CN113978512B - 轨道列车定位方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及列车运行控制技术领域，提供一种轨道列车定位方法及装置，该方法包括：将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；基于位姿增量和前一帧点云时间戳的列车信息，确定当前点云时间戳的预估列车信息；根据位姿增量对当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，将待匹配点云与地标点云进行匹配，得到相对列车信息；基于地标点云的点云信息和相对列车信息，确定当前点云时间戳的最终列车信息，基于最终列车信息校正预估列车信息，得到当前点云时间戳的列车信息。本申请实施例提供的轨道列车定位方法通过点云匹配消除了定位偏差或漂移，提高了定位准确性。
Description
技术领域
本申请涉及列车运行控制技术领域，尤其涉及一种轨道列车定位方法及装置。
背景技术
目前在基于高精度电子地图的轨道列车定位系统中，尤其是在隧道场景中，由于缺乏GNSS等绝对定位手段，从而导致了基于点云匹配的高精度定位出现定位偏差或定位漂移。
发明内容
本申请提供一种轨道列车定位方法及装置，旨在提高轨道列车定位的准确性。
第一方面，本申请提供一种轨道列车定位方法，包括：
将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车信息；
根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息；
其中，所述地标点云的点云信息是在高精度电子地图中查询的。
在一实施例中，所述根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云包括：
确定所述扫描点云中各个点云在所述当前点云时间戳中的时间戳位置；
通过插值方法并根据各个点云的时间戳位置，计算所述扫描点云中各个点云的位姿增量，其中，所述位姿增量包括姿势增量和位置增量；
对所述扫描点云中各个点云的姿势增量和位置增量进行位姿逆变换，得到所述待匹配点云。
所述点云信息包括点云位置信息，列车信息包括列车位置信息，所述预估列车信息包括预估列车位置信息，
所述基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息包括：
将所述地标点云的云位置信息与相对列车位置信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位置信息；
将所述最终列车位置信息更新所述预估列车位置信息，以校正所述预估列车位置信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位置信息。
所述点云信息包括点云位姿信息，列车信息包括列车位姿信息，所述预估列车信息包括预估列车位姿信息，
所述基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息包括：
根据所述预估列车位姿信息将所述待匹配点云转换至预设地图坐标系中，得到转换点云，并将所述转换点云与所述高精度电子地图中对应区域的点云进行匹配，得到目标列车位姿信息；
将所述地标点云的云位姿信息与相对列车位姿信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位姿信息；
将所述最终列车位姿信息更新所述目标列车位姿信息，以校正所述目标列车位姿信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位姿信息。
所述相对列车信息包括相对列车位置信息，
所述将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息包括：
将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第一匹配分值，并确定所述第一匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
若所述第一匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位置关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位置信息。
所述相对列车信息包括相对列车位姿信息，
所述将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息包括：
将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第二匹配分值，并确定所述第二匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
若所述第二匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位姿关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位姿信息。
所述将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量之前，还包括：
基于传感器数据建立高精度电子地图，所述高精度电子地图中存储有各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息。
所述基于传感器数据建立高精度电子地图包括：
将所述传感器数据中的各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据进行积分，得到各个点云时间戳的位姿增量；
确定各个点云时间戳的轨旁物体的物体扫描点云；
根据各个点云时间戳的位姿增量对各个点云时间戳的物体扫描点云进行校正，得到各个候选地标点云；
将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云或/和相隔帧点云进行匹配，得到各个地标点云；
将各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息标记在预设电子地图中，得到所述高精度电子地图。
所述将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云进行匹配，得到各个地标点云包括：
将各个所述候选地标点云，与其全线的各个相邻帧点云进行匹配，得到第三匹配分值；
若所述第三匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个全局地标点云。
所述将各个所述候选地标点云，与其各个相隔的点云进行匹配，得到各个地标点云包括：
将各个候选地标点云，与其间隔预设距离的各个相隔帧点云进行匹配，得到第四匹配分值；
若所述第四匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个局部地标点云
第二方面，本申请还提供一种轨道列车定位装置，包括：
计算模块，用于将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
确定模块，用于基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车；
匹配模块，用于根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
校正模块用于基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息。
第三方面，本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述轨道列车定位方法。
第四方面，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面所述轨道列车定位方法。
本申请提供的轨道列车定位方法及装置，在轨道列车定位的过程中，不需要用到GNSS等绝对定位手段，只需要通过扫描点云和地标点云的点云匹配对轨道列车的列车位置进行校正，即通过点云匹配实现了对轨道列车高精度定位的可靠校正，消除了定位偏差或定位漂移，提高了轨道列车的定位准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的轨道列车定位方法的流程示意图之一；
图2是本申请提供的轨道列车定位方法的轨道列车示意图；
图3是本申请提供的轨道列车定位方法的点云畸变示意图；
图4是本申请提供的轨道列车定位方法的点云校正示意图；
图5是本申请提供的轨道列车定位方法的流程示意图之二；
图6是本申请提供的轨道列车定位装置的结构示意图；
图7是本申请提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
下面结合图1至图7描述本申请提供的轨道列车定位方法及装置。
具体地，本申请提供一种轨道列车定位方法，参照图1至图7，图1是本申请提供的轨道列车定位方法的流程示意图之一；图2是本申请提供的轨道列车定位方法的轨道列车示意图；图3是本申请提供的轨道列车定位方法的点云畸变示意图；图4是本申请提供的轨道列车定位方法的点云校正示意图；图5是本申请提供的轨道列车定位方法的流程示意图之二；图6是本申请提供的轨道列车定位装置的结构示意图；图7是本申请提供的电子设备的结构示意图。
本申请实施例提供了轨道列车定位方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些数据下，可以以不同于此处的顺序完成所示出或描述。
本申请实施例以电子设备作为执行主体进行举例，本申请实施例以列车定位系统为电子设备的形式之一，并不对电子设备限制。
本申请实施例提供的轨道列车定位方法包括：
步骤S20，将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量。
需要说明的是，本申请实施例的列车定位系统主要包括但不限制于车载激光雷达、毫米波雷达、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性传感器)和列车车载终端，车载激光雷达、毫米波雷达、IMU和列车车载终端之间的连接关系如图2所示，图二是本申请提供的轨道列车定位方法的轨道列车示意图。车载激光雷达的作用主要是对轨道列车前方进行实时扫描，获取轨道列车前方的实时扫描点云。毫米波雷达的作用主要是输出轨道列车的实时运行速度数据(线速度数据)，IMU的作用主要是输出轨道列车的实时角速度数据(x，y和z三轴)。列车车载终端的作用主要是对实时扫描点云、实时线速度数据或/和实时角速度数据进行数据处理。
需要说明的是，本实施例基于地标点云实现了虚拟应答器的功能，不需要在轨道上或轨旁安装应答器、无源标志物等任何附加设施，仅仅依靠车载激光雷达，即可实现轨道列车的精准定位。相对于现有的需要在轨道上或轨旁安装应答器、无源标志物而言，本申请实施例既免去了安装附加设施的工程代价，也免去了日常维护这些附加设施的工程代价，具有极高的经济效益。
进一步地，列车定位系统在定位之前，需要根据列车车载终端中的传感器数据建立地标点云，以及高精度电子地图，其中，传感器数据是从轨道线路上采集得到的，传感器数据包括但不限制于激光雷达点云、IMU数据(角速度数据)和毫米波雷达数据(线速度数据)，地标点云和高精度电子地图的构建方法具体如步骤S10至步骤S50所述。
进一步地，列车定位系统建立地标点云和高精度电子地图且确定轨道列车在运行时，间隔预设时长(根据实际情况而定)通过车载激光雷达获取轨道列车在运行过程中列车前方的点云，为了方便理解，将各个点云时间戳获取到的列车前方的点云定义为各个点云时间戳的扫描点云，也就是说，轨道列车运行的过程中，在时间维度上，扫描点云是连续获取的。进一步可以理解为，轨道列车在运行的过程中，列车定位系统需要通过车载激光雷达获取各个点云时间戳的扫描点云，同时需要确定各个点云时间戳毫米波雷达获取到的轨道列车在当前点云时间戳的线速度数据，以及确定各个点云时间戳IMU获取到的轨道列车在当前点云时间戳的角速度数据。
需要说明的是，每一个点云时间戳的扫描点云可以理解为一帧扫描点云。进一步地，列车定位系统以当前点云时间戳与上一点云时间戳的时间差为积分时间，对当前点云时间戳与上一点云时间戳的线速度数据和角速度数据进行积分，得到当前点云时间戳的位姿增量。需要说明的是，在积分的过程包括但不限制于对当前点云时间戳与上一点云时间戳的角速度数据进行积分，以及对当前点云时间戳的线速度数据进行积分，因此得到当前点云时间戳的位姿增量包括姿势增量和位置增量。其中，位姿是由位置(x,y,z)和姿态(Pitch,Roll,Yaw)组成，表述点云在电子地图的三维空间(世界坐标系)中的精确位置和姿态。电子地图就是由建图的点云按照其各自的位姿逐一变换到世界坐标系后叠加而成的地图。
步骤S30，基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车信息。
列车定位系统获取上一点云时间戳轨道列车的列车信息，并将当前点云时间戳的位姿增量中的位置增量与上一点云时间戳轨道列车的列车信息进行叠加，得到当前点云时间戳轨道列车的列车信息，需要说明的是，当前点云时间戳轨道列车的列车信息并不是最终的列车信息，只是对当前点云时间戳轨道列车的估计信息，即当前点云时间戳轨道列车的预估列车信息。进一步地，列车信息包括列车位置信息和列车位姿信息，具体如下所述。
对于列车信息为列车位置信息而言：列车定位系统获取上一点云时间戳轨道列车的列车位置信息，并将当前点云时间戳的位置信息增量与上一点云时间戳轨道列车的列车位置信息进行叠加，得到当前点云时间戳轨道列车的列车位置信息，需要说明的是，当前点云时间戳轨道列车的列车位置信息并不是最终的列车位置信息，只是对当前点云时间戳轨道列车的估计位置信息，即当前点云时间戳轨道列车的预估列车位置信息。
对于列车信息为列车位姿信息而言：列车定位系统获取上一点云时间戳轨道列车的列车位姿信息，并将当前点云时间戳的位姿信息增量与上一点云时间戳轨道列车的列车位姿信息进行叠加，得到当前点云时间戳轨道列车的列车位姿信息，需要说明的是，当前点云时间戳轨道列车的列车位姿信息并不是最终的列车位姿信息，只是对当前点云时间戳轨道列车的估计位姿信息，即当前点云时间戳轨道列车的预估列车位姿信息。
步骤S40，根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息。
需要说明的是，由于轨道列车在运行时的列车速度比较高，再者，每一帧点云的生成需要持续一段时间(对10Hz帧频的车载激光雷达，生成持续时间为100ms毫秒)，在这段持续时间内，轨道列车是运动的，因此列车定位系统通过车载激光雷达获取到的原始扫描点云是存在畸变的。在本实施例中，比如，轨道列车前方有一栋建筑，轨道列车驶行驶向该建筑的过程中，车载激光雷达从上向下对该建筑进行扫描，得到该建筑的扫描点云，即从t0点云时间戳开始扫描，到t1点云时间戳完成扫描，由于在扫描过程中轨道列车持续向前运动，最终获得的扫描点云是倾斜的，即第一个点云最远，最后一个点云最近，因此得到的扫描点云是畸变，如图3所示，图3是本申请提供的轨道列车定位方法的点云畸变示意图。
为了将发生畸变的扫描点云调整至与该建筑轮廓一致、竖直的一列扫描点云，需要对畸变的扫描点云进行校正，将倾斜状态的扫描点云恢复至竖直状态的扫描点云，即近似于在t0点云时间戳瞬时对建筑扫描完成，得到该建筑的扫描点云。结合实际情况，如果再考虑到弯道、坡道等场景的影响，以及车载激光雷达的扫描机制等问题，点云的扭曲情况会更复杂，如果直接对原始获取到的扫描点云进行匹配，则无法将畸变的扫描点云恢复至正确状态。
因此，在本申请实施例中，列车定位系统根据轨道列车在当前点云时间戳的位姿增量，对当前点云时间戳畸变的扫描点云进行校正，将畸变的扫描点云恢复至竖直状态，得到待匹配点云，具体过程如步骤S401至步骤S403所述，畸变的扫描点云校正后如图4所示，图4是本申请提供的轨道列车定位方法的点云校正示意图。
进一步需说明的是，如果轨道列车尚未完成定位的初始化，每一帧的实时扫描点云需要和所有的全局地标点云进行匹配，耗费的时间较长。如果轨道列车通常在固定的位置(如站台)进行位置初始化，则应该将这些位置对应的全局地标点云筛选出来，并按照可能性的大小进行排序，优先对可能性最大的全局地标点云进行匹配，可以显著缩短地标点云匹配的时间。如果轨道列车已经完成定位初始化，则应该从电子地图中查询出轨道列车前方最近位置的地标点云，待轨道列车接近该位置时进行匹配，从而大幅度降低了地标点云匹配的代价。
因此，列车定位系统确定离轨道列车最近位置的地标点云，将待匹配点云与地标点云进行匹配，得到匹配分值。接着，列车定位系统将匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，得到比较结果。最后，列车定位系统根据比较结果确定待匹配点云与地标点云之间的相对列车信息，由上述步骤S30可知，位置信息包括列车位置信息和列车位姿信息，因此，确定相对列车信息的具体如步骤S404至步骤S405，以及步骤S406至步骤S407所述。其中预设分值阈值是根据实际情况而定的，比较结果可为匹配分值大于预设分值阈值，比较结果也可为匹配分值小于或者等于预设分值阈值。
进一步地，步骤S401至步骤S403的描述如下：
步骤S401，确定所述扫描点云中各个点云在所述当前点云时间戳中的时间戳位置；
步骤S402，通过插值方法并根据各个点云的时间戳位置，计算所述扫描点云中各个点云的位姿增量，其中，所述位姿增量包括姿势增量和位置增量；
步骤S403，对所述扫描点云中各个点云的姿势增量和位置增量进行位姿逆变换，得到所述待匹配点云。
需要说明的是，由于扫描点云帧周期是较短(通常是100毫秒)，即各个点云时间戳之间的扫描点云的采集间隔通常为100毫秒，因此，可近似为在一帧扫描点云生成的过程中轨道列车是匀速运动的。
具体地，若确定当前点云时间戳采集到的一帧扫描点云中的点云数量为N个，在采集期间总的位置增量和姿态增量分别是T和R，则列车定位系统确定扫描点云中第一个点云的位置增量和姿态增量都是0，最后一个点云的位置增量和姿态增量分别是T和R。接着，列车定位系统确定扫描点云中各个点云在当前点云时间戳中的时间戳位置，通过插值方法并根据各个点云的时间戳位置，计算扫描点云中各个点云对应的姿势增量和位置增量，即通过插值方法确定第i个点云的位置增量和姿态增量分别是Ti和Ri。最后，列车定位系统对第i个点云的位置增量Ti和姿态增量Ri进行位姿逆变换，使第i个点云回到起始的时间戳位置。同理对扫描点云中的其他各个点云进行位姿逆变换，完成对当前点云时间戳的该帧扫描点云的畸变校正，得到待匹配点云。
本申请实施例通过插值方法对各个扫描点云中点云的姿势增量和位置增量进行位姿逆变换，实现畸变点云的校正，得到待匹配点云，由于插值方法能够精准完成位姿逆变换，从而使得得到的待匹配点云具有高准确性，为轨道列车的列车位置定位提供前提和保障。
进一步地，对于列车信息为列车位置信息而言，步骤S404至步骤S405的描述如下：
步骤S404，将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第一匹配分值，并确定所述第一匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
步骤S405，若所述第一匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位置关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位置信息。
具体地，列车定位系统将当前点云时间戳的待匹配点云与地标点云进行匹配，得到第一匹配分值，将第一匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，得到比较结果。若确定比较结果为第一匹配分值小于或者等于预设分值阈值，列车定位系统则确定待匹配点云与地标点云之间的相对位置关系，根据待匹配点云与地标点云之间的相对位置关系确定待匹配点云与地标点云之间的相对列车位置信息。若确定比较结果为第一匹配分值大于预设分值阈值，列车定位系统则获取下点云时间戳的帧扫描点云与地标点云进行匹配，得到匹配分值，并将匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，直至匹配分值小于或者等于预设分值阈值，其中，本申请实施例的匹配方法包括但不限于ICP(Iterative ClosestPoint，迭代最近点算法)。
本申请实施例通过待匹配点云与地标点云的点云匹配方法，确定出匹配分值，再根据匹配分值是否达标从而确定待匹配点云与地标点云之间的相对列车位置信息，从而使得相对列车位置信息在一定程度上具有高准确性，为轨道列车的列车定位提供前提和保障。
进一步地，对于列车信息为列车位姿信息而言，步骤S406至步骤S407的描述如下：
步骤S406，将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第二匹配分值，并确定所述第二匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
步骤S407，若所述第二匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位姿关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位姿信息。
具体地，列车定位系统将当前点云时间戳的待匹配点云与地标点云进行匹配，得到第二匹配分值，将第二匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，得到比较结果。若确定比较结果为第二匹配分值小于或者等于预设分值阈值，列车定位系统则确定待匹配点云与地标点云之间的相对位姿关系，根据待匹配点云与地标点云之间的相对位姿关系确定待匹配点云与地标点云之间的相对列车位姿信息。若确定比较结果为第二匹配分值大于预设分值阈值，列车定位系统则获取下点云时间戳的帧扫描点云与地标点云进行匹配，得到匹配分值，并将匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，直至匹配分值小于或者等于预设分值阈值。
本申请实施例通过待匹配点云与地标点云的点云匹配方法，确定出匹配分值，再根据匹配分值是否达标从而确定待匹配点云与地标点云之间的相对列车位姿信息，从而使得相对列车位姿信息在一定程度上具有高准确性，为轨道列车的列车定位提供前提和保障
步骤S50，基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息。
由上述步骤S40的描述可知，列车定位系统确定离轨道列车最近位置的地标点云，根据地标点云的ID信息，在高精度电子地图中查找该地标点云的点云信息。接着，列车定位系统将地标点云的点云信息与待匹配点云与地标点云之间的相对列车信息进行叠加，得到当前点云时间戳的扫描点云的最终列车信息。需要说明的是，由于地标点云是经过仔细筛选并反复测试确认的，能够起到应答器的作用，因此通过地标点云匹配以及位置查询获得的点云信息是可靠的，因此可以将最终列车信息定义为列车可靠信息。最后，列车定位系统将最终列车信息对当前点云时间戳的预估列车信息进行校正，即将最终列车信息替换预估列车信息，并以最终列车信息进行信息更新，得到轨道列车在当前点云时间戳的列车信息。具体如步骤S501至步骤S502，以及步骤S503至步骤S505。
进一步地，对于点云信息为点云位置信息，列车信息为列车位置信息而言，步骤S501至步骤S502的描述如下：
步骤S501，将所述地标点云的云位置信息与相对列车位置信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位置信息；
步骤S502，将所述最终列车位置信息更新所述预估列车位置信息，以校正所述预估列车位置信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位置信息。
具体地，列车定位系统将地标点云的点云位置信息与待匹配点云与地标点云之间的相对列车位置信息进行叠加，得到当前点云时间戳的扫描点云的最终列车位置信息。接着，列车定位系统将最终列车位置信息对当前点云时间戳的预估列车位置信息进行校正，即将最终列车位置信息替换预估列车位置信息，并以最终列车位置信息进行位置信息更新，得到轨道列车在当前点云时间戳的列车位置信息。
本申请实施例通过地标点云的点云位置信息与待匹配点云与地标点云之间的相对列车位置信息，叠加后的最终列车位置信息对预估列车位置信息进行了校正，使得最后得到当前点云时间戳的列车位置信息具有高准确性。
进一步地，对于点云信息为点云位姿信息，列车信息为列车位姿信息而言，步骤S503至步骤S505的描述如下：
步骤S503，根据所述预估列车位姿信息将所述待匹配点云转换至预设地图坐标系中，得到转换点云，并将所述转换点云与所述高精度电子地图中对应区域的点云进行匹配，得到目标列车位姿信息；
步骤S504，将所述地标点云的云位姿信息与相对列车位姿信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位姿信息；
步骤S505，将所述最终列车位姿信息更新所述目标列车位姿信息，以校正所述目标列车位姿信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位姿信息。
具体地，列车定位系统根据预估列车位姿信息将待匹配点云转换至预设地图坐标系中，得到转换点云，其中，预设地图坐标系为世界坐标系，也即列车定位系统根据预估列车位姿信息将待匹配点云转换至世界坐标系中对应区域的转换点云。接着，列车定位系统将世界坐标系中对应区域的转换点云与高精度电子地图中对应区域的点云进行匹配，得到轨道列车当前点云时间戳的目标列车位姿信息，需要说明的是，由于隧道、连续桥梁等场景下缺乏特异性的结构化特征，因此目标列车位姿可能存在偏差或漂移，并不能保证一定是精确的，即目标列车位姿信息并不是最终的列车位姿信息，只是当前点云时间戳轨道列车比较准确的位姿信息。再接着，列车定位系统将地标点云的点云位姿信息与待匹配点云与地标点云之间的相对列车位姿信息进行叠加，得到当前点云时间戳的扫描点云的最终列车位姿信息。接着，列车定位系统将最终列车位姿信息对当前点云时间戳的目标列车位姿信息进行校正，即将最终列车位姿信息替换目标列车位姿信息，并以最终列车位姿信息进行位姿信息更新，得到轨道列车在当前点云时间戳的列车位姿信息。
本申请实施例通过地标点云的点云位姿信息与待匹配点云与地标点云之间的相对列车位姿信息，叠加后的最终列车位姿信息对目标列车位姿信息进行了校正，使得最后得到当前点云时间戳的列车位姿信息具有高准确性。
本实施例提供了轨道列车定位方法，在轨道列车位置定位的过程中，不需要用到GNSS等绝对定位手段，只需要通过扫描点云和地标点云的点云匹配对轨道列车的列车位置进行校正，即通过点云匹配实现了对轨道列车的列车位置进行高精度校正，消除了列车位置定位偏差或定位漂移，提高了轨道列车的列车位置定位准确性。此外，在轨道列车位置定位的过程中，无需再结合其他技术方法，直接通过点云进行校正，提升了轨道列车的列车位置定位的效率。
进一步地，参照图5，图5是本申请提供的轨道列车定位方法的流程示意图之二，所述上述步骤S20之前，还包括：
步骤S10，基于传感器数据建立高精度电子地图，所述高精度电子地图中存储有各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息。
需要说明的是，传感器数据存储有轨道列车在各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据，以及轨道列车在各个点云时间戳的轨旁物体的物体扫描点云，其中，轨旁物体包括但不限制于轨旁建筑物和轨旁非建筑物。
列车定位系统通过各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据进行积分，得到轨道列车在各个点云时间戳的位姿增量。接着，列车定位系统通过各个点云时间戳的位姿增量对各个点云时间戳的物体扫描点云进行畸形校正。再接着，列车定位系统对畸形校正后的点云进行挑选，并在挑选后的点云中增加ID(Identity Document，身份证标识号)信息，将各个地标点云，及其对应的ID信息、对应的点云位置信息和点云位姿信息标记在预设电子地图中，得到高精度电子地图，将高精度电子地图存储至列车车载终端中，具体如步骤S101至步骤S105所述，其中，预设电子地图为上述步骤S20中描述的电子地图，即由建图的点云按照其各自的位姿逐一变换到世界坐标系后叠加而成的地图。
本实施例提供了轨道列车定位方法通过建立高精度电子地图，为轨道列车在位置定位和位姿定位的定位过程中提供了高精度的电子地图，消除了轨道列车在位置定位和位姿定位的定位过程定位偏差或漂移，提升了轨道列车的位置定位和位姿定位的精度性和可靠性。
进一步地，步骤S101至步骤S105的描述如下：
步骤S101，将所述传感器数据中的各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据进行积分，得到各个点云时间戳的位姿增量；
步骤S102，确定各个点云时间戳的轨旁物体的物体扫描点云；
步骤S103，根据各个点云时间戳的位姿增量对各个点云时间戳的物体扫描点云进行校正，得到各个候选地标点云；
步骤S104，将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云或/和相隔帧点云进行匹配，得到各个地标点云；
步骤S105，将各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息标记在预设电子地图中，得到所述高精度电子地图。
列车定位系统确定传感器数据中轨道列车在各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据，以当各个点云时间戳之间的时间差为积分时间对各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据进行积分，得到轨道列车在各个点云时间戳的位姿增量。接着，列车定位系统确定传感器数据中轨道列车在各个点云时间戳的轨旁物体的物体扫描点云，通过各个点云时间戳的位姿增量对各个点云时间戳的物体扫描点云进行畸形校正。再接着，列车定位系统从各个点云时间戳已经完成畸变校正的物体扫描点云中筛选出具有特异性结构化特征场景的点云，确定为各个候选地标点云，点云畸形校正的具体方法如步骤S401至步骤S403所述，本实施例在此不再赘述。再接着，列车定位系统将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云或/和相隔帧点云进行匹配，得到各个地标点云，具体如步骤S1041至步骤S1044所述，其中，地标点云可分为全局地标点云和局部地标点云。最后，列车定位系统为各个地标点云增加ID信息，并将各个地标点云，及其对应的ID信息、对应的点云位置信息和点云位姿信息标记在预设电子地图中，得到高精度电子地图。
需要说明的是，全局地标点云和局部地标点云共同构成了高精度电子地图中的地标点云，其中，全局地标点云是指：整段区域内对应场景的结构化特征具有全线唯一性的地标点云；局部地标点云是指：一段区域内对应场景的结构化特征具有局部唯一性的地标点云。
本申请实施例通过轨道线路中的特异性结构化特征，建立高精度的地标点云和高精度电子地图，为轨道列车在位置定位和位姿定位的定位过程中提供了高精度的地标点云和高精度的电子地图，从而消除了轨道列车在位置定位和位姿定位的定位过程定位偏差或定位漂移，提升了轨道列车的位置定位和位姿定位的精度性和可靠性。
进一步地，步骤S1041至步骤S1042的描述如下：
步骤S1041，将各个所述候选地标点云，与其全线的各个相邻帧点云进行匹配，得到第三匹配分值；
步骤S1042，若所述第三匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个全局地标点云。
具体地，列车定位系统将各个候选地标点云与其全线的若干相邻帧点云进行全线匹配验证，得到第三匹配分值，其中，预设范围根据实际情况而定。接着，列车定位系统将第三匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，得到比较结果。若确定比较结果为第三匹配分值小于或者等于预设分值阈值，列车定位系统则确定各个候选地标点云对应场景的结构化特征具有全线唯一性，并将各个候选地标点云确定为各个全局地标点云。
本申请实施例通过候选地标点云与其权限的相邻帧点云的点云匹配方法，确定出匹配分值，再根据匹配分值是否达标从而确定各个候选地标点云是否为具有全线唯一性的全局地标点云，从而使得确定出的全局地标点云在一定程度上具有高准确性，为建立高精准性的地标点云提供前提和保障。
进一步地，步骤S1043至步骤S1044的描述如下：
步骤S1043，将各个候选地标点云，与其间隔预设距离的各个相隔帧点云进行匹配，得到第四匹配分值；
步骤S1044，若所述第四匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个局部地标点云。
具体地，列车定位系统将各个候选地标点云与其间隔预设距离的若干相隔帧点云进行局部匹配验证，得到第四匹配分值，其中，预设距离是根据实际情况设定的，需要说明的是，预设距离一般设定为300米以上。接着，列车定位系统将第四匹配分值与预设分值阈值进行数值大小比较，得到比较结果。若确定比较结果为第四匹配分值小于或者等于预设分值阈值，列车定位系统则确定各个候选地标点云对应场景的结构化特征具有局部唯一性，并将各个候选地标点云确定为各个局部地标点云。
本申请实施例通过候选地标点云与其相隔帧点云的点云匹配方法，确定出匹配分值，再根据匹配分值是否达标从而确定各个候选地标点云是否为具有局部唯一性的局部地标点云，从而使得确定出的局部地标点云在一定程度上具有高准确性，为建立高精准性的地标点云提供前提和保障。
进一步地，如果各个候选地标点云与大范围的连续的点云的匹配分值都小于或者等于预设分值阈值，列车定位系统则确定各个候选地标点云对应场景缺乏特异性结构化特征，各个候选地标点云不能作为全局地标点云或/和局部地标点云。
进一步地，如果线路的某些区段在很长的距离内都找不到满足条件的地标点云，则说明该区段整体都缺乏特异性结构化特征，就需要通过架设反光板等无源标志物的方式来建立地标，解决列车在该区段的定位问题，两个相邻地标点云的最大间距通常不应超过500米，此方法为现有技术，在此不再赘述。若两个相邻地标点云的最大间距超过500米，通过其他方式进行定位。
进一步地，为了验证地标点云(全局地标点云或/和局部地标点云)的可靠性，还应该使用不同轨道列车、不同批次的数据进行匹配验证，以确认选定的地标点云始终具有唯一性且匹配分值小于或者等于预设分值阈值。
进一步地，下面对本申请提供的轨道列车定位装置进行描述，下文描述的轨道列车定位装置与上文描述的轨道列车定位方法可相互对应参照。
如图6所示，图6是本申请提供的轨道列车定位装置的结构示意图，轨道列车定位装置包括：
计算模块601，用于将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
确定模块602，用于基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车；
匹配模块603，用于根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
校正模块604，用于基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息。
进一步地，所述匹配模块603还用于：
确定所述扫描点云中各个点云在所述当前点云时间戳中的时间戳位置；
通过插值方法并根据各个点云的时间戳位置，计算所述扫描点云中各个点云的位姿增量，其中，所述位姿增量包括姿势增量和位置增量；
对所述扫描点云中各个点云的姿势增量和位置增量进行位姿逆变换，得到所述待匹配点云。
进一步地，所述校正模块604还用于：
将所述地标点云的云位置信息与相对列车位置信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位置信息；
将所述最终列车位置信息更新所述预估列车位置信息，以校正所述预估列车位置信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位置信息。
进一步地，所述校正模块604还用于：
根据所述预估列车位姿信息将所述待匹配点云转换至预设地图坐标系中，得到转换点云，并将所述转换点云与所述高精度电子地图中对应区域的点云进行匹配，得到目标列车位姿信息；
将所述地标点云的云位姿信息与相对列车位姿信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位姿信息；
将所述最终列车位姿信息更新所述目标列车位姿信息，以校正所述目标列车位姿信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位姿信息。
进一步地，所述匹配模块603还用于：
将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第一匹配分值，并确定所述第一匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
若所述第一匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位置关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位置信息。
进一步地，所述匹配模块603还用于：
所述将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息包括：
将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第二匹配分值，并确定所述第二匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
若所述第二匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位姿关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位姿信息。
进一步地，所述轨道列车定位装置还包括：构建模块用于：
基于传感器数据建立高精度电子地图，所述高精度电子地图中存储有各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息。
进一步地，所述构建模块还用于：
将所述传感器数据中的各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据进行积分，得到各个点云时间戳的位姿增量；
确定各个点云时间戳的轨旁物体的物体扫描点云；
根据各个点云时间戳的位姿增量对各个点云时间戳的物体扫描点云进行校正，得到各个候选地标点云；
将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云或/和相隔帧点云进行匹配，得到各个地标点云；
将各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息标记在预设电子地图中，得到所述高精度电子地图。
进一步地，所述构建模块还用于：
将各个所述候选地标点云，与其全线的各个相邻帧点云进行匹配，得到第三匹配分值；
若所述第三匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个全局地标点云。
进一步地，所述构建模块还用于：
将各个候选地标点云，与其间隔预设距离的各个相隔帧点云进行匹配，得到第四匹配分值；
若所述第四匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个局部地标点云。
本申请提供的轨道列车定位装置的具体实施例与上述轨道列车定位方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
图7示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行轨道列车定位方法，该方法包括：
将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车信息；
根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息；
其中，所述地标点云的点云信息是在高精度电子地图中查询的。
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的轨道列车定位方法，该方法包括：
将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车信息；
根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息；
其中，所述地标点云的点云信息是在高精度电子地图中查询的。
又一方面，本申请还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的轨道列车定位方法，该方法包括：
将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车信息；
根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息；
其中，所述地标点云的点云信息是在高精度电子地图中查询的。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：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 (8)
1.一种轨道列车定位方法，其特征在于，包括：
将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车信息；
根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息；
其中，所述地标点云的点云信息是在高精度电子地图中查询的；
所述根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云包括：
确定所述扫描点云中各个点云在所述当前点云时间戳中的时间戳位置；
通过插值方法并根据各个点云的时间戳位置，计算所述扫描点云中各个点云的位姿增量，其中，所述位姿增量包括姿势增量和位置增量；
对所述扫描点云中各个点云的姿势增量和位置增量进行位姿逆变换，得到所述待匹配点云；
所述相对列车信息包括相对列车位置信息，
所述将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息包括：
将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第一匹配分值，并确定所述第一匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
若所述第一匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位置关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位置信息；
所述相对列车信息包括相对列车位姿信息，
所述将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息包括：
将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第二匹配分值，并确定所述第二匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；
若所述第二匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位姿关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位姿信息。
2.根据权利要求1所述的轨道列车定位方法，其特征在于，所述点云信息包括点云位置信息，列车信息包括列车位置信息，所述预估列车信息包括预估列车位置信息，
所述基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息包括：
将所述地标点云的云位置信息与相对列车位置信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位置信息；
将所述最终列车位置信息更新所述预估列车位置信息，以校正所述预估列车位置信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位置信息。
3.根据权利要求1所述的轨道列车定位方法，其特征在于，所述点云信息包括点云位姿信息，列车信息包括列车位姿信息，所述预估列车信息包括预估列车位姿信息，
所述基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息包括：
根据所述预估列车位姿信息将所述待匹配点云转换至预设地图坐标系中，得到转换点云，并将所述转换点云与所述高精度电子地图中对应区域的点云进行匹配，得到目标列车位姿信息；
将所述地标点云的云位姿信息与相对列车位姿信息进行叠加，得到所述当前点云时间戳的最终列车位姿信息；
将所述最终列车位姿信息更新所述目标列车位姿信息，以校正所述目标列车位姿信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车位姿信息。
4.根据权利要求1至3任一项所述的轨道列车定位方法，其特征在于，所述将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量之前，还包括：
基于传感器数据建立高精度电子地图，所述高精度电子地图中存储有各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息。
5.根据权利要求4所述的轨道列车定位方法，其特征在于，所述基于传感器数据建立高精度电子地图包括：
将所述传感器数据中的各个点云时间戳的运行角速度数据和运行线速度数据进行积分，得到各个点云时间戳的位姿增量；
确定各个点云时间戳的轨旁物体的物体扫描点云；
根据各个点云时间戳的位姿增量对各个点云时间戳的物体扫描点云进行校正，得到各个候选地标点云；
将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云或/和相隔帧点云进行匹配，得到各个地标点云；
将各个地标点云，及其对应的ID信息、点云位置信息和点云位姿信息标记在预设电子地图中，得到所述高精度电子地图。
6.根据权利要求5所述的轨道列车定位方法，其特征在于，所述将各个所述候选地标点云，与其各个相邻帧点云进行匹配，得到各个地标点云包括：
将各个所述候选地标点云，与其全线的各个相邻帧点云进行匹配，得到第三匹配分值；
若所述第三匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个全局地标点云。
7.根据权利要求5所述的轨道列车定位方法，其特征在于，所述将各个所述候选地标点云，与其各个相隔的点云进行匹配，得到各个地标点云包括：
将各个候选地标点云，与其间隔预设距离的各个相隔帧点云进行匹配，得到第四匹配分值；
若所述第四匹配分值小于或者等于预设分值阈值，则将各个所述候选地标点云确定为各个局部地标点云。
8.一种轨道列车定位装置，其特征在于，包括：
计算模块，用于将轨道列车前一帧点云时间戳到当前点云时间戳的角速度数据和线速度数据进行积分，得到位姿增量；
确定模块，用于基于所述位姿增量和所述前一帧点云时间戳的列车信息，确定所述当前点云时间戳的预估列车；
匹配模块，用于根据所述位姿增量对所述当前点云时间戳的扫描点云进行校正，得到待匹配点云，并将所述待匹配点云与地标点云进行匹配，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车信息；
校正模块用于基于所述地标点云的点云信息和所述相对列车信息，确定所述当前点云时间戳的最终列车信息，并基于所述最终列车信息校正所述预估列车信息，得到所述轨道列车在所述当前点云时间戳的列车信息；
所述匹配模块，还用于确定所述扫描点云中各个点云在所述当前点云时间戳中的时间戳位置；通过插值方法并根据各个点云的时间戳位置，计算所述扫描点云中各个点云的位姿增量，其中，所述位姿增量包括姿势增量和位置增量；对所述扫描点云中各个点云的姿势增量和位置增量进行位姿逆变换，得到所述待匹配点云；
所述匹配模块，还用于将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第一匹配分值，并确定所述第一匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；若所述第一匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位置关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位置信息；
所述匹配模块，还用于将所述待匹配点云与所述地标点云进行匹配，得到第二匹配分值，并确定所述第二匹配分值是否小于或者等于预设分值阈值；若所述第二匹配分值小于或者等于所述预设分值阈值，则根据所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对位姿关系，得到所述待匹配点云与所述地标点云之间的相对列车位姿信息。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109484435A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-03-19 | 交控科技股份有限公司 | 一种适用于轨道交通智能检测系统的列车定位方法和装置 |
| CN110758476A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-07 | 交控科技股份有限公司 | 一种列车定位方法及系统 |
| JP2020059332A (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-16 | 株式会社日立製作所 | 位置推定装置及び方法 |
| CN111551186A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-08-18 | 福瑞泰克智能系统有限公司 | 一种车辆实时定位方法、系统及车辆 |
| CN112406964A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-26 | 北京埃福瑞科技有限公司 | 一种列车定位方法及系统 |
| CN112406965A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-26 | 北京埃福瑞科技有限公司 | 一种提高列车定位安全性的方法及系统 |
| CN112455503A (zh) * | 2019-09-09 | 2021-03-09 | 中车株洲电力机车研究所有限公司 | 基于雷达的列车定位方法及装置 |
| CN112782733A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-05-11 | 北京斯年智驾科技有限公司 | 高精度定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质 |
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020059332A (ja) * | 2018-10-05 | 2020-04-16 | 株式会社日立製作所 | 位置推定装置及び方法 |
| CN109484435A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-03-19 | 交控科技股份有限公司 | 一种适用于轨道交通智能检测系统的列车定位方法和装置 |
| CN112455503A (zh) * | 2019-09-09 | 2021-03-09 | 中车株洲电力机车研究所有限公司 | 基于雷达的列车定位方法及装置 |
| CN110758476A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-07 | 交控科技股份有限公司 | 一种列车定位方法及系统 |
| CN111551186A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-08-18 | 福瑞泰克智能系统有限公司 | 一种车辆实时定位方法、系统及车辆 |
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| CN112406965A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-26 | 北京埃福瑞科技有限公司 | 一种提高列车定位安全性的方法及系统 |
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