CN114413929A - 定位信息的校验方法、装置、系统、无人车及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种定位信息的校验方法、装置、系统、无人车及存储介质,涉及自动驾驶等技术领域。具体实现方案为:分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。本公开的技术方案,能够有效地提升无人车的安全性。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体涉及自动驾驶等技术领域,尤其涉及一种定位信息的校验方法、装置、系统、无人车及存储介质。
背景技术
在无人驾驶车的运行过程中,需要定位系统实时输出连续高频率且精确的定位结果,以确保路径规划、感知等模块的正常工作。因此稳定可靠的定位输出将变得至关重要。
目前,无人驾驶车的主流定位方案是集成了单个惯性测量单元(Inertialmeasurement unit;IMU)。并参考雷达以及全球导航卫星系统(Global NavigationSatellite System;GNSS)的定位结果,采用滤波的协方差大小判断IMU的定位的结果是否可靠。
发明内容
本公开提供了一种定位信息的校验方法、装置、系统、无人车及存储介质。
根据本公开的一方面,提供了一种定位信息的校验方法,包括:
分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;
基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。
根据本公开的另一方面,提供了一种定位信息的校验装置,包括:
获取模块,用于分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;
校验模块,用于基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。
根据本公开的再一方面,提供了一种无人车的定位系统,包括主控机、安控机以及定位信息的校验装置;其中所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;所述定位信息的校验装置用于分别从所述主控机和所述安控机,获取所述主控机的定位信息和标准差和所述安控机的定位信息和标准差;并基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验;所述定位信息的校验装置采用如上所述的方面和任一可能的实现方式的定位信息的校验装置。
根据本公开的又一方面,提供了一种无人车,所述无人车上配置有如上所述的方面和任一可能的实现方式的无人车的定位系统。
根据本公开的再另一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
根据本公开的再又一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
根据本公开的又另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
根据本公开的技术,能够有效地提升无人车的安全性。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开第一实施例的示意图;
图2是根据本公开第二实施例的示意图;
图3是根据本公开第三实施例的示意图;
图4是本公开提供的一种IMU1和IMU2的安装示意图;
图5是根据本公开第四实施例的示意图;
图6是根据本公开第五实施例的示意图;
图7是根据本公开第六实施例的示意图;
图8是用来实现本公开实施例的上述方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
显然,所描述的实施例是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例,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全部其他实施例,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,本公开实施例中所涉及的终端设备可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、无线手持设备、平板电脑(TabletComputer)等智能设备;显示设备可以包括但不限于个人电脑、电视等具有显示功能的设备。
另外,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
现有的基于单个IMU的定位方案,在雷达以及GNSS的定位结果的实际误差与置信度不完全一致时,采用滤波的协方差大小无法正确的反映真实的融合定位误差,即出现了误差状态卡尔曼滤波(Error State Kalman Filter)发生了漂移。基于以上问题,本公开提出了采用双IMU的交叉校验技术,以对定位信息的可靠性进行更加准确地校验。
图1是根据本公开第一实施例的示意图;如图1所示,本实施例提供一种定位信息的校验方法,可以应用于无人车的定位系统中,具体可以包括如下步骤:
S101、分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;其中,主控机上设置有主IMU,安控机上设置有从IMU;
S102、基于主控机的定位信息和标准差、和安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。
本实施例的定位系统中可以包括主控机和安控机。其中主控机上设置有主IMU,安控机上设置有从IMU。且主IMU和从IMU的工作原理同现有的无人车中的单IMU的工作原理。而且本实施例中的主IMU和从IMU可以为同型号的两个完全相同的IMU。
在主控机和安控机内,主IMU和从IMU在初始对准后,通过惯性导航方程解算输出其各自IMU的定位输出,代入惯性误差微分方程,各自使用一个单独卡尔曼滤波器进行状态传播。并在主控机和安控机内,分别使用雷达(Lidar)定位提供的位置和航向角、GNSS提供的位置、速度和航向角、以及里程计(Odometry)提供的速度进行量测更新,来分别估计和修正主IMU和从IMU的零偏和位置误差,同时输出各自的定位信息和标准差。该标准差可以标识对应的IMU的可靠性,也可以称为置信度。
也就是说,本实施例的主控机和安控机的定位信息和标准差,均为在各自内、进行融合定位后的定位结果。
在本公开的实施例中,主控机和安控机内并不单独部署雷达、GPS以及Odometry;均是从无人车上的雷达、GNSS以及Odometry上获取相应的数据。
本实施例中,主控机和安控机的定位信息可以分别包括位置信息与姿态信息。进而可以进一步基于主控机的位置信息与姿态信息、安控机的安控机的位置信息和姿态信息,进行交叉校验,以确认主控机的定位信息是否可靠。
本实施例的定位信息的校验方法,通过基于双IMU的定位信息进行交叉校验,能够对定位信息的可靠性进行更加准确地校验,以提升无人车输出的定位信息的质量,进而可以有效地提升无人车的安全性。
图2是根据本公开第二实施例的示意图;如图2所示,本实施例的定位信息的校验方法,在上述图1所示实施例的技术方案的基础上,进一步更加详细地描述本公开的技术方案。如图2所示,本实施例的定位信息的校验方法,具体可以包括如下步骤:
S201、分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;其中,主控机上设置有主IMU,安控机上设置有从IMU;
S202、基于预设的状态判定规则,根据主控机的标准差和安控机的标准差,确定主控机的状态和安控机的状态;
例如本实施例的状态可以指的是有效状态或者无效状态。
S203、基于主控机的状态、安控机的状态以及主控机的定位信息和安控机的定位信息,进行交叉校验。
其中步骤S202-S203为上述图1所示实施例的步骤S102的一种实现方式。具体地,在该实现方式中,先基于主控机的标准差和安控机的标准差,确定主控机的状态和安控机的状态,再基于主控机的状态、安控机的状态以及主控机的定位信息和安控机的定位信息,进行交叉校验。实际应用中,也可以直接基于主控机的定位信息和标准差、和安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验,不用分步骤进行。或者还可以基于主控机的定位信息和标准差、和安控机的定位信息和标准差。按照其他步骤来执行交叉校验,在此不做限定。
本实施例的定位信息的校验方法,基于双IMU的定位信息,先基于预设的状态判定规则,根据主控机的标准差和安控机的标准差,确定主控机的状态和安控机的状态,再基于主控机的状态、安控机的状态以及主控机的定位信息和安控机的定位信息,进行交叉校验,能够对定位信息的可靠性进行更加准确地校验,以提升无人车输出的定位信息的质量,进而可以有效地提升无人车的安全性。
图3是根据本公开第三实施例的示意图;如图2所示,本实施例的定位信息的校验方法,在上述图2所示实施例的技术方案的基础上,进一步更加详细地描述本公开的技术方案。如图3所示,本实施例的定位信息的校验方法,具体可以包括如下步骤:
S301、分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;其中,主控机上设置有主IMU,安控机上设置有从IMU;
本实施例的主控机可以认为是在定位正确时,向外输出定位信息,以供无人车的安全行驶。而安控机提供的定外信息通常不输出,而是供交叉验证模块对主控机的定位信息进行交叉验证时使用。另外,在主控机存在问题时,可以使用安控机的定位信息,进行一些紧急处理,如可以控制车辆靠边停车等。
S302、分别检测主控机的标准差和从控机的标准差是否小于预设标准差阈值;若均为不是,执行步骤S303;若主控机对应否,而安控机对应是,执行步骤S304;若主控机对应是,而安控机对应否,执行步骤S305;若均为是,执行步骤S306;
S303、确定主控机的状态和安控机的状态均为无效状态;执行步骤S307;
S304、确定主控机的状态为无效状态,而安控机的状态为有效状态;执行步骤S308;
S305、确定主控机的状态为有效状态,而安控机的状态为无效状态;执行步骤S309;
S306、确定主控机的状态和安控机的状态均为有效状态;执行步骤310;
上述步骤S302-S306为上述图2所示实施例的步骤S32的一种实现方式。上述通过比较标准差和预设标准差阈值的大小关系,可以准确地确定出主控机的状态和安控机的状态。
实际应用中,还可以基于标准差,将主控机和安控机的定位服务分为三个级别:一级定位服务、二级定位服务和不可提供定位服务,以进行更加详细的服务分类实现更多的应用。
表1
如表1所示,可以设置两个预设标准差阈值,如第一预设标准差阈值Δ1和第二预设标准差阈值Δ2,第二预设标准差阈值Δ2大于第一预设标准差阈值。在主控机或者安控机的标准差σ小于或者等于Δ1时,可以认为此时处于一级定位状态,定位的准确性较高,状态可以标识为如上表所示,表示此时有效即valid。二级定位状态和不可用定位状态的判定原理参考上述表所示。其中一级定位状态和二级定位状态均对应主控机或者安控机有效。而不可用定位状态对应主控机或者安控机无效。
本实施例中在不对可用定位状态分级时,此时步骤S302中的预设标准差阈值可以对应为上述表1中的Δ2。
S307、基于主控机和安控机的无效状态,确定校验结果为车辆需要急刹,且不支持靠边停车;结束。
S308、基于主控机的无效状态和安控机的有效状态,确定校验结果为需要发出风险报警,支持靠边停车;结束。
例如,本实施例的风险报警可以由安全模块来执行。具体地,可以由校验装置或者校验模块将该校验结果输出给安全模块,安全模块执行该风险报警,以供工作人员及时获取到风险报警,并人为控制车辆,以保证安全。
S309、基于主控机的有效状态和安控机的无效状态,确定校验结果为车辆需要缓刹,且支持靠边停车;结束。
S310、基于主控机和安控机的有效状态,根据主控机的定位信息和安控机的定位信息,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果。
步骤S307-S310为上述图2所示实施例的步骤S203的一种实现方式。
其中步骤S307-S309的校验结果,是根据车辆行驶的安全性和实际需要的预报生成的,生成的校验结果非常合理,能够有效地确保无人车行驶的安全性。实际应用中,可以认为校验结果包括两类信息,一类可以称为报警状态,如风险报警、车辆需要缓刹以及车辆需要急刹等。另一类为是否支持靠边停车的提示。具体地,若主控机和安控机中存在无效状态时,可以基于当前主控机和安控机的状态,直接确定是否支持靠边停车。而若主控机和安控机均为有效状态时,还可以进一步根据主控机的定位信息和安控机的定位信息,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果,这样可以确保得出的校验结果的准确性。
例如,该步骤S310具体实现时,可以包括如下步骤:
(a)基于主控机的定位信息和安控机的定位信息,计算主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离;
(b)根据主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离、垂直方向的垂向误差距离,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果。
在无人车的定位系统安装时,主控机内的主IMU和安控机内的从IMU必定安装在不同的位置。其中主控机的定位信息可以指的是对主IMU的定位信息进行融合定位后得到的。安控机的定位信息可以指的是对从IMU的定位信息进行融合定位得到的。所以主控机的定位信息是基于主IMU的坐标下的定位信息,而从控机的定位信息是基于从IMU的坐标下的定位信息。所以本实施例中,在计算主控机与安控机的各个误差距离时,首先需要进行坐标准换,使得两者处于同一个坐标系下,才可以对误差距离进行准确地计算。
例如,可以先将安控机的定位信息转换至主控机的主IMU对应的坐标系下;然后基于主控机的定位信息和转换坐标后的安控机的定位信息,计算主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离。
需要说明的是,本实施例进行的所有校验,包括上述误差距离计算,必然是针对主控机和安控机上的同一时间戳的定位信息进行计算的,即一开始获取的就是主控机和安控机的时间同步的定位信息和标准差。否则时间不同步的两个定位信息计算的误差距离完全没有参考性。具体地,本实施例的上述交叉校验过程可以放在一个交叉校验模块内来完成。例如,具体操作时,可以取主控机的最新时间戳的定位信息,然后取安控机的同样时间戳的定位信息,将从安控机的定位信息内插或者外推至主控机下,以进行误差距离计算。但是考虑到无人车校验过程的实时性,要求获取安控机的同样时间戳的定位信息的延迟不能超过20ms。若超过,丢弃该时间戳的信息,迅速对下一时间戳的定位信息进行校验,以保证实时性。
例如,下面以主IMU1记为IMU1、从IMU记为IMU2为例,描述上述主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离、垂直方向的垂向误差距离的计算过程。
(1)标定IMU2相对于IMU1的外参;
IMU2相对于IMU1的外参为空间旋转参数和相对位移,图4是本公开提供的一种IMU1和IMU2的安装示意图。如图4所示,由于安装问题,IMU1与IMU2的XYZ三轴会存在着旋转误差和相对位移,因此在使用双IMU进行冗余备份前,需要标定安装角和相对位移,标定安装角之后得到IMU2相对于IMU1的旋转关系可以用方向余弦矩阵表示,标定的IMU2相对于IMU1的位移投影到IMU1上可以用表示。
该基于IMU1的定位位置可以认为是主控机融合定位后的定位位置和姿态。
同理,基于IMU2的定位位置可以认为是安控机融合定位后的定位位置和姿态。为了描述方便,也可以直接将主控机的定位位置描述为IMU1的定位位置,安控机的定位位置描述为IMU2的位置。
(4)将IMU2相对于IMU1的位移转到导航坐标系,得到IMU2相对于IMU1的位移在导航坐标系下的投影,可以采用如下公式表示:
其中,用n表示导航坐标系。
(5)将导航坐标系下的投影单位由米转到经纬度单位上,得到::
其中:
lat表示IMU1的纬度,h表示IMU1的大地高度,rm和rn和分别表示此时IMU1对应的卯酉圈和子午圈曲率半径。
经过上述转换,可以将基于IMU2的定位位置转换到IMU1下,实现基于IMU1的位置和基于IMU2的位置在同一个坐标下,方便准确地进行误差距离的计算。
(7)计算基于IMU1的位置和基于IMU2的位置的位置差,并采用如下公式将水平位置由经纬度转成东北方向的米单位:
其中:Δl=[Δle Δln Δlu]分别表示IMU1和IMU2对应的坐标的东向偏差,北向偏差和天向偏差,单位为m。
并将位置差投影到IMU1下,得到:
其中,levelx表示基于IMU1和基于IMU2的水平方向的横向误差距离,即主控机和安控机的水平方向的横向误差距离;levely表示基于IMU1和基于IMU2的水平方向的纵向误差距离,即主控机和安控机的水平方向的横向误差距离;z表示基于IMU1和基于IMU2的垂直方向的垂向误差距离,即主控机和安控机的垂直方向的垂向误差距离。
进一步地,主控机和安控机的水平方向的水平误差距离可以表示为:
基于上述步骤(1)-(7),可以准确地计算得到主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离。
进一步地,根据上述计算得到的主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离、垂直方向的垂向误差距离,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果,具体可以包括几种情况:
情况一、若水平误差距离小于水平误差距离阈值、且垂向误差距离小于垂向误差距离阈值,确定检验结果为主控机和安控机定位状态良好且一致;支持靠边停车;
情况二、若水平误差距离小于水平误差距离阈值、且垂向误差距离不小于垂向误差距离阈值,确定校验结果为需要发出风险报警;
情况三、若水平误差距离不小于水平误差距离阈值、且垂直误差距离小于垂直误差距离阈值,确定检验结果为车辆需要缓刹;
情况四、若水平误差距离不小于水平误差距离阈值、且水平方向的横向误差距离不小于横向误差距离阈值,确定校验结果为车辆需要急刹。
对于情况一,主控机和安控机定位结果在误差范围内,两者状态良好,此时是支持靠边停车的。此时无人车的定位系统可以以主控机的定位信息作为输出的定位信息,由于该定位信息经过交叉校验,准确性足够高,基于该主控机的定位信息进行路径规划或者车辆控制,都能有效地确保无人车的安全性。
对于情况二、情况三和情况四,均存在误差距离超出对应误差距离阈值的情况,此时表明整个无人车的定位系统的定位结果存在问题,此时校验结果都需要采取一定的措施。
但是,对于上述情况二、情况三和情况四,还需要进一步检测是否需要靠边停车。例如,在本公开的一个实施例中,可以基于主控机的定位信息、安控机的定位信息、GNSS的定位信息以及lidar的定位信息,检测是否支持靠边停车。
例如,若GNSS的定位信息和lidar的定位信息一致、且主控机的定位信息和安控机的定位信息,分别与GNSS的定位信息和lidar的定位信息一致,确定当前状态支持靠边停车。
而若GNSS的定位信息和lidar的定位信息不一致时,确定当前状态不支持靠边停车。
基于上述步骤S307-S310,基于主控机的状态和安控机的状态,确定的检测结果中报警状态和是否支持靠边停车,可以总结为如下表2所示的信息。
表2
对于表2中的主控机的状态和安控机的状态均为有效的情况,即上述步骤S310,可以进一步参考基于上述步骤(a)和(b),以及步骤(1)-(7),并结合情况一到情况四的分析,可以得到如下表3的信息。
表3
对于表2中的后三行的情况,可以进一步基于表4来确定。该表中以水平误差距离阈值和横向误差距离阈值均为0.5米为例,垂向误差距离阈值为0.8米为例,实际应用中,还可以基于经验及需求,设置其他的数值,在此不做限定。
表4
如表4所示,在GNSS与lidar的定位一致时,且主控机与安控机各自的定位也与GNSS和lidar的定位一致,此时,表示所有定位都是准确地,所以是支持靠边停车。其中关于是否支持靠边停车的状态表示以及状态说明如下表5。
表5
是否支持靠边停车 | 状态说明 |
Pull over=true | 安控机的定位支持靠边停车 |
Pull over=false | 安控机的定位不支持靠边停车 |
由于无人车在使用时,主控机的定位信息作为要输出的定位信息,安控机的定位信息用于交叉校验主控机的定位信息。在主控机和安控机的状态都良好,且定位信息一致的情况下,输出主控机的定位信息。而若交叉校验出现问题,认为是主控机存在问题,此时需要基于安控机的定位信息控制无人车缓刹或者急刹,或者靠边停车等。所以,如表5所示,状态说明描述的都是安控机的定位支持或者不支持靠边停车。
关于上述表2和表3中的校验结果中的报警状态的状态说明如下表6所示。
表6
本实施例的定位信息的校验方法,采用基于双IMU的定位系统,能够有效地对ESKF融合定位发生漂移的情况做出校验,能够在主控机的定位存在问题时,及时控制车辆急刹或者缓刹,还可以在必要时输出报警信息,以供安全模块进行报警。并且,还可以基于不同的情况,在校验结果中提供是否支持靠边停车的信息,以便于在支持靠边停车时,可以供无人车靠边停车。基于以上所述,本实施例的技术方案,通过校验,不仅可以有效地确保输出的定位信息的准确性,还可以在主控机的定位信息存在问题时,针对不同情况进行不同的安全处理,均能够有效地提升无人车的安全性。
图5是根据本公开第四实施例的示意图;如图5所示,本实施例提供一种定位信息的校验装置500,包括:
获取模块501,用于分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;主控机上设置有主惯性测量单元,安控机上设置有从惯性测量单元;
校验模块502,用于基于主控机的定位信息和标准差、和安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。
本实施例的定位信息的校验装置500,通过采用上述模块实现定位信息的校验的实现原理以及技术效果,与上述相关方法实施例的实现相同,详细可以参考上述相关方法实施例的记载,在此不再赘述。
图6是根据本公开第五实施例的示意图;如图6所示,本实施例在上述图5所示实施例的基础上,提供一种功能更加丰富的定位信息的校验装置600。如图6所示,本实施例的定位信息的校验装置600,包括与上述图5的同名同功能模块获取模块601和校验模块602。
进一步地,在本实施例中,校验模块602,包括:
确定单元6021、用于基于预设的状态判定规则,根据主控机的标准差和安控机的标准差,确定主控机的状态和安控机的状态;
校验单元6022,用于基于主控机的状态、安控机的状态以及主控机的定位信息和安控机的定位信息,进行交叉校验。
进一步地,在本公开的一个实施例中,确定单元601、用于:
分别检测主控机的标准差和从控机的标准差是否小于预设标准差阈值;
若主控机的标准差小于预设标准差阈值,确定主控机的状态为有效状态;
若从控机的标准差小于预设标准差阈值,确定从控机的状态为有效状态。
进一步地,在本公开的一个实施例中,确定单元6021、还用于:
若主控机的标准差不小于预设标准差阈值,确定主控机的状态为无效状态;
若从控机的标准差不小于预设标准差阈值,确定从控机的状态为无效状态。
进一步地,在本公开的一个实施例中,校验单元6022,用于:
若主控机的状态和从控机的状态均为无效,确定校验结果为车辆需要急刹,且不支持靠边停车;
若主控机的状态为无效,从控机的状态有效,确定校验结果为需要发出风险报警,支持靠边停车;
若主控机的状态为有效,从控机的状态无效,确定校验结果为车辆需要缓刹,且支持靠边停车;或者
若主控机的状态和从控机的状态均为有效,根据主控机的定位信息和安控机的定位信息,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果。
进一步地,在本公开的一个实施例中,校验单元6022,用于:
基于主控机的定位信息和安控机的定位信息,计算主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离;
根据主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离、垂直方向的垂向误差距离,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果。
进一步地,在本公开的一个实施例中,校验单元6022,用于:
将安控机的定位信息转换至主控机的主惯性测量单元对应的坐标系下;
基于主控机的定位信息和转换坐标后的安控机的定位信息,计算主控机与安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离。
进一步地,在本公开的一个实施例中,校验单元6022,用于:
若水平误差距离小于水平误差距离阈值、且垂向误差距离小于垂向误差距离阈值,确定检验结果为主控机和安控机定位状态良好且一致;支持靠边停车;
若水平误差距离小于水平误差距离阈值、且垂向误差距离不小于垂向误差距离阈值,确定校验结果为需要发出风险报警;
若水平误差距离不小于水平误差距离阈值、且水平方向的横向误差距离小于横向误差距离阈值,确定检验结果为车辆需要缓刹;或者
若水平误差距离不小于水平误差距离阈值、且水平方向的横向误差距离不小于横向误差距离阈值,确定校验结果为车辆需要急刹。
进一步地,在本公开的一个实施例中,校验单元6022,用于:
若水平误差距离小于水平误差距离阈值、且垂向误差距离不小于垂向误差距离阈值,若水平误差距离不小于水平误差距离阈值、且水平方向的横向误差距离小于横向误差距离阈值,或者若水平误差距离不小于水平误差距离阈值、且水平方向的横向误差距离不小于横向误差距离阈值时,基于主控机的定位信息、安控机的定位信息、全球导航卫星系统的定位信息以及雷达的定位信息,检测是否支持靠边停车。
进一步地,在本公开的一个实施例中,校验单元6022,用于:
若全球导航卫星系统的定位信息和雷达的定位信息一致、且主控机的定位信息和安控机的定位信息,分别与全球导航卫星系统的定位信息和雷达的定位信息一致,确定当前状态支持靠边停车;或者
若全球导航卫星系统的定位信息和雷达的定位信息不一致,确定当前状态不支持靠边停车。
本实施例的定位信息的校验装置600,通过采用上述模块实现定位信息的校验的实现原理以及技术效果,与上述相关方法实施例的实现相同,详细可以参考上述相关方法实施例的记载,在此不再赘述。
图7是根据本公开第六实施例的示意图;如图7所示,本实施例提供一种无人车的定位系统700,包括主控机701、安控机702以及定位信息的校验装置703;其中主控机701上设置有主惯IMU,安控机上设置有从IMU;定位信息的校验装置703用于分别从主控机701和安控机702,获取主控机701的定位信息和标准差和安控机702的定位信息和标准差;并基于主控机701的定位信息和标准差、和安控机702的定位信息和标准差,进行交叉校验;定位信息的校验装置703采用如上图5或者图6所示的定位信息的校验装置。并且,具体可以采用如上图1-图3任一实施例的定位信息的校验方法实现校验,详细可以参考上述相关实施例的记载,在此不再赘述。
本公开还提供一种无人车,该无人车上配置有上述图7所示的无人车的定位系统,能够有效地提升无人车输出的定位信息的质量,进而可以有效地提升无人车的安全性。
本公开的技术方案中,所涉及的用户个人信息的获取,存储和应用等,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图8所示,设备800包括计算单元801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中,还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
设备800中的多个部件连接至I/O接口805,包括:输入单元806,例如键盘、鼠标等;输出单元807,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元808,例如磁盘、光盘等;以及通信单元809,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理,例如本公开的上述方法。例如,在一些实施例中,本公开的上述方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元808。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时,可以执行上文描述的本公开的上述方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行本公开的上述方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (25)
1.一种定位信息的校验方法,包括:
分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;
基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验,包括:
基于预设的状态判定规则,根据所述主控机的标准差和所述安控机的标准差,确定所述主控机的状态和所述安控机的状态;
基于所述主控机的状态、所述安控机的状态以及所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,进行交叉校验。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,基于预设的状态判定规则,根据所述主控机的标准差和所述安控机的标准差,确定所述主控机的状态和所述安控机的状态,包括:
分别检测所述主控机的标准差和所述从控机的标准差是否小于预设标准差阈值;
若所述主控机的标准差小于所述预设标准差阈值,确定所述主控机的状态为有效状态;
若所述从控机的标准差小于所述预设标准差阈值,确定所述从控机的状态为有效状态。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述方法还包括:
若所述主控机的标准差不小于所述预设标准差阈值,确定所述主控机的状态为无效状态;
若所述从控机的标准差不小于所述预设标准差阈值,确定所述从控机的状态为无效状态。
5.根据权利要求2所述的方法,其中,基于所述主控机的状态、所述安控机的状态以及所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,进行交叉校验,包括:
若所述主控机的状态和所述从控机的状态均为无效,确定校验结果为车辆需要急刹,且不支持靠边停车;
若所述主控机的状态为无效,所述从控机的状态有效,确定校验结果为需要发出风险报警,支持靠边停车;
若所述主控机的状态为有效,所述从控机的状态无效,确定校验结果为车辆需要缓刹,且支持靠边停车;或者
若所述主控机的状态和所述从控机的状态均为有效,根据所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,根据所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果,包括:
基于所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,计算所述主控机与所述安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离;
根据所述主控机与所述安控机的水平误差距离、所述水平方向的横向误差距离、所述垂直方向的垂向误差距离,并参考所述预设的水平误差距离阈值、所述横向误差距离阈值以及所述垂向误差距离阈值,确定所述校验结果。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,基于所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,计算所述主控机与所述安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离,包括:
将所述安控机的定位信息转换至所述主控机的主惯性测量单元对应的坐标系下;
基于所述主控机的定位信息和转换坐标后的所述安控机的定位信息,计算所述主控机与所述安控机的水平误差距离、所述水平方向的横向误差距离以及所述垂直方向的垂向误差距离。
8.根据权利要求6所述的方法,其中,根据所述主控机与所述安控机的水平误差距离、所述水平方向的横向误差距离、所述垂直方向的垂向误差距离,并参考所述预设的水平误差距离阈值、所述横向误差距离阈值以及所述垂向误差距离阈值,确定所述校验结果,包括:
若所述水平误差距离小于所述水平误差距离阈值、且所述垂向误差距离小于所述垂向误差距离阈值,确定所述检验结果为所述主控机和所述安控机定位状态良好且一致;支持靠边停车;
若所述水平误差距离小于所述水平误差距离阈值、且所述垂向误差距离不小于所述垂向误差距离阈值,确定所述校验结果为需要发出风险报警;
若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离小于所述横向误差距离阈值,确定所述检验结果为车辆需要缓刹;或者
若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离不小于所述横向误差距离阈值,确定校验结果为车辆需要急刹。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,若所述水平误差距离小于所述水平误差距离阈值、且所述垂向误差距离不小于所述垂向误差距离阈值,若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离小于所述横向误差距离阈值,或者若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离不小于所述横向误差距离阈值时,所述方法还包括:
基于所述主控机的定位信息、所述安控机的定位信息、全球导航卫星系统的定位信息以及雷达的定位信息,检测是否支持靠边停车。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,基于所述主控机的定位信息、所述安控机的定位信息、全球导航卫星系统的定位信息以及雷达的定位信息,检测是否支持靠边停车,包括:
若所述全球导航卫星系统的定位信息和所述雷达的定位信息一致、且所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,分别与所述全球导航卫星系统的定位信息和所述雷达的定位信息一致,确定当前状态支持靠边停车;或者
若所述全球导航卫星系统的定位信息和所述雷达的定位信息不一致,确定当前状态不支持靠边停车。
11.一种定位信息的校验装置,包括:
获取模块,用于分别获取主控机和安控机的定位信息和标准差;所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;
校验模块,用于基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述校验模块,包括:
确定单元,用于基于预设的状态判定规则,根据所述主控机的标准差和所述安控机的标准差,确定所述主控机的状态和所述安控机的状态;
校验单元,用于基于所述主控机的状态、所述安控机的状态以及所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,进行交叉校验。
13.根据权利要求12所述的装置,其中,所述确定单元,用于:
分别检测所述主控机的标准差和所述从控机的标准差是否小于预设标准差阈值;
若所述主控机的标准差小于所述预设标准差阈值,确定所述主控机的状态为有效状态;
若所述从控机的标准差小于所述预设标准差阈值,确定所述从控机的状态为有效状态。
14.根据权利要求13所述的装置,其中,所述确定单元,还用于:
若所述主控机的标准差不小于所述预设标准差阈值,确定所述主控机的状态为无效状态;
若所述从控机的标准差不小于所述预设标准差阈值,确定所述从控机的状态为无效状态。
15.根据权利要求12所述的装置,其中,所述校验单元,用于:
若所述主控机的状态和所述从控机的状态均为无效,确定校验结果为车辆需要急刹,且不支持靠边停车;
若所述主控机的状态为无效,所述从控机的状态有效,确定校验结果为需要发出风险报警,支持靠边停车;
若所述主控机的状态为有效,所述从控机的状态无效,确定校验结果为车辆需要缓刹,且支持靠边停车;或者
若所述主控机的状态和所述从控机的状态均为有效,根据所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,并参考预设的水平误差距离阈值、横向误差距离阈值以及垂向误差距离阈值,确定校验结果。
16.根据权利要求15所述的装置,其中,所述校验单元,用于:
基于所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,计算所述主控机与所述安控机的水平误差距离、水平方向的横向误差距离以及垂直方向的垂向误差距离;
根据所述主控机与所述安控机的水平误差距离、所述水平方向的横向误差距离、所述垂直方向的垂向误差距离,并参考所述预设的水平误差距离阈值、所述横向误差距离阈值以及所述垂向误差距离阈值,确定所述校验结果。
17.根据权利要求16所述的装置,其中,所述校验单元,用于:
将所述安控机的定位信息转换至所述主控机的主惯性测量单元对应的坐标系下;
基于所述主控机的定位信息和转换坐标后的所述安控机的定位信息,计算所述主控机与所述安控机的水平误差距离、所述水平方向的横向误差距离以及所述垂直方向的垂向误差距离。
18.根据权利要求16所述的装置,其中,所述校验单元,用于:
若所述水平误差距离小于所述水平误差距离阈值、且所述垂向误差距离小于所述垂向误差距离阈值,确定所述检验结果为所述主控机和所述安控机定位状态良好且一致;支持靠边停车;
若所述水平误差距离小于所述水平误差距离阈值、且所述垂向误差距离不小于所述垂向误差距离阈值,确定所述校验结果为需要发出风险报警;
若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离小于所述横向误差距离阈值,确定所述检验结果为车辆需要缓刹;或者
若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离不小于所述横向误差距离阈值,确定校验结果为车辆需要急刹。
19.根据权利要求18所述的装置,其中,所述校验单元,用于:
若所述水平误差距离小于所述水平误差距离阈值、且所述垂向误差距离不小于所述垂向误差距离阈值,若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离小于所述横向误差距离阈值,或者若所述水平误差距离不小于所述水平误差距离阈值、且所述水平方向的横向误差距离不小于所述横向误差距离阈值时,基于所述主控机的定位信息、所述安控机的定位信息、全球导航卫星系统的定位信息以及雷达的定位信息,检测是否支持靠边停车。
20.根据权利要求19所述的装置,其中,所述校验单元,用于:
若所述全球导航卫星系统的定位信息和所述雷达的定位信息一致、且所述主控机的定位信息和所述安控机的定位信息,分别与所述全球导航卫星系统的定位信息和所述雷达的定位信息一致,确定当前状态支持靠边停车;或者
若所述全球导航卫星系统的定位信息和所述雷达的定位信息不一致,确定当前状态不支持靠边停车。
21.一种无人车的定位系统,包括主控机、安控机以及定位信息的校验装置;其中所述主控机上设置有主惯性测量单元,所述安控机上设置有从惯性测量单元;所述定位信息的校验装置用于分别从所述主控机和所述安控机,获取所述主控机的定位信息和标准差和所述安控机的定位信息和标准差;并基于所述主控机的定位信息和标准差、和所述安控机的定位信息和标准差,进行交叉校验;所述定位信息的校验装置采用如上权利要求11-20任一所述的定位信息的校验装置。
22.一种无人车,所述无人车上配置有如上权利要求21所述的无人车的定位系统。
23.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-10中任一项所述的方法。
25.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-10中任一项所述的方法。
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