参考坐标系200中的坐标来表示。参考坐标系200为Frenet坐标系。参考坐标系200包括横轴、纵轴和原点201。出于说明目的，下文以车道203的中心线作为参考线，以自动驾驶车辆自身作为原点201。其中，纵轴与参考线的切线向量平行，纵向的方向(即方向s)与自动驾驶车辆的行驶方向一致；横轴与参考线的法线向量平行，横轴的方向(即方向d)与参考线的法线向量的方向一致；横轴和纵轴相互垂直。通过参考坐标系200，自动驾驶车辆在行驶过程中相对于参考线的位置可以简单的使用纵向距离(即沿着车道203方向的距离)和横向距离(即偏离参考线的距离)来描述，这样使得自动驾驶车辆在行驶过程中可以根据其在参考坐标系200中的位置及时调整车辆的行驶参数(例如，行驶的方向、速度、加速度、角速率等)，使得整体行驶更平顺。

图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验的流程图。

在一些实施例中，流程300可以由车辆定位校验装置500(简称“装置500”)的处理设备520执行。例如，流程300可以以程序或指令的形式存储在存储装置(如车辆定位校验装置500的存储设备530或外接存储设备)中，所述程序或指令在被执行时，可以实现流程300。在一些实施例中，流程300可以由车辆定位校验系统600(简称“系统600”)的模块执行。系统600的模块是处理设备520的示例性实施例。如图3所示，流程300可以包括下述步骤。

步骤310，获取目标车辆(例如，车辆101)的行驶数据。在一些实施例中，步骤310可以由获取模块620执行。

在一些实施例中，目标车辆可以是无人驾驶车辆。在一些实施例中，目标车辆的行驶数据包括目标车辆的定位信息、速度、行驶方向、出发地、目的地等。目标车辆的定位信息可以包括目标车辆的具体位置，例如，车辆的经纬度、车辆在世界坐标系中的三维坐标、车辆在Frenet坐标系中的二维坐标等。在一些实施例中，如图1所述，目标车辆可以配置有探测车辆位置的传感器(例如，GPS设备、IMU设备等)。可以从车辆的传感器获取目标车辆的定位信息。在一些实施例中，用户可以位于目标车辆内，可以从用户的终端设备获取目标车辆的行驶数据。

步骤320，确定所述目标车辆是否处于预设区域。在一些实施例中，步骤320可以由检测模块610执行。当确定车辆处于预设区域，可以执行步骤330；当确定车辆没有处于预设区域，可以重复执行步骤310。

预设区域可以包括一个或多个满足预设要求的区域。例如，预设区域可以包括定位不准或定位信号较弱的区域(例如，定位精度小于预设阈值的区域)。这里所述的定位精度可以通过自动驾驶车辆在该区域的定位误差和/或定位耗时来衡量。定位误差越大和/或定位耗时越长，则定位精度越低。例如，区域的定位精度可能与该区域周围的建筑物有关。区域(例如，某段道路)周围的建筑物会使该区域的定位精度降低。在一些实施例中，可以采用差分RTK(Real-time kinematic)定位技术进行车辆定位，该方法由于建筑物遮挡造成多径效应等问题，使得定位误差较大。如果某一区域周围的建筑物越密集，则该区域由建筑物造成的遮挡越严重，那么该区域的定位精度就越低。又例如，区域的定位精度可能与该区域的车道线有关。如果某一区域(例如，酒店大堂的门口)的道路没有清晰的车道线划分，该区域可能具有较低的定位精度。在一些实施例中，可以采用激光点云匹配(例如，使用正态分布变换配准(NDT)算法)进行车辆定位，将目标点云(例如，高精地图)转换为多维变量的正态分布，通过变换激光雷达扫描的点云的参数将变化后的点云和目标点云匹配，根据匹配结果进行定位，该方法计算量大且容易出现匹配失败的情况，从而使得该区域的定位精度不够而成为预设区域。

在一些实施例中，可以获取与预设区域相关的地图数据，仅作为示例，与预设区域相关的地图数据可以包括与预设区域相关的高精地图。如图1所述，高精地图是指精度达到厘米级、毫米级或更高精度的高清地图。也就是说，高精地图对于位置描述的精度达到厘米(cm)级、毫米(mm)级或更高精度。需要注意的是，这里所述的高精地图对车道线、交通信号灯、人行横道、自行车道等路面交通元素的具体位置有精确描述，路面交通元素在高精地图上的位置关系和路面交通元素实际的位置关系之间的误差小于预设阈值。在一些实施例中，高精地图标注有交通元素的属性。例如，高精地图会对车道具体是人行道、自行车道、机动车道等进行标注。又例如，高精地图会对车道上的车道线、方向引导线等进行标注。再例如，高精地图会对交通信号等进行标注。在一些实施例中，高精地图对交通元素周围的物体(例如，建筑、树木等)的具体位置也有精确描述。在一些实施例中，可以在某个区域(例如，某个行政区域)内利用一个或多个激光雷达对周围环境进行多次扫描获得点云数据，然后基于点云数据生成高精地图，使得高精地图可以精确描述该区域内的交通元素及其周围物体。

在一些实施例中，高精地图上标注有预设区域。例如，高精地图上的预设区域可以是用一些散点围城的矩形、圆形、多边形等。或者，高精地图中可以存储预设区域的信息，包括诸如坐标值、大小、周围的建筑物数量、车道线、定位精度等信息。在一些实施例中，在高精地图生成后，可以用一辆或多辆实验车辆在高精地图所覆盖的区域中行驶，对车辆行驶过程获得的数据(例如，点云数据、定位信息等)进行分析测试。例如，如果分析发现在某区域因定位信号不佳导致车辆采集的数据异常，则可以把该区域在高精地图上标注为预设区域。

在一些实施例中，可以基于目标车辆的行驶数据和与预设区域相关的地图数据，确定目标车辆是否处于预设区域。例如，可以基于高精地图和目标车辆的定位信息确定车辆是否处于预设区域。例如，可以基于高精地图和车辆的定位信息，确定目标车辆和高精地图上标注的预设区域的距离是否小于阈值距离(例如，80cm、50cm、1米(m)、5m等))。当车辆与预设区域的距离小于阈值距离时，确定所述车辆处于所述预设区域。又例如，可以基于高精地图和车辆的定位信息，确定目标车辆是否处于高精地图上标注的预设区域内。当车辆处于高精地图的预设区域内时，确定所述车辆处于所述预设区域。

在一些实施例中，车辆在行驶过程中，车辆的传感器在确定定位信息的同时可以确定对应于定位信息的置信度。置信度与车辆自身的定位信号强弱相关。车辆自身的定位信号越强，置信度越高，则对应的定位信息越准确。这种情况下，可以根据定位信息的置信度确定目标车辆是否处于预设区域。例如，可以确定目标车辆的定位信息对应的置信度是否小于阈值置信度。当车辆的定位信息对应的置信度小于阈值置信度，则确定车辆处于预设区域。可以理解的是，在一些实施例中，也可以结合置信度和高精地图来确定车辆是否处于预设区域。

步骤330，获取一个或多个参考位置。所述一个或多个参考位置至少包含一个位于所述预设区域之外的位置。在一些实施例中，步骤330可以由获取模块620执行。

在一些实施例中，一个或多个参考位置可以与至少一个参考车辆有关。例如，一个或多个参考位置可以包括至少一个参考车辆的位置(例如，当前位置)。这里的至少一个参考车辆可以和目标车辆在同一条道路上行驶，且至少一个参考车辆满足一个或多个预设条件。仅作为示例，所述至少一个参考车辆满足第一预设条件和/或第二预设条件。第一预设条件包括所述至少一个参考车辆在所述预设区域之外，且可以获取其与目标车辆的位置关系。在一些实施例中，在预设区域外的参考车辆具有较高的定位精度，因此其可以为目标车辆提供参考信息。第二预设条件包括至少一个参考车辆和目标车辆的通信时延小于预设阈值。例如，所述至少一个参考车辆和目标车辆的通信延时小于10ms。又例如，所述至少一个参考车辆和目标车辆的通信延时小于5ms。

在一些实施例中，可以通过至少一个参考车辆自带的传感器获取其与目标车辆的位置关系。为便于理解，以下描述以只有一个参考车辆为例。在一些实施例中，预设区域的范围可能较小(例如，预设区域在车辆行驶方向的长度即Frenet坐标系s方向上的距离小于预设距离(例如，50m))，该参考车辆在定位准确的区域(例如，在预设区域之外)且可以通过其自带的传感器探测其与目标车辆的位置关系。例如，该参考车辆可以通过其自带的雷达单元探测到的与目标车辆相关的点云数据确定其与目标车辆的相对位置。在另一些实施例中，预设区域的范围可能较大(例如，预设区域在车辆行驶方向的长度即Frenet坐标系s方向上的距离大于预设距离(例如，50m))，该参考车辆可以通过该参考车辆的一个或多个前车确定该参考车辆与目标车辆的位置关系。其中，一个或多个前车中的至少一辆(例如，距离目标车辆最近的前车)可以探测其与目标车辆的位置关系，以及其与参考车辆的位置关系。仅以一个参考车辆和其两个前车(例如，第一前车和第二前车)为例，其中第一前车在预设区域之内且可以探测其和目标车辆的位置关系(例如，相对距离)；第二前车在预设区域之内且可以探测其和第一前车的位置关系(例如，相对距离)；参考车辆在定位准确的区域(例如，预设区域之外)且可以探测其和第二前车的位置关系(例如，相对距离)。在该情况下，参考车辆可以通过第一前车和第二前车确定参考车辆与目标车辆的位置关系。其中，第一前车、第二前车和参考车辆均可以称作是目标车辆的后车。

在一些实施例中，一个或多个参考位置可以与目标车辆本身有关。例如，一个或多个参考位置可以包括目标车辆进入预设区域之前的至少一个历史位置。在一些实施例中，可以基于目标车辆自所述至少一个历史位置之后的行驶数据，确定所述至少一个历史位置与目标车辆的位置关系。为便于理解，以下描述以只有一个历史位置为例。例如，可以获取目标车辆位于历史位置时的历史时间和与目标车辆相关的行驶参数。与目标车辆相关的行驶参数可以包括目标车辆从历史时间到当前时间的行驶参数。示例性的行驶参数可以包括车辆的车速、加速度、角速率等。进一步，可以基于历史时间、当前时间、行驶参数以及历史位置确定历史位置和目标车辆的位置关系。关于确定目标车辆的一个或多个参考位置的更多描述可以参见本申请的其他部分，例如，图4及其描述。

步骤340，基于所述一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。在一些实施例中，步骤340可以由确定模块630执行。

当一个或多个参考位置只包含一个参考位置时，可以基于该参考位置及其与目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。以图1为例，目标车辆为车辆101，车辆101存在一个参考车辆(即车辆102)。车辆102可以探测其与车辆101的相对距离。基于车辆102的位置和其与车辆101的相对距离和相对方向可以确定车辆101的位置。

在一些实施例中，所述参考位置包括至少两个参考位置。对于所述至少两个参考位置中的每一个，可以基于所述参考位置与目标车辆的位置关系确定定位点。可以基于所述至少两个参考位置对应的至少两个定位点确定目标车辆的位置。例如，可以基于至少两个定位点求取平均值以确定目标车辆的位置。又例如，可以基于至少两个定位点的权重对至少两个定位点进行加权确定目标车辆的位置。至少两个定位点的权重总和可以为1。当参考位置为参考车辆的位置时，权重可以与参考车辆的置信度或信号强弱有关。比如，每个参考车辆的位置会对应一个置信度，置信度越高，则基于该参考车辆的位置确定的定位点的权重越高，对确定目标车辆的位置的贡献越大。当参考位置为目标车辆的历史位置时，权重可以与目标车辆在历史位置时的置信度、历史位置对应的历史时间与当前时间的时间间隔、历史时间到当前时间中目标车辆行驶数据的复杂度有关。比如，每个历史位置会对应一个置信度，置信度越高，则基于该历史位置确定的定位点的权重越高，对确定目标车辆的位置的贡献越大。又比如，每个历史位置对应一个历史时间，该历史时间距离当前时间的时间间隔越短，则基于该历史位置确定的定位点的权重越高，对确定目标车辆的位置的贡献越大。又例如，每个历史位置对应一组历史时间到当前时间中目标车辆的行驶数据，该行驶数据越复杂(例如，行驶数据中的弯道越多或行驶方向的变化越多，行驶数据越复杂)，则基于该历史位置确定的定位点的权重越低，对确定目标车辆的位置的贡献越小。当只有一个历史位置时，可以获取目标车辆位于历史位置时的历史时间。还可以获得目标车辆从历史时间到当前时间的行驶参数。比如，可以获取目标车辆从历史时间到当前时间的车速和加速度。基于目标车辆从历史时间到当前历史时间的车速和加速度对时间进行累积可以得到目标车辆从历史时间到当前时间的行程信息。进一步，基于目标车辆的行程信息确定历史位置和目标车辆的位置关系，从而可以确定目标车辆的位置。当一个或多个参考位置包括至少两个历史位置时，可以基于每个历史位置和其与目标车辆的位置关系确定一个定位点。基于至少两个定位点可以确定目标车辆的位置。

应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。在一些实施例中，步骤310和320可以合并到一个步骤中完成。在一些实施例中，步骤330之前，可以先确定是否存在和车辆相关的至少一个参考车辆，从而确定车辆的参考位置。在一些实施例中，在步骤340之后，可以根据确定的车辆的位置调整车辆的行驶参数，以使得车辆可以沿着Frenet坐标系的s方向行驶。

图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验的流程图。

在一些实施例中，流程400可以由装置500的处理设备520执行。例如，流程400可以以程序或指令的形式存储在存储装置(如装置500的存储设备530或外接存储设备)中，所述程序或指令在被执行时，可以实现流程400。在一些实施例中，流程400可以由系统600的模块执行。在一些实施例中，图3中的步骤330-340可以通过流程400实现。如图4所示，流程400可以包括下述步骤。

步骤410，可以确定目标车辆处于预设区域。在一些实施例中，步骤410可以由检测模块610执行。

在一些实施例中，可以根据目标车辆的行驶数据和与预设区域相关的地图数据，确定车辆处于预设区域。关于步骤410的更多描述可以参见本申请的其他部分，例如，图3的步骤320及其描述。

步骤420，可以确定是否存在与所述目标车辆相关的至少一个参考车辆。在一些实施例中，步骤420由确定模块630执行。当确定存在至少一个参考车辆时，可以执行步骤430a；当确定不存在至少一个参考车辆时，可以执行步骤430b。

在一些实施例中，至少一个参考车辆可以与目标车辆预先编好队行驶。目标车辆可以根据预先存储的编队信息确定至少一个参考车辆。在一些实施例中，至少一个参考车辆可以与所述车辆临时编队行驶。例如，目标车辆的传感器(例如，激光雷达)可以在当前时间采集周围环境的点云数据。根据点云数据可以确定是否存在与目标车辆相关的至少一个参考车辆。又例如，至少一个参考车辆通过其传感器(例如，激光雷达)探测到目标车辆后，可以发送编队确认信息或参考车辆的位置信息到目标车辆。目标车辆可以根据是否接收到编队确认信息或参考车辆的位置信息确定是否存在与目标车辆相关的至少一个参考车辆。在一些实施例中，无人驾驶车辆控制平台可以对无人驾驶车辆进行监控，并基于各无人驾驶车辆的位置信息确定是否存在与目标车辆有关的至少一个参考车辆。

步骤430a，可以获取所述至少一个参考车辆中每个参考车辆的位置作为与所述车辆相关的参考位置。在一些实施例中，步骤430a可以由获取模块620执行。

在一些实施例中，当只有一个参考车辆时，可以从该一个参考车辆获取其位置作为与所述车辆相关的参考位置。当有两个或两个以上参考车辆时，可以分别从两个或两个以上参考车辆的每个参考车辆获取其位置作为与所述车辆相关的参考位置。关于获取与所述车辆相关的参考位置更多描述可以参见本申请的其他部分，例如，图3的步骤330及其描述。

步骤430b，可以获取所述目标车辆进入所述预设区域之前的历史位置作为与所述车辆相关的参考位置。在一些实施例中，步骤430b可以由获取模块620执行。

在一些实施例中，可以从所述车辆的存储设备(例如，存储设备530)中获取所述车辆处于预设区域之前的历史位置。在一些实施例中，所述车辆在处于预设区域之前有多个候选历史位置，可以从多个候选历史位置中选择最靠近预设区域的候选历史位置作为所述车辆进入所述预设区域之前的历史位置，这样可以减少后续确定车辆位置的计算量，使得计算结果更准确和更高效。关于获取与所述车辆相关的参考位置更多描述可以参见本申请的其他部分，例如，图3的步骤330及其描述。

步骤440，可以基于所述一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。在一些实施例中，步骤440可以由确定模块630执行。

在一些实施例中，所述一个或多个参考位置包括至少一个参考车辆的位置。当只有一个参考车辆，且该参考车辆可以探测到其与目标车辆的相对位置关系时，可以基于该参考车辆的位置和其与目标车辆的相对位置关系(例如，相对距离和方向)确定目标车辆的位置。当所述参考位置为至少两个参考车辆的位置时，对于每个参考车辆，可以获得其探测到的与目标车辆的相对位置关系。可以基于每个参考车辆的位置和其与目标车辆的相对距离确定一个定位点。基于一个或多个定位点可以确定目标车辆的位置。在一些实施例中，一个或多个参考位置可以包括目标车辆的至少一个历史位置。可以基于至少一个历史位置与目标车辆的位置关系确定目标车辆的位置。更多关于基于一个或多个参考位置与目标车辆的位置关系确定目标车辆的位置的内容可以在本申请的其他地方找到，例如，步骤340及其描述。

应当注意的是，上述有关流程400的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程400进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。在一些实施例中，步骤430a/430b和步骤440可以合并在一个步骤完成。在一些实施例中，所述车辆可以直接从至少一个参考车辆获取所述车辆的位置。即至少一个参考车辆直接确定所述车辆的位置并发送给所述车辆。

图5是根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验装置的示意图。

车辆定位校验装置500可以用于实现本申请所述的车辆定位校验方法。如图5所示，车辆定位校验装置500可以包括传感器510、处理设备520和存储设备530。装置500中的组件可以以各种方式中的一种或多种进行连接。仅作为示例，传感器510可以直接连接到处理设备520，或通过网络(例如，任何类型的有限或无线网络或其组合)连接到处理设备520。作为另一个示例，处理设备520可以直接连接到存储设备530，或通过网络连接到存储设备530。在一些实施例中，车辆定位校验装置500可以安装于无人驾驶车辆(例如，图3所述的目标车辆)上。

传感器510可以用于获取与无人驾驶车辆相关的信息和/或数据(例如，车辆本身的信息、车辆周围环境的信息等)。在一些实施例中，传感器510可以包括相机、雷达单元、定位装置、惯性测量单元(IMU)、光探测和测距装置单元(激光雷达)等或其任何组合。关于传感器的更多描述可以参见本申请的图1及相关描述。

处理设备520可以处理与无人驾驶车辆相关的信息和/或数据，以执行本申请中所描述的一个或多个功能。例如，处理设备520可以确定目标车辆是否处于预设区域。又例如，处理设备520可以基于述一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置。再例如，处理设备520可以基于所述目标车辆的位置调整目标车辆的行驶参数。关于处理设备的更多描述可以参见本申请的图1及相关描述。

存储设备530可以存储数据、指令和/或任何其他信息。例如，存储设备530可以存储传感器510和/或处理设备520获得的数据。在一些实施例中，存储设备530可以存储数据和/或指令，处理设备520可以执行或使用这些数据和/或指令来执行本申请中描述的示例性方法。在一些实施例中，存储设备530可以包括大容量存储设备、可移动存储设备、基于云的存储设备、易失性读写内存、只读内存(ROM)等，或其任何组合。示例性大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。示例性可移动存储器可以包括闪光驱动器、软盘、光盘、内存卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写内存可以包括随机访问内存(RAM)。示例性RAM可以包括动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDR SDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T-RAM)、零电容器RAM(Z-RAM)等。示例性ROM可以包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)、数字多功能磁盘ROM等。在一些实施例中，存储设备530可以是处理设备520的一部分。

需要注意的是，以上对于装置500的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该装置的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对本申请描述的示例性实施方式的特征、结构、方法和特性可以以各种方式组合以获得另外的和/或替代的示例性实施方式。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。例如，存储设备530可以是包括云计算平台的数据存储，诸如公云等。在一些实施例中，装置500的一个或多个原件可以省略，或者进一步包括一个或多个其他原件(例如，通讯端口)。在一些实施例中，装置500或其部分(例如，处理设备520和存储设备530)可以是无人驾驶车辆控制平台的一部分。所述无人驾驶控制平台可以与无人驾驶车辆进行数据交互，并对无人驾驶车辆进行监控和分析(例如，对无人驾驶车辆的定位进行校正)。

图6根据本申请的一些实施例所示的示例性的一种车辆定位校验系统的模块图。

车辆定位校验系统600可以用于实现本申请所述的车辆定位校验方法。如图6所示，系统600可以包括检测模块610、获取模块620以及确定模块630。在一些实施例中，装置500的处理设备520的功能可以通过系统600中的模块来实现。

检测模块610可以用于确定目标车辆是否处于预设区域。例如，检测模块610可以根据目标车辆的行驶数据(例如，定位信息)和与预设区域相关的地图数据(例如，标记有预设区域的高精地图)确定目标车辆是否处于预设区域。又例如，检测模块610可以根据目标车辆的定位信息对应的置信度确定目标车辆是否处于预设区域。关于确定目标车辆是否处于预设区域的更多描述可以参见本申请的其他部分，例如，图3的步骤320及其描述。

获取模块620可以用于获取和目标车辆定位校验相关的信息/数据。例如，获取模块620可以通过传感器510获取目标车辆的定位信息。又例如，获取模块620可以获取目标车辆的一个或多个参考位置。再例如，获取模块620可以从至少一个参考车辆获取其和目标车辆的位置关系(例如，相对距离)。还例如，获取模块620可以从存储设备530获取目标车辆的历史行驶数据(例如，包括历史行驶参数)。关于获取与目标车辆定位校验相关的信息/或数据可以参见本申请的其他部分，例如，图3和图4中的相关描述。

确定模块630可以确定目标车辆的位置。例如，确定模块630可以确定是否存在与目标车辆相关的至少一个参考车辆。当确定存在与目标车辆相关的至少一个参考车辆时，确定模块630可以基于至少一个参考车辆的位置确定目标车辆的位置。当确定不存在与目标车辆相关的至少一个参考车辆时，确定模块630可以基于目标车辆的历史位置确定目标车辆的位置。关于确定目标车辆的位置的更多描述可以参见本申请的其他部分，例如，图3和图4的相关描述。

应当理解，图6所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的设备及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于系统600的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，系统600中各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)本申请的其中一些实施例通过实验车辆在高精地图标记预设区域，使得目标车辆是否处于预设区域的确定结果更加准确；(2)本申请的其中一些实施例使用的方法在目标车辆处于预设区域内定位不准的情况下，基于一个或多个位于预设区域外的参考位置来确定目标车辆的位置，提高目标车辆定位的准确性；(3)本申请的其中一些实施例基于与目标车辆编队的至少一个参考车辆的定位信息来校验目标车辆的位置，使得目标车辆的定位更加准确，减少定位偏差。此外，同一编队的目标车辆和至少一个参考车辆之间可以实现定位信息的快速传输，该校验方法所需处理的数据量较低，进一步提高了校验效率；(4)本申请的其中一些实施例基于目标车辆在进入预设区域之前的历史定位信息来校验目标车辆的位置，使得目标车辆在没有编队车辆共同行驶的情况下也可以准确地确定位置；(5)本申请的其中一些实施例通过基于多个参考位置确定多个定位点，并对多个定位点进行加权分析来确定目标车辆的位置，进一步提高对目标车辆定位的准确性。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本申请中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、VisualBasic、Fortran2003、Perl、COBOL2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或处理设备上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(Software as a Service,SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的处理设备或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种车辆定位校验方法，其中，所述方法包括：

检测目标车辆是否处于预设区域；

当检测结果为所述目标车辆处于所述预设区域时，基于一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置，所述一个或多个参考位置至少包含一个位于所述预设区域之外的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个参考位置包括：

至少一个参考车辆的位置，所述至少一个参考车辆满足第一预设条件，所述第一预设条件包括所述至少一个参考车辆在所述预设区域之外，且可以获取其与所述参考车辆的位置关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述至少一个参考车辆满足第二预设条件，所述第二预设条件包括所述至少一个参考车辆和所述目标车辆的通信时延小于预设阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个参考位置包括：

所述目标车辆进入所述预设区域之前的至少一个历史位置。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

基于所述目标车辆自所述至少一个历史位置之后的行驶数据，确定所述至少一个历史位置与所述目标车辆的位置关系。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个参考位置包括至少两个参考位置，

所述基于一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置，包括：

对所述至少两个参考位置中的每一个，基于所述参考位置与所述目标车辆的位置关系确定定位点；

基于所述至少两个定位点确定所述目标车辆的所述位置。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述检测目标车辆是否处于预设区域包括：

基于所述目标车辆的行驶数据和与所述预设区域相关的地图数据，确定所述目标车辆是否处于所述预设区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述与所述预设区域相关的地图数据包括标注有所述预设区域的高精地图。

9.一种车辆定位校验系统，其中，所述系统包括：

检测模块，用于检测目标车辆是否处于预设区域；

确定模块，用于当检测结果为所述目标车辆处于所述预设区域时，基于一个或多个参考位置与所述目标车辆的位置关系，确定所述目标车辆的位置，所述一个或多个参考位置至少包含一个位于所述预设区域之外的位置。

10.一种装置，其中，所述装置包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1-8中任意一项所述的车辆定位校验方法。

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