CN115184976B - 自动驾驶车辆的定位方法、装置及电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种自动驾驶车辆的定位方法、装置及电子设备、存储介质，该自动驾驶车辆的定位方法包括：在卫星定位信号恢复时，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据及对应的高精地图数据；并基于此确定自动驾驶车辆在卫星定位信号的丢失时刻到恢复时刻这一目标时间段的行驶轨迹；根据目标时间段的行驶轨迹、目标时间段的车身速度和目标时间段，确定目标时间段的滤波器观测数据；将目标时间段的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到自动驾驶车辆的定位结果。本申请通过卫星定位信号丢失时间段内的数据进行反推，得到更加准确的滤波器观测数据，保障了滤波器的稳定性，防止了滤波器恢复状态时间过长的问题，提高了定位精度。

Description

自动驾驶车辆的定位方法、装置及电子设备、存储介质

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆的定位方法、装置及电子设备、存储介质。

背景技术

传统的组合导航设备通过融合高频的IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）相对推算定位信息以及低频的GNSS（Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统）绝对定位信息，从而能够输出高频的绝对定位信息，以保障自动驾驶车辆的实时定位，并作为后续感知和规划控制的输入。

由于只有GNSS这一个可观测变量，在GNSS定位信号丢失后，组合导航设备会进入航迹推演阶段，如果时间过长，航迹推演产生的累计误差会使得在GNSS信号恢复后，航迹推演位置与恢复后的GNSS定位位置有很大的偏差，从而导致位置偏离道路。为解决此问题，基于车道线匹配的视觉辅助定位功能越来越多的被使用，以在GNSS定位信号丢失的情况下进行车道保持，防止车辆定位偏离车道。

然而，上述方案仍然存在如下技术问题：

1）由于车道保持仅限于自动驾驶车辆的横向定位位置纠正，在长时间的GNSS定位信号丢失后，自动驾驶车辆在纵向位置上仍有很大偏差，导致GNSS定位信号恢复后滤波器的恢复状态时间过长；

2）由于纵向位置的偏差，在融合恢复后的GNSS定位信号时，会影响滤波器的稳定性，例如：

a.位置偏差过大会使得卡方检测拒绝更新，如果要强行使用恢复后的GNSS定位位置，需要重启滤波器或使用额外的处理逻辑；

b.融合位置偏差过大的GNSS定位位置会影响某些滤波器的状态变量，如GNSS偏置会变得过大。

发明内容

本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的定位方法、装置及电子设备、存储介质，以保证滤波器的稳定性，提高定位精度。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的定位方法，其中，所述自动驾驶车辆的定位方法包括：

在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果。

可选地，在获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据之前，所述自动驾驶车辆的定位方法还包括：

在卫星定位信号丢失的情况下，保存丢失时刻的滤波器状态数据和目标时间段内的IMU惯性测量数据；

所述丢失时刻的滤波器状态数据包括丢失时刻的位置，所述恢复时刻的卫星定位数据包括恢复时刻的卫星定位位置，所述在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据包括：

在卫星定位信号恢复的情况下，获取所述丢失时刻的位置和所述恢复时刻的卫星定位位置之间的高精地图数据。

可选地，所述在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据包括：

确定是否能够重新获取到卫星定位信号；

若是，则确定能够重新获取到卫星定位信号的持续时间是否达到预设时间阈值，且重新获取到的卫星定位信号是否按照预设距离间隔落入所述自动驾驶车辆对应的高精地图的车道内；

若是，则确定卫星定位信号恢复。

可选地，所述根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据包括：

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定车速误差比例系数；

根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据。

可选地，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车位置和目标时间段内的自车位置偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据包括：

根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；

根据所述目标时间段内的校正后车身速度和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置；

根据所述车速误差比例系数和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置偏差。

可选地，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车航向角和目标时间段内的自车航向角偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据包括：

根据所述目标时间段内的自车位置和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角；

根据所述目标时间段内的自车位置偏差和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角偏差。

可选地，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的校正后车身速度和目标时间段内的车身速度偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段内的滤波器观测数据包括：

根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；

根据所述目标时间段内的自车航向角偏差对所述目标时间段内的校正后车身速度进行分解，得到目标时间段内的各个方向上的车身速度偏差。

第二方面，本申请实施例还提供一种自动驾驶车辆的定位装置，其中，所述自动驾驶车辆的定位装置包括：

获取单元，用于在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

第一确定单元，用于根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

第二确定单元，用于根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

定位单元，用于将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述之任一所述自动驾驶车辆的定位方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行前述之任一所述自动驾驶车辆的定位方法。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本申请实施例的自动驾驶车辆的定位方法，先在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；根据丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；根据目标时间段内的行驶轨迹、目标时间段内的车身速度和目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；将目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到自动驾驶车辆的定位结果。本申请实施例的自动驾驶车辆的定位方法通过卫星定位信号丢失时间段内的数据进行反推，得到更加准确的滤波器观测数据，相比较于仅仅依赖车道保持计算得到的自车横向纠正数据，保障了滤波器的稳定性，防止了卫星定位信号恢复后滤波器恢复状态时间过长的问题，且提高了定位精度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例中一种自动驾驶车辆的定位方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中一种自动驾驶车辆的定位装置的结构示意图；

图3为本申请实施例中一种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，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅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，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的定位方法，如图1所示，提供了本申请实施例中一种自动驾驶车辆的定位方法的流程示意图，所述自动驾驶车辆的定位方法至少包括如下的步骤S110至步骤S140：

步骤S110，在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据。

在卫星定位信号恢复后，本申请实施例需要先获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，这里的丢失时刻是指卫星定位信号开始丢失的时刻，丢失时刻的定位数据可以根据丢失时刻保存的滤波器状态确定，进一步还需要获取这两个时刻之间对应的高精地图数据。

高精地图数据中不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且每个车道的坡度、曲率、航向、高程，侧倾的数据也都包含在内；另外，每条车道上的标识类型、车道线的颜色、道路的隔离带、道路上的指示牌上的箭头和文字都会在高精地图中呈现。因此，本申请实施例基于高精地图数据能够为自动驾驶车辆的定位提供有力支撑。

步骤S120，根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段。

由于卫星定位信号丢失后，自动驾驶车辆会进入到车道保持状态，而高精地图数据中又包含了丰富的车道信息，因此基于高精地图中的车道信息以及丢失时刻的滤波器的定位位置和恢复时刻的卫星定位位置等数据，可以计算出自动驾驶车辆从卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻这一时间段内的车道级的行驶轨迹Traj。

步骤S130，根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据。

本申请实施例在卫星定位信号恢复后，还需要进一步获取卫星定位信号丢失这段时间内实时保存的车身速度集合S，这里的车身速度具体可以是车底盘速度，然后结合卫星定位信号丢失这段时间内的车道级的行驶轨迹Traj和车身速度集合S以及目标时间段构成的时间集合T，确定目标时间段内的滤波器观测数据，例如可以包括自动驾驶车辆在目标时间段的位置及位置偏差、速度及速度偏差、角度及角度偏差等数据。

上述过程相当于通过恢复时刻和丢失时刻的位置等数据反推出更加准确的滤波器观测数据，避免自动驾驶车辆在卫星定位信号丢失进入到车道保持状态后只能依赖横向纠正结果更新滤波器状态，避免了纵向误差随时间累计变大的问题。

步骤S140，将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果。

在得到上述更加准确的滤波器观测数据后，需要将这些滤波器观测数据输入到滤波器中进行正常的滤波处理，并以重新计算后的恢复时刻的滤波器状态替代之前依赖车道保持得到的滤波器状态，进而基于恢复时刻的滤波器状态和恢复时刻的卫星定位位置进行融合处理，得到自动驾驶车辆当前的定位结果，从而提高自动驾驶车辆的定位精度。

上述滤波器可以是卡尔曼滤波器，也可以是扩展卡尔曼滤波器，具体采用何种滤波器，本领域技术人员可以根据实际需求灵活选择，在此不作具体限定。

本申请实施例的自动驾驶车辆的定位方法通过卫星定位信号丢失时间段内的数据进行反推，得到更加准确的滤波器观测数据，相比较于仅仅依赖车道保持得到的自车横向纠正数据，保障了滤波器的稳定性，防止了卫星定位信号恢复后滤波器恢复状态时间过长的问题，且提高了定位精度。

在本申请的一些实施例中，在获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据之前，所述自动驾驶车辆的定位方法还包括：在卫星定位信号丢失的情况下，保存丢失时刻的滤波器状态数据和目标时间段内的IMU惯性测量数据；所述丢失时刻的滤波器状态数据包括丢失时刻的自车位置，所述恢复时刻的卫星定位数据包括恢复时刻的卫星定位位置，所述在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据包括：在卫星定位信号恢复的情况下，获取所述丢失时刻的位置和所述恢复时刻的卫星定位位置之间的高精地图数据。

在卫星定位信号丢失后，自动驾驶车辆会进入到车道保持状态，此时依赖车道线横向纠正结果得到丢失时刻的滤波器状态数据，包括协方差矩阵、位置、角度、速度及对应的偏置等。本申请实施例在卫星定位信号丢失的这段时间内，还可以对目标时间段内的IMU惯性测量数据实时保存。

由于卫星定位信号刚开始丢失的时刻，依赖车道保持得到的位置还不存在累计误差或者累计误差还很小，因此这时得到的自车位置可以认为是相对比较准确的，而在卫星定位信号恢复后，依赖卫星定位信号也可以确定出准确的恢复时刻的自车位置，那么基于这两个时刻的位置就可以获取到这两个时刻的位置之间的高精地图数据。

在本申请的一些实施例中，所述在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据包括：确定是否能够重新获取到卫星定位信号；若是，则确定能够重新获取到卫星定位信号的持续时间是否达到预设时间阈值，且重新获取到的卫星定位信号是否按照预设距离间隔落入所述自动驾驶车辆对应的高精地图的车道内；若是，则确定卫星定位信号恢复。

为了避免卫星定位信号“欺骗”带来的影响，本申请还可以对卫星定位信号的恢复状态进行验证，判断卫星定位信号是否真正恢复正常。本申请实施例对于卫星定位信号恢复状态的判断同样可以借助高精地图数据来验证，例如，如果有预设时间长度如2秒的卫星定位信号，以一定规律如符合基于车速计算出的距离间隔的方式落入自车当前基于车道保持所在的高精地图的车道内，那么可以认为卫星定位信号已经完全恢复良好，否则，则认为卫星定位信号并没有真正恢复，可以继续实时判断，直到卫星定位信号完全恢复。

在本申请的一些实施例中，所述根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据包括：根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定车速误差比例系数；根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据。

本申请实施例在确定目标时间段内的滤波器观测数据时，可以先根据目标时间段内的行驶轨迹Traj、目标时间段内的车身速度集合S和目标时间段对应的时间集合T拟合出一个车速误差比例系数，这里需要说明的是，为了便于处理，行驶轨迹上的轨迹点与车身速度集合S中的多个车身速度以及目标时间段内的多个时刻可以通过时间对齐的方式一一对应。

上述拟合的要求可以是：通过基于车速误差比例系数校正后的车身速度计算出的目标时间段对应的自车行驶距离与通过基于目标时间段对应的高精地图上的车道级行驶轨迹计算出的实际自车行驶距离之间的偏差最小，说明基于车速误差比例系数能够准确对车身速度等滤波器观测数据进行校正，从而可以重新计算出更加准确的各个时刻的滤波器观测数据，保证卫星定位信号恢复后滤波器的稳定性，减少滤波器恢复状态的时间。

在本申请的一些实施例中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车位置和目标时间段内的自车位置偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据包括：根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；根据所述目标时间段内的校正后车身速度和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置；根据所述车速误差比例系数和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置偏差。

本申请实施例的滤波器观测数据可以包括目标时间段内各个时刻的自车位置和各个时刻的自车位置偏差等位置相关的观测数据，对于各个时刻的自车位置的计算，可以先利用前述实施例拟合到的车速误差比例系数对目标时间段内各个时刻的车身速度进行校正，然后根据各个时刻的校正后车身速度乘以对应的时间间隔即可计算出各个时刻的自车位置。对于各个时刻的自车位置偏差，则可以利用车速误差比例系数乘以对应的时间间隔计算得到。

为了便于对本申请实施例的理解，进一步举例说明，如表1所示，假设目标时间段对应的时间集合T为{t₁,t₂……,t_k}，其中t₁为卫星定位信号开始丢失的时刻，t_k为卫星定位信号恢复的时刻，对应的车身速度集合S为{S₁,S₂……,S_k}，车速误差比例系数为a，那么就可以从t_k时刻反推得到各个历史时刻的自车位置和自车位置偏差。

表1

时刻	t<sub>1</sub>	t<sub>2</sub>	……	t<sub>k-1</sub>	t<sub>k</sub>
						车身速度	S<sub>1</sub>	S<sub>2</sub>	……	S<sub>k-1</sub>	S<sub>k</sub>
校正后车身速度	S<sub>1</sub>*a	S<sub>2</sub>*a	……	S<sub>k-1</sub>*a	S<sub>k</sub>*a
						自车位置	S<sub>1</sub>*a*（t<sub>2</sub>-t<sub>1</sub>）	S<sub>2</sub>*a*（t<sub>3</sub>-t<sub>2</sub>）	……	S<sub>k-1</sub>*a*（t<sub>k</sub>-t<sub>k-1</sub>）	……
自车位置偏差	a*（t<sub>2</sub>-t<sub>1</sub>）	a*（t<sub>3</sub>-t<sub>2</sub>）	……	a*（t<sub>k</sub>-t<sub>k-1</sub>）	……

在本申请的一些实施例中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车航向角和目标时间段内的自车航向角偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据包括：根据所述目标时间段内的自车位置和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角；根据所述目标时间段内的自车位置偏差和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角偏差。

本申请实施例的滤波器观测数据可以包括目标时间段内各个时刻的自车航向角以及各个时刻的自车航向角偏差等角度相关的观测数据，对于各个时刻的自车航向角的计算，可以借助高精地图数据中的航向角数据来确定，例如可以将前述实施例中计算得到的各个时刻的自车位置投影到高精地图中，然后利用自车在高精地图中的位置所对应的航向角数据对自车航向角进行赋值即可。

对于各个时刻的自车航向角偏差的计算，同样可以借助高精地图数据中的航向角数据来确定，例如根据前述实施例计算得到的各个时刻的自车位置偏差可以确定各个时刻分别对应的一个位置范围，进一步将该位置范围内的每一个位置投影到高精地图中，可以确定出每一个位置对应的航向角，最后可以根据自车位置偏差范围内对应的最大航向角和最小航向角确定航向角偏差。

在本申请的一些实施例中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的校正后车身速度和目标时间段内的车身速度偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段内的滤波器观测数据包括：根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；根据所述目标时间段内的自车航向角偏差对所述目标时间段内的校正后车身速度进行分解，得到目标时间段内的各个方向上的车身速度偏差。

本申请实施例的滤波器观测数据可以包括目标时间段内各个时刻的校正后车身速度以及各个时刻的车身速度偏差等速度相关的观测数据，校正后车身速度即根据车速误差比例系数对目标时间段内各个时刻的车身速度进行校正得到，车身速度偏差则可以根据前述实施例中的航向角偏差计算得到，例如可以根据航向角偏差范围将校正后车身速度分解为预定义坐标系中三个坐标轴方向上的速度，从而得到每个方向上的速度偏差范围。

综上所述，本申请的自动驾驶车辆的定位方法至少取得了如下的技术效果：

1）使用卫星定位信号丢失时间段内的数据进行反推，得到准确的滤波器观测数据，并以此对卫星定位信号丢失后的滤波器状态进行更新，保障了滤波器的稳定性，防止了卫星定位信号恢复后滤波器恢复状态时间过长的问题；

2）使用高精地图数据作为辅助信息，对卫星定位信号的恢复状态进行了进一步的验证，避免了卫星定位信号“欺骗”来的影响。

本申请实施例还提供了一种自动驾驶车辆的定位装置200，如图2所示，提供了本申请实施例中一种自动驾驶车辆的定位装置的结构示意图，所述自动驾驶车辆的定位装置200包括：获取单元210、第一确定单元220、第二确定单元230以及定位单元240，其中：

获取单元210，用于在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

第一确定单元220，用于根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

第二确定单元230，用于根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

定位单元240，用于将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果。

在本申请的一些实施例中，所述自动驾驶车辆的定位装置还包括：保存单元，用于在卫星定位信号丢失的情况下，保存丢失时刻的滤波器状态数据和目标时间段内的IMU惯性测量数据；所述丢失时刻的滤波器状态数据包括丢失时刻的位置，所述恢复时刻的卫星定位数据包括恢复时刻的卫星定位位置，所述获取单元210具体用于：在卫星定位信号恢复的情况下，获取所述丢失时刻的位置和所述恢复时刻的卫星定位位置之间的高精地图数据。

在本申请的一些实施例中，所述获取单元210具体用于：确定是否能够重新获取到卫星定位信号；若是，则确定能够重新获取到卫星定位信号的持续时间是否达到预设时间阈值，且重新获取到的卫星定位信号是否按照预设距离间隔落入所述自动驾驶车辆对应的高精地图的车道内；若是，则确定卫星定位信号恢复。

在本申请的一些实施例中，所述第二确定单元230具体用于：根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定车速误差比例系数；根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据。

在本申请的一些实施例中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车位置和目标时间段内的自车位置偏差，所述第二确定单元230具体用于：根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；根据所述目标时间段内的校正后车身速度和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置；根据所述车速误差比例系数和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置偏差。

在本申请的一些实施例中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车航向角和目标时间段内的自车航向角偏差，所述第二确定单元230具体用于：根据所述目标时间段内的自车位置和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角；根据所述目标时间段内的自车位置偏差和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角偏差。

在本申请的一些实施例中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的校正后车身速度和目标时间段内的车身速度偏差，所述第二确定单元230具体用于：根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；根据所述目标时间段内的自车航向角偏差对所述目标时间段内的校正后车身速度进行分解，得到目标时间段内的各个方向上的车身速度偏差。

能够理解，上述自动驾驶车辆的定位装置，能够实现前述实施例中提供的自动驾驶车辆的定位方法的各个步骤，关于自动驾驶车辆的定位方法的相关阐释均适用于自动驾驶车辆的定位装置，此处不再赘述。

图3是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图3，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构）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3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。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成自动驾驶车辆的定位装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果。

上述如本申请图1所示实施例揭示的自动驾驶车辆的定位装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器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。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（DigitalSignal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，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申请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。结合本申请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，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

该电子设备还可执行图1中自动驾驶车辆的定位装置执行的方法，并实现自动驾驶车辆的定位装置在图1所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。

本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中自动驾驶车辆的定位装置执行的方法，并具体用于执行：

在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其中，所述自动驾驶车辆的定位方法包括：

在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果；

所述根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据包括：

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，按照预设拟合要求拟合车速误差比例系数，所述预设拟合要求包括通过基于车速误差比例系数校正后的车身速度计算出的目标时间段对应的自车行驶距离与通过基于目标时间段对应的高精地图上的车道级行驶轨迹计算出的实际自车行驶距离之间的偏差最小；

根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据。

2.如权利要求1所述自动驾驶车辆的定位方法，其中，在获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据之前，所述自动驾驶车辆的定位方法还包括：

在卫星定位信号丢失的情况下，保存丢失时刻的滤波器状态数据和目标时间段内的IMU惯性测量数据；

所述丢失时刻的滤波器状态数据包括丢失时刻的定位位置，所述恢复时刻的卫星定位数据包括恢复时刻的卫星定位位置，所述在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据包括：

在卫星定位信号恢复的情况下，获取所述丢失时刻的定位位置和所述恢复时刻的卫星定位位置之间的高精地图数据。

3.如权利要求1所述自动驾驶车辆的定位方法，其中，所述在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据包括：

确定是否能够重新获取到卫星定位信号；

若是，则确定能够重新获取到卫星定位信号的持续时间是否达到预设时间阈值，且重新获取到的卫星定位信号是否按照预设距离间隔落入所述自动驾驶车辆对应的高精地图的车道内；

若是，则确定卫星定位信号恢复。

4.如权利要求1所述自动驾驶车辆的定位方法，其中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车位置和目标时间段内的自车位置偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据包括：

根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；

根据所述目标时间段内的校正后车身速度和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置；

根据所述车速误差比例系数和对应的时间间隔确定所述目标时间段内的自车位置偏差。

5.如权利要求4所述自动驾驶车辆的定位方法，其中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的自车航向角和目标时间段内的自车航向角偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据包括：

根据所述目标时间段内的自车位置和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角；

根据所述目标时间段内的自车位置偏差和对应的高精地图数据，确定所述目标时间段内的自车航向角偏差。

6.如权利要求5所述自动驾驶车辆的定位方法，其中，所述目标时间段内的滤波器观测数据包括目标时间段内的校正后车身速度和目标时间段内的车身速度偏差，所述根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段内的滤波器观测数据包括：

根据所述车速误差比例系数对所述目标时间段内的车身速度进行校正，得到目标时间段内的校正后车身速度；

根据所述目标时间段内的自车航向角偏差对所述目标时间段内的校正后车身速度进行分解，得到目标时间段内的各个方向上的车身速度偏差。

7.一种自动驾驶车辆的定位装置，其中，所述自动驾驶车辆的定位装置包括：

获取单元，用于在卫星定位信号恢复的情况下，获取丢失时刻的定位数据和恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据；

第一确定单元，用于根据所述丢失时刻的定位数据和所述恢复时刻的卫星定位数据，以及对应的高精地图数据，确定自动驾驶车辆在目标时间段内的行驶轨迹，所述目标时间段为卫星定位信号的丢失时刻到卫星定位信号的恢复时刻所构成的时间段；

第二确定单元，用于根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，确定目标时间段内的滤波器观测数据；

定位单元，用于将所述目标时间段内的滤波器观测数据输入滤波器中，以得到所述自动驾驶车辆的定位结果；

所述第二确定单元具体用于：

根据所述目标时间段内的行驶轨迹、所述目标时间段内的车身速度和所述目标时间段，按照预设拟合要求拟合车速误差比例系数，所述预设拟合要求包括通过基于车速误差比例系数校正后的车身速度计算出的目标时间段对应的自车行驶距离与通过基于目标时间段对应的高精地图上的车道级行驶轨迹计算出的实际自车行驶距离之间的偏差最小；

根据所述车速误差比例系数，确定所述目标时间段的滤波器观测数据。

8.一种电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1~6之任一所述自动驾驶车辆的定位方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述权利要求1~6之任一所述自动驾驶车辆的定位方法。

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