CN113295174A - 一种车道级定位的方法、相关装置、设备以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种车道级定位的方法，可应用的领域包括但不限于地图、导航、车联网、车路协同和即时通信等领域。具体包括：获取终端设备在当前历元的第一定位数据；通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据；根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数；根据误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据；基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。本申请还提供了装置、设备及介质。本申请能够提升设备定位的准确度，并利用已修正的位定位数据，与高精度的地图数据进行匹配，以此实现车道级的定位和导航。

Description

一种车道级定位的方法、相关装置、设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及定位技术领域，尤其涉一种车道级定位的方法、相关装置、设备以及存储介质。
背景技术
随着的定位技术和通信技术的不断发展，人们对定位的便利性和准确性要求越来越高对于导航定位的需求也越来越广泛。各个通信定位解决方案供应商在高精度方面都在不断的进步，技术的完善为高精度定位的应用实现提供了基础。
目前，在车辆行驶过程中，可采用惯性导航系统（inertial navigation system，INS）进行定位。惯性导航系统的基本工作原理是通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。
INS不依赖于外部信息，利用惯性导航系统进行定位也不会受到外界电磁干扰的影响。然而，由于惯性导航系统输出的导航信息是经过积分而产生，因此，定位误差会随着时间而增大，从而难以实现高精度的车辆定位。
发明内容
本申请实施例提供了一种车道级定位的方法、相关装置、设备以及存储介质。本申请能够修正惯性导航系统输出的位置数据、姿态数据和速度数据，从而提升设备定位的准确度。基于此，利用已修正的位置数据、姿态数据和速度数据，与高精度的地图数据进行匹配，以此实现车道级的定位和导航。
有鉴于此，本申请一方面提供一种车道级定位的方法，包括：
获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，其中，误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
根据误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据，其中，目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。
本申请另一方面提供一种车道级定位装置，包括：
获取模块，用于获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
获取模块，还用于通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
确定模块，用于根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，其中，误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
修正模块，用于根据误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据，其中，目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
确定模块，还用于基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备；
获取模块，具体用于获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
获取第一测距设备的第一观测值噪声、第二测距设备的第二观测值噪声以及第三测距设备的第三观测值噪声；
获取第一测距设备的第一响应延迟时间、第二测距设备的第二响应延迟时间以及第三测距设备的第三响应延迟时间；
获取终端设备与第一测距设备之间的第一信号传播时间；
获取终端设备与第二测距设备之间的第二信号传播时间；
获取终端设备与第三测距设备之间的第三信号传播时间；
根据第一位置数据、第二位置数据、第三位置数据、第一观测值噪声、第二观测值噪声、第三观测值噪声、第一响应延迟时间、第二响应延迟时间、第三响应延迟时间、第一信号传播时间、第二信号传播时间、第三信号传播时间以及信号传播速度，确定终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
获取模块，还用于获取终端设备与第一测距设备之间的第一距离；
获取模块，还用于获取终端设备与第二测距设备之间的第二距离；
获取模块，还用于获取终端设备与第三测距设备之间的第三距离；
获取模块，还用于若第一距离小于或等于距离阈值，且，第二距离小于或等于距离阈值，且，第三距离小于或等于距离阈值，则根据第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备；
获取模块，具体用于获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
获取第一测距设备的第一观测值噪声、第二测距设备的第二观测值噪声以及第三测距设备的第三观测值噪声；
获取第一测距设备的第一响应延迟时间、第二测距设备的第二响应延迟时间以及第三测距设备的第三响应延迟时间；
获取终端设备与第一测距设备之间的第一信号传播时间；
获取终端设备与第二测距设备之间的第二信号传播时间；
获取终端设备与第三测距设备之间的第三信号传播时间；
根据第四测距设备获取延迟误差参数；
根据第一位置数据、第二位置数据、第三位置数据、第一观测值噪声、第二观测值噪声、第三观测值噪声、第一响应延迟时间、第二响应延迟时间、第三响应延迟时间、第一信号传播时间、第二信号传播时间、第三信号传播时间、延迟误差参数以及信号传播速度，确定终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
获取模块，还用于获取终端设备与第一测距设备之间的第一距离；
获取模块，还用于获取终端设备与第二测距设备之间的第二距离；
获取模块，还用于获取终端设备与第三测距设备之间的第三距离；
获取模块，还用于获取终端设备与第四测距设备之间的第四距离；
获取模块，还用于若第一距离小于或等于距离阈值，且，第二距离小于或等于距离阈值，且，第三距离小于或等于距离阈值，且，第四距离小于或等于距离阈值，则根据第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
获取模块，具体用于通过GNSS获取当前历元的GNSS定位数据；
通过至少三个超宽带UWB设备获取当前历元的UWB定位数据；
若当前历元的GNSS定位数据与当前历元的UWB定位数据之间的距离小于或等于距离阈值，则将当前历元的UWB定位数据作为第一定位数据。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
获取模块，具体用于基于上一个历元的姿态数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正姿态数据；
基于待修正姿态数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正速度数据；
基于待修正速度数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正位置数据。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
获取模块，还用于获取上一个历元与当前历元之间的误差状态参数递推关系；
获取模块，还用于基于上一个历元的误差状态参数，通过误差状态参数递推关系进行时间更新，得到当前历元的误差状态参数。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
确定模块，具体用于根据第一定位数据与待修正位置数据构建观测方程；
基于观测方程，对上一个历元的误差状态参数进行量测更新，得到量测更新结果；
根据量测更新结果对上一个历元的误差状态参数进行闭环校正，得到当前历元的误差状态参数。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
确定模块，具体用于获取终端设备在当前历元所处于的N个候选道路，其中，N为大于1的整数；
获取N个候选道路中每个候选道路所对应的隐藏状态，其中，隐藏状态包括道路宽度、限制速度、道路航向以及道路标识；
基于每个候选道路所对应的隐藏状态以及目标定位数据，通过隐马尔可夫模型获取每个候选道路所对应的发射概率；
从每个候选道路所对应的发射概率中选择最大发射概率所对应的候选道路，作为终端设备在当前历元的车道级定位结果。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，
确定模块，具体用于获取地图数据；
将目标定位数据所包括的目标位置数据作为定位点中心，构建预设矩形框；
从地图数据上截取预设矩形框内的所有道路作为N个候选道路。
在一种可能的设计中，在本申请实施例的另一方面的另一种实现方式中，车道级定位装置还包括显示模块；
显示模块，用于响应针对于地图应用的开启指令，提供地图应用的导航界面；
显示模块，还用于基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果之后，通过地图应用的导航界面显示在当前历元的车道级定位结果。
本申请另一方面提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及总线系统；
其中，存储器用于存储程序；
处理器用于执行存储器中的程序，处理器用于根据程序代码中的指令执行上述各方面的方法；
总线系统用于连接存储器以及处理器，以使存储器以及处理器进行通信。
本申请的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面的方法。
本申请的另一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方面所提供的方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请实施例中，提供了一种车道级定位的方法，首先获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据。此外，还需要通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据。基于此，根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，这里的误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差。结合误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据，这里的目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据。最后基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。通过上述方式，基于卫星定位系统和惯性导航系统共同对设备进行定位，或者，基于测距设备与惯性导航系统共同对设备进行定位，由此，能够修正惯性导航系统输出的位置数据、姿态数据和速度数据，从而提升设备定位的准确度。基于此，利用已修正的位置数据、姿态数据和速度数据，与高精度的地图数据进行匹配，以此实现车道级的定位和导航。
附图说明
图1为本申请实施例中车道级定位系统的一个架构示意图；
图2为本申请实施例中基于惯性导航系统修正实现车道级定位的一个原理示意图；
图3为本申请实施例中基于惯性导航系统修正实现车道级定位的另一个原理示意图；
图4为本申请实施例中车道级定位方法的一个流程示意图；
图5为本申请实施例中在遮蔽环境下部署三个测距设备的一个场景示意图；
图6为本申请实施例中在遮蔽环境下部署四个测距设备的一个场景示意图；
图7为本申请实施例中地心地固系下机械编排的一个流程示意图；
图8为本申请实施例中从地图数据中选择候选道路的一个示意图；
图9为本申请实施例中基于车道级定位结果显示导航状态的一个界面示意图；
图10为本申请实施例中车道级定位装置的一个示意图；
图11为本申请实施例中终端设备的一个结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种车道级定位的方法、相关装置、设备以及存储介质。本申请能够修正惯性导航系统输出的位置数据、姿态数据和速度数据，从而提升设备定位的准确度。基于此，利用已修正的位置数据、姿态数据和速度数据，与高精度的地图数据进行匹配，以此实现车道级的定位和导航。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“对应于”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
车道级导航可以还原真实道路场景，在需要变换车道时（例如，临近转向路口或者高速匝道），可提供更精细的车道级动作指引，降低用户对导航的理解难度，提升驾驶安全。车道级导航不仅可为用户提供精细化的车道定位结果，还可以应用于如下场景。
场景一、自动驾驶；
随着计算机科学和机器人技术的迅速发展，自动驾驶车辆在军事、民用和科学研究等诸多方面得到了广泛的应用。对于自动驾驶车辆来说，车辆定位是其关键组成部分，车辆定位是智能汽车决策控制的基础。基于此，实现精确的车道级定位能够提升自动驾驶的安全性和可靠性。
场景二、运营车辆管理；
目前，各地正在大力打造智慧园区和智慧厂区，在这些园区厂区的企业往往旗下有很多的车辆需要在后台管理系统进行实时监控、调度、运营及管理，在这个对车辆的动态管理系统中，高精度定位和追踪是非常关键的一环。基于此，实现精确的车道级定位能够确定出行车辆的准确位置，便于进行调度和管理。
场景三，行驶轨迹追踪；
在货物轨迹定位系统中，可以在监控中心的电子地图上显示车辆所在的位置，并通过无线网络对货物轨迹进行定位，查看车辆在途情况，对货物进行追踪。基于此，实现精确的车道级定位能够确定出行车辆的准确位置，实现了货物运输过程的透明化和可视化，使得货物配送有了安全保障。
为了在上述场景中实现车道级的定位，本申请提出了一种车道级定位的方法，该方法应用于图1所示的车道级定位系统，如图所示，车道级定位系统包括服务器和终端设备，且客户端部署于终端设备上，其中，客户端可以通过浏览器的形式运行于终端设备上，也可以通过独立的应用程序（application，APP）的形式运行于终端设备上等，对于客户端的具体展现形式，此处不做限定。本申请涉及的服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人电脑、智能电视、智能手表、车载设备、可穿戴设备等，但并不局限于此。终端设备以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。服务器和终端设备的数量也不做限制。本申请提供的方案可以由终端设备独立完成，也可以由服务器独立完成，还可以由终端设备与服务器配合完成，对此，本申请并不做具体限定。
示例性地，以终端设备为智能手机为例，在智能手机上安装有手机导航应用。服务器向智能手机发送地图数据，由此，智能手机结合实时定位数据以及地图数据，确定实时的车道级定位结果。基于此，在手机导航应用上显示实时的车道级定位结果。
示例性地，以终端设备为车载设备为例，在车载设备上安装有车载导航应用。服务器向车载设备发送地图数据，由此，车载设备结合实时定位数据以及地图数据，确定实时的车道级定位结果。基于此，在车载导航应用上显示实时的车道级定位结果。
由于本申请将涉及到一些专业术语，为了便于说明，下面将对专业术语进行介绍。
（1）全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）：泛指卫星导航系统，包括但不仅限于美国的全球定位系统（global positioning system，GPS）、俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统（global navigation satellite system，GLONASS）、欧洲的伽利略卫星导航系统（Galileo satellite navigation system，Galileo）以及中国的北斗卫星导航系统（BeiDou navigation satellite system，BDS）。
（2）惯性导航系统（inertial navigation system，INS）：是一种利用惯性敏感器件、基准方向及最初的位置信息，确定运载体在惯性空间中的位置、方向和速度的自主式导航系统，也简称为“惯导”。INS包括惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）和计算单元两大部分。通过IMU感知物体方向和姿态等变化信息，再经过各种转换和补偿计算得到更准确的信息。例如，检测物体的初始位置、初始朝向、初始姿态以及接下来每一刻朝向和角度的改变，然后把这些信息加一起不停地推，推算出物体现在的朝向和位置。而计算单元则主要由姿态解算单元，积分单元和误差补偿单元这三部分组成。
（3）IMU：主要由加速度计和陀螺仪组成，可实时检测物体的重心方向、俯仰角以及偏航角等信息，如果还加上电子罗盘和气压计等传感器，那IMU的测量信息量与精度也相应地能得到一定的提高。
（4）加速度计(accelerometer)：是测量加速度的仪表。可通过INS连续地测出其加速度，然后经过积分运算得到速度分量，再次积分得到一个方向的位置坐标。
（5）陀螺仪：又称为角速度传感器，测量物理量是偏转、倾斜时的转动角速度。通常情况下陀螺仪的输出会随时间积分，以计算描述角度随时间步长变化的旋转。
（6）超宽带（ultra wide band，UWB）：UWB技术是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此，其所占的频谱范围很宽。UWB技术具有系统复杂度低，发射信号功率谱密度低，对信道衰落不敏感，截获能力低，定位精度高等优点，适用于室内等密集多径场所的高速无线接入。
（7）地心地固坐标系（earth-centered earth-fixed，ECEF）：也可称为“e系”，简称地心坐标系，是一种以地心为原点的地固坐标系（也称地球坐标系）。原点O(0,0,0)为地球质心，z轴与地轴平行指向北极点，x轴指向本初子午线与赤道的交点，y轴垂直于xOz平面（即东经90度与赤道的交点）构成右手坐标系。
（8）载体坐标系：也可称为“b系”，采用oxbybzb表示。载体坐标系与载体固连，坐标原点是载体中心，oxb轴沿载体横轴向右，oyb轴沿载体纵轴向前，ozb轴沿载体立轴向上。
（9）惯性坐标系：也可称为“i系”，用oxiyizi表示。在天体测量学中，一种近似i系的原点是地球中心，xi与yi在地球赤道平面内相互垂直，分别指向相应的恒星，ozi是地球的自转轴。IMU测量得到的物理量是相对于惯性系的。例如，陀螺输出的是载体坐标系系相对于惯性坐标系的角速度。
（10）导航坐标系：也可称为“n系”，采用oxnynzn表示，用于确定载体导航参数的参考坐标系。在惯导和组合导航中，导航坐标系通常选用地理坐标系。
（11）隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM）：它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，HMM是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。
（12）闭环校正：是指根据控制对象输出反馈来进行校正的控制方式，利用计算得到的误差状态参数修正INS机械编排的结果。
示例性地，基于GNSS解算得到的定位数据可用于修正INS输出的结果。为了便于说明，请参阅图2，图2为本申请实施例中基于惯性导航系统修正实现车道级定位的一个原理示意图，如图所示，采用GNSS与INS融合的定位模式，即利用GNSS解算信息和INS的导航输出信息进行融合。具体地，通过GNSS获取第一定位数据，通过INS获取第二定位数据，基于扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）对第一定位数据和第二定位数据进行融合，得到目标定位数据。将目标定位数据作为HMM的输入，通过HMM输出的概率确定车道级定位结果。
示例性地，基于UWB设备解算的定位数据可用于修正INS输出的结果。为了便于说明，请参阅图3，图3为本申请实施例中基于惯性导航系统修正实现车道级定位的另一个原理示意图，如图所示，采用UWB与INS融合的定位模式，即利用UWB设备的解算信息和INS的导航输出信息进行融合。具体地，通过UWB设备获取第一定位数据，通过INS获取第二定位数据，基于EKF对第一定位数据和第二定位数据进行融合，得到目标定位数据。将目标定位数据作为HMM的输入，通过HMM输出的概率确定车道级定位结果。
结合上述介绍，下面将对本申请中车道级定位的方法进行介绍，请参阅图4，本申请实施例中车道级定位方法的一个实施例包括：
110、终端设备获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
在一个或多个实施例中，终端设备可获取自身在当前历元下的第一定位数据。可以理解的是，历元也可以理解为“时刻”，即获取当前时刻所对应的第一定位数据。第一定位数据包括位置数据以及位置方差。
示例性地，终端设备可以通过与至少三个测距设备之间的位置关系确定第一定位数据。需要说明的是，本申请涉及的测距设备包含但不仅限于UWB设备、激光测距仪或蓝牙设备等，即，测距设备为可以测量终端设备与某个已知坐标关系的实时测距工具，例如，UWB设备是一种可以有效的获取某个点与特定点之间距离的测距工具。
示例性地，终端设备也可以通过GNSS解算结果确定第一定位数据。
120、终端设备通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
在一个或多个实施例中，终端设备通过INS获取自身在当前历元下的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正的位置数据、待修正的姿态数据以及待修正的速度数据。对于INS而言，初始速度可由GNSS提供，初始速度可设置为0，初始姿态为初始对准后得到的，此外，还可以设置初始的位置方差、初始的速度方差以及初始的姿态方差。
130、终端设备根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，其中，误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
在一个或多个实施例中，终端设备对第一定位数据所包括的位置数据以及第二定位数据所包括的待修正位置数据做差，该差值作为当前历元的量测量，然后进行卡尔曼滤波。利用卡尔曼滤波输出的误差状态参数，对INS输出的第二定位数据进行更新，由此得到当前历元所对应的目标定位数据。
需要说明的是，误差状态参数包括位置误差（3个维度）、速度误差（3个维度）以及姿态误差（3个维度）。对于15个维度的误差状态参数而言，除了上述9个维度的误差以外，还包括陀螺仪零偏误差（3个维度）以及加速度计零偏误差（3个维度）。对于21个维度的误差状态参数而言，除了上述9个维度的误差以外，还包括陀螺仪零偏误差（3个维度）、加速度计零偏误差（3个维度）、陀螺仪比例因子误差（3个维度）以及加速度计零偏比例因子误差（3个维度）。
140、终端设备根据误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据，其中，目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
在一个或多个实施例中，终端设备利用误差状态参数中的位置误差，对第二定位数据中的待修正位置数据进行修正，得到当前历元的目标位置数据。类似地，利用误差状态参数中的速度误差，对第二定位数据中的待修正速度数据进行修正，得到当前历元的目标速度数据。利用误差状态参数中的姿态误差，对第二定位数据中的待修正姿态数据进行修正，得到当前历元的目标姿态数据。基于此，得到包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据的目标定位数据。
150、终端设备基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。
在一个或多个实施例中，终端设备将当前历元所对应的目标定位数据作为统计概率模型的输入，通过统计概率模型输出定终端设备在当前历元的车道级定位结果。
示例性地，统计概率模型具体可以是HMM，也可以是其他类型的模型，此处不做限定。统计概率模型能够根据输入的速度数据、姿态数据、位置数据以及道路相关的参数，输出相应的车道标识。由此，将该车道标识作为当前历元所对应的车道级定位结果。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位的方法。通过上述方式，基于卫星定位系统和惯性导航系统共同对设备进行定位，或者，基于测距设备与惯性导航系统共同对设备进行定位，由此，能够修正惯性导航系统输出的位置数据、姿态数据和速度数据，从而提升设备定位的准确度。基于此，利用已修正的位置数据、姿态数据和速度数据，与高精度的地图数据进行匹配，以此实现车道级的定位和导航。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备；
终端设备获取终端设备在当前历元的第一定位数据，具体可以包括：
终端设备获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
终端设备获取第一测距设备的第一观测值噪声、第二测距设备的第二观测值噪声以及第三测距设备的第三观测值噪声；
终端设备获取第一测距设备的第一响应延迟时间、第二测距设备的第二响应延迟时间以及第三测距设备的第三响应延迟时间；
终端设备获取终端设备与第一测距设备之间的第一信号传播时间；
终端设备获取终端设备与第二测距设备之间的第二信号传播时间；
终端设备获取终端设备与第三测距设备之间的第三信号传播时间；
终端设备根据第一位置数据、第二位置数据、第三位置数据、第一观测值噪声、第二观测值噪声、第三观测值噪声、第一响应延迟时间、第二响应延迟时间、第三响应延迟时间、第一信号传播时间、第二信号传播时间、第三信号传播时间以及信号传播速度，确定终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一个或多个实施例中，介绍了一种基于三个UWB设备获取第一定位数据的方式。由前述实施例可知，测距设备可以是UWB设备。为了便于理解，请参阅图5，图5为本申请实施例中在遮蔽环境下部署三个测距设备的一个场景示意图，如图所示，以终端设备为车载设备为例，在遮蔽场景（例如，桥洞场景）下固定安置第一测距设备（即，1号测距设备）、第二测距设备（即，2号UWB设备）以及第三UWB设备（即，3号UWB设备）。此外，终端设备上安装有一个目标UWB设备（即，0号UWB设备）。
基于此，可基于双向到达时间（two-way time of arrival，TW-TOA）进行测距，该测距技术无须增加硬件成本，降低实现复杂程度，不需要UWB测量单元间的时间同步，可间接获取精度较好的测量距离。可以理解的是，在实际应用中，还可以基于接收信号强度（Received Signal Strength，RSS）进行测距，或者，基于到达时间（time of arrival，TOA）进行测距，或者，基于到达角度测距（Angle-of-Arrival，AOA）进行测距等，此处不做限定。
基于此，可采用如下方式计算三个UWB设备分别与目标UWB设备之间消除标准时间偏差后的UWB观测值，即：
Figure 618405DEST_PATH_IMAGE001
；（1）
其中，
Figure 269966DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个UWB设备与目标UWB设备之间消除标准时间偏差后的UWB观测值。
Figure 158025DEST_PATH_IMAGE003
表示第t个历元。
Figure 287655DEST_PATH_IMAGE004
表示目标UWB设备发射脉冲的位置数据。
Figure 570869DEST_PATH_IMAGE005
表示第i个UWB设备发射脉冲的位置数据（例如，第一位置数据、第二位置数据或者第三位置数据）。
Figure 65435DEST_PATH_IMAGE006
表示信号传播所用的时间（例如，第一信号传播时间、第二信号传播时间或者第三信号传播时间）。
Figure 801310DEST_PATH_IMAGE007
表示设备响应延迟时间（例如，第一响应延迟时间、第二响应延迟时间或者第三响应延迟时间）。
Figure 734631DEST_PATH_IMAGE008
表示信号传播速度，即脉冲信号的传播速度。
基于式（1），可采用如下方式计算三个UWB设备分别与目标UWB设备之间的真实距离，即：
Figure 996985DEST_PATH_IMAGE009
；（2）
其中，
Figure 724770DEST_PATH_IMAGE010
表示第i个UWB设备与目标UWB设备之间的真实距离。
Figure 321842DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个UWB设备的观测值噪声（例如，第一观测值噪声、第二观测值噪声或者第三观测值噪声）。观测值噪声需要进行事先标定以及统计。
需要说明的是，假设终端设备上安装的目标UWB设备与固定安置的UWB设备属于相同的型号，这样可以避免因不同型号带来的差异性。预先使用大量的测量值的平均值与真实值做差值，能够拟合出一个标准时间偏差对应的误差模型。
基于式（1）和式（2），可利用加权最小二乘计算目标UWB设备的位置数据，即：
Figure 793275DEST_PATH_IMAGE012
；（3）
其中，
Figure 785501DEST_PATH_IMAGE013
表示第i个UWB设备的X轴坐标。
Figure 74400DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个UWB设备的Y轴坐标。
Figure 50447DEST_PATH_IMAGE015
表示第i个UWB设备的Z轴坐标。
Figure 794412DEST_PATH_IMAGE016
表示目标UWB设备的X轴坐标。
Figure 47670DEST_PATH_IMAGE017
表示目标UWB设备的Y轴坐标。
Figure 851678DEST_PATH_IMAGE018
表示目标UWB设备的Z轴坐标。
Figure 174074DEST_PATH_IMAGE019
表示目标UWB设备初始X轴坐标。
Figure 987310DEST_PATH_IMAGE020
表示目标UWB设备初始Y轴坐标。
Figure 954129DEST_PATH_IMAGE021
表示目标UWB设备初始Z轴坐标。
Figure 834098DEST_PATH_IMAGE022
表示目标UWB设备的坐标初值与已知点坐标的距离。
Figure 253578DEST_PATH_IMAGE023
表示待估计参数的第一系数。
Figure 870504DEST_PATH_IMAGE024
表示待估计参数的第二系数。
Figure 82042DEST_PATH_IMAGE025
表示待估计参数的第三系数。
由此，通过最小二乘算法即可估计出目标UWB设备在当前历元的位置数据（即
Figure 493432DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 275575DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 430612DEST_PATH_IMAGE028
），还可以解算出目标UWB设备在当前历元的位置方差。基于此，将目标UWB设备的位置数据和位置方差共同作为终端设备在当前历元的第一定位数据。
可以理解的是，冲激脉冲具有较高的定位精度。采用UWB技术可将定位与通信合一。此外，UWB技术具有极强的穿透能力，可在室内和地下进行精确定位，并且给出相对位置，其定位精度可达厘米级。
其次，本申请实施例中，提供了一种基于三个UWB设备获取第一定位数据的方式，通过上述方式，基于三个UWB设备提供的高精度测距信息，能在卫星信号较差的环境下，根据UWB设备提供的高精度的定位点坐标，可以加速终端设备内部IMU的误差状态参数的收敛，从而提升在遮挡环境下设备定位的准确度。此外，部署三个UWB设备的操作较为简易，由此，降低了方案实现的难度。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，还可以包括：
终端设备获取终端设备与第一测距设备之间的第一距离；
终端设备获取终端设备与第二测距设备之间的第二距离；
终端设备获取终端设备与第三测距设备之间的第三距离；
若第一距离小于或等于距离阈值，且，第二距离小于或等于距离阈值，且，第三距离小于或等于距离阈值，则终端设备根据第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一个或多个实施例中，介绍了一种检测UWB设备与终端设备之间距离有效性的方式。由前述实施例可知，在遮蔽场景下固定安置第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备，因此，可通过距离判定终端设备是否处于遮蔽场景。
基于上述公式（1）和公式（2），可以确定第i个UWB设备与目标UWB设备之间的真实距离。由于目标UWB设备内置于终端设备，因此，本申请中，将目标UWB设备与第i个UWB设备之间的距离近似为终端设备与第i个UWB设备之间的距离。基于此，将目标UWB设备与第一测距设备（例如，第一UWB设备）之间的距离作为第一距离，将目标UWB设备与第二测距设备（例如，第二UWB设备）之间的距离作为第二距离，将目标UWB设备与第三测距设备（例如，第三UWB设备）之间的距离作为第三距离。于是，分别判断第一距离是否小于或等于距离阈值，第二距离是否小于或等于距离阈值，以及，第三距离是否小于或等于距离阈值。如果第一距离、第二距离和第三距离都小于或等于距离阈值，则表示终端设备已进入遮蔽环境，因此，可根据第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
再次，本申请实施例中，提供了一种检测UWB设备与终端设备之间距离有效性的方式，通过上述方式，对于安装于终端设备上的目标UWB设备而言，可以根据目标UWB设备与遮蔽环境下其他UWB设备之间的距离，判定终端设备是否处于遮蔽环境。如果进入遮蔽环境，则优先以UWB设备提供的位置数据为准进行定位，由此，即使是在天桥等卫星遮挡严重的地方依然能够提供高精度定位。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备；
终端设备获取终端设备在当前历元的第一定位数据，具体可以包括：
终端设备获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
终端设备获取第一测距设备的第一观测值噪声、第二测距设备的第二观测值噪声以及第三测距设备的第三观测值噪声；
终端设备获取第一测距设备的第一响应延迟时间、第二测距设备的第二响应延迟时间以及第三测距设备的第三响应延迟时间；
终端设备获取终端设备与第一测距设备之间的第一信号传播时间；
终端设备获取终端设备与第二测距设备之间的第二信号传播时间；
终端设备获取终端设备与第三测距设备之间的第三信号传播时间；
终端设备根据第四测距设备获取延迟误差参数；
终端设备根据第一位置数据、第二位置数据、第三位置数据、第一观测值噪声、第二观测值噪声、第三观测值噪声、第一响应延迟时间、第二响应延迟时间、第三响应延迟时间、第一信号传播时间、第二信号传播时间、第三信号传播时间、延迟误差参数以及信号传播速度，确定终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一个或多个实施例中，介绍了一种基于四个UWB设备获取第一定位数据的方式。由前述实施例可知，测距设备可以是UWB设备。为了便于理解，请参阅图6，图6为本申请实施例中在遮蔽环境下部署四个测距设备的一个场景示意图，如图所示，以终端设备为车载设备为例，在遮蔽场景（例如，桥洞场景）下固定安置第一测距设备（即，1号测距设备）、第二测距设备（即，2号UWB设备）、第三UWB设备（即，3号UWB设备）以及第四UWB设备（即，4号UWB设备）。此外，终端设备上安装有一个目标UWB设备（即，0号UWB设备）。
基于此，可基于TW-TOA进行测距，可以理解的是，在实际应用中，还可以基于RSS、TOA或者AOA等方式进行测距，此处不做限定。
基于此，可采用如下方式计算四个UWB设备分别与目标UWB设备之间消除标准时间偏差后的UWB观测值，即：
Figure 637603DEST_PATH_IMAGE029
；（4）
其中，
Figure 344528DEST_PATH_IMAGE030
表示第i个UWB设备与目标UWB设备之间消除标准时间偏差后的UWB观测值。
Figure 4179DEST_PATH_IMAGE031
表示第t个历元。
Figure 962908DEST_PATH_IMAGE032
表示目标UWB设备发射脉冲的位置数据。
Figure 890585DEST_PATH_IMAGE033
表示第i个UWB设备发射脉冲的位置数据（例如，第一位置数据、第二位置数据或者第三位置数据）。
Figure 909357DEST_PATH_IMAGE034
表示信号传播所用的时间（例如，第一信号传播时间、第二信号传播时间或者第三信号传播时间）。
Figure 790725DEST_PATH_IMAGE035
表示设备响应延迟时间（例如，第一响应延迟时间、第二响应延迟时间或者第三响应延迟时间）。
Figure 677778DEST_PATH_IMAGE036
表示延迟误差参数。
Figure 62623DEST_PATH_IMAGE037
表示信号传播速度，即脉冲信号的传播速度。
UWB设备在测距的时候，由于固定安置的UWB设备和终端设备上安置的UWB设备之间存在固定的时间延迟，并会受到环境中温度和湿度的影响，因此，这些因素会造成的延迟误差参数（
Figure 596504DEST_PATH_IMAGE038
），同时，TW-TOA测距过程中也会引入设备响应延迟时间（
Figure 230748DEST_PATH_IMAGE039
），这两类误差统称为设备标准时间偏差（
Figure 390334DEST_PATH_IMAGE040
）。
基于式（4），并结合式（2）和式（3），即可计算得到算目标UWB设备的位置数据，此处不做赘述。
其次，本申请实施例中，提供了一种基于四个UWB设备获取第一定位数据的方式，通过上述方式，基于四个UWB设备提供的高精度测距信息，能在卫星信号较差的环境下，根据UWB设备提供的高精度的定位点坐标，可以加速终端设备内部IMU的误差状态参数的收敛，从而提升在遮挡环境下设备定位的准确度。虽然基于三个UWB设备即可实现定位，但是加入第四个UWB设备还可以额外估计一个固定延迟参数，由此提升定位的准确度。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，还可以包括：
终端设备获取终端设备与第一测距设备之间的第一距离；
终端设备获取终端设备与第二测距设备之间的第二距离；
终端设备获取终端设备与第三测距设备之间的第三距离；
终端设备获取终端设备与第四测距设备之间的第四距离；
若第一距离小于或等于距离阈值，且，第二距离小于或等于距离阈值，且，第三距离小于或等于距离阈值，且，第四距离小于或等于距离阈值，则终端设备根据第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
在一个或多个实施例中，介绍了一种检测UWB设备与终端设备之间距离有效性的方式。由前述实施例可知，在遮蔽场景下固定安置第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备，因此，可通过距离判定终端设备是否处于遮蔽场景。
基于上述公式（4）和公式（2），可以确定第i个UWB设备与目标UWB设备之间的真实距离。由于目标UWB设备内置于终端设备，因此，本申请中，将目标UWB设备与第i个UWB设备之间的距离近似为终端设备与第i个UWB设备之间的距离。基于此，将目标UWB设备与第一测距设备（例如，第一UWB设备）之间的距离作为第一距离，将目标UWB设备与第二测距设备（例如，第二UWB设备）之间的距离作为第二距离，将目标UWB设备与第三测距设备（例如，第三UWB设备）之间的距离作为第三距离，将目标UWB设备与第四测距设备（例如，第四UWB设备）之间的距离作为第四距离。于是，分别判断第一距离是否小于或等于距离阈值，第二距离是否小于或等于距离阈值，第三距离是否小于或等于距离阈值，以及，第四距离是否小于或等于距离阈值。如果第一距离、第二距离、第三距离和第四距离都小于或等于距离阈值，则表示终端设备已进入遮蔽环境，因此，可根据第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备和第四测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
再次，本申请实施例中，提供了一种检测UWB设备与终端设备之间距离有效性的方式，通过上述方式，对于安装于终端设备上的目标UWB设备而言，可以根据目标UWB设备与遮蔽环境下其他UWB设备之间的距离，判定终端设备是否处于遮蔽环境。如果进入遮蔽环境，则优先以UWB设备提供的位置数据为准进行定位，由此，即使是在天桥等卫星遮挡严重的地方依然能够提供高精度定位。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，终端设备获取终端设备在当前历元的第一定位数据，具体可以包括：
终端设备通过GNSS获取当前历元的GNSS定位数据；
终端设备通过至少三个超宽带UWB设备获取当前历元的UWB定位数据；
若当前历元的GNSS定位数据与当前历元的UWB定位数据之间的距离小于或等于距离阈值，则终端设备将当前历元的UWB定位数据作为第一定位数据。
在一个或多个实施例中，介绍了一种使用UWB定位数据过滤GNSS定位数据的方式。在某些环境（例如，半遮蔽环境）下，终端设备不仅可以获取当前历元下通过GNSS解算得到的GNSS定位数据，还可以获取当前历元下通过UWB设备解算得到的UWB定位数据。通常情况下，UWB定位数据相较于GNSS定位数据而言，具有更高的准确度。
示例性地，假设距离阈值为200米，在当前历元下，根据GNSS定位数据以及UWB定位数据，可计算两者之间的直线距离。例如，两者之间的直线距离为100米，则该距离小于距离阈值，此时，将当前历元下获取到的UWB定位数据作为当前历元下的第一定位数据，并滤除掉当前历元下获取到的GNSS定位数据。又例如，两者之间的直线距离为300米，则该距离大于距离阈值，此时，将当前历元下获取到的GNSS定位数据作为当前历元下的第一定位数据，并滤除掉当前历元下获取到的UWB定位数据。
其次，本申请实施例中，提供了一种使用UWB定位数据过滤GNSS定位数据的方式，通过上述方式，考虑到终端设备还可以在非完全遮挡的环境下，不仅能够获取通过GNSS解算得到的定位数据，还可能获取通过UWB设备解算得到的定位数据。因此，利用UWB定位数据可以有效地过滤掉通过GNSS解算得到某些粗差较大的结果。此外，在遮挡环境下，GNSS具有自身难以消除的缺陷。即，由于观测卫星数量的降低和观测质量的降低，从而导致GNSS的解算结果会有较大的偏差，因此，使用UWB设备解算得到的定位数据从而实现定位的精细化，提升定位的准确性。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，终端设备通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，具体可以包括：
终端设备基于上一个历元的姿态数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正姿态数据；
终端设备基于待修正姿态数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正速度数据；
终端设备基于待修正速度数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正位置数据。
在一个或多个实施例中，介绍了一种基于INS输出第二定位数据的方式。INS是一种独立的导航技术，其中，由加速度计和陀螺仪提供的测量值用于跟踪相对于已知起始位置、速度和姿态的对象位置数据，速度数据和姿态数据。可以理解的是，INS通常分为时间更新和量测更新。INS初始对准获取载体的位置数据、速度数据和姿态数据，其中，位置数据和速度数据可由 GNSS 提供，在此基础上，再由INS确定初始姿态。
通常情况下，由IMU中的陀螺仪计算出惯性组件的姿态数据，然后根据惯性组件的姿态数据，将IMU中加速度计测得的载体坐标系的比力分量转换到导航坐标系中。在导航坐标系下，通过积分求解比力方程，获得载体相对地球的速度，即，去除地球引力加速度。最后，在位置参考坐标系下，由载体速度积分得到位置。
为了便于理解，请参阅图7，图7为本申请实施例中地心地固系下机械编排的一个流程示意图，如图所示，INS的机械编排过程大致分为四个部分，即误差补偿，姿态更新，速度更新和位置更新。误差补偿是对惯性器件的零偏和比例因子等误差进行补偿消除。姿态更新，速度更新和位置更新是通过迭代推导INS微分方程实现的。下面将对图7所示机械编排流程中的参数定义进行说明。
（1）
Figure 426423DEST_PATH_IMAGE041
表示IMU中加速度计的输出值，即，比力。
（2）
Figure 255839DEST_PATH_IMAGE042
表示b系（即载体坐标系）与e系（即地心地固坐标系）的方向余弦矩阵。
（3）
Figure 751280DEST_PATH_IMAGE043
表示将比力投影到了e系（即地心地固坐标系）下的输出。
（4）
Figure 589923DEST_PATH_IMAGE044
表示重力加速度在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
（5）
Figure 214939DEST_PATH_IMAGE045
表示哥氏加速度。
（6）
Figure 871048DEST_PATH_IMAGE046
表示积分符号。
（7）
Figure 948726DEST_PATH_IMAGE047
表示e系（即地心地固坐标系）下的速度。
（8）
Figure 856639DEST_PATH_IMAGE048
表示e系（即地心地固坐标系）下的坐标。
（9）
Figure 477107DEST_PATH_IMAGE049
表示e系（即地心地固坐标系）相对于i系（即惯性坐标系）在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
（10）
Figure 913905DEST_PATH_IMAGE050
表示e系（即地心地固坐标系）下的速度的微分。
（11）
Figure 744458DEST_PATH_IMAGE051
表示e系（即地心地固坐标系）到当地水平坐标系的方向余弦矩阵。
（12）
Figure 315116DEST_PATH_IMAGE052
表示IMU中陀螺仪的输出值，即三轴的角速度。
（13）
Figure 914725DEST_PATH_IMAGE053
表示b系（即载体坐标系）相对于e系（即地心地固坐标系）在b系（即载体坐标系）下的投影。
（14）
Figure 522424DEST_PATH_IMAGE054
表示e系（即地心地固坐标系）相对于i系（即惯性坐标系）的角速度在b系（即载体坐标系）下的投影。
（15）
Figure 214174DEST_PATH_IMAGE055
表示e系（即地心地固坐标系）到b系（即载体坐标系）的方向余弦矩阵。
（16）
Figure 198310DEST_PATH_IMAGE056
表示b系（即载体坐标系）到n系（即导航坐标系的方向余弦矩阵。
INS的机械编排主要分为两部分，一部分为加速度计的积分路线，另一部分为陀螺仪的积分路线。由图7可见，陀螺仪的积分路线可以单独运行，其需要上一个个历元的姿态数据（即姿态矩阵）以及当前历元的角增量或者角速度，即可计算出当前历元的待修正姿态数据。而加速度计的积分依赖于当前历元计算得到的姿态数据（即姿态矩阵），再结合自身输出的比力或者速度增量信息，计算相应的待修正速度数据和待修正位置数据。因此，先进行角速度计的积分，再进行加速度计的积分路线。其对应的微分方程表示为：
Figure 652425DEST_PATH_IMAGE057
；（5）
其中，
Figure 821239DEST_PATH_IMAGE058
表示待调整位置数据的微分。
Figure 626384DEST_PATH_IMAGE059
表示待调整速度数据的微分。
Figure 148632DEST_PATH_IMAGE060
表示待调整姿态数据的微分。
Figure 598199DEST_PATH_IMAGE061
表示e系（即地心地固坐标系）下的速度数据。
Figure 813280DEST_PATH_IMAGE062
表示b系（即载体坐标系）到e系（即地心地固坐标系）的方向余弦矩阵。
Figure 840141DEST_PATH_IMAGE063
表示IMU中加速度计的输出值，即，比力。
Figure 290714DEST_PATH_IMAGE064
表示地球相对于惯性系的旋转角速率在e系（即地心地固坐标系）下投影的反对称矩阵。
Figure 719422DEST_PATH_IMAGE065
表示b系（即载体坐标系）相对于i系（即惯性坐标系）的旋转角速率在e系（即地心地固坐标系）下投影的反对称矩阵。
Figure 105404DEST_PATH_IMAGE066
表示e系（即地心地固坐标系）相当于i系（即惯性坐标系）下的旋转角速度在b系（即载体坐标系）下的投影。
Figure 993463DEST_PATH_IMAGE067
表示当地重力加速度在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
其次，本申请实施例中，提供了一种基于INS输出第二定位数据的方式，通过上述方式，IMU中的加速度计及陀螺仪测得原始数据，需要经过机械编排来将IMU原始输出转化为待修正姿态数据、待修正速度数据以及待修正位置数据。由此可见，INS不需要外界信息以及精确的时间信息，也可以提供与姿态、速度和位置相关的数据，且具有较好的抗干扰能力。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，还可以包括：
终端设备获取上一个历元与当前历元之间的误差状态参数递推关系；
终端设备基于上一个历元的误差状态参数，通过误差状态参数递推关系进行时间更新，得到当前历元的误差状态参数。
在一个或多个实施例中，介绍了一种时间更新的方式。终端设备可获取上一个历元与当前历元之间的误差状态参数递推关系（即得到递推关系式），利用误差状态参数递推关系进行时间更新，从而得到当前历元的误差状态参数。下面将以21个维度的误差状态参数为例进行介绍。
具体地，可对INS建模，构建如下所示的EKF模型：
Figure 123093DEST_PATH_IMAGE068
；（6）
其中，
Figure 468624DEST_PATH_IMAGE069
表示误差状态参数。
Figure 369715DEST_PATH_IMAGE070
表示e系（即地心地固坐标系）下INS的位置误差。
Figure 230223DEST_PATH_IMAGE071
表示e系（即地心地固坐标系）下INS的速度误差。
Figure 163544DEST_PATH_IMAGE072
表示姿态误差。
Figure 301264DEST_PATH_IMAGE073
表示陀螺仪的零偏。
Figure 402950DEST_PATH_IMAGE074
表示加速度计的零偏。
Figure 626121DEST_PATH_IMAGE075
表示陀螺仪的比例因子误差。
Figure 97554DEST_PATH_IMAGE076
表示加速度计的比例因子误差。
误差状态参数在e系（即地心地固坐标系）下的公共误差微分方程表示为：
Figure 214415DEST_PATH_IMAGE077
；（7）
其中，
Figure 113100DEST_PATH_IMAGE078
表示位置误差的微分。
Figure 698934DEST_PATH_IMAGE079
表示速度误差的微分。
Figure 708478DEST_PATH_IMAGE080
表示姿态误差的微分。
Figure 679845DEST_PATH_IMAGE081
表示速度误差。
Figure 749432DEST_PATH_IMAGE082
表示比力在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
Figure 212775DEST_PATH_IMAGE083
表示e系（即地心地固坐标系）相当于b系（即载体坐标系）的姿态误差角在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
Figure 134332DEST_PATH_IMAGE084
表示b系（即载体坐标系）到e系（即地心地固坐标系）的方向余弦矩阵。
Figure 366730DEST_PATH_IMAGE085
表示比力误差（即加速度计的仪器误差总和）。
Figure 607219DEST_PATH_IMAGE086
表示e系（即地心地固坐标系）相对于i系（即惯性坐标系）的旋转角速度在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
Figure 682491DEST_PATH_IMAGE087
表示速度误差。
Figure 33838DEST_PATH_IMAGE088
表示重力加速度误差。
Figure 120742DEST_PATH_IMAGE089
表示姿态误差角的反对称矩阵。
Figure 407498DEST_PATH_IMAGE090
表示e系（即地心地固坐标系）相对于i系（即惯性坐标系）在e系（即地心地固坐标系）下的投影。
Figure 579854DEST_PATH_IMAGE091
表示陀螺仪输出的角速度的误差（即陀螺仪的仪器误差总和）。
基于此，可得到误差状态参数递推关系（即递推关系式）如下：
Figure 734892DEST_PATH_IMAGE092
；（8）
其中，
Figure 66516DEST_PATH_IMAGE093
表示误差状态参数的微分。F表示系统矩阵。
Figure 383228DEST_PATH_IMAGE094
表示误差状态参数。G表示驱动噪声阵。w表示驱动白噪声。
基于此，在时间更新的时候，基于误差状态参数递推关系，可根据上一个历元的误差状态参数，递推出当前历元的误差状态参数。
其次，本申请实施例中，提供了一种时间更新的方式。通过上述方式，基于卡尔曼滤波可实现INS与GNSS组合后的时间更新，或者，基于卡尔曼滤波可实现INS与UWB组合后的时间更新，由此，可保证方案实施的可行性。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，终端设备根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，具体可以包括：
终端设备根据第一定位数据与待修正位置数据构建观测方程；
终端设备基于观测方程，对上一个历元的误差状态参数进行量测更新，得到量测更新结果；
终端设备根据量测更新结果对上一个历元的误差状态参数进行闭环校正，得到当前历元的误差状态参数。
在一个或多个实施例中，介绍了一种量测更新的方式。由前述实施例可知，第一定位数据可包括基于GNSS解算得到的GNSS位置数据，或者，可包括基于UWB设备解算得到的UWB位置数据。下面将分别介绍根据GNSS位置数据或者UWB位置数据进行量测更新的方式。
示例性地，基于第一定位数据所包括的GNSS位置数据修正INS解算得到的待修正位置数据，由此，可构建观测方程，即：
Figure 42879DEST_PATH_IMAGE095
；（9）
其中，
Figure 109930DEST_PATH_IMAGE096
表示第t个历元下的观测值。
Figure 171427DEST_PATH_IMAGE097
表示GNSS解算得到的天线相位中心的三轴位置（即第一定位数据所包括的GNSS位置数据）。
Figure 49253DEST_PATH_IMAGE098
表示机械编排后的天线相位中心，或，机械编排后再经过杆臂改正后得到的天线相位中心。H表示系数矩阵。
Figure 196201DEST_PATH_IMAGE099
表示误差状态参数。
Figure 427462DEST_PATH_IMAGE100
表示GNSS的噪声。
示例性地，基于第一定位数据所包括的UWB位置数据修正INS解算得到的待修正位置数据，由此，可构建观测方程，即：
Figure 687673DEST_PATH_IMAGE101
；（10）
其中，
Figure 877346DEST_PATH_IMAGE102
表示第t个历元下的观测值。
Figure 370644DEST_PATH_IMAGE103
表示GNSS解算得到的天线相位中心的三轴位置（即第一定位数据所包括的UWB位置数据）。
Figure 405596DEST_PATH_IMAGE098
表示机械编排后的天线相位中心，或，机械编排后再经过杆臂改正后得到的天线相位中心。H表示系数矩阵。
Figure 550008DEST_PATH_IMAGE104
表示误差状态参数。
Figure 910582DEST_PATH_IMAGE105
表示UWB设备的噪声。
基于此，根据式（9）或式（10）所对应的观测方程，可对上一个历元的误差状态参数进行量测更新，得到量测更新结果。基于此，根据量测更新结果对上一个历元的误差状态参数进行闭环校正，得到当前历元的误差状态参数。
其次，本申请实施例中，提供了一种量测更新的方式，通过上述方式，基于卡尔曼滤波可实现INS与GNSS组合后的量测更新，或者，基于卡尔曼滤波可实现INS与UWB组合后的量测更新，由此，可保证方案实施的可行性。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，终端设备基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果，具体可以包括：
终端设备获取终端设备在当前历元所处于的N个候选道路，其中，N为大于1的整数；
终端设备获取N个候选道路中每个候选道路所对应的隐藏状态，其中，隐藏状态包括道路宽度、限制速度、道路航向以及道路标识；
终端设备基于每个候选道路所对应的隐藏状态以及目标定位数据，通过隐马尔可夫模型获取每个候选道路所对应的发射概率；
终端设备从每个候选道路所对应的发射概率中选择最大发射概率所对应的候选道路，作为终端设备在当前历元的车道级定位结果。
在一个或多个实施例中，介绍了一种基于HMM模型输出车道级定位结果的方式。由前述实施例可知，根据每个历元下修正得到的目标定位数据，可得到观测序列为：
Figure 766542DEST_PATH_IMAGE106
；（11）
其中，
Figure 729819DEST_PATH_IMAGE107
表示观测序列。t表示第t个历元。因此，观测序列包括T个
Figure 354835DEST_PATH_IMAGE108
，
Figure 886311DEST_PATH_IMAGE109
表示观测值，该观测值可以是第t个历元下的目标定位数据，目标定位数据包括经过修正后得到的目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据。
具体地，可以通过HMM构建坐标与地图数据之间的匹配关系，其中，HMM能够基于递推关系，根据上一个历元下终端设备出现在每条道路上的概率，推断出在当前历元下终端设备出现在每条道路上的概率。
在高清地图中，道路可以被划分为较短的道路组，以任意一个道路组为例，假设该道路组包括N个候选道路。将每个候选道路作为HMM状态，并统称为X，状态i表示第i个道路，N则表示道路数量或状态数量，其中，N为大于1的整数。
基于此，可获取N个候选道路中每个候选道路所对应的隐藏状态，这里的隐藏状态包含但不仅限于道路宽度、限制速度、道路航向以及道路标识。可以理解的是，道路宽度表示候选道路的宽度，例如，4米。限制速度表示候选道路的限制时速，例如，60公里/小时。道路航向表示候选道路的指向，例如，向左偏10度。道路标识表示候选道路的车道标记结果，例如，候选道路被标记为左车道（或右车道），又或者，按照1车道进行标记。
在初始状态下，终端设备出现在每个候选道路的初始概率为：
Figure 839355DEST_PATH_IMAGE110
；（12）
其中，
Figure 747268DEST_PATH_IMAGE111
表示第i个候选道路的初始概率。
Figure 492370DEST_PATH_IMAGE112
表示概率计算。
Figure 53801DEST_PATH_IMAGE113
表示第i个候选道路的HMM状态。N表示HMM中状态总数（即一个道路组中候选道路的总数）。初始概率是平均概率，认为初始时刻是每条车道的概率是一致的。
基于此，将目标定位数据作为观测值，并且基于每个候选道路所对应的隐藏状态，通过隐马尔可夫模型可以获取每个候选道路所对应的发射概率，即：
Figure 884354DEST_PATH_IMAGE114
；（13）
其中，
Figure 64800DEST_PATH_IMAGE115
表示给定
Figure 38310DEST_PATH_IMAGE116
得到
Figure 911588DEST_PATH_IMAGE117
的概率分布，且这个观测值表示在每个HMM状态下的概率分布。
Figure 698278DEST_PATH_IMAGE118
表示观测分布的参数集。
基于此，还可以计算隐马尔可夫模型中上一历元的各个隐藏状态转移到当前历元中各个隐藏状态的概率，即采用如下方式计算转移概率：
Figure 682415DEST_PATH_IMAGE119
；（14）
其中，q(i,j)表示在第t个历元从第i个HMM状态转换为第j个HMM状态的概率。
由此，根据隐马尔可夫模型，从每个候选道路所对应的发射概率中选择最大发射概率所对应的候选道路，即可作为终端设备在当前历元的车道级定位结果。
其次，本申请实施例中，提供了一种基于HMM模型输出车道级定位结果的方式，通过上述方式，利用HMM模型建立系统内部状态与外部特征之间联系，实时了解并预测车道变换状态，从而根据修正后的速度数据、位置数据以及姿态数据，能够预测得到准确且可靠的车道级定位结果。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，终端设备获取终端设备在当前历元所处于的N个候选道路，具体可以包括：
终端设备获取地图数据；
终端设备将目标定位数据所包括的目标位置数据作为定位点中心，构建预设矩形框；
终端设备从地图数据上截取预设矩形框内的所有道路作为N个候选道路。
在一个或多个实施例中，介绍了一种从高清地图中选择N个候选道路的方式。其中，高清地图为高解析度（High Definition，HD）地图，通常是指垂直分辨率大于或等于720的图像或视频，也称为高清图像或高清视频，尺寸一般为1280×720或者1920×1080。本申请中的地图数据可以是HD地图数据。
具体地，为了便于理解，请参阅图8，图8为本申请实施例中从地图数据中选择候选道路的一个示意图，如图所示，假设以目标定位数据所包括的目标位置数据作为定位点中心（即，图8所示的黑色点），构建一个预设矩形框（即，图8所示的矩形框）。基于此，可获取地图数据中与该预设矩形框存在交集的所有道路，并将这些道路作为候选道路，由此得到N个候选道路。
再次，本申请实施例中，提供了一种从高清地图中选择N个候选道路的方式，通过上述方式，加入高精度的地图数据，在遮挡严重场景实现车道级导航，并且可以辅助IMU误差的收敛，解决IMU定位不准确而带来的车线漂移的问题，由此实现在特定场景稳定的车道级定位。
可选地，在上述图4对应的各个实施例的基础上，本申请实施例提供的另一个可选实施例中，还可以包括：
终端设备响应针对于地图应用的开启指令，提供地图应用的导航界面；
终端设备基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果之后，还可以包括：
终端设备通过地图应用的导航界面显示在当前历元的车道级定位结果。
在一个或多个实施例中，介绍了一种实时显示目标定位数据的方式。由前述实施例可知，在终端设备上可运行地图应用，在用户触发针对于地图应用的开启指令之后，在该终端设备上显示地图应用的导航界面。基于此，用户还可以在导航界面上输入目的地信息，并开始进行导航。
在导航过程中，可根据实时修正得到的目标定位数据，确定实时的车道级定位结果，并在导航界面上显示实时的车道级定位结果。为了便于理解，请参阅图9，图9为本申请实施例中基于车道级定位结果显示导航状态的一个界面示意图，如图所示，在导航界面上显示终端设备（例如，车辆）当前处于右侧第二个车道。
其次，本申请实施例中，提供了一种实时显示目标定位数据的方式，通过上述方式，终端设备结合实时推导出的车道级定位结果，并通过安装于终端设备上的地图应用显示实时的车道级定位结果，便于用户进行导航等操作。
下面对本申请中的车道级定位装置进行详细描述，请参阅图10，图10为本申请实施例中车道级定位装置的一个实施例示意图，车道级定位装置20包括：
获取模块210，用于获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
获取模块210，还用于通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
确定模块220，用于根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，其中，误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
修正模块230，用于根据误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据，其中，目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
确定模块220，还用于基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，基于卫星定位系统和惯性导航系统共同对设备进行定位，或者，基于测距设备与惯性导航系统共同对设备进行定位，由此，能够修正惯性导航系统输出的位置数据、姿态数据和速度数据，从而提升设备定位的准确度。基于此，利用已修正的位置数据、姿态数据和速度数据，与高精度的地图数据进行匹配，以此实现车道级的定位和导航。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备；
获取模块210，具体用于获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
获取第一测距设备的第一观测值噪声、第二测距设备的第二观测值噪声以及第三测距设备的第三观测值噪声；
获取第一测距设备的第一响应延迟时间、第二测距设备的第二响应延迟时间以及第三测距设备的第三响应延迟时间；
获取终端设备与第一测距设备之间的第一信号传播时间；
获取终端设备与第二测距设备之间的第二信号传播时间；
获取终端设备与第三测距设备之间的第三信号传播时间；
根据第一位置数据、第二位置数据、第三位置数据、第一观测值噪声、第二观测值噪声、第三观测值噪声、第一响应延迟时间、第二响应延迟时间、第三响应延迟时间、第一信号传播时间、第二信号传播时间、第三信号传播时间以及信号传播速度，确定终端设备在当前历元的第一定位数据。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，基于三个UWB设备提供的高精度测距信息，能在卫星信号较差的环境下，根据UWB设备提供的高精度的定位点坐标，可以加速终端设备内部IMU的误差状态参数的收敛，从而提升在遮挡环境下设备定位的准确度。此外，部署三个UWB设备的操作较为简易，由此，降低了方案实现的难度。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
获取模块210，还用于获取终端设备与第一测距设备之间的第一距离；
获取模块210，还用于获取终端设备与第二测距设备之间的第二距离；
获取模块210，还用于获取终端设备与第三测距设备之间的第三距离；
获取模块210，还用于若第一距离小于或等于距离阈值，且，第二距离小于或等于距离阈值，且，第三距离小于或等于距离阈值，则根据第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，对于安装于终端设备上的目标UWB设备而言，可以根据目标UWB设备与遮蔽环境下其他UWB设备之间的距离，判定终端设备是否处于遮蔽环境。如果进入遮蔽环境，则优先以UWB设备提供的位置数据为准进行定位，由此，即使是在天桥等卫星遮挡严重的地方依然能够提供高精度定位。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备；
获取模块210，具体用于获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
获取第一测距设备的第一观测值噪声、第二测距设备的第二观测值噪声以及第三测距设备的第三观测值噪声；
获取第一测距设备的第一响应延迟时间、第二测距设备的第二响应延迟时间以及第三测距设备的第三响应延迟时间；
获取终端设备与第一测距设备之间的第一信号传播时间；
获取终端设备与第二测距设备之间的第二信号传播时间；
获取终端设备与第三测距设备之间的第三信号传播时间；
根据第四测距设备获取延迟误差参数；
根据第一位置数据、第二位置数据、第三位置数据、第一观测值噪声、第二观测值噪声、第三观测值噪声、第一响应延迟时间、第二响应延迟时间、第三响应延迟时间、第一信号传播时间、第二信号传播时间、第三信号传播时间、延迟误差参数以及信号传播速度，确定终端设备在当前历元的第一定位数据。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，基于四个UWB设备提供的高精度测距信息，能在卫星信号较差的环境下，根据UWB设备提供的高精度的定位点坐标，可以加速终端设备内部IMU的误差状态参数的收敛，从而提升在遮挡环境下设备定位的准确度。虽然基于三个UWB设备即可实现定位，但是加入第四个UWB设备还可以额外估计一个固定延迟参数，由此提升定位的准确度。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
获取模块210，还用于获取终端设备与第一测距设备之间的第一距离；
获取模块210，还用于获取终端设备与第二测距设备之间的第二距离；
获取模块210，还用于获取终端设备与第三测距设备之间的第三距离；
获取模块210，还用于获取终端设备与第四测距设备之间的第四距离；
获取模块210，还用于若第一距离小于或等于距离阈值，且，第二距离小于或等于距离阈值，且，第三距离小于或等于距离阈值，且，第四距离小于或等于距离阈值，则根据第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备，获取终端设备在当前历元的第一定位数据。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，对于安装于终端设备上的目标UWB设备而言，可以根据目标UWB设备与遮蔽环境下其他UWB设备之间的距离，判定终端设备是否处于遮蔽环境。如果进入遮蔽环境，则优先以UWB设备提供的位置数据为准进行定位，由此，即使是在天桥等卫星遮挡严重的地方依然能够提供高精度定位。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
获取模块210，具体用于通过GNSS获取当前历元的GNSS定位数据；
通过至少三个超宽带UWB设备获取当前历元的UWB定位数据；
若当前历元的GNSS定位数据与当前历元的UWB定位数据之间的距离小于或等于距离阈值，则将当前历元的UWB定位数据作为第一定位数据。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，考虑到终端设备还可以在非完全遮挡的环境下，不仅能够获取通过GNSS解算得到的定位数据，还可能获取通过UWB设备解算得到的定位数据。因此，利用UWB定位数据可以有效地过滤掉通过GNSS解算得到某些粗差较大的结果。此外，在遮挡环境下，GNSS具有自身难以消除的缺陷。即，由于观测卫星数量的降低和观测质量的降低，从而导致GNSS的解算结果会有较大的偏差，因此，使用UWB设备解算得到的定位数据从而实现定位的精细化，提升定位的准确性。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
获取模块210，具体用于基于上一个历元的姿态数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正姿态数据；
基于待修正姿态数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正速度数据；
基于待修正速度数据，通过惯性导航系统获取在当前历元的待修正位置数据。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，IMU中的加速度计及陀螺仪测得原始数据，需要经过机械编排来将IMU原始输出转化为待修正姿态数据、待修正速度数据以及待修正位置数据。由此可见，INS不需要外界信息以及精确的时间信息，也可以提供与姿态、速度和位置相关的数据，且具有较好的抗干扰能力。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
获取模块210，还用于获取上一个历元与当前历元之间的误差状态参数递推关系；
获取模块210，还用于基于上一个历元的误差状态参数，通过误差状态参数递推关系进行时间更新，得到当前历元的误差状态参数。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，基于卡尔曼滤波可实现INS与GNSS组合后的时间更新，或者，基于卡尔曼滤波可实现INS与UWB组合后的时间更新，由此，可保证方案实施的可行性。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
确定模块220，具体用于根据第一定位数据与待修正位置数据构建观测方程；
基于观测方程，对上一个历元的误差状态参数进行量测更新，得到量测更新结果；
根据量测更新结果对上一个历元的误差状态参数进行闭环校正，得到当前历元的误差状态参数。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，基于卡尔曼滤波可实现INS与GNSS组合后的量测更新，或者，基于卡尔曼滤波可实现INS与UWB组合后的量测更新，由此，可保证方案实施的可行性。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
确定模块220，具体用于获取终端设备在当前历元所处于的N个候选道路，其中，N为大于1的整数；
获取N个候选道路中每个候选道路所对应的隐藏状态，其中，隐藏状态包括道路宽度、限制速度、道路航向以及道路标识；
基于每个候选道路所对应的隐藏状态以及目标定位数据，通过隐马尔可夫模型获取每个候选道路所对应的发射概率；
从每个候选道路所对应的发射概率中选择最大发射概率所对应的候选道路，作为终端设备在当前历元的车道级定位结果。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，利用HMM模型建立系统内部状态与外部特征之间联系，实时了解并预测车道变换状态，从而根据修正后的速度数据、位置数据以及姿态数据，能够预测得到准确且可靠的车道级定位结果。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，
确定模块220，具体用于获取地图数据；
将目标定位数据所包括的目标位置数据作为定位点中心，构建预设矩形框；
从地图数据上截取预设矩形框内的所有道路作为N个候选道路。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，加入高精度的地图数据，在遮挡严重场景实现车道级导航，并且可以辅助IMU误差的收敛，解决IMU定位不准确而带来的车线漂移的问题，由此实现在特定场景稳定的车道级定位。
可选地，在上述图10所对应的实施例的基础上，本申请实施例提供的车道级定位装置20的另一实施例中，车道级定位装置20还包括显示模块240；
显示模块240，用于响应针对于地图应用的开启指令，提供地图应用的导航界面；
显示模块240，还用于在确定模块220基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果之后，通过地图应用的导航界面显示在当前历元的车道级定位结果。
本申请实施例中，提供了一种车道级定位装置，采用上述装置，终端设备结合实时推导出的车道级定位结果，并通过安装于终端设备上的地图应用显示实时的车道级定位结果，便于用户进行导航等操作。
本申请实施例还提供了另一种车道级定位装置，该车道级定位装置部署于终端设备，如图11所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。在本申请实施例中，以终端设备为智能手机为例进行说明：
图11示出的是与本申请实施例提供的终端设备相关的智能手机的部分结构的框图。参考图11，智能手机包括：射频（radio frequency，RF）电路310、存储器320、输入单元330、显示单元340、传感器350、音频电路360、无线保真（wireless fidelity，WiFi）模块370、处理器380、以及电源390等部件。本领域技术人员可以理解，图11中示出的智能手机结构并不构成对智能手机的限定，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。
下面结合图11对智能手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路310可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器380处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路310包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器（low noiseamplifier，LNA）、双工器等。此外，RF电路310还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统 （globalsystem of mobile communication，GSM）、通用分组无线服务（general packet radioservice，GPRS）、码分多址（code division multiple access，CDMA）、宽带码分多址（wideband code division multiple access, WCDMA）、长期演进 （long termevolution，LTE）、电子邮件、短消息服务（short messaging service，SMS）等。
存储器320可用于存储软件程序以及模块，处理器380通过运行存储在存储器320的软件程序以及模块，从而执行智能手机的各种功能应用以及数据处理。存储器320可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据智能手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与智能手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元330可包括触控面板331以及其他输入设备332。触控面板331，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作（比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板331上或在触控面板331附近的操作），并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板331可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器380，并能接收处理器380发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板331。除了触控面板331，输入单元330还可以包括其他输入设备332。具体地，其他输入设备332可以包括但不限于物理键盘、功能键（比如音量控制按键、开关按键等）、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元340可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及智能手机的各种菜单。显示单元340可包括显示面板341，可选的，可以采用液晶显示器（liquidcrystal display，LCD）、有机发光二极管（organic light-emitting diode，OLED）等形式来配置显示面板341。进一步的，触控面板331可覆盖显示面板341，当触控面板331检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器380以确定触摸事件的类型，随后处理器380根据触摸事件的类型在显示面板341上提供相应的视觉输出。虽然在图11中，触控面板331与显示面板341是作为两个独立的部件来实现智能手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板331与显示面板341集成而实现智能手机的输入和输出功能。
智能手机还可包括至少一种传感器350，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板341的亮度，接近传感器可在智能手机移动到耳边时，关闭显示面板341和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上（一般为三轴）加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别智能手机姿态的应用（比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准）、振动识别相关功能（比如计步器、敲击）等;至于智能手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路360、扬声器361，传声器362可提供用户与智能手机之间的音频接口。音频电路360可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器361，由扬声器361转换为声音信号输出；另一方面，传声器362将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路360接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器380处理后，经RF电路310以发送给比如另一智能手机，或者将音频数据输出至存储器320以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，智能手机通过WiFi模块370可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图11示出了WiFi模块370，但是可以理解的是，其并不属于智能手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器380是智能手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个智能手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器320内的数据，执行智能手机的各种功能和处理数据，从而对智能手机进行整体监控。可选的，处理器380可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器380可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器380中。
智能手机还包括给各个部件供电的电源390（比如电池），可选的，电源可以通过电源管理系统与处理器380逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，智能手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
本申请提供的处理器380用于执行：
获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
通过惯性导航系统获取终端设备在当前历元的第二定位数据，其中，第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
根据第一定位数据以及待修正位置数据确定当前历元的误差状态参数，其中，误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
根据误差状态参数，对第二定位数据进行参数修正，得到终端设备在当前历元的目标定位数据，其中，目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
基于目标定位数据，通过统计概率模型确定终端设备在当前历元的车道级定位结果。
上述实施例中由终端设备所执行的步骤可以基于该图11所示的终端设备结构。
本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述各个实施例描述的方法。
本申请实施例中还提供一种包括程序的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行前述各个实施例描述的方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (15)

1.一种车道级定位的方法，其特征在于，包括：
获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，所述第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，所述第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
通过惯性导航系统获取所述终端设备在所述当前历元的第二定位数据，其中，所述第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
根据所述第一定位数据以及所述待修正位置数据确定所述当前历元的误差状态参数，其中，所述误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
根据所述误差状态参数，对所述第二定位数据进行参数修正，得到所述终端设备在所述当前历元的目标定位数据，其中，所述目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
基于所述目标定位数据，通过统计概率模型确定所述终端设备在所述当前历元的车道级定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备以及第三测距设备；
所述获取终端设备在当前历元的第一定位数据，包括：
获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
获取所述第一测距设备的第一观测值噪声、所述第二测距设备的第二观测值噪声以及所述第三测距设备的第三观测值噪声；
获取所述第一测距设备的第一响应延迟时间、所述第二测距设备的第二响应延迟时间以及所述第三测距设备的第三响应延迟时间；
获取所述终端设备与所述第一测距设备之间的第一信号传播时间；
获取所述终端设备与所述第二测距设备之间的第二信号传播时间；
获取所述终端设备与所述第三测距设备之间的第三信号传播时间；
根据所述第一位置数据、所述第二位置数据、所述第三位置数据、所述第一观测值噪声、所述第二观测值噪声、所述第三观测值噪声、所述第一响应延迟时间、所述第二响应延迟时间、所述第三响应延迟时间、所述第一信号传播时间、所述第二信号传播时间、所述第三信号传播时间以及信号传播速度，确定所述终端设备在所述当前历元的所述第一定位数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述终端设备与所述第一测距设备之间的第一距离；
获取所述终端设备与所述第二测距设备之间的第二距离；
获取所述终端设备与所述第三测距设备之间的第三距离；
若所述第一距离小于或等于距离阈值，且，所述第二距离小于或等于所述距离阈值，且，所述第三距离小于或等于所述距离阈值，则根据所述第一测距设备、所述第二测距设备以及所述第三测距设备，获取所述终端设备在所述当前历元的所述第一定位数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少三个测距设备包括第一测距设备、第二测距设备、第三测距设备以及第四测距设备；
所述获取终端设备在当前历元的第一定位数据，包括：
获取第一测距设备的第一位置数据、第二测距设备的第二位置数据以及第三测距设备的第三位置数据；
获取所述第一测距设备的第一观测值噪声、所述第二测距设备的第二观测值噪声以及所述第三测距设备的第三观测值噪声；
获取所述第一测距设备的第一响应延迟时间、所述第二测距设备的第二响应延迟时间以及所述第三测距设备的第三响应延迟时间；
获取所述终端设备与所述第一测距设备之间的第一信号传播时间；
获取所述终端设备与所述第二测距设备之间的第二信号传播时间；
获取所述终端设备与所述第三测距设备之间的第三信号传播时间；
根据第四测距设备获取延迟误差参数；
根据所述第一位置数据、所述第二位置数据、所述第三位置数据、所述第一观测值噪声、所述第二观测值噪声、所述第三观测值噪声、所述第一响应延迟时间、所述第二响应延迟时间、所述第三响应延迟时间、所述第一信号传播时间、所述第二信号传播时间、所述第三信号传播时间、所述延迟误差参数以及信号传播速度，确定所述终端设备在所述当前历元的所述第一定位数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述终端设备与所述第一测距设备之间的第一距离；
获取所述终端设备与所述第二测距设备之间的第二距离；
获取所述终端设备与所述第三测距设备之间的第三距离；
获取所述终端设备与所述第四测距设备之间的第四距离；
若所述第一距离小于或等于距离阈值，且，所述第二距离小于或等于所述距离阈值，且，所述第三距离小于或等于所述距离阈值，且，所述第四距离小于或等于所述距离阈值，则根据所述第一测距设备、所述第二测距设备、所述第三测距设备以及所述第四测距设备，获取所述终端设备在所述当前历元的所述第一定位数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取终端设备在当前历元的第一定位数据，包括：
通过所述GNSS获取所述当前历元的GNSS定位数据；
通过至少三个超宽带UWB设备获取所述当前历元的UWB定位数据；
若所述当前历元的GNSS定位数据与所述当前历元的UWB定位数据之间的距离小于或等于距离阈值，则将所述当前历元的UWB定位数据作为所述第一定位数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过惯性导航系统获取所述终端设备在所述当前历元的第二定位数据，包括：
基于上一个历元的姿态数据，通过所述惯性导航系统获取在所述当前历元的所述待修正姿态数据；
基于所述待修正姿态数据，通过所述惯性导航系统获取在所述当前历元的所述待修正速度数据；
基于所述待修正速度数据，通过所述惯性导航系统获取在所述当前历元的所述待修正位置数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取上一个历元与所述当前历元之间的误差状态参数递推关系；
基于所述上一个历元的误差状态参数，通过所述误差状态参数递推关系进行时间更新，得到所述当前历元的误差状态参数。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一定位数据以及所述待修正位置数据确定所述当前历元的误差状态参数，包括：
根据所述第一定位数据与所述待修正位置数据构建观测方程；
基于所述观测方程，对上一个历元的误差状态参数进行量测更新，得到量测更新结果；
根据所述量测更新结果对所述上一个历元的误差状态参数进行闭环校正，得到所述当前历元的误差状态参数。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标定位数据，通过统计概率模型确定所述终端设备在所述当前历元的车道级定位结果，包括：
获取所述终端设备在所述当前历元所处于的N个候选道路，其中，所述N为大于1的整数；
获取所述N个候选道路中每个候选道路所对应的隐藏状态，其中，所述隐藏状态包括道路宽度、限制速度、道路航向以及道路标识；
基于所述每个候选道路所对应的隐藏状态以及所述目标定位数据，通过隐马尔可夫模型获取所述每个候选道路所对应的发射概率；
从所述每个候选道路所对应的发射概率中选择最大发射概率所对应的候选道路，作为所述终端设备在所述当前历元的所述车道级定位结果。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取所述终端设备在所述当前历元所处于的N个候选道路，包括：
获取地图数据；
将所述目标定位数据所包括的所述目标位置数据作为定位点中心，构建预设矩形框；
从所述地图数据上截取所述预设矩形框内的所有道路作为所述N个候选道路。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应针对于地图应用的开启指令，提供地图应用的导航界面；
所述基于所述目标定位数据，通过统计概率模型确定所述终端设备在所述当前历元的车道级定位结果之后，所述方法还包括：
通过所述地图应用的导航界面显示在所述当前历元的所述车道级定位结果。
13.一种车道级定位装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取终端设备在当前历元的第一定位数据，其中，所述第一定位数据为通过至少三个测距设备确定的位置数据，或者，所述第一定位数据为通过全球导航卫星系统GNSS获取到的位置数据；
所述获取模块，还用于通过惯性导航系统获取所述终端设备在所述当前历元的第二定位数据，其中，所述第二定位数据包括待修正位置数据、待修正姿态数据以及待修正速度数据；
确定模块，用于根据所述第一定位数据以及所述待修正位置数据确定所述当前历元的误差状态参数，其中，所述误差状态参数包括位置误差、速度误差以及姿态误差；
修正模块，用于根据所述误差状态参数，对所述第二定位数据进行参数修正，得到所述终端设备在所述当前历元的目标定位数据，其中，所述目标定位数据包括目标位置数据、目标姿态数据以及目标速度数据；
所述确定模块，还用于基于所述目标定位数据，通过统计概率模型确定所述终端设备在所述当前历元的车道级定位结果。
14.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及总线系统；
其中，所述存储器用于存储程序；
所述处理器用于执行所述存储器中的程序，所述处理器用于根据程序代码中的指令执行权利要求1至12中任一项所述的方法；
所述总线系统用于连接所述存储器以及所述处理器，以使所述存储器以及所述处理器进行通信。
15.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至12中任一项所述的方法。
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