CN112987029A - 一种适用于驾驶设备的定位方法、系统、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于驾驶设备的定位方法、系统、设备及介质，驾驶设备设置有激光雷达，定位方法包括以下步骤：获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备位于第二位置；根据激光点云结合标识物的形态特征获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标；根据第一标识物坐标及第二标识物坐标对驾驶设备定位得到其位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。采用上述技术方案，定位方法的适应性强。

Description

一种适用于驾驶设备的定位方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明涉及驾驶设备技术领域，特别涉及一种适用于驾驶设备的定位方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着全球贸易的快速发展，经营者为了提高货物装卸效率，开始寻求提高作业效率及安全性的运输设备。尤其是对于港口而言，很多重型设备上都安装有激光雷达，用来导航及避障。激光雷达可以获得清晰的三维环境感知信息，分辨率比较高，不受光照影响，逐渐成为驾驶设备，尤其是自动导引车辆不可缺少的传感器，被广泛用于障碍物检测、生成高精地图、实时定位、障碍物分类、障碍物跟踪等。

发明内容

申请人研究发现，现有技术中驾驶设备使用激光雷达进行定位存在适应性差的问题。申请人进一步研究发现，这是因为现有技术中使用激光雷达定位需要事先建立环境高精地图，定位时将激光点云与高精地图进行匹配来获得精确位置，这就要求环境高精地图的准确性和稳定性要强，而对于环境容易变化的应用场景，这种定位方法就难以适用。举例来说，在港口环境下，集装箱等物品需要大量搬运，造成环境容易变化，此时事先建立的环境高精地图就与实际环境差距大，导致高精地图无法使用，进而难以实现准确的定位。

本发明的目的在于解决现有技术中驾驶设备的定位方法存在的适应性差的问题。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，驾驶设备设置有激光雷达，定位方法包括以下步骤：获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备位于第二位置；根据激光点云结合标识物的形态特征获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标；根据第一标识物坐标及第二标识物坐标对驾驶设备定位得到其位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。

采用上述技术方案，定位方法的适应性强。

可选地，在控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备处于第二位置的步骤之前，定位方法还包括以下步骤：根据所有标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标建立标识物定位坐标库；从标识物定位坐标库中选择激光雷达所要扫描的标识物。

可选地，从标识物定位坐标库中选择激光雷达所要扫描的标识物的步骤，包括：获取驾驶设备位于第一位置时在定位坐标系下的第一设备坐标；获取第一位置和第二位置间的位置距离；根据第一设备坐标和位置距离从标识物定位坐标库中选取激光雷达所要扫描的标识物。

可选地，驾驶设备设置有里程计，获取第一位置和第二位置间的位置距离的步骤，包括：获取驾驶设备在第一位置时里程计记录的第一里程信息；获取驾驶设备在第二位置时里程计记录的第二里程信息；根据第一里程信息和第二里程信息得到第一位置和第二位置间的位置距离。

可选地，根据激光点云结合标识物的形态特征获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标的步骤，包括：分割激光点云，剔除其中的地面点云；结合标识物的形态特征对剔除后的激光点云进行点云提取；根据提取后的点云获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。

可选地，根据提取后的点云获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标的步骤，包括：计算提取后的点云的包围盒；获取包围盒的中心点坐标，将中心点坐标作为标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。

可选地，标识物为杆状物，结合标识物的形态特征对剔除后的激光点云进行点云提取的步骤，包括：对点云进行竖直方向上的聚类，完成杆状物点云的粗提取；将粗提取得到的点云和圆柱的几何特征进行匹配，精提取符合圆柱特征的点云。

可选地，在对点云进行竖直方向上的聚类，完成杆状物点云的粗提取的步骤之前，还包括以下步骤：按照预设的分辨率对剔除后的激光点云进行水平方向上的欧拉聚类直径，提取直径处于预设范围内的聚类点云。

可选地，驾驶设备为自动驾驶设备，定位方法用于对港口的自动驾驶设备进行定位。

本发明的实施方式还公开了一种适用于驾驶设备的定位系统，包括：获取模块，用于获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；控制模块，用于控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备位于第二位置；处理模块，与获取模块及控制模块通讯连接，处理模块用于使用前述任一的定位方法对驾驶设备进行定位以得到其位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。

采用上述技术方案，定位系统的适应性强。

本发明的实施方式还公开了一种计算设备，包括：处理器，适于实现各种指令；存储器，适于存储多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一的定位方法。

本发明的实施方式还公开了一种存储介质，存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一的定位方法。

附图说明

图1示出本发明一实施方式中定位方法的流程图；

图2示出本发明一实施方式中步骤S3的流程图；

图3示出本发明一实施方式中步骤S32的流程图；

图4示出本发明一实施方式中激光雷达扫描得到的激光点云示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合较佳实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

应注意的是，在本说明书中，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明实施例的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“底”等指示的方位或坐标关系为基于附图所示的方位或坐标关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或坐标关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本实施例中的具体含义。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

参照图1所示，本发明的实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，驾驶设备设置有激光雷达，定位方法包括以下步骤：S1：获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；S2：控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备位于第二位置；S3：根据激光点云结合标识物的形态特征获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标；S4：根据第一标识物坐标及第二标识物坐标对驾驶设备定位得到其位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。

在S1中，获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标，定位坐标系既可以是世界坐标系，也可以是环境坐标系。所谓环境坐标系，举例来说，当该方法应用于港口的驾驶设备时，环境坐标系可以是针对港口建立的港口坐标系；当该方法应用于仓库的驾驶设备时，环境坐标系可以是针对仓库建立的仓库坐标系；在其它实施例中，环境坐标系也可以是其它坐标系，本实施方式对此不作限定。获取第一标识物坐标的方法既可以是从事先的数据库中获取，也可以是通过全站仪等仪器现场测量计算得到的，本实施方式对此不作限定。

在S2中，控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备位于第二位置。也就是说，在驾驶设备处于第二位置时，控制激光雷达扫描标识物得到相应的激光点云。在S3中，根据激光点云结合标识物的形态特征获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。也就是说，根据标识物的形态特征，能够从激光点云中确定标识物对应的点云，从而获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。形态特征可以包括形状、大小、状态等。在一实施例中，当标识物为路灯时，其形状近似于圆柱，此时可以从激光点云中选取符合圆柱特征的点云来确定标识物，结合激光雷达输出的点云坐标，进而获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。在其它实施例中，标识物形态特征也可以是圆、椭圆、线段、曲线等，本实施方式对此不作限定。结合标识物形态特征来确定标识物，无需额外设置反光设备，成本低，可以充分利用环境中已有的固定建筑或设备作为标识物，适应性强。

在S4中，根据第一标识物坐标及第二标识物坐标对驾驶设备定位得到其位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。也就是说，在本实施方式中，根据第一标识物坐标及第二标识物坐标得到驾驶设备位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。在一些实施例中，通过第一标识物坐标和第二标识物坐标可以得到定位坐标系与激光雷达坐标系间的转换关系，而激光雷达安装在驾驶设备的相应位置，驾驶设备在激光雷达坐标系中的坐标是可以确定的，例如是固定值，因此可以得到驾驶设备在第二位置时，其在定位坐标系下的第二设备坐标。在一实施例中，定位坐标系为二维坐标系，标识物的在定位坐标系下的第一标识物坐标为P_p1(x,y)，标识物在激光雷达坐标系下的第二标识物坐标为P₁(x,y)，则驾驶设备在定位坐标系下的第二设备坐标为P₂(x,y)，其中，P₂＝P₁ ^-1*P_P1，进而完成对驾驶设备的定位。在其它实施例中，也可以采用其它方法得到第二设备坐标。可以理解的是，步骤S1只需在步骤S4之前即可，与步骤S2和S3之间无先后顺序的限制。

本实施方式所公开的定位方法中，对于数据的处理、坐标的计算等，既可以在驾驶设备上设置相应的计算设备来实现，也可以通过远程的计算装置、云端处理器等来实现，本实施方式对此不作限制。

本实施方式所公开的定位方法，无需事先建立环境高精地图，进而无需根据环境变化频繁地更新地图，降低了成本。且由于无需依靠环境地图来进行定位，因此能够很好应用于环境容易变化的场景，并实现准确的定位，适应性强，能够更好地运用于复杂场景。因为通过结合标识物的形态特征来确定标识物，因此最少只需一个标识物即可完成一次定位，且无需额外设置例如反光装置等，依靠标识物本身即可完成定位，成本更低、效率更高。除此之外，使用反光装置，如反光柱等，随着距离不同其反光强度值不一样，会导致激光雷达点云的强度值反馈不稳定，稳定性差，也就是说，本实施方式所公开的定位方法更加稳定。

本发明的另一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，在控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备处于第二位置的步骤之前，还包括以下步骤：根据所有标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标建立标识物定位坐标库；从标识物定位坐标库中选择激光雷达所要扫描的标识物。在本实施方式中，事先将驾驶设备工作环境中的所有标识物进行统计和测量，获取所有标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标，然后一一对应建立标识物定位坐标库，以便于驾驶设备运行过程中的定位使用，便于驾驶设备连续行驶，提升定位效率。在每次定位时，再从标识物定位坐标库中选择本次定位所要使用的标识物，即激光雷达所要扫描的标识物。

本发明的又一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，从标识物定位坐标库中选择激光雷达所要扫描的标识物的步骤，包括：获取驾驶设备位于第一位置时在定位坐标系下的第一设备坐标；获取第一位置和第二位置间的位置距离；根据第一设备坐标和位置距离从标识物定位坐标库中选取激光雷达所要扫描的标识物。

在本实施方式中，第一位置既可以是上次定位时的位置，也可以是初始位置。当第一位置是上次定位时的位置，即上一次定位过程中的第二位置时，第一设备坐标可以来源于上次定位的结果，即上次定位得到的第二设备坐标；当第一位置是初始位置时，第一设备坐标可以来源于全站仪等仪器的测量，也可以来源于定位坐标系中事先设定的初始位置对应的坐标，也就是说，本实施方式公开的定位方法能够实现不断地迭代，完成驾驶设备行驶过程中的精准定位。然后，获取第一位置和第二位置间的位置距离，位置距离与驾驶设备的行驶速度和定位频率相关。接着，根据第一设备坐标和位置距离从标识物定位坐标库中选取激光雷达所要扫描的标识物，通过位置距离和第一设备坐标，可以得到第二位置在定位坐标系中的大致坐标范围，然后结合标识物定位坐标库可以选取出本次定位所要使用的标识物，即激光雷达所要扫描的标识物。在一实施例中，第一设备坐标为(200m，200m)，第一位置和第二位置间的位置距离是0.5m，则预估第二设备坐标可能是(200.5m，200m)，从标识物定位坐标库中查询选取标识物，例如可以根据距离近、形态特征突出等特点选取出本次定位所要使用的标识物。在本实施例中，选取距离较近，坐标为(201m，201m)的标识物作为本次定位所要使用的标识物。在确定标识物的同时，通过标识物定位坐标库中可以获取它对应的第一标识物坐标。然后，可以根据选取的标识物完成对第二位置的精准定位，纠正预估的第二设备坐标。在其它实施例中，也可以采用其它方法来确定标识物。在本实施方式中，通过先预估第二位置的可能位置，再选取激光雷达所要扫描的标识物，便于选取到合适的标识物，提高定位的准确性。

本发明的另一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，驾驶设备设置有里程计，获取第一位置和第二位置间的位置距离的步骤，包括：获取驾驶设备在第一位置时里程计记录的第一里程信息；获取驾驶设备在第二位置时里程计记录的第二里程信息；根据第一里程信息和第二里程信息得到第一位置和第二位置间的位置距离。也就是说，本实施方式中，可以通过驾驶设备的里程计记录的里程信息差来得到第一位置和第二位置间的位置距离，易于实现且精度高，进一步提升了定位效率和准确性。

参照图2所示，本发明的又一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，根据激光点云结合标识物的形态特征获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标的步骤S3，包括：S31：分割激光点云，剔除其中的地面点云；S32：结合标识物的形态特征对剔除后的激光点云进行点云提取；S33：根据提取后的点云获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。在S31中，先对激光点云进行分割，剔除其中的地面点云，能够提升后续的标识物的点云提取速度，提高效率。在S32中，从分割后的点云中，提取符合标识物形态特征的点云。在S33中，再根据提取得到的点云获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。在分割激光点云，剔除其中的地面点云的过程中，可以根据需要使用直接法、地面拟合法、条件筛选法等，具体可以采用随机采样一致性算法、Ray Ground Filter算法等，本实施方式对此不作限定。在一实施例中，使用地面拟合法，并具体采用随机采样一致性算法来完成激光点云的分割。具体而言，可以先设置一组地面模型ax+by+cz+d＝0，其中，a、b、c和d为参数；x、y、z为激光点云在激光雷达坐标系下的坐标，可以由激光雷达直接输出得到。不断迭代改变参数，找出一组参数能使得这个模型在预设范围内上拟合最多的点。预设范围由另一参数distance threshold(距离阈值)来设置，距离阈值越大，离地面越远的点也被算作地面的组成。确定对应的参数a、b、c和d后，能够被这个地面模型拟合的点就是地面的点，剔除这些地面点，只保留地面之上的点云。在其它实施例中，也可以采用其它方法完成地面点云的剔除。本实施方式所公开的定位方法由于无需与地图进行匹配，提高了定位算法的鲁棒性。

本发明的另一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，根据提取后的点云获得标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标的步骤，包括：计算提取后的点云的包围盒；获取包围盒的中心点坐标，将中心点坐标作为标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。在本实施方式中，通过计算包围盒，使用求解离散点集最优包围空间的算法，用体积稍大且特性简单的几何体来近似地代替标识物，能够适应形态特征不同，或比较复杂的标识物。包围盒的具体形状可以根据需要进行设定，例如是长方体等。然后，获取包围盒中心点坐标，作为激光雷达坐标系下的标识物位置坐标，即第二标识物坐标。在一些实施例中，根据激光雷达输出的点云在激光雷达坐标系下的坐标，结合包围盒在激光点云图上的位置以及包围盒的形状，可以找到包围盒的几何中心点，并计算出中心点坐标，将中心点坐标作为标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。例如，当包围盒是长方体时，根据包围盒的顶点的坐标即可以得到包围盒的中心点坐标，当定位坐标系为二维时，只需要获取对应中心点坐标中相对应的两个维度的坐标，即可作为标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。

参照图3-图4所示，本发明的又一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，标识物为杆状物，结合标识物的形态特征对剔除后的激光点云进行点云提取的步骤S32，包括：S321：对点云进行竖直方向上的聚类，完成杆状物点云的粗提取；S322：将粗提取得到的点云和圆柱的几何特征进行匹配，精提取符合圆柱特征的点云。在本实施方式中，标识物为杆状物，所谓杆状是指标识物整体或部分呈杆状或近似于杆状的形状，例如可以是路灯、标牌等。在S321中，对点云进行竖直方向上的聚类，提取符合“杆状”特征的点云，完成粗提取。在一实施例中，采用随机采样一致性算法，从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数，然后进行直线拟合，提取在竖直方向上能拟合成直线的点云，完成粗提取，即找出杆状物点云的候选点云。在其它实施例中，也可以采用其它方法进行粗提取。在S32中，将粗提取出的点云和圆柱的几何特征(侧面是曲面)进行匹配，例如，通过计算粗提取得到的点云的各个点是否满足方程x²+y²＝R²来进行精提取，满足圆柱几何特征的点云就判定是真正的杆状物点云，从而得到精提取后的点云。在一实施例中，参照图4所示，白色椭圆形虚线内就包含了一个“杆状”的标识物的点云。在本实施方式，通过粗提取和精提取，能够更加准确地提取出标识物的点云，从而能够提升后续计算的准确性。

本发明的另一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，在对点云进行竖直方向上的聚类，完成杆状物点云的粗提取的步骤之前，还包括以下步骤：按照预设的分辨率对剔除后的激光点云进行水平方向上的欧拉聚类直径，提取直径处于预设范围内的聚类点云。在本实施方式中，在剔除地面点云之后，粗提取之前，先对点云进行预提取。其中，预设的分辨率可以根据激光雷达的线数来确定。在一实施例中，激光雷达为16线，可以按照对应的高度分辨率，即16线激光雷达按照16个面，对点云进行水平方向上的欧拉聚类，即将欧氏距离相近的点聚在一起，提取直径在预设范围的聚类点云。直径的预设范围可以根据标识物的尺寸来决定，例如当标识物在水平方向上的直径为0.15m时，可以设置提取直径在0.1m-0.2m之间的聚类点云，从而可以通过预提取，进一步剔除掉无关点云，提升后续点云提取的效率。在其它实施例中，激光雷达也可以是32线、64线等，本实施方式对此不作限定。

本发明的又一实施方式公开了一种适用于驾驶设备的定位方法，驾驶设备为自动驾驶设备，定位方法用于对港口的自动驾驶设备进行定位。港口的自动驾驶设备，例如自动导引车辆，和其他设备对接作业时，要求停车精度高，而港口经常有盐雾天气，且金属设备多，对其他定位方式干扰严重。因此，本实施方式所公开的使用激光雷达的定位方法，尤其适用于港口的自动驾驶设备，能够减小天气和环境变化对定位精度的影响。优选地，标识物为杆状物，港口有大量的较固定的杆状物可以作为标识物使用，例如路灯，标牌等，能够充分利用已有的物体作为标识物，降低定位的成本。

本发明的实施方式还公开了一种适用于驾驶设备的定位系统，包括：获取模块，用于获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；控制模块，用于控制激光雷达扫描标识物得到激光点云，此时驾驶设备位于第二位置；处理模块，与获取模块及控制模块通讯连接，处理模块用于使用如前述实施方式中任一的定位方法对驾驶设备进行定位以得到其位于第二位置时在定位坐标系下的第二设备坐标。

采用上述技术方案，本实施方式公开的定位系统无需事先建立环境高精地图，降低了成本。且由于无需依靠环境地图来进行定位，因此能够很好应用于环境容易变化的场景，并实现准确的定位，适应性强。因为通过结合标识物的形态特征来确定标识物，因此最少只需一个标识物即可完成一次定位，成本更低、效率更高。

本发明的实施方式还公开了一种计算设备，包括：处理器，适于实现各种指令；存储器，适于存储多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一实施方式中的定位方法。

本发明的实施方式还公开了一种存储介质，存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行前述任一实施方式中的定位方法。

本申请公开的各实施方式可以被实现在硬件、软件、固件或这些实现方法的组合中。本申请的实施例可实现为在可编程系统上执行的计算机程序或程序代码，该可编程系统包括至少一个处理器、存储系统(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入设备以及至少一个输出设备。可将程序代码应用于输入指令，以执行本申请描述的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。为了本申请的目的，处理系统包括具有诸如例如数字信号处理器(DSP)、微控制器、专用集成电路(ASIC)或微处理器之类的处理器的任何系统。

在一些情况下，所公开的实施方式可以以硬件、固件、软件或其任何组合来实现。所公开的实施例还可以被实现为由一个或多个暂时或非暂时性机器可读(例如，计算机可读)存储介质承载或存储在其上的指令，其可以由一个或多个处理器读取和执行。例如，指令可以通过网络或通过其他计算机可读介质分发。因此，机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输信息的任何机制，包括但不限于，软盘、光盘、光碟、只读存储器(CD-ROMs)、磁光盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁卡或光卡、闪存、或用于利用因特网以电、光、声或其他形式的传播信号来传输信息(例如，载波、红外信号数字信号等)的有形的机器可读存储器。因此，机器可读介质包括适合于以机器(例如，计算机)可读的形式存储或传输电子指令或信息的任何类型的机器可读介质。

在附图中，可以以特定布置和/或顺序示出一些结构或方法特征。然而，应该理解的是，可能不需要这样的特定布置和/或排序。而是，在一些实施例中，这些特征可以以不同于说明性附图中所示的方式和/或顺序来布置。另外，在特定图中包括结构或方法特征并不意味着暗示在所有实施例中都需要这样的特征，并且在一些实施例中，可以不包括这些特征或者可以与其他特征组合。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。本领域技术人员可以在形式上和细节上对其作各种改变，包括做出若干简单推演或替换，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (12)

1.一种适用于驾驶设备的定位方法，其特征在于，所述驾驶设备设置有激光雷达，所述定位方法包括以下步骤：

获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；

控制所述激光雷达扫描所述标识物得到激光点云，此时所述驾驶设备位于第二位置；

根据所述激光点云结合所述标识物的形态特征获得所述标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标；

根据所述第一标识物坐标及所述第二标识物坐标对所述驾驶设备定位得到其位于所述第二位置时在所述定位坐标系下的第二设备坐标。

2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，在所述控制所述激光雷达扫描所述标识物得到激光点云，此时所述驾驶设备处于第二位置的步骤之前，还包括以下步骤：

根据所有所述标识物在所述定位坐标系下的第一标识物坐标建立标识物定位坐标库；

从所述标识物定位坐标库中选择所述激光雷达所要扫描的标识物。

3.如权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述从所述标识物定位坐标库中选择所述激光雷达所要扫描的标识物的步骤，包括：

获取所述驾驶设备位于第一位置时在所述定位坐标系下的第一设备坐标；

获取所述第一位置和所述第二位置间的位置距离；

根据所述第一设备坐标和所述位置距离从所述标识物定位坐标库中选取所述激光雷达所要扫描的标识物。

4.如权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述驾驶设备设置有里程计，所述获取所述第一位置和所述第二位置间的位置距离的步骤，包括：

获取所述驾驶设备在所述第一位置时所述里程计记录的第一里程信息；

获取所述驾驶设备在所述第二位置时所述里程计记录的第二里程信息；

根据所述第一里程信息和所述第二里程信息得到所述第一位置和所述第二位置间的位置距离。

5.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述激光点云结合所述标识物的形态特征获得所述标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标的步骤，包括：

分割所述激光点云，剔除其中的地面点云；

结合所述标识物的形态特征对剔除后的激光点云进行点云提取；

根据提取后的点云获得所述标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。

6.如权利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述根据提取后的点云获得所述标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标的步骤，包括：

计算提取后的点云的包围盒；

获取所述包围盒的中心点坐标，将所述中心点坐标作为所述标识物在激光雷达坐标系中的第二标识物坐标。

7.如权利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述标识物为杆状物，所述结合所述标识物的形态特征对剔除后的激光点云进行点云提取的步骤，包括：

对点云进行竖直方向上的聚类，完成杆状物点云的粗提取；

将粗提取得到的点云和圆柱的几何特征进行匹配，精提取符合圆柱特征的点云。

8.如权利要求7所述的定位方法，其特征在于，在所述对点云进行竖直方向上的聚类，完成杆状物点云的粗提取的步骤之前，还包括以下步骤：

按照预设的分辨率对剔除后的激光点云进行水平方向上的欧拉聚类直径，提取直径处于预设范围内的聚类点云。

9.如权利要求1-8中任一项所述的定位方法，其特征在于，所述驾驶设备为自动驾驶设备，所述定位方法用于对港口的所述自动驾驶设备进行定位。

10.一种适用于驾驶设备的定位系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取标识物在定位坐标系下的第一标识物坐标；

控制模块，用于控制所述激光雷达扫描所述标识物得到激光点云，此时所述驾驶设备位于第二位置；

处理模块，与所述获取模块及所述控制模块通讯连接，所述处理模块用于使用如权利要求1-9中任一项所述的定位方法对所述驾驶设备进行定位以得到其位于所述第二位置时在所述定位坐标系下的第二设备坐标。

11.一种计算设备，其特征在于，包括：

处理器，适于实现各种指令；

存储器，适于存储多条指令，所述指令适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-9中任一项所述的定位方法。

12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-9中任一项所述的定位方法。

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