CN114001729A - 定位方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种定位方法、装置及电子设备，首先基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图，然后根据获取到的第一位置参数以及初始地图，使运输车运行至预设龙门吊第一位置的过程中，对运输车的位置进行更新；如果运输车到达预设龙门吊的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，实现运输车到达预设龙门吊目标的精确位置。该方式提高了运输车在港口环境中的定位精度，同时提高了定位方式的普适性。

Description

定位方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其是涉及一种定位方法、装置及电子设备。

背景技术

由于港口环境的特殊性，在集装箱及龙门吊的遮挡下，GNSS(Global NavigationSatellite System，全球卫星导航系统)信号会比较差，甚至会出现多路径效应，输出错误的位置信息。

相关技术中，对港口环境可以采用使用视觉、激光等传感器检测特定标志实现定位进行定位，但是此方案需要提前布置场地，不具有普适性。或者通过IMU(InertialMeasurement Unit,惯性测量单元)与车轮里程计结合实现的DR(Dead Reckoning)方式进行定位，长时间运行定位系统进行定位，然而这种定位结果会发散。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种定位方法、装置及电子设备，以提高运输车在港口环境中的定位精度，同时提高定位方式的普适性。

第一方面，本发明实施例提供了一种定位方法，该方法应用于运输车的控制器；该方法包括：基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图；基于获取到的第一位置参数以及初始地图，更新运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置；如果运输车到达预设龙门吊在初始地图的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，确定运输车是否到达预设龙门吊的目标位置。

进一步地，上述龙门吊参数包括位于港口的多个龙门吊的结构点云、龙门吊在港口的位置、以及旋转平移矩阵；基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图的步骤，包括：针对每个龙门吊，利用龙门吊模型的结构点云及旋转平移矩阵，将结构点云的坐标映射为全局点云坐标，生成港口的包括龙门吊位置的初始地图。

进一步地，上述第一位置参数包括姿态传感器数据、车轮里程数据以及激光数据；基于获取到的第一位置参数以及初始地图，更新运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置的步骤，包括：将姿态传感器数据确定为状态更新值，将车轮里程数据确定为第一观测值，将激光数据确定为第二观测值，输入至预先建立的误差状态卡尔曼滤波器，得到修正数据；基于修正数据对运输车的位置进行更新。

进一步地，上述第二位置参数包括激光数据；基于获取到的第二位置参数数据，确定运输车是否到达预设龙门吊的目标位置的步骤，包括：将获取到的激光数据与预设龙门吊的吊钩的结构点云进行匹配，得到运输车与吊钩之间的相对位置关系；根据相对位置关系，调整运输车与吊钩之间的相对位置，以使运输车到达目标位置。

第二方面，本发明实施例还提供一种定位装置，该装置设置于运输车的控制器；该装置包括：初始地图确定模块，用于基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图；位置更新模块，用于基于获取到的第一位置参数以及初始地图，更新运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置；目标位置确定模块，用于如果运输车到达预设龙门吊在初始地图的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，确定运输车是否到达预设龙门吊的目标位置。

进一步地，上述龙门吊参数包括位于港口的多个龙门吊的结构点云、龙门吊在港口的位置、以及旋转平移矩阵；初始地图确定模块还用于：针对每个龙门吊，利用龙门吊模型的结构点云及旋转平移矩阵，将结构点云的坐标映射为全局点云坐标，生成港口的包括龙门吊位置的初始地图。

进一步地，上述第一位置参数包括姿态传感器数据、车轮里程数据以及激光数据；位置更新模块还用于：将姿态传感器数据确定为状态更新值，将车轮里程数据确定为第一观测值，将激光数据确定为第二观测值，输入至预先建立的误差状态卡尔曼滤波器，得到修正数据；基于修正数据对运输车的位置进行更新。

进一步地，上述第二位置参数包括激光数据；目标位置确定模块还用于：将获取到的激光数据与预设龙门吊的吊钩的结构点云进行匹配，得到运输车与吊钩之间的相对位置关系；根据相对位置关系，调整运输车与吊钩之间的相对位置，以使运输车到达目标位置。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述方法。

第四方面，本发明实施例还提供机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述方法。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供了一种定位方法、装置及电子设备，首先基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图，然后根据获取到的第一位置参数以及初始地图，使运输车运行至预设龙门吊第一位置的过程中，对运输车的位置进行更新；如果运输车到达预设龙门吊的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，实现运输车到达预设龙门吊目标的精确位置。该方式提高了运输车在港口环境中的定位精度，同时提高了定位方式的普适性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，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为本发明实施例提供的一种港口区域分布示意图；

图2为本发明实施例提供的一种定位方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的另一种定位方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的先验模拟点云地图生成流程图；

图5为本发明实施例提供的基于IMU+车轮里程计+激光匹配的ESKF定位流程图；

图6为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在自动驾驶建图定位系统中，建图定位的精度、效率、鲁棒性是评判其性能的重要标准。在不同场景下，可靠的定位系统，都是实现智能驾驶必不可少的一环。

目前在自动驾驶所面对的各种环境中，主要有城市道路、高速道路、园区、矿山、港口等作业环境，每种环境都有各自的挑战；对于港口环境的特殊性，在集装箱及龙门吊的遮挡下，GNSS信号会比较差，甚至会出现多路径效应，输出错误的位置信息。故目前主流的定位方法包括并不限于使用视觉、激光等传感器检测特定标志实现定位，但是此方案需要提前布置场地，不具有普适性。还有通过IMU+车轮里程计实现的DR(Dead Reckoning)，长时间运行定位系统则会发散。故在完善的定位系统中，必须需要可靠的全局位置观测，才能使定位系统稳定。根据现有方案各自的特点，采用IMU+车轮里程计+激光雷达定位+GNSS的多传感器融合方案进行优化，针对港口的特殊场景实现更高效的建图及定位。

针对港口场景主要分为两个区域，如图1所示：第一部分是集装箱区域，第二部分是码头区域。集装箱区域通常GNSS信号不稳定，其效果取决于集装箱高度对信号是否有遮挡；集装箱位置变动较快，对于激光点云建图工作不是很友好；且集装箱都是规则形状，对于激光定位也容易出现退化现象。故通常会使用IMU+车轮里程计+GNSS的融合定位实现较为鲁棒的系统。而码头区域通常由多个龙门吊组成，对靠岸的船只和车辆进行装卸货物。码头区域由于龙门吊的遮挡，车辆在下方行驶基本没有可靠GNSS信号。故在码头区域无法使用GNSS信息。只能通过其他的方案进行定位。目前主流方案是通过在龙门吊上或者地面上布置的特殊标志实现定位。此方案需要对场地进行特殊的处理，没有普适性。且受特殊标志物影响，一旦标志物受损，会影响定位。码头上还有通过激光点云建图，在通过先验地图进行匹配定位的方案，此方案主要问题是码头区域的龙门吊经常会发生移动，这样会导致所建的点云地图失效。而高频的地图更新导致成本太高。综上所述，目前在港口上没有比较统一的主流解决方案。

基于此，本发明实施例提供的一种定位方法、装置以及系统，可以应用于港口场景的定位过程。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种定位方法进行详细介绍。

本发明实施例提供了一种定位方法，该方法应用于运输车的控制器。

如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S200，基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图。

具体而言，上述龙门吊参数可以包括位于港口的多个龙门吊的结构点云、龙门吊在港口的位置、以及旋转平移矩阵。在建立初始地图时，针对每个龙门吊，可以利用龙门吊模型的结构点云及旋转平移矩阵，将结构点云的坐标映射为全局点云坐标，生成港口的包括龙门吊位置的初始地图。

步骤S202，基于获取到的第一位置参数以及初始地图，更新运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置。

上述步骤可以姿态传感器、车轮里程计以及机关传感器来实现。对应于这三个装置，上述第一位置参数可以包括姿态传感器数据、车轮里程数据以及激光数据。具体而言，可以将姿态传感器数据确定为状态更新值，将车轮里程数据确定为第一观测值，将激光数据确定为第二观测值，输入至预先建立的误差状态卡尔曼滤波器，得到修正数据，并进一步基于修正数据对运输车的位置进行更新。

步骤S204，如果运输车到达预设龙门吊在初始地图的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，确定运输车是否到达预设龙门吊的目标位置。

上述第二位置参数可以包括激光数据。由于运输车需要运行至吊钩位置进行作业，可以将获取到的激光数据与预设龙门吊的吊钩的结构点云进行匹配，得到运输车与吊钩之间的相对位置关系；根据相对位置关系，调整运输车与吊钩之间的相对位置，以使运输车到达目标位置。

本发明实施例提供了一种定位方法，首先基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图，然后根据获取到的第一位置参数以及初始地图，使运输车运行至预设龙门吊第一位置的过程中，对运输车的位置进行更新；如果运输车到达预设龙门吊的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，实现运输车到达预设龙门吊目标的精确位置。该方式提高了运输车在港口环境中的定位精度，同时提高了定位方式的普适性。

本发明实施例还提出一种适用于港口场景的激光建图及定位方法，该方法在图1所述的方法基础上实现。在港口这类特殊场景中实现全局点云地图快速更新，保证地图的实效性。并在更新的地图上实现前端激光雷达全局匹配定位，给融合定位提供可靠的观测值。最终保证整个定位系统的稳定性。

港口场景主要分为两个区域：第一部分是集装箱区域，第二部分是码头区域。集装箱区域通常GNSS信号不稳定、集装箱位置变动较快，通常会使用IMU+车轮里程计+GNSS融合定位实现较为鲁棒的系统。而码头区域由于龙门吊的遮挡，车辆在下方行驶基本没有可靠GNSS信号。

结合实际港口场景的情况，车辆基本都是在指定的龙门吊下停靠，并进行装载、拆卸货物。所以应该停在哪个龙门吊下，在指定龙门吊哪个位置停靠是本发明实施例强调的内容。默认港口调度中心可以将所有龙门吊其全局坐标提供给车端，再通过积木拼接的模式完成模拟地图的构建。这种方式的优势就是利用了港口特征的重复性快速更新地图，无需现场采集数据。缺点是输出的点云地图精度比较粗略，基于此先验地图只能实现粗略的激光匹配全局定位，只能实现停在哪个龙门吊的作用。在指定龙门吊哪个位置停靠，则需要局部的相对定位。

故上述方法可以由三个模块：先验地图快速更新、基于IMU+车轮里程计+激光匹配的全局粗定位以及基于激光匹配的相对精确定位实现，该方法的具体实现过程如图3所示。

1.先验地图快速更新

港口场景下主要有集装箱和龙门吊等主要元素组成，由于集装箱的相似性以及龙门吊的易动性，导致对激光匹配定位不是很友好，一旦集装箱和龙门吊发生了变化，匹配定位可能会发生退化或者错误等情况。在无GNSS等先验信息情况下，更新地图和定位都会显得很困难。故可以利用单个龙门吊结构丰富、体型大、数量多、易移动的特点。舍弃输出高精点云地图的方案，改用粗略位置的模拟地图，只需提供给激光全局匹配模块实现到达大致位置即可。如图4所示，该方法包括如下步骤：

1.先验地图快速更新：

步骤一，针对港口中的龙门吊符合固定的一种或几种结构。这里认为是固定的一种结构。采用激光点云帧间匹配准备好一个龙门吊的结构点云，即作为所有龙门吊模型的样本，存为map_s；

步骤二，假设在港口中存在n个龙门吊，其所有龙门吊位置都通过调度中心发送到车端，对应的旋转平移矩阵为T＝{T₁，...，T_n}，其中T_i表示第i个龙门吊的旋转平移矩阵，T表示所有龙门吊旋转平移矩阵的集合。那么当每次龙门吊位置发生变化时，车端的模拟点云地图就会及时的发生变化，即

其中第i个龙门吊的点云地图可以表示为T_i*map_s，即把样本点云地图转换到全局坐标上。其中map是将n个龙门吊点云拼接到一起的整个港口点云地图。

这样就可以模拟出粗略具有所有龙门吊的点云地图map。即在这张点云地图中龙门吊为激光前端匹配提供了强先验观测值。此模拟点云地图虽然龙门吊位置不是十分精确，但是可以供定位模块实现粗定位。且只要获得各个龙门吊的位置，即可输出地图，效率高。符合龙门吊易变动的现象。

2.基于IMU+车轮里程计+激光匹配的全局粗定位：

基于先验地图快速更新获得模拟的点云地图后，以此先验地图可实现激光全局匹配获得一个较粗的全局定位。这里的目的是为了实现车辆知道要去哪个龙门吊下进行作业，能够实现车道级定位导航到指定龙门吊下。

整个全局定位系统是在IMU+车轮里程计+激光匹配的ESKF(error-state kalmanfilter)基础上，系统中将IMU数据作为状态更新，车轮里程计和激光匹配定位结果作为观测值。车轮里程计只能提供车辆的速度信息，短期时间中是可以维持系统状态的稳定。该过程的具体实现方式如图5所示。在观测到有龙门吊时，可以通过与先验地图匹配获得全局位置观测。作为一个强先验位置观测送入ESKF系统中，将会更新整个滤波器。通过这种方式即可获得在港口场景下到达指定龙门吊下的粗定位。

其中ESKF的公式如下：

表示k时刻先验状态估计，

表示k时刻后验状态估计，Y_k表示k时刻观测值，

表示k时刻先验估计协方差，

表示k时刻后验估计协方差，F_k-1表示k-1时刻的状态转移矩阵，G_k表示k时刻状态观测矩阵，K_k时k时刻滤波增益矩阵，B_k-1表示k-1时刻的控制输入矩阵，W_k表示k时刻的控制输入。Q_k、R_k分别表示k时刻的过程噪声矩阵和观测噪声矩阵。

因为ESKF中状态量表示的都是误差修正值，即：

其中

分别表示车体坐标系在ENU坐标系下的pitch、roll、yaw的失准角；

分别表示车体在ENU坐标系下的x、y、z轴的速度修正量；

分别表示车体在ENU坐标系下的x、y、z轴的位置修正量；δg_x、δg_y、δg_z分别表示IMU角速度计的x、y、z轴的零飘修正量；δa_x、δa_y、δa_z分别表示IMU加速度计的x、y、z轴的零飘修正量；

观测值主要有两个传感器观测，即

其中Y表示后验状态值与观测值的差；δP、

分别表示位置的变化量、失准角；δV表示速度的变化量；

表示kalman滤波器中后验状态估计中的位置、速度、姿态角。P、V、att表示传感器的观测值，P、att由激光匹配观测，V由车轮里程计观测。

故通过ESKF即可获得车辆的粗略导航位置。这样的系统将保证车辆可以行驶到指定的龙门吊下。

3.基于激光匹配的相对精确定位：

在基于IMU+车轮里程计+激光匹配的全局粗定位中，实现的是到哪个龙门吊下的问题。港口定位中另个关注的点是在龙门吊下哪个位置停靠，因为车辆装载货物作业时，需要相对于吊钩停靠，对纵向的停靠位置要求比较严格，故需要针对龙门吊下吊钩的特殊特征实现激光相对匹配定位，实现到精确位置的停靠。

通常在龙门吊下停靠都是相对于吊钩来说的，只需调整车辆与吊钩的相对位置δP_ref符合停靠位置需求即可；即假设指定龙门吊在模拟地图中的位置为P₁，基于2已经达到P₁位置，这时将会切到相对定位模式，根据激光对吊钩的相对位置检测，调整车辆与吊钩的相对位置即可。

上述方法可以解决激光建图成本太高的问题，提供一个较为简便的建图方式。该方法采用了模拟的点云拼接技术，充分利用了港口龙门吊的重复特征。并基于模拟的先验地图，实现了一套降成本的定位系统，减少了大量的建图工作，并增强了自动驾驶特殊场景下的定位能力。在此点云地图上实现激光匹配全局粗定位。到达指定粗位置后，再进行相对定位到达指定精确位置。

对应于上述方法实施例，本发明实施例还提供一种定位装置，该装置设置于运输车的控制器。如图6所示，该装置包括：

初始地图确定模块600，用于基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图；

位置更新模块602，用于基于获取到的第一位置参数以及初始地图，更新运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置；

目标位置确定模块604，用于如果运输车到达预设龙门吊在初始地图的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，确定运输车是否到达预设龙门吊的目标位置。

具体地，上述龙门吊参数包括位于港口的多个龙门吊的结构点云、龙门吊在港口的位置、以及旋转平移矩阵；初始地图确定模块还用于：针对每个龙门吊，利用龙门吊模型的结构点云及旋转平移矩阵，将结构点云的坐标映射为全局点云坐标，生成港口的包括龙门吊位置的初始地图。

具体地，上述第一位置参数包括姿态传感器数据、车轮里程数据以及激光数据；位置更新模块还用于：将姿态传感器数据确定为状态更新值，将车轮里程数据确定为第一观测值，将激光数据确定为第二观测值，输入至预先建立的误差状态卡尔曼滤波器，得到修正数据；基于修正数据对运输车的位置进行更新。

具体地，上述第二位置参数包括激光数据；目标位置确定模块还用于：将获取到的激光数据与预设龙门吊的吊钩的结构点云进行匹配，得到运输车与吊钩之间的相对位置关系；根据相对位置关系，调整运输车与吊钩之间的相对位置，以使运输车到达目标位置。

本发明实施例提供的定位装置，与上述实施例提供的定位方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本发明实施例还提供了一种电子设备，参见图7所示，该电子设备包括处理器130和存储器131，该存储器131存储有能够被处理器130执行的机器可执行指令，该处理器130执行机器可执行指令以实现上述定位方法。

进一步地，图7所示的电子设备还包括总线132和通信接口133，处理器130、通信接口133和存储器131通过总线132连接。

其中，存储器131可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口133(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线132可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器130中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器130可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器131，处理器130读取存储器131中的信息，结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质存储有机器可执行指令，该机器可执行指令在被处理器调用和执行时，该机器可执行指令促使处理器实现上述定位方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的定位方法及装置和电子设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所述功能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，本发明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)执行本发明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。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法应用于运输车的控制器；所述方法包括：

基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图；

基于获取到的第一位置参数以及所述初始地图，更新所述运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置；

如果所述运输车到达所述预设龙门吊在所述初始地图的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，确定所述运输车是否到达所述预设龙门吊的目标位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述龙门吊参数包括位于所述港口的多个龙门吊模型的结构点云、所述龙门吊在所述港口的位置、以及旋转平移矩阵；

基于获取到的龙门吊参数，生成所述港口的初始地图的步骤，包括：

针对每个龙门吊，利用所述龙门吊模型的结构点云及所述旋转平移矩阵，将所述结构点云的坐标映射为全局点云坐标，生成所述港口的包括所述龙门吊的位置的初始地图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一位置参数包括姿态传感器数据、车轮里程数据以及激光数据；

基于获取到的第一位置参数以及所述初始地图，更新所述运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置的步骤，包括：

将所述姿态传感器数据确定为状态更新值，将所述车轮里程数据确定为第一观测值，将所述激光数据确定为第二观测值，输入至预先建立的误差状态卡尔曼滤波器，得到修正数据；

基于所述修正数据对所述运输车的位置进行更新。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二位置参数包括激光数据；

基于获取到的第二位置参数数据，确定所述运输车是否到达所述预设龙门吊的目标位置的步骤，包括：

将获取到的激光数据与所述预设龙门吊的吊钩的结构点云进行匹配，得到所述运输车与所述吊钩之间的相对位置关系；

根据所述相对位置关系，调整所述运输车与所述吊钩之间的相对位置，以使所述运输车到达所述目标位置。

5.一种定位装置，其特征在于，所述装置设置于运输车的控制器；所述装置包括：

初始地图确定模块，用于基于获取到的龙门吊参数，生成港口的初始地图；

位置更新模块，用于基于获取到的第一位置参数以及所述初始地图，更新所述运输车在运行至预设龙门吊的位置的过程中的位置；

目标位置确定模块，用于如果所述运输车到达所述预设龙门吊在所述初始地图的粗略位置，基于获取到的第二位置参数数据，确定所述运输车是否到达所述预设龙门吊的目标位置。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述龙门吊参数包括位于所述港口的多个龙门吊模型的结构点云、龙门吊在所述港口的位置、以及旋转平移矩阵；

所述初始地图确定模块还用于：

针对每个龙门吊，利用所述龙门吊模型的结构点云及所述旋转平移矩阵，将所述结构点云的坐标映射为全局点云坐标，生成所述港口的包括所述龙门吊位置的初始地图。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一位置参数包括姿态传感器数据、车轮里程数据以及激光数据；

所述位置更新模块还用于：

将所述姿态传感器数据确定为状态更新值，将所述车轮里程数据确定为第一观测值，将所述激光数据确定为第二观测值，输入至预先建立的误差状态卡尔曼滤波器，得到修正数据；

基于所述修正数据对所述运输车的位置进行更新。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二位置参数包括激光数据；

所述目标位置确定模块还用于：

将获取到的激光数据与所述预设龙门吊的吊钩的结构点云进行匹配，得到所述运输车与所述吊钩之间的相对位置关系；

根据所述相对位置关系，调整所述运输车与所述吊钩之间的相对位置，以使所述运输车到达所述目标位置。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至4任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至4任一项所述的方法。

Images