CN114323005A - 一种微小分歧道路的定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种微小分歧道路的定位方法，所述定位方法进一步包括：当车辆行使到接近分歧路口第一设定距离内，根据摄像头模块和惯导模块提供信息，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。本发明可以解决传统车载导航在分歧路口无法准确快速的识别微小分歧道路的问题，提升响应速度，改善定位质量。

Description

一种微小分歧道路的定位方法

技术领域

本发明主要涉及车载导航的定位功能，尤其涉及一种微小分歧道路的定位方法。

背景技术

在日常生活中，60°以内的岔路口在城市中非常普遍，而且二叉及以上分叉路口，且叉路之间的夹角在60°以内的微小分歧道路也属于城市交通中的常见道路。

传统车载导航的定位由于依赖于全球导航卫星系统(Global NavigationSatellite System，简称GNSS)和惯导(DR模块)，但是往往由于GNSS精度和惯导精度不够，均无法准确快速的识别车辆行驶在哪条分叉道路上，进而可能给用户提供错误的引导。

传统车载导航在分歧路口定位时，往往会出现地图界面的车辆光标(Current CarPosition，简称CCP)与实际车辆位置不一致的情况。请参见图1所示，其中b和c示意为夹角在60°之内的二叉分歧道路，三角箭头示意为CCP位置。在实际的场景中，车辆行驶轨迹是a->c，但车载导航端CCP的轨迹是a->b->c，且车载导航端CCP在b道路上的移动时间也比较长，这不仅会给用户带来“定位不准”的感觉，而且可能会给用户带来错误的引导。

发明内容

应当理解，本公开以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在为本公开提供进一步的解释。

针对上述问题，本发明提供了一种车载导航微小分歧道路的定位方法，可解决当前传统车载导航无法准确实时识别叉路定位的问题。

为实现上述发明目的，本发明提供了一种一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，所述定位方法进一步包括：

当车辆行使到接近分歧路口第一设定距离内，根据摄像头模块和惯导模块提供信息，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当同时满足所述摄像头模块提供的所述信息为由“左侧车线是道路边界线”变为“右侧车线是道路边界线”，且所述惯导模块没有提供向左侧转弯变道趋势，识别定位为所述车辆行驶在所述分歧道路的左侧；

当同时满足所述摄像头模块提供的所述信息为由“右侧车线是道路边界线”变为“左侧车线是道路边界线”，且所述惯导模块没有提供向右侧转弯变道趋势，识别定位为所述车辆行驶在所述分歧道路的右侧。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当所述车辆行通过所述分歧路口在第二设定距离内，根据所述摄像头模块采集的样本数据中是否存在超过第一设定比率的识别一致的车道数，以及地图数据库中车道数和所述摄像头模块识别的车道数比对，识别定位所述车辆所在车道。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

所述第一设定比率至少为90％。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当车辆行使到接近分歧路口在第一设定距离内，根据摄像头模块提供信息，识别所述车辆在所述分歧道路路口的导流带信息，根据所述导流带信息的变化，并结合所述分歧道路两侧的车道数与所述摄像头模块识别车道数信息，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当所述导流带信息为“车辆到次左侧车线的距离”减去“车辆到左侧车线的距离”在不断增大，判断为所述导流带位于所述车辆的左侧，并结合右侧分歧的车道数与所述摄像头模块识别的车道数一致时，识别定位出所述车辆在所述分歧道路路口的左侧方向；

当所述导流带信息为“车辆到次右侧车线的距离”减去“车辆到右侧车线的距离”在不断增大，判断为所述导流带位于所述车辆的右侧，再结合左侧分歧的车道数与所述摄像头模块识别的车道数一致时，识别定位出所述车辆在所述分歧道路路口的右侧方向。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

步骤S1，当车辆行使到通过分歧路口第一设定距离内，将所有所述分歧路口的车道信息拓扑到路网中；

步骤S2，以一定速度、一定持续时间采集通过所述分歧路口第二设定距离内的摄像样本数据；

步骤S3，根据所述摄像样本数据与每条分歧道路的车道线信息进行加权计算，从多个所述分歧路口中筛选出车道匹配权重最好的道路；

步骤S4，在所述车道匹配权重最好的道路中找出与所述车辆匹配道路相距最近的道路；

步骤S5，将所述车辆匹配到所述车道匹配权重最好且相距最近的道路上；

步骤S6，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

所述步骤S3之后进一步包括：

步骤S31，判断所述车辆所在道路权重与匹配权重最好道路的权重差是否达到预设阈值？如果未达到即结束，如果达到继续判断是否有多个车道匹配权重最好的道路；如果没有，在所述多个车道匹配权重最好的道路中找出与所述车辆匹配道路相距最近的道路；如果有，在所述车道匹配权重最好的道路中找出与所述车辆匹配道路相距最近的道路。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

根据惯导模块与摄像头模块识别的车线类型对所述分歧路网中的全部道路做对比，并根据加分原则对每条车道都给出一个权重，判断出权重值最高的则认为是车辆所在车道。

比较好的是，本发明进一步提供了一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当最优车道权重明显高于所述车辆当前所在车道权重时，则进行跨link复归修正，优先匹配到就近车道。

与现有技术相比，本发明可以解决传统车载导航在分歧路口无法准确快速的识别微小分歧道路的问题，提升响应速度，改善定位质量。

附图说明

现在将详细参考附图描述本公开的实施例。现在将详细参考本公开的优选实施例，其示例在附图中示出。在任何可能的情况下，在所有附图中将使用相同的标记来表示相同或相似的部分。此外，尽管本公开中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本公开说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本公开。

下面，参照附图，对于熟悉本技术领域的人员而言，从对本发明的详细描述中，本发明的上述和其他目的、特征和优点将显而易见。

图1所示为微小分歧道路造成错误引导的示意图；

图2所示为构成本发明定位方法的系统组成框图；

图3是根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位的示意图；

图4是根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位流程图；

图5是根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位的示意图；

图6是根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位流程图；

图7是根据导流带宽度判断分歧定位的示意图；

图8是根据导流带宽度判断分歧定位的流程图；

图9是根据摄像头模块13和DB的匹配权重识别分歧定位的示意图；

图10是该识别分歧定位的流程图。

附图标记

11――GNSS模块

12――DR模块

13――摄像头模块

14――地图数据库模块

15――定位算法模块

16――下游模块

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，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他类似情景。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。

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他的步骤或元素。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：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讨论。

在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。

为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。

此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。此外，尽管本申请中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本申请说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本申请。

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，前面或下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种步骤。同时，或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。

请参见图2，所示为本发明的定位方法的系统组成框图。

从组成上来看，本发明在原有GNSS模块11和惯导DR模块12基础上新增了摄像头模块13，该摄像头模块13通常采用车载摄像头，用来识别车道数和道路边线，导航引擎根据摄像头的输入和对应的策略可以快速判断出分歧道路的定位。此外，该系统中还包括地图数据库模块14，上述模块分别提供相关信息给修正控制模块15，由修正控制模块15综合相关信息进行识别定位，从而达到提高微小分岐路定位准确率的效果，修正控制模块15将处理后的定位信息提供其他下游模块16使用。

下面结合各种实施例，具体介绍本发明定位方法的技术方案。

实施例1

当车辆行使到接近分歧路口时，请参见图3和图4，图3是根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位的示意图，图4是根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位流程图。

步骤S10，修正控制模块15获得车辆与分歧道路路口的间隔距离；

步骤S11，修正控制模块15识别并判断车辆是否距离分歧道路路口在设定距离之内？如果不是，回到该步骤S11循环，继续识别；

在较佳实施例中，该设定距离为50m；

步骤S12，根据摄像头模块13提供的信号，修正控制模块15判断车辆是否从最左侧车道变更到最右侧车道？

因为车辆在道路左侧车道行驶，意味着摄像头模块13给出的左侧车线的类型是道路边界线。而车辆在道路右侧车道行驶，意味着摄像头模块13给出的右侧车线的类型是道路边界线。

如果摄像头模块13输出的信息由“左侧车线是道路边界线”变为“右侧车线是道路边界线”，则代表“最左侧车道变更到最右侧车道”的判断结果为“是”，转入步骤S16；

步骤S13，同上述类似做法，根据摄像模块13提供的信号，判断车辆是否从最右侧车道变更到最左侧车道？如果不是，转入步骤S18，如果是，转入步骤S14；

步骤S14，根据惯性导航DR模块12给出的结果，判断惯导是否有向右侧转弯变道的趋势？如果有，转入步骤S15，如果没有，转入步骤S16，

步骤S15，提示车辆行使在右侧分歧道路上；

步骤S16，根据惯性导航DR模块12给出的结果，判断惯导是否有向左侧转弯变道的趋势？如果有，转入步骤S17，如果没有，转入步骤S18；

步骤S17，提示车辆行使在左侧分歧道路上；

步骤S18，结束识别定位。

从上述流程来看，本发明定位方法是，当车辆行使到接近分歧路口位置时，根据车辆所在车道位置和左/右转趋势判断分歧定位。根据摄像头模块13给出的信息确认车辆是否处于最左/右侧车道，同时结合惯导的轨迹趋势来判断分歧定位，包括两种情况：

情况一：在分歧路口50m内，CCP从最左侧车道变更到最右侧车道，且惯导有向左转趋势，则定位到左侧分歧道路。

情况二：在分歧路口50m内，CCP从最右侧车道变更到最左侧车道，且惯导有向右转趋势，则定位到右侧分歧道路。

实施例2

当车辆通过分歧路口后，根据车辆所在道路的车道数和DB中存储的车道数判断分歧定位，请参见图5和6。图5是根据车辆所在道路的车道数判断分歧定位的示意图，图6是根据车辆所在道路的车道数分歧定位流程图。

步骤S20，获得车辆通过分歧道路路口后的间隔距离；

步骤S21，识别并判断车辆是否距离已经通过的分歧道路路口还在设定距离之内？如果不是，表明车辆已经较远驶离分歧道路路口，转入步骤S27；

在较佳实施例中，该设定距离为100m。

步骤S22，采集通过分歧路口之后大于d米，持续时间n秒，速度超过m km/h的摄像头模块13样本数据；

在较佳实施例中，该d米设定为20m，持续时间n为2秒，速度m为20km/h的摄像头模块13样本数据。

步骤S23，判断该摄像头模块13样本数据中是否存在90％以上识别一致的车道数，如果不是，转入步骤S27；

具体来说，在较佳实施例中，摄像头模块13以40ms的周期持续发送每一帧识别到的车道线信息，从每一帧可以得到一个当前车道数的结果x，而在n秒(一个实施例中暂定2秒)内，可以收集到50个摄像头模块13采集的样本帧。如果其中90％以上(也就是45个样本)的车道数识别结果一致，就满足了该条件。

步骤S24，判断CCP所在道路的车道数和摄像头模块13识别的车道数是否一致？如果是，表明识别正确，转入步骤S27；

具体来说，在地图数据库模块14中，也存有当前道路的车道数目，如果该数目大于等于步骤S23中摄像头模块13识别到的车道数据，那么步骤S24的判断为“是”，反之为“否”；

步骤S25，判断其他分歧道路是否存在与当前样本数据中识别一致的车道数？如果不是，转入步骤S27；

步骤S26，将CCP定位到与样本中车道数识别一致的道路上；

步骤S27，结束识别定位。

在上述过分歧道路后的流程中，判断分歧路口定位需要同时满足步骤S22～S25中的几个条件，即：

第一，判断CCP所在道路中DB存储的车道数与摄像头模块13提供的车道数是否一致；

第二，判断CCP附近是否存在与摄像头模块13提供的车道数一致的道路；

第三，采集样本车速需要超过M km/h(暂定M＝20)；

第四，持续n秒和过分歧d米距离内，摄像头模块13信号良好无中断，并且90％样本与其中一条道路更匹配(暂定n＝2,d＝20)。

如图5中，标号51示意为通过摄像头模块13判断出当前道路车道数＝2，标号52示意通过摄像头模块13判断出当前道路车道数≥3。

实施例3

本发明还提供一种通过分歧道路的导流带宽度进行判断的方法。

请参见图7和8。图7是根据导流带宽度判断分歧定位的示意图，其中A区域为导流带区域，图8是根据导流带宽度判断分歧定位的流程图。

步骤S30，获得车辆通过分歧道路路口后的间隔距离；

步骤S31，识别并判断车辆是否距离已经通过的分歧道路路口在设定距离之内？如果不是，表明车辆已经较远驶离分歧道路路口，转入步骤S39；

在较佳实施例中，该设定距离为100m。

步骤S32，采集通过分歧路口之后的摄像头模块13样本数据；

步骤S33，根据摄像头模块13数据样本判断车辆左侧是否存在导流带，如果存在，转入步骤S37，如果不存在，转入步骤S34；

在该步骤S33中，导流带的特征是有两条实线边线，作为三角导流带的左右两边。同时，这两条边线的间距，是线性增大的。

所以，当修正控制模块15收到摄像头模块13的输出信号为左侧和次左侧车线是实线，且“车辆到次左侧车线的距离”减去“车辆到左侧车线的距离”在不断增大，则判断车辆的左侧有导流带。

当修正控制模块15收到摄像头模块13的输出信号为右侧和次右侧车线是实线，且“车辆到次右侧车线的距离”减去“车辆到右侧车线的距离”在不断增大，则判断车辆的右侧有导流带。

步骤S34，根据摄像头模块13数据样本判断车辆右侧是否存在导流带，如果存在，转入步骤S35，如果不存在，转入步骤S39；

步骤S35，判断左侧分歧的车道数与摄像头模块13识别的车道数是否一致？如果不一致，转入步骤S39；

步骤S36，当地图数据库模块14中左侧分歧的车道数与摄像头模块13识别的车道数一致的情况下，将CCP定位到左侧分歧道路；

步骤S37，判断右侧分歧道路车道数据与摄像头模块13识别的车道数是否一致？如果不一致，转入步骤S39，如果一致，转入步骤S38；

步骤S38，当地图数据库模块14中右侧分歧的车道数与摄像头模块13识别的车道数一致的情况下，将CCP定位到右侧分歧道路；

步骤S39，结束识别定位。

在上述通过导流带宽度判断微小分歧道路的定位方法属于增强方案，需要满足以下条件：

第一，车辆在导流带区域时，摄像头模块13可以识别到导流带最外侧实线，且实线距离会逐渐增大，利用这个信息，初步判断出分歧定位

第二，加入创新点2中的车道数加权判断。

实施例4

在本较佳实施例中，采用了根据摄像头模块13和DB的匹配权重识别分歧定位。

请参见图9和10所示，图9是根据摄像头模块13和DB的匹配权重识别分歧定位的示意图，图10是该识别分歧定位的流程图。

步骤S40，获得车辆通过分歧道路路口后的间隔距离；

步骤S41，识别并判断车辆是否距离已经通过的分歧道路路口在设定距离之内？如果不是，表明车辆已经较远驶离分歧道路路口，不需要再进行识别定位，转入步骤S50；

在较佳实施例中，该设定距离为100m。

步骤S42，当车辆还在通过分歧道路路口设定距离之内时，修正控制模块15将所有分歧道路的车道信息拓扑到路网中；

步骤S43，采集通过分歧路口之后大于d米，持续时间n秒，速度超过m km/h的摄像头模块13样本数据；

在较佳实施例中，该d米设定为20m，持续时间n为2秒，速度m为20km/h的摄像头模块13样本数据。

步骤S44，根据摄像头模块13样本数据与每条分歧道路的车道线信息进行加权计算；

步骤S45，参见表1，从可能的多个道路中，筛选出车道匹配权重最好的道路；

步骤S46，判断当前CCP所在道路权重与匹配权重最好道路的权重差是否达到预设阈值？如果未达到，转入步骤S50；

步骤S47，继续判断车道匹配权重最好的道路是否存在多个？如果不是，转入步骤S49，如果是，转入步骤S48；

步骤S48，在车道匹配权重最好的道路中找出与当前CCP匹配道路相距最近的道路；

步骤S49，将CCP匹配到车道匹配权重最好且相距最近的道路上；

步骤S50，结束识别定位。

在上述根据摄像头模块13和DB的匹配权重识别分歧定位的流程中，应用到三方面的判断原则：

第一，过分歧路口后，将带有车道数据的分歧道路全部拓扑到路网中；

第二，根据DB中车线类型与摄像头模块13识别的车线类型对分歧路网中的全部道路做对比，并根据加分原则对每条车道都给出一个权重。即根据摄像头模块13识别出的所有车线类型与当前路网中每条车道的对应线型做对比,每匹配一条则加2分权重,最终判断出权重值最高的则认为是车辆所在车道

第三，当最优车道权重明显高于CCP当前所在车道权重时，则进行跨link复归修正，优先匹配到就近车道。

以图9为例，假设摄像头模块13可以同时识别到车辆所在车道的次左、左、右、次右共4条车线。如果摄像头模块13给出的4条车线类型为"实线-虚线-虚线-实线"则各车道权重如下表，匹配权重最好车道为第6车道。

车道	次左	左	右	次右	权重
						1	0	0	2	0	2
2	2	2	2	0	6
						3	0	2	2	2	6
4	0	2	0	0	2
						5	0	0	2	0	2
6	2	2	2	2	8
						7	0	2	0	0	2
8	0	0	0	0	0

表1权重计算例表

综上所述，本发明可以解决传统车载导航在分歧路口无法准确快速的识别微小分歧道路的问题，提升响应速度，改善定位质量。

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，上述发明披露仅仅作为示例，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，本说明书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。

本申请的一些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”。处理器可以是一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DAPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器或者其组合。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。例如，计算机可读介质可包括，但不限于，磁性存储设备(例如，硬盘、软盘、磁带……)、光盘(例如，压缩盘CD、数字多功能盘DVD……)、智能卡以及闪存设备(例如，卡、棒、键驱动器……)。

计算机可读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、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读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。位于计算机可读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、射频信号、或类似介质、或任何上述介质的组合。

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，上述发明披露仅仅作为示例，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，本说明书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。

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。

虽然本申请已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本申请，在没有脱离本申请精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本申请的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本申请的权利要求书的范围内。

Claims (10)

1.一种微小分歧道路的定位方法，其特征在于，所述定位方法进一步包括：

当车辆行使到接近分歧路口第一设定距离内，根据摄像头模块和惯导模块提供信息，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。

2.根据权利要求1所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当同时满足所述摄像头模块提供的所述信息为由“左侧车线是道路边界线”变为“右侧车线是道路边界线”，且所述惯导模块没有提供向左侧转弯变道趋势，识别定位为所述车辆行驶在所述分歧道路的左侧；

当同时满足所述摄像头模块提供的所述信息为由“右侧车线是道路边界线”变为“左侧车线是道路边界线”，且所述惯导模块没有提供向右侧转弯变道趋势，识别定位为所述车辆行驶在所述分歧道路的右侧。

3.根据权利要求2所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当所述车辆行通过所述分歧路口在第二设定距离内，根据所述摄像头模块采集的样本数据中是否存在超过第一设定比率的识别一致的车道数，以及地图数据库中车道数和所述摄像头模块识别的车道数比对，识别定位所述车辆所在车道。

4.根据权利要求3所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

所述第一设定比率至少为90％。

5.根据权利要求1所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当车辆行使到接近分歧路口在第一设定距离内，根据摄像头模块提供信息，识别所述车辆在所述分歧道路路口的导流带信息，根据所述导流带信息的变化，并结合所述分歧道路两侧的车道数与所述摄像头模块识别车道数信息，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。

6.根据权利要求5所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当所述导流带信息为“车辆到次左侧车线的距离”减去“车辆到左侧车线的距离”在不断增大，判断为所述导流带位于所述车辆的左侧，并结合右侧分歧的车道数与所述摄像头模块识别的车道数一致时，识别定位出所述车辆在所述分歧道路路口的左侧方向；

当所述导流带信息为“车辆到次右侧车线的距离”减去“车辆到右侧车线的距离”在不断增大，判断为所述导流带位于所述车辆的右侧，再结合左侧分歧的车道数与所述摄像头模块识别的车道数一致时，识别定位出所述车辆在所述分歧道路路口的右侧方向。

7.根据权利要求1所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

步骤S1，当车辆行使到通过分歧路口第一设定距离内，将所有所述分歧路口的车道信息拓扑到路网中；

步骤S2，以一定速度、一定持续时间采集通过所述分歧路口第二设定距离内的摄像样本数据；

步骤S3，根据所述摄像样本数据与每条分歧道路的车道线信息进行加权计算，从多个所述分歧路口中筛选出车道匹配权重最好的道路；

步骤S4，在所述车道匹配权重最好的道路中找出与所述车辆匹配道路相距最近的道路；

步骤S5，将所述车辆匹配到所述车道匹配权重最好且相距最近的道路上；

步骤S6，识别定位所述车辆在所述分歧道路路口的变道方向。

8.根据权利要求7所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，所述步骤S3之后进一步包括：

步骤S31，判断所述车辆所在道路权重与匹配权重最好道路的权重差是否达到预设阈值？如果未达到即结束，如果达到继续判断是否有多个车道匹配权重最好的道路；如果没有，在所述多个车道匹配权重最好的道路中找出与所述车辆匹配道路相距最近的道路；如果有，在所述车道匹配权重最好的道路中找出与所述车辆匹配道路相距最近的道路。

9.根据权利要求8所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

根据惯导模块与摄像头模块识别的车线类型对所述分歧路网中的全部道路做对比，并根据加分原则对每条车道都给出一个权重，判断出权重值最高的则认为是车辆所在车道。

10.根据权利要求9所述的微小分歧道路的定位方法，其特征在于，

当最优车道权重明显高于所述车辆当前所在车道权重时，则进行跨link复归修正，优先匹配到就近车道。

Images