CN115248430A - 目标物体的定位方法、装置、终端及介质 - Google Patents

目标物体的定位方法、装置、终端及介质 Download PDF

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Abstract

本说明书提供一种目标物体的定位方法、装置、终端及介质，所述方法包括：在目标物体的运动过程中，获取通过设置在目标物体对应的设定范围内的雷达采集到的目标点云数据；基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息；基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息；基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置，无需通过GPS系统获取目标物体的坐标，即能实现目标物体的定位，从而提高了目标物体的定位准确性。

Description

目标物体的定位方法、装置、终端及介质
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标物体的定位方法、装置、终端及介质。
背景技术
自动驾驶技术作为一种作为汽车产业与人工智能、大数据等新一代信息技术融合的产物，能够减少交通事故的发生，提升驾驶安全性。自动驾驶车辆的定位作为自动驾驶技术的基础，以便自动驾驶车辆能够根据所确定出的车辆位置进行路径规划，进而实现车辆的自动驾驶。
在自动驾驶车辆的定位过程中，自动驾驶车辆通过全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)获取自动驾驶车辆当前所处位置的坐标，进而在高精度定位地图中，基于获取到的坐标，确定自动驾驶车辆所处的位置。
在上述实现过程中，由于通过GPS系统获取到的坐标的精度较低，甚至，可能因出现建筑物遮挡等情况导致GPS信号丢失，从而使得GPS定位失效的情况，进而导致基于该坐标所确定出的自动驾驶车辆所处的位置的精度较低甚至是错误的，使得自动驾驶车辆无法进行初始定位。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本说明书提供了目标物体的定位方法、装置、终端及介质。
根据本说明书实施例的第一方面，提供一种目标物体的定位方法，所述方法包括：
在目标物体的运动过程中，获取通过雷达采集到的目标点云数据，雷达设置在目标物体对应的设定范围内；
基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息；
基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息；
基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置。
在一些实施例中，基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息，包括：
基于目标点云数据，确定目标点云数据所包括的各个点的球坐标；
基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息。
在一些实施例中，基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息，包括：
确定各个点的球坐标所包括的方位角和仰角所组成的矩阵，作为目标点云分布信息。
在一些实施例中，基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息，包括：
确定预先建立的地图中的各个点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离；
将对应距离小于距离阈值的点云分布信息，确定为候选点云分布信息。
在一些实施例中，基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置，包括：
基于目标点云数据、候选点云分布信息对应的点云数据和目标误差函数，确定在目标误差函数的函数值最小的情况下对应的旋转矩阵和平移矩阵；
基于旋转矩阵和平移矩阵，对候选点云分布信息对应的点云数据进行旋转和/或平移；
将经过旋转和/或平移后的点云数据中，与目标点云数据的匹配程度最大的点云数据对应的候选点云分布信息，作为目标候选点云分布信息，将目标候选点云分布信息在预先建立的地图中对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
在一些实施例中，基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置之后，所述方法还包括：
基于目标候选点云分布信息对应的旋转矩阵，确定目标物体的运动方向。
在一些实施例中，预先建立的地图中各个点云分布信息的获取过程包括：
从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云；
对于地面点云中的任一点，获取以任一点为中心的目标范围内的候选点云；
确定候选点云所包括的各个点的球坐标；
基于所确定的球坐标以及雷达的探测角度，从候选点云中，确定在雷达的探测范围内的目标点云；
基于目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定点云分布信息。
在一些实施例中，从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云，包括：
基于雷达的安装高度，从预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于安装高度的第一点云；
从第一点云中，获取翻滚角小于角度阈值的第二点云，作为地面点云。
在一些实施例中，从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云之后，所述方法还包括：
对地面点云进行下采样，基于下采样后的地面点云进行候选点云、目标点云和点云分布信息的确定。
根据本说明书实施例的第二方面，提供一种目标物体的定位装置，所述装置包括：
数据获取单元，用于在目标物体的运动过程中，获取通过雷达采集到的目标点云数据，雷达设置在目标物体对应的设定范围内；
信息获取单元，用于基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息；
信息确定单元，用于基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息；
位置确定单元，用于基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置。
在一些实施例中，所述信息获取单元，在用于基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息时，包括坐标确定子单元、和信息确定子单元；
所述坐标确定子单元，用于基于目标点云数据，确定目标点云数据所包括的各个点的球坐标；
所述信息确定子单元，用于基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息。
在一些实施例中，所述信息确定子单元，在用于基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息时，具体用于：
确定各个点的球坐标所包括的方位角和仰角所组成的矩阵，作为目标点云分布信息。
在一些实施例中，所述信息确定单元，在用于基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息时，具体用于：
确定预先建立的地图中的各个点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离；
将对应距离小于距离阈值的点云分布信息，确定为候选点云分布信息。
在一些实施例中，所述位置确定单元，在用于基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置时，具体用于：
基于目标点云数据、候选点云分布信息对应的点云数据和目标误差函数，确定在目标误差函数的函数值最小的情况下对应的旋转矩阵和平移矩阵；
基于旋转矩阵和平移矩阵，对候选点云分布信息对应的点云数据进行旋转和/或平移；
将经过旋转和/或平移后的点云数据中，与目标点云数据的匹配程度最大的点云数据对应的候选点云分布信息，作为目标候选点云分布信息，将目标候选点云分布信息在预先建立的地图中对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
在一些实施例中，所述装置还包括：
方向确定单元，用于基于目标候选点云分布信息对应的旋转矩阵，确定目标物体的运动方向。
在一些实施例中，所述信息获取单元，还用于从预先建立的地图中，获取点云分布信息；
所述信息获取单元，在用于从预先建立的地图中，获取点云分布信息时，包括点云确定子单元、点云获取子单元、坐标确定子单元和信息确定子单元；
所述点云确定子单元，用于从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云；
所述点云获取子单元，用于对于地面点云中的任一点，获取以任一点为中心的目标范围内的候选点云；
所述坐标确定子单元，用于确定候选点云所包括的各个点的球坐标；
所述点云确定子单元，还用于基于所确定的球坐标以及雷达的探测角度，从候选点云中，确定在雷达的探测范围内的目标点云；
所述信息确定子单元，用于基于目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定点云分布信息。
在一些实施例中，所述点云确定子单元，在用于从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云时，具体用于：
基于雷达的安装高度，从预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于安装高度的第一点云；
从第一点云中，获取翻滚角小于角度阈值的第二点云，作为地面点云。
在一些实施例中，所述装置还包括：
采样单元，用于对地面点云进行下采样，基于下采样后的地面点云进行候选点云、目标点云和点云分布信息的确定。
根据本说明书实施例的第三方面，提供一种终端，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，其中，处理器执行计算机程序时实现上述目标物体的定位方法所执行的操作。
根据本说明书实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有程序，程序被处理器执行上述目标物体的定位方法所执行的操作。
根据本说明书实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述目标物体的定位方法所执行的操作。
本说明书的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过在目标物体的运动过程中，获取通过设置在目标物体对应的设定范围内的雷达采集到的目标点云数据，基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息，基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息，基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置，无需通过GPS系统获取目标物体的坐标，即能实现目标物体的定位，从而提高了目标物体的定位准确性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本说明书的实施例，并与说明书一起用于解释本说明书的原理。
图1是本说明书根据一示例性实施例示出的一种目标物体的定位方法的流程图。
图2是本说明书根据一示例性实施例示出的一种获取预先建立的地图中的点云分布信息的流程图。
图3是本说明书根据一示例性实施例示出的一种目标物体的定位方法的流程图。
图4是本说明书根据一示例性实施例示出的一种目标物体的定位装置的框图。
图5是本说明书根据一示例性实施例示出的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请提供了一种目标物体的定位方法，用于确定目标物体所处的位置。可选地，目标物体为可以移动的物体，例如，目标物体为自动驾驶车辆，或者，目标物体为其他物体，本申请对此不加以限定。
上述目标物体的定位方法可以由终端执行，终端可以是固定终端或移动终端，例如手机、平板电脑、游戏机、便携式计算机、台式机、广告机、一体机等等。若目标物体为自动驾驶车辆，则终端可以是安装在自动驾驶车辆上的车载终端，还可以是自动驾驶车辆的乘客随身携带的移动终端，例如，用户随身携带的手机、平板电脑、游戏机、便携式计算机等等，本申请对终端的具体类型不加以限定。
下面以目标物体为自动驾驶车辆为例，对本申请的应用场景进行详细介绍。
在本申请中，目标物体(也即是自动驾驶车辆)对应的设定范围内(如自动驾驶车辆上)可以安装有至少一个雷达(例如，激光雷达、毫米波雷达等)，至少一个雷达用于在自动驾驶车辆的运动过程中采集目标点云数据，以便自动驾驶车辆可以获取到目标点云数据，从而基于获取到的目标点云数据，以及预先建立的地图，来确定自动驾驶车辆在预先建立的地图中所处的位置，从而实现自动驾驶车辆的定位。
上述仅为对本申请应用场景的一种示例性说明，并不构成对本申请应用场景的限定，在更多可能的实现方式中，本申请可以应用在多种涉及到目标物体的定位过程的场景中。
上述仅为关于本申请的应用场景的相关介绍，接下来结合本说明书实施例，对本申请所提供的目标物体的定位方法进行详细说明。
如图1所示，图1是本说明书根据一示例性实施例示出的一种目标物体的定位方法的流程图，包括以下步骤：
步骤101、在目标物体的运动过程中，获取通过雷达采集到的目标点云数据，雷达设置在目标物体对应的设定范围内。
其中，目标物体对应的设定范围可以是以目标物体为圆心，以设定长度为半径的圆形范围，或者，目标物体对应的设定范围为目标物体上，或者，目标物体对应的设定范围为其他类型，本申请对此不加以限定。设置在目标物体对应的设定范围内的雷达，可以随着目标物体的运动而移动，以便在目标物体的运动过程中，能够采集到目标物体在不同位置时所对应的目标点云数据。例如，雷达可以设置在目标物体上，以便雷达可以随着目标物体的运动而移动。
在一种可能的实现方式中，在目标物体的运动过程中，通过设置在目标物体对应设定范围内的雷达，采集目标物体所处环境的目标点云数据，进而由雷达将采集到的目标点云数据传输给终端，以便终端获取到目标点云数据。
其中，目标点云数据为设置在目标物体对应设定范围内的雷达的探测范围内的点云数据。
可选地，设置在目标物体对应设定范围内的雷达在采集到目标点云数据后，实时传输给终端，或者，设置在目标物体对应设定范围内的雷达在采集到的目标点云数据的数据量达到数据量阈值时，将所采集到的目标点云数据传输给终端，或者，在设置于目标物体对应设定范围内雷达采集目标点云数据的时间达到预设时长时，将在预设时长内采集到的目标点云数据传输给终端，本申请对具体采用哪种传输方式不加以限定。
其中，设置在目标物体对应设定范围内的雷达为激光雷达，或者，设置在目标物体对应设定范围内的雷达为其他类型，本申请对此不加以限定。以设置在目标物体对应设定范围内为激光雷达为例，在目标物体的运动过程中，通过设置在目标物体对应设定范围内的激光雷达发射激光光束，来探测目标物体所处环境中的建筑物，并通过采集反射回来的激光光束，来生成点云并获取到相应的点云数据。
步骤102、基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息。
其中，目标点云数据包括多个点的坐标，例如，多个点的三维坐标。目标范围基于设置在目标物体对应的设定范围内的雷达的探测范围确定，例如，目标范围与设置在目标物体对应的设定范围内的雷达的探测范围相同。
在一种可能的实现方式中，基于目标点云数据所包括的多个点的坐标，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息。
步骤103、基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息。
预先建立的地图为预先建立的高精度地图，例如，预先建立的高精度点云地图，或者，预先建立的地图为其他类型的地图，本申请对此不加以限定。
可选地，预先建立的地图中标注有多个地面点，或者，通过基于点云的平面分割方法，来对预先建立的地图进行处理，以从预先建立的地图中，确定出多个地面点。在确定出预先建立的地图中的地面点后，基于所确定的地面点，获取各个地面点的点云分布信息，作为预先建立的地图中的多个点云分布信息。其中，地面点也即是位于目标物体所处环境的地面上的点，例如，若目标物体处在公路上，则地面点也即是公路上的点。
在一种可能的实现方式中，基于多个地面点的坐标，获取预先建立的地图所包括的点云分布信息。
需要说明的是，本申请不限定上述获取预先建立的地图所包括的点云分布信息的时机，在一种可能的实现方式中，可以在构建地图时，通过上述过程获取预先建立的地图所包括的点云分布信息。在另一种可能的实现方式中，可以在目标物体开始运动时，基于预先建立的地图中的地面点，来获取预先建立的地图所包括的点云分布信息。在更多可能的实现方式中，还可以选择其他时机来获取预先建立的地图所包括的点云分布信息，本申请对此不加以限定。
可选地，在获取到预先建立的地图中的点云分布信息后，将获取到的点云分布信息标注在预先建立的地图中对应的地面点上，以便后续能够直接获取到已标注有地面点和点云分布信息的地图，从而可以直接基于标注有地面点和对应的点云分布信息的地图，来对目标点云分布信息与预先建立的地图中的点云分布信息进行匹配，来进行候选点云分布信息的确定。
步骤104、基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置。
可选地，候选点云分布信息为一个或多个，本申请对此不加以限定。
若候选点云分布信息为一个，则将所确定的候选点云分布信息在预先建立的地图中所对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
若候选点云分布信息为多个，则通过将确定出的多个候选点云分布信息与目标点云分布信息进行点云匹配，以从多个候选点云分布信息中，确定与目标点云分布信息的匹配程度最高的一个目标候选点云分布信息，进而将所确定出的匹配程度最高的目标候选点云分布信息在预先建立的地图中所对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
本申请通过在目标物体的运动过程中，获取通过设置在目标物体对应的设定范围内的雷达采集到的目标点云数据，基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息，基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息，基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置，无需通过GPS系统获取目标物体的坐标，即能实现目标物体的定位，从而提高了目标物体的定位准确性。此外，通过本申请所提供的目标物体的定位方法，还能实现无GPS环境下的目标物体定位。而且，由于预先建立的地图中的点云分布信息已经预先确定，因此，无需对目标物体的运动路径进行限定，无论目标物体是否经过了相同的位置，通过本申请所提供的目标物体的定位方法，均能实现目标物体所处位置的确定，扩大了目标物体的定位方法的应用范围。
在介绍了本申请的基本实现过程之后，下面具体介绍本申请的各种非限制性实施方式。
在一些实施例中，获取预先建立的地图所包括的点云分布信息的过程包括：
步骤一，从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云。
在一种可能的实现方式中，预先建立的地图中标注有各个地面点，则在确定属于地面的地面点云时，可以基于预先构建的地图中的标注，将带有标注的点，确定为属于地面的地面点，从而确定出属于地面的地面点云。
在另一种可能的实现方式中，预先建立的地图中未标注有地面点，则在确定属于地面的地面点云时，可以基于雷达的安装高度，从预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于安装高度的第一点云，从第一点云中，获取翻滚角小于角度阈值的第二点云，作为地面点云。
其中，翻滚角为各个点到坐标原点的连线与z轴的夹角。以雷达的安装高度为1米为例，从预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于1米的第一点云，进而从第一点云中，获取翻滚角小于角度阈值的第二点云，将获取到的第二点云作为地面点云。可选地，角度阈值为10度，或者，角度阈值为其他取值，本申请对此不加以限定。
上述仅为一种预先建立的地图中未标注有地面点时，确定地面点云的示例性方法，在更多可能的实现方式中，可以采用其他方式来进行地面点云的确定。例如，基于雷达的安装高度，从预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于安装高度的第一点云，确定第一点云的协方差矩阵，进而对所确定的协方差矩阵进行奇异值分解(SingularValue Decomposition，SVD)，以得到协方差矩阵对应的特征值和特征向量，所确定出的最小特征值对应的特征向量，即为地面平面的法向量，从而基于地面平面的法向量，以及第一点云中各个点到坐标原点的向量，确定各个点到坐标原点的向量中，与地面平面的法向量的向量，从而将与地面平面的法向量的向量对应的点确定为地面点。
可选地，在确定出属于地面的地面点云后，对地面点云进行下采样，从而基于下采样后的地面点云进行候选点云、目标点云和点云分布信息的确定，以降低需要处理的地面点云的数据量，从而降低目标物体的定位过程中需要处理的数据的数据量，进而提高目标物体的定位速度和定位效率。
其中，在对地面点云进行下采样时，按照预先设定的分辨率进行下采样。其中，预先设定的分辨率为任意取值，本申请对此不加以限定。
无论是下采样前的地面点还是下采样后的地面点，其纵坐标值均对应于雷达的设置高度，从而使得在目标物体的运动过程中，设置在目标物体对应的设定范围内的雷达，均能经过各个地面点，从而使得在目标物体的运动过程中所采集到的目标点云数据，与经过各个地面点时采集到的点云数据，均为从相同高度处采集到的点云数据，以便后续可以基于目标点云分布信息和预先建立的地图中的点云信息进行匹配。
步骤二，对于地面点云中的任一点，获取以任一点为中心的目标范围内的候选点云。
对于设置在目标物体对应的设定范围内的雷达，不同的雷达对应的探测半径可能有所不同。
在一种可能的实现方式中，在获取候选点云时，将以地面点云中的任一点为中心的、在雷达的探测半径范围内的点云，作为候选点云。
步骤三，确定候选点云所包括的各个点的球坐标。
其中，候选点云所包括的各个点的坐标为笛卡尔坐标系下的坐标，在一种可能的实现方式中，对于候选点云中的任一点P，通过如下公式(1)至公式(3)，来将P点在笛卡尔坐标系下的坐标，转化为球坐标系下的坐标(也即是球坐标)：
Figure BDA0003274545740000131
Figure BDA0003274545740000132
Figure BDA0003274545740000141
其中，x为P点在笛卡尔坐标系中的横坐标，y为P点在笛卡尔坐标系中的纵坐标，z为P点在笛卡尔坐标系中的高度，r为P点到球坐标系的坐标原点的径向距离，θ为P点的仰角，也即是P点到球坐标系的坐标原点的连线与z轴的夹角，
Figure BDA0003274545740000142
为P点的方位角，也即是P点到球坐标系的坐标原点的连线在xy平面的投影与x轴的夹角。
步骤四，基于所确定的球坐标以及雷达的探测角度，从候选点云中，确定在雷达的探测范围内的目标点云。
对于设置在目标物体对应的设定范围内的雷达，不同的雷达对应的探测角度可能也有所不同。
在一种可能的实现方式中，基于雷达的探测角度，从候选点云中，去除超过雷达的探测角度的点云，从而得到在雷达的探测半径范围内，且未超过雷达的探测角度的点云，作为目标范围内的候选点云。
通过获取雷达的探测半径范围内，且未超过雷达的探测角度的目标点云，从而使得所确定的目标点云更加符合实际过程中通过雷达所获取到的点云，进而提高点云匹配过程的准确性，从而提高目标物体的定位准确性。
步骤五，基于目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定点云分布信息。
在一种可能的实现方式中，确定目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角和仰角所组成的矩阵，作为点云分布信息。
例如，将目标点云的各个点的球坐标所包括的仰角作为矩阵的第一行，将目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角作为矩阵的第二行，从而实现矩阵的构建，并将构建得到的矩阵作为点云分布信息。
上述仅为一种示例性的点云分布信息的表示方式，在更多可能的实现方式中，采用其他方式来表示点云分布信息，例如，采用作为一组直方图的激光雷达强度描述符(DEscriptor of LiDAR Intensities as a Group of HisTograms，DELIGHT)、多视点投影(Multiview 2D Projection，M2DP)、扫描上下文(Scan Context)等全局特征表示法，本申请对具体采用哪种方式不加以限定。
上述获取预先建立的地图所包括的点云分布信息的处理流程可以参见图2，图2是本说明书根据一示例性实施例示出的一种获取预先建立的地图中的点云分布信息的流程图，从预先建立的地图中确定属于地面的地面点云，进而对所确定出的地面点云中的地面点进行采样，以降低后续需要处理的地面点的数量，从而降低目标物体的定位过程的计算量。在得到采样后的地面点后，从预先建立的地图中，确定采样后的地面点对应的目标点云，目标点云为预先建立的地图中，各个采样后的地面点出于雷达探测半径和探测角度匹配的局部点云，进而基于确定出的目标点云，生成点云分布信息，以获取到预先建立的地图中点云分布信息。
需要说明的是，图2仅为对本申请中获取点云分布信息的流程的说明，并不构成对具体实现方式的限定，具体实现方式可以参见上述步骤一至步骤五，此处不再赘述。
在一些实施例中，基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息，包括：
步骤一，基于目标点云数据，确定目标点云数据所包括的各个点的球坐标。
其中，目标点云数据为各个点在笛卡尔坐标系下的坐标，在一种可能的实现方式中，对于目标点云数据中各个点的坐标，可以通过上述公式(1)至公式(3)，来将各个点的坐标转化为球坐标系下的坐标，具体公式参见上述公式(1)至公式(3)，此处不在赘述。
步骤二，基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息。
在一种可能的实现方式中，确定各个点的球坐标所包括的方位角和仰角所组成的矩阵，作为目标点云分布信息。
例如，将目标点云数据中各个点的球坐标所包括的仰角作为矩阵的第一行，将目标点云数据中各个点的球坐标所包括的方位角作为矩阵的第二行，从而实现矩阵的构建，并将构建得到的矩阵作为目标点云分布信息。
可选地，还可以采用其他方式进行目标点云分布信息的表示，例如，采用DELIGHT、M2DP、Scan Context等全局特征表示法，本申请对具体采用哪种方式不加以限定。
在一种可能的实现方式中，采用相同的特征表示法，来表示预先建立的地图中的点云分布信息和目标点云分布信息，以便后续直接对预先建立的地图中的点云分布信息和目标点云分布信息进行匹配。
在一些实施例中，基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息，包括：
步骤一，确定预先建立的地图中的各个点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离。
在一种可能的实现方式中，对于多个点云分布信息中的任一点云分布信息，确定任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的曼哈顿距离，作为任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离。
以任一点云分布信息为矩阵A，A＝(aij)，目标点云分布信息为矩阵B，B＝bij为例，通过如下公式(4)，确定任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的曼哈顿距离：
Figure BDA0003274545740000161
其中，d1(A,B)为任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的曼哈顿距离，i为矩阵行数，j为矩阵列数，aij为矩阵A第i行第j列的值，bij为矩阵B第i行第j列的值，n为小于矩阵行数和矩阵列数的任意正整数值。
在另一种可能的实现方式中，对于多个点云分布信息中的任一点云分布信息，确定任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的欧式距离，作为任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离。
以任一点云分布信息为矩阵A，A＝(aij)，目标点云分布信息为矩阵B，B＝bij为例，通过如下公式(5)，确定任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的欧式距离：
Figure BDA0003274545740000171
其中，d2(A,B)为任一点云分布信息与目标点云分布信息之间的欧式距离，i为矩阵行数，j为矩阵列数，aij为矩阵A第i行第j列的值，bij为矩阵B第i行第j列的值，n为小于矩阵行数和矩阵列数的任意正整数值。
上述仅为确定各个点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离的两种示例性方式，在更多可能的实现方式中，采用其他方式来确定各个点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离，本申请对具体采用哪种方式不加以限定。
步骤二，将对应距离小于距离阈值的点云分布信息，确定为候选点云分布信息。
其中，距离阈值为任意取值，本申请对此不加以限定。
点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离，可以反映点云分布信息与目标点云分布信息的相似程度，通过将对应距离小于距离阈值的点云分布信息，确定为候选点云分布信息，使得所确定出的候选点云分布信息，与目标点云分布信息的相似程度满足设定条件，以便后续对候选点云分布信息和目标点云分布信息进行匹配。
在一些实施例中，基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置，包括：
步骤一，基于目标点云数据、候选点云分布信息对应的点云数据和目标误差函数，确定在目标误差函数的函数值最小的情况下对应的旋转矩阵和平移矩阵。
其中，目标误差函数表示在旋转矩阵和平移矩阵下，候选点云分布信息对应的点云数据与目标点云数据的误差，也即是，目标误差函数用于指示候选点云分布信息对应的点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的差距。
在一种可能的实现方式中，分别从候选点云分布信息对应的点云数据和目标点云数据中，按照目标约束条件，确定最近邻点(pi,qi)，从而基于最近邻点(pi,qi)和如公式(6)所示的目标误差函数，确定旋转矩阵和平移矩阵。公式(6)参见下式：
Figure BDA0003274545740000181
其中，R表示旋转矩阵，t表示平移矩阵，f(R,t)表示目标误差函数，m表示最近邻点对的个数，pi表示候选点云分布信息对应的点云数据中的一点，qi表示目标点云数据中的一点。
对于上述过程中涉及到的目标约束条件，可以为候选点云分布信息对应的点云数据中的点pi，与目标点云数据的距离最小，也即是，目标约束条件可以参见如下公式(7)：
Figure BDA0003274545740000182
其中，pi表示候选点云分布信息对应的点云数据中的一点，qi表示目标点云数据中的一点，Q表示目标点云数据，d(pi,Q)表示候选点云分布信息对应的点云数据中的点pi与目标点云数据Q的距离。
上述仅为一种确定旋转矩阵和平移矩阵的示例性方式，在更多可能的实现方式中，采用其他方式来确定旋转矩阵和平移矩阵，例如，采用广义迭代最近点(GeneralIterative Closest Point，GICP)、正态分布变换(Normal DistributionTransformation，NDT)、分支定界(Branch and Bound，BNB)等点云匹配方法，本申请对此不加以限定。
步骤二，基于旋转矩阵和平移矩阵，对候选点云分布信息对应的点云数据进行旋转和/或平移。
在一种可能的实现方式中，按照上述步骤一所确定出的旋转矩阵和平移矩阵，对候选点云分布信息对应的点云数据中各个点的坐标进行旋转和/或平移，从而实现对候选点云分布信息对应的点云数据的旋转和/或平移。
可选地，若旋转矩阵为全零矩阵，则无需对候选点云分布信息对应的点云数据中各个点的坐标进行旋转，也即是，无需对候选点云分布信息对应的点云数据进行旋转；若平移矩阵为全零矩阵，则无需对候选点云分布信息对应的点云数据中各个点的坐标进行平移，也即是，无需对候选点云分布信息对应的点云数据进行平移。
步骤三，将经过旋转和/或平移后的点云数据中，与目标点云数据的匹配程度最大的点云数据对应的候选点云分布信息，作为目标候选点云分布信息，将目标候选点云分布信息在预先建立的地图中对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
在一种可能的实现方式中，将各个候选点云分布信息对应的点云数据经过旋转和/或平移后所得到的点云数据，作为候选点云数据，从而确定候选点云数据对应的候选点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离，进而将对应距离最小的候选点云分布信息对应的候选点云数据，确定为与目标点云数据的匹配程度最大的候选点云数据，并将匹配程度最大的候选点云数据对应的候选分布信息，作为目标候选点云分布信息，从而将目标候选点云分布信息在预先建立的地图中对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
其中，确定候选点云数据对应的候选点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离的过程，与上述过程中确定点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离的过程同理，此处不在赘述。
在一些实施例中，旋转方向可以指示目标物体接下来要朝着哪个方向运动，因而在预先建立的地图中，确定出目标物体所处的位置后，还可以基于目标候选点云分布信息对应的旋转矩阵，确定目标物体的运动方向。
基于上述几种可选实施例所提供的具体实现方式，本申请所提供的目标物体的定位方法的过程可以参见图3，图3是本说明书根据一示例性实施例示出的一种目标物体的定位方法的流程图，在如图3所示的目标物体的定位过程中，通过获取目标点云数据，进而基于获取到目标点云数据，获取目标点云分布信息，以便将获取到的目标点云分布信息，与预先建立的地图中的点云分布信息进行匹配，以从预先建立的地图的点云分信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息，进而基于候选点云分布信息对应的点云数据与目标点云数据进行点云匹配，以确定目标物体所处的位置，实现目标物体的定位。
需要说明的是，图3仅为对本申请所提供的目标物体的定位方法的流程的说明，并不构成对具体实现方式的限定，具体实现方式可以参见上述各个可选实施例，此处不再赘述。
与前述方法的实施例相对应，本说明书还提供了装置及其所应用的终端的实施例。
参见图4，图4是本说明书根据一示例性实施例示出的一种目标物体的定位装置的框图，目标物体的定位装置包括：
数据获取单元401，用于在目标物体的运动过程中，获取通过雷达采集到的目标点云数据，雷达设置在目标物体对应的设定范围内；
信息获取单元402，用于基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息；
信息确定单元403，用于基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息；
位置确定单元404，用于基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置。
在一些实施例中，信息获取单元402，在用于基于目标点云数据，获取目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息时，包括坐标确定子单元、和信息确定子单元；
坐标确定子单元，用于基于目标点云数据，确定目标点云数据所包括的各个点的球坐标；
信息确定子单元，用于基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息。
在一些实施例中，信息确定子单元，在用于基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定目标点云分布信息时，具体用于：
确定各个点的球坐标所包括的方位角和仰角所组成的矩阵，作为目标点云分布信息。
在一些实施例中，信息确定单元403，在用于基于目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息时，具体用于：
确定预先建立的地图中的各个点云分布信息与目标点云分布信息之间的距离；
将对应距离小于距离阈值的点云分布信息，确定为候选点云分布信息。
在一些实施例中，位置确定单元404，在用于基于候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从预先建立的地图中，确定目标物体所处的位置时，具体用于：
基于目标点云数据、候选点云分布信息对应的点云数据和目标误差函数，确定在目标误差函数的函数值最小的情况下对应的旋转矩阵和平移矩阵；
基于旋转矩阵和平移矩阵，对候选点云分布信息对应的点云数据进行旋转和/或平移；
将经过旋转和/或平移后的点云数据中，与目标点云数据的匹配程度最大的点云数据对应的候选点云分布信息，作为目标候选点云分布信息，将目标候选点云分布信息在预先建立的地图中对应的地面点，确定为目标物体所处的位置。
在一些实施例中，目标物体的定位装置还包括：
方向确定单元，用于基于目标候选点云分布信息对应的旋转矩阵，确定目标物体的运动方向。
在一些实施例中，信息获取单元402，还用于从预先建立的地图中，获取点云分布信息；
信息获取单元402，在用于从预先建立的地图中，获取点云分布信息时，包括点云确定子单元、点云获取子单元、坐标确定子单元和信息确定子单元；
点云确定子单元，用于从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云；
点云获取子单元，用于对于地面点云中的任一点，获取以任一点为坐标原点的目标范围内的候选点云；
坐标确定子单元，用于确定候选点云所包括的各个点的球坐标；
点云确定子单元，还用于基于所确定的球坐标以及雷达的探测角度，从候选点云中，确定在雷达的探测范围内的目标点云；
信息确定子单元，用于基于目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定点云分布信息。
在一些实施例中，点云确定子单元，在用于从预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云时，具体用于：
基于雷达的安装高度，从预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于安装高度的第一点云；
从第一点云中，获取翻滚角小于角度阈值的第二点云，作为地面点云。
在一些实施例中，目标物体的定位装置还包括：
采样单元，用于对地面点云进行下采样，基于下采样后的地面点云进行候选点云、目标点云和点云分布信息的确定。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。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模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本申请还提供了一种终端，参见图5，图5是本说明书根据一示例性实施例示出的一种终端的结构示意图。如图5所示，终端包括处理器510、存储器520和网络接口530，存储器520用于存储可在处理器510上运行的计算机指令，处理器510用于在执行所述计算机指令时实现本申请任一实施例所提供的目标物体的定位方法，网络接口530用于实现输入输出功能。在更多可能的实现方式中，终端还可以包括其他硬件，本申请对此不做限定。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质可以是多种形式，比如，在不同的例子中，计算机可读存储介质可以是：RAM(Radom Access Memory，随机存取存储器)、易失存储器、非易失性存储器、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、DVD等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合。特殊的，计算机可读介质还可以是纸张或者其他合适的能够打印程序的介质。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请任一实施例所提供的目标物体的定位方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请任一实施例所提供的目标物体的定位方法。
本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、装置、终端、计算机可读存储介质或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例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，本说明书一个或多个实施例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。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于终端所对应的实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中描述的主题及功能操作的实施例可以在以下中实现：数字电子电路、有形体现的计算机软件或固件、包括本说明书中公开的结构及其结构性等同物的计算机硬件、或者它们中的一个或多个的组合。本说明书中描述的主题的实施例可以实现为一个或多个计算机程序，即编码在有形非暂时性程序载体上以被数据处理装置执行或控制数据处理装置的操作的计算机程序指令中的一个或多个模块。可替代地或附加地，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，例如机器生成的电、光或电磁信号，该信号被生成以将信息编码并传输到合适的接收机装置以由数据处理装置执行。计算机存储介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、随机或串行存取存储器设备、或它们中的一个或多个的组合。
本说明书中描述的处理及逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程计算机执行，以通过根据输入数据进行操作并生成输出来执行相应的功能。所述处理及逻辑流程还可以由专用逻辑电路—例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)来执行，并且装置也可以实现为专用逻辑电路。
适合用于执行计算机程序的计算机包括，例如通用和/或专用微处理器，或任何其他类型的中央处理单元。通常，中央处理单元将从只读存储器和/或随机存取存储器接收指令和数据。计算机的基本组件包括用于实施或执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备，例如磁盘、磁光盘或光盘等，或者计算机将可操作地与此大容量存储设备耦接以从其接收数据或向其传送数据，抑或两种情况兼而有之。然而，计算机不是必须具有这样的设备。此外，计算机可以嵌入在另一设备中，例如移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频或视频播放器、游戏操纵台、全球定位系统(GPS)接收机、或例如通用串行总线(USB)闪存驱动器的便携式存储设备，仅举几例。
适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器设备，例如包括半导体存储器设备(例如EPROM、EEPROM和闪存设备)、磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)、磁光盘以及CD ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可由专用逻辑电路补充或并入专用逻辑电路中。
虽然本说明书包含许多具体实施细节，但是这些不应被解释为限制任何发明的范围或所要求保护的范围，而是主要用于描述特定发明的具体实施例的特征。本说明书内在多个实施例中描述的某些特征也可以在单个实施例中被组合实施。另一方面，在单个实施例中描述的各种特征也可以在多个实施例中分开实施或以任何合适的子组合来实施。此外，虽然特征可以如上所述在某些组合中起作用并且甚至最初如此要求保护，但是来自所要求保护的组合中的一个或多个特征在一些情况下可以从该组合中去除，并且所要求保护的组合可以指向子组合或子组合的变型。
类似地，虽然在附图中以特定顺序描绘了操作，但是这不应被理解为要求这些操作以所示的特定顺序执行或顺次执行、或者要求所有例示的操作被执行，以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。此外，上述实施例中的各种系统模块和组件的分离不应被理解为在所有实施例中均需要这样的分离，并且应当理解，所描述的程序组件和系统通常可以一起集成在单个软件产品中，或者封装成多个软件产品。
由此，主题的特定实施例已被描述。其他实施例在所附权利要求书的范围以内。在某些情况下，权利要求书中记载的动作可以以不同的顺序执行并且仍实现期望的结果。此外，附图中描绘的处理并非必需所示的特定顺序或顺次顺序，以实现期望的结果。在某些实现中，多任务和并行处理可能是有利的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。也即是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。
以上所述仅为本说明书的可选实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种目标物体的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
在目标物体的运动过程中，获取通过雷达采集到的目标点云数据，所述雷达设置在所述目标物体对应的设定范围内；
基于所述目标点云数据，获取所述目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息；
基于所述目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与所述目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息；
基于所述候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与所述目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从所述预先建立的地图中，确定所述目标物体所处的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标点云数据，获取所述目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息，包括：
基于所述目标点云数据，确定所述目标点云数据所包括的各个点的球坐标；
基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定所述目标点云分布信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定所述目标点云分布信息，包括：
确定各个点的球坐标所包括的方位角和仰角所组成的矩阵，作为所述目标点云分布信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与所述目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息，包括：
确定预先建立的地图中的各个点云分布信息与所述目标点云分布信息之间的距离；
将对应距离小于距离阈值的点云分布信息，确定为所述候选点云分布信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与所述目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从所述预先建立的地图中，确定所述目标物体所处的位置，包括：
基于所述目标点云数据、所述候选点云分布信息对应的点云数据和目标误差函数，确定在所述目标误差函数的函数值最小的情况下对应的旋转矩阵和平移矩阵；
基于所述旋转矩阵和所述平移矩阵，对所述候选点云分布信息对应的点云数据进行旋转和/或平移；
将经过旋转和/或平移后的点云数据中，与所述目标点云数据的匹配程度最大的点云数据对应的候选点云分布信息，作为目标候选点云分布信息，将所述目标候选点云分布信息在所述预先建立的地图中对应的地面点，确定为所述目标物体所处的位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与所述目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从所述预先建立的地图中，确定所述目标物体所处的位置之后，所述方法还包括：
基于所述目标候选点云分布信息对应的旋转矩阵，确定所述目标物体的运动方向。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先建立的地图中各个点云分布信息的获取过程包括：
从所述预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云；
对于所述地面点云中的任一点，获取以所述任一点为中心的目标范围内的候选点云；
确定所述候选点云所包括的各个点的球坐标；
基于所确定的球坐标以及所述雷达的探测角度，从所述候选点云中，确定在所述雷达的探测范围内的目标点云；
基于所述目标点云的各个点的球坐标所包括的方位角和仰角，确定所述点云分布信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云，包括：
基于所述雷达的安装高度，从所述预先建立的地图所包括的点云中，获取纵坐标取值小于所述安装高度的第一点云；
从所述第一点云中，获取翻滚角小于角度阈值的第二点云，作为所述地面点云。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述从所述预先建立的地图中，确定属于地面的地面点云之后，所述方法还包括：
对所述地面点云进行下采样，基于下采样后的地面点云进行候选点云、目标点云和点云分布信息的确定。
10.一种目标物体的定位装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取单元，用于在目标物体的运动过程中，获取通过雷达采集到的目标点云数据，所述雷达设置在所述目标物体对应的设定范围内；
信息获取单元，用于基于所述目标点云数据，获取所述目标物体当前所处位置对应目标范围内的目标点云分布信息；
信息确定单元，用于基于所述目标点云分布信息，从预先建立的地图所包括的点云分布信息中，确定与所述目标点云分布信息匹配的候选点云分布信息；
位置确定单元，用于基于所述候选点云分布信息中对应点云数据经过旋转和/或平移后，与所述目标点云数据的目标误差函数的函数值最小的候选点云分布信息，从所述预先建立的地图中，确定所述目标物体所处的位置。
11.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、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，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至9中任一项所述的目标物体的定位方法所执行的操作。
12.一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上存储有程序，所述程序被处理器执行如权利要求1至9中任一项所述的目标物体的定位方法所执行的操作。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116381632B (zh) * 2023-06-05 2023-08-18 南京隼眼电子科技有限公司 雷达横滚角的自标定方法、装置及存储介质
CN116736327B (zh) * 2023-08-10 2023-10-24 长沙智能驾驶研究院有限公司 定位数据优化方法、装置、电子设备和可读存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109887028A (zh) * 2019-01-09 2019-06-14 天津大学 一种基于点云数据配准的无人车辅助定位方法
CN110807412A (zh) * 2019-10-30 2020-02-18 驭势科技（北京）有限公司 一种车辆激光定位的方法、车载设备和存储介质
US20200164513A1 (en) * 2018-11-27 2020-05-28 Cloudminds (Beijing) Technologies Co., Ltd. Positioning and navigation method for a robot, and computing device thereof
CN111469781A (zh) * 2019-01-24 2020-07-31 北京京东尚科信息技术有限公司 用于输出信息的方法和装置
CN111882612A (zh) * 2020-07-21 2020-11-03 武汉理工大学 一种基于三维激光检测车道线的车辆多尺度定位方法
WO2021057742A1 (zh) * 2019-09-27 2021-04-01 Oppo广东移动通信有限公司 定位方法及装置、设备、存储介质
CN112817026A (zh) * 2021-01-29 2021-05-18 西人马帝言(北京)科技有限公司 运动对象的位姿确定方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107918753B (zh) * 2016-10-10 2019-02-22 腾讯科技（深圳）有限公司 点云数据处理方法及装置
CN110749895B (zh) * 2019-12-23 2020-05-05 广州赛特智能科技有限公司 一种基于激光雷达点云数据的定位方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200164513A1 (en) * 2018-11-27 2020-05-28 Cloudminds (Beijing) Technologies Co., Ltd. Positioning and navigation method for a robot, and computing device thereof
CN109887028A (zh) * 2019-01-09 2019-06-14 天津大学 一种基于点云数据配准的无人车辅助定位方法
CN111469781A (zh) * 2019-01-24 2020-07-31 北京京东尚科信息技术有限公司 用于输出信息的方法和装置
WO2021057742A1 (zh) * 2019-09-27 2021-04-01 Oppo广东移动通信有限公司 定位方法及装置、设备、存储介质
CN110807412A (zh) * 2019-10-30 2020-02-18 驭势科技（北京）有限公司 一种车辆激光定位的方法、车载设备和存储介质
CN111882612A (zh) * 2020-07-21 2020-11-03 武汉理工大学 一种基于三维激光检测车道线的车辆多尺度定位方法
CN112817026A (zh) * 2021-01-29 2021-05-18 西人马帝言(北京)科技有限公司 运动对象的位姿确定方法、装置、设备及存储介质

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