CN115468569A - 一种基于双定位的语音控制车辆导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及车辆导航领域，具体涉及一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，包括如下步骤：接收GPS的定位信息；将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量；调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息；将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量；对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量；获取语音信息，并由所述语音信息生成目的地位置的向量；通过所述定位信息的向量和所述目的地位置的向量生成导航信息，通过本发明，可在车辆处于环境较为复杂的区域时，可通过车内人员的语音指令进行精准定位导航。
Description
技术领域
本发明涉及车辆导航领域，尤其涉及一种基于双定位的语音控制车辆导航方法。
背景技术
行程导航是现代社会广泛应用的关键技术之一，尤其在汽车上的应用，给人们驾车出行带来了很大的便利。但现在的导航技术依旧存有很大的问题，比如，人们驾车跟随导航进入目的地的一定范围内，导航就逐步开始失灵，继而无法正确的提供行程路径。造成这类问题的主要原因在于定位会受周围复杂环境的影响变的不精准，不精准的定位又会使车辆获知不了正确的地图位置，也就无法进行正确的导航。
为解决这类问题，目前的导航技术不在采用单一的GPS或者北斗等全球定位系统，而是和其他可以辅助定位的技术进行融合，例如由SLAM技术或IMU惯性测量单元。但是，这些融合多方面技术的导航系统依旧是以全球定位系统的定位信息为主。一旦，车辆处于遮掩物下或周围地形较为复杂的区域时，定位依旧会有很大偏差，无法进行精准定位导航。因此，精准定位导航技术成为一种迫切需求。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，以解决车辆复杂外部环境下，无法精准定位导航的问题。
基于上述目的，本发明提供了一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，所述方法包括如下步骤：
接收GPS的定位信息；
将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量；
调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息；
将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量；
对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量；
获取语音信息，并由所述语音信息生成目的地位置的向量；
通过所述定位信息的向量和所述目的地位置的向量生成导航信息。
进一步的，在所述接收GPS的定位信息之前，还包括：
获取语音指令；
将所述语音指令与唤醒指令进行比较，若两者相同，则执行接收GPS的定位信息的步骤。
进一步的，将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量，包括：
将所述GPS的定位信息分为基于GPS的车辆位置信息、基于GPS的车辆姿态信息、基于GPS的当前时间信息以及基于GPS的车辆环境信息；
选取0～255位的第一元素区间；
将所述第一元素区间划分为第一位姿区、第一时间区和第一环境区，所述第一位姿区包含所述第一元素区间的前六位，所述第一时间区包含所述第一元素区间的后六位，所述第一环境区包含所述第一元素区间剩下的243位；
用所述第一位姿区的前三位表示所述基于GPS的车辆位置信息，用所述第一位姿区的后三位表示所述基于GPS的车辆姿态信息，用所述第一时间区表示所述基于GPS的当前时间信息，用所述第一环境区表示所述基于GPS的车辆环境信息，生成基于GPS的定位向量。
进一步的，所述调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息，包括：
获取视觉数据；
对所述视觉数据进行处理，生成基于SLAM的定位信息，所述基于SLAM的定位信息包括基于SLAM的车辆位置信息、基于SLAM的车辆姿态信息、基于SLAM的当前时间信息以及基于SLAM的车辆环境信息。
进一步的，所述将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量，包括：
选取0～255位的第二元素区间；
将所述第二元素区间划分为第二位姿区、第二时间区和第二环境区，所述第二位姿区包含所述第二元素区间的前六位，所述第二时间区包含所述第二元素区间的后六位，所述第二环境区包含所述第二元素区间剩下的243位；
用所述第二位姿区的前三位表示所述基于SLAM的车辆位置信息，用所述第二位姿区的后三位表示所述基于SLAM的车辆姿态信息，用所述第二时间区表示所述基于SLAM的当前时间信息，用所述第二环境区表示所述基于SLAM的车辆环境信息，生成基于SLAM的定位向量。
进一步的，所述对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量，包括：
对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量的后六位进行匹配，筛选出同一时刻的基于GPS的定位向量和基于SLAM的定位向量，构成初始向量组；
在所述初始向量组中，将基于GPS的定位向量的前三位与基于SLAM的定位向量的前三位进行比较，保留两者的前三位中至少有两个元素相同的基于SLAM的定位向量，形成过渡向量组；
在所述过渡向量组中，将基于SLAM的定位向量的前六位中的后三位与基于GPS的定位向量的前六位中的后三位进行比较，保留两者的前六位中的后三位中至少有两个元素相同的基于GPS的定位向量，形成中间向量组；
在所述中间向量组中，再将基于SLAM的定位向量中剩下的243位与基于GPS的定位向量中剩下的243位进行比较，保留两者中剩下的243位相同元素最多的基于SLAM的定位向量，并以该基于SLAM的定位向量为定位信息的向量。
本发明的有益效果：采用本发明的一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，将GPS和SLAM的技术融合，并通过向量化的定位信息可以减少GPS和SLAM融合所产生的算力成本，优化后的定位信息是以SLAM的定位信息为主，因此可以利用周围环境的丰富信息，实现目的地信息无需包含具体地点，即可进行导航，比如，车内人员发出前进10米等类似指令，因此通过本发明，可在车辆处于环境较为复杂的区域时，可通过车内人员的语音指令进行精准定位导航。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
本发明的第一个方面，提出了一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
S1:接收GPS的定位信息；
在这里，车辆行驶过程中，通过GPS导航器对当前车辆进行定位，从而获取GPS的定位信息。
S2:将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量；
在这里，一种实施方式中，S2包括：
S201:将所述GPS的定位信息分为基于GPS的车辆位置信息、基于GPS的车辆姿态信息、基于GPS的当前时间信息以及基于GPS的车辆环境信息；
S202:选取0～255位的第一元素区间；
S203:将所述第一元素区间划分为第一位姿区、第一时间区和第一环境区，所述第一位姿区包含所述第一元素区间的前六位，所述第一时间区包含所述第一元素区间的后六位，所述第一环境区包含所述第一元素区间剩下的243位；
S204:用所述第一位姿区的前三位表示所述基于GPS的车辆位置信息，用所述第一位姿区的后三位表示所述基于GPS的车辆姿态信息，用所述第一时间区表示所述基于GPS的当前时间信息，用所述第一环境区表示所述基于GPS的车辆环境信息，生成基于GPS的定位向量。
S3:调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息；
优选的，S3包括：
S301:获取视觉数据；
S302:对所述视觉数据进行处理，生成基于SLAM的定位信息，所述基于SLAM的定位信息包括基于SLAM的车辆位置信息、基于SLAM的车辆姿态信息、基于SLAM的当前时间信息以及基于SLAM的车辆环境信息。
S4:将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量；
作为一种实施方式，S4包括：
S401:选取0～255位的第二元素区间；
S402:将所述第二元素区间划分为第二位姿区、第二时间区和第二环境区，所述第二位姿区包含所述第二元素区间的前六位，所述第二时间区包含所述第二元素区间的后六位，所述第二环境区包含所述第二元素区间剩下的243位；
S403:用所述第二位姿区的前三位表示所述基于SLAM的车辆位置信息，用所述第二位姿区的后三位表示所述基于SLAM的车辆姿态信息，用所述第二时间区表示所述基于SLAM的当前时间信息，用所述第二环境区表示所述基于SLAM的车辆环境信息，生成基于SLAM的定位向量
S5:对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量；
作为一种实施方式，S5包括：
S501:对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量的后六位进行匹配，筛选出同一时刻的基于GPS的定位向量和基于SLAM的定位向量，构成初始向量组；
S502:在所述初始向量组中，将基于GPS的定位向量的前三位与基于SLAM的定位向量的前三位进行比较，保留两者的前三位中至少有两个元素相同的基于SLAM的定位向量，形成过渡向量组；
S503:在所述过渡向量组中，将基于SLAM的定位向量的前六位中的后三位与基于GPS的定位向量的前六位中的后三位进行比较，保留两者的前六位中的后三位中至少有两个元素相同的基于GPS的定位向量，形成中间向量组；
S504:在所述中间向量组中，再将基于SLAM的定位向量中剩下的243位与基于GPS的定位向量中剩下的243位进行比较，保留两者中剩下的243位相同元素最多的基于SLAM的定位向量，并以该基于SLAM的定位向量为定位信息的向量。
车载语音导航系统的内置处理模块对GPS的定位信息进行向量化，并与SLAM框架生成的定位信息向量一同传输到向量匹配器，向量匹配器对两个向量进行互相匹配与优化。
S6:获取语音信息，并由所述语音信息生成目的地位置的向量；
车载语音导航系统在接收到车内麦克风所传输的语音信息后，通过识别模块中的语音解析单元对语音信息进行识别和解析，识别出的关键信息例如：向前10米、去到前面20米或明确的地点等，便于智能车辆对驾驶员的具体需求做出分析判断，最终生成目的地位置的向量。
S7:通过所述定位信息的向量和所述目的地位置的向量生成导航信息。
车载语音导航系统内置的路径生成系统，根据接收的表述定位信息的向量和目的地位置的向量，生成导航信息并传输给到控制器，控制器根据导航信息控制车辆行驶。
另外，优选的，在所述接收GPS的定位信息之前，还包括：
S11:获取语音指令；
S12:将所述语音指令与唤醒指令进行比较，若两者相同，则执行接收GPS的定位信息的步骤。
也就是说随车辆启动的车载导航系统在接收到车内人员的语音指令后，如果该语音指令与车辆预存的唤醒指令相同，则将会唤醒车载语音导航系统，并通过内置的通行单元接收GPS导航器发送的定位给信息。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
接收GPS的定位信息；
将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量；
调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息；
将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量；
对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量；
获取语音信息，并由所述语音信息生成目的地位置的向量；
通过所述定位信息的向量和所述目的地位置的向量生成导航信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，其特征在于，在所述接收GPS的定位信息之前，还包括：
获取语音指令；
将所述语音指令与唤醒指令进行比较，若两者相同，则执行接收GPS的定位信息的步骤。
3.根据权利要求2所述的一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，其特征在于，将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量，包括：
将所述GPS的定位信息分为基于GPS的车辆位置信息、基于GPS的车辆姿态信息、基于GPS的当前时间信息以及基于GPS的车辆环境信息；
选取0～255位的第一元素区间；
将所述第一元素区间划分为第一位姿区、第一时间区和第一环境区，所述第一位姿区包含所述第一元素区间的前六位，所述第一时间区包含所述第一元素区间的后六位，所述第一环境区包含所述第一元素区间剩下的243位；
用所述第一位姿区的前三位表示所述基于GPS的车辆位置信息，用所述第一位姿区的后三位表示所述基于GPS的车辆姿态信息，用所述第一时间区表示所述基于GPS的当前时间信息，用所述第一环境区表示所述基于GPS的车辆环境信息，生成基于GPS的定位向量。
4.根据权利要求3所述的一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，其特征在于，所述调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息，包括：
获取视觉数据；
对所述视觉数据进行处理，生成基于SLAM的定位信息，所述基于SLAM的定位信息包括基于SLAM的车辆位置信息、基于SLAM的车辆姿态信息、基于SLAM的当前时间信息以及基于SLAM的车辆环境信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，其特征在于，所述将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量，包括：
选取0～255位的第二元素区间；
将所述第二元素区间划分为第二位姿区、第二时间区和第二环境区，所述第二位姿区包含所述第二元素区间的前六位，所述第二时间区包含所述第二元素区间的后六位，所述第二环境区包含所述第二元素区间剩下的243位；
用所述第二位姿区的前三位表示所述基于SLAM的车辆位置信息，用所述第二位姿区的后三位表示所述基于SLAM的车辆姿态信息，用所述第二时间区表示所述基于SLAM的当前时间信息，用所述第二环境区表示所述基于SLAM的车辆环境信息，生成基于SLAM的定位向量。
6.根据权利要求5所述的一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，其特征在于，所述对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量，包括：
对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量的后六位进行匹配，筛选出同一时刻的基于GPS的定位向量和基于SLAM的定位向量，构成初始向量组；
在所述初始向量组中，将基于GPS的定位向量的前三位与基于SLAM的定位向量的前三位进行比较，保留两者的前三位中至少有两个元素相同的基于SLAM的定位向量，形成过渡向量组；
在所述过渡向量组中，将基于SLAM的定位向量的前六位中的后三位与基于GPS的定位向量的前六位中的后三位进行比较，保留两者的前六位中的后三位中至少有两个元素相同的基于GPS的定位向量，形成中间向量组；
在所述中间向量组中，再将基于SLAM的定位向量中剩下的243位与基于GPS的定位向量中剩下的243位进行比较，保留两者中剩下的243位相同元素最多的基于SLAM的定位向量，并以该基于SLAM的定位向量为定位信息的向量。
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