CN115877429B - 自动驾驶车辆的定位方法、装置、存储介质及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、存储介质及车辆，旨在解决如何提升rtk的横向约束量的使用率，以提升自动驾驶的安全性和用户的使用体验。为此目的，本发明根据自动驾驶车辆的历史回传数据，建立包含地图匹配结果和rtk定位结果之间的横向误差信息的栅格地图，在自动驾驶车辆进行实时定位时，根据栅格地图中的横向误差信息补偿地图匹配结果或rtk定位结果，从而在地图匹配结果或rtk定位结果其中之一缺失时，根据另一个定位结果获取缺失的数据，从而确保了自动驾驶车辆的全局定位能力。有效提升rtk横向约束量的使用率，确保了自动驾驶车辆的安全性，并有效地提升了用户的使用体验。

Description

自动驾驶车辆的定位方法、装置、存储介质及车辆

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、存储介质及车辆。

背景技术

自动驾驶车辆在进行全局定位时，需要融合多种定位传感器，比如rtk（Real -time kinematic，实时动态）和地图匹配。但是由于地图制作工艺和法规加偏的问题，导致rtk和地图匹配之间的定位存在横向误差，且在不同的路段表现是不一致的。目前主流的做法是，融合地图匹配的横向、rtk的纵向，但是丢失了rtk的横向约束信息。在一些没有地图匹配的路段（如雨雪天气导致可视条件差，感知误检率高），全局定位也就很快丢失准确的定位能力，这不但会降低自动驾驶的安全性，还会大大降低用户的自动驾驶体验。而如何提升rtk的横向约束量的使用率，从而提升自动驾驶的安全性和用户的使用体验是本领域需要解决的问题。

发明内容

为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决如何提升rtk的横向约束量的使用率，以提升自动驾驶的安全性和用户的使用体验。

在第一方面，本发明提供一种自动驾驶车辆的定位方法，所述方法包括：

根据所述自动驾驶车辆的历史回传数据，建立栅格地图，其中，所述栅格地图包括地图匹配结果与rtk定位结果之间的横向误差信息；

在所述自动驾驶车辆进行实时定位时，根据所述栅格地图的横向误差信息，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果。

在上述自动驾驶车辆的定位方法的一个技术方案中，“根据所述自动驾驶车辆的历史回传数据，建立栅格地图”的步骤包括：

按照预设分辨率将预设地图划分为多个水平栅格；

根据所述历史回传数据获取每个水平栅格中的横向误差信息，以建立所述栅格地图。

在上述自动驾驶车辆的定位方法的一个技术方案中，“根据所述历史回传数据获取每个水平栅格中的横向误差信息，以建立所述栅格地图”的步骤包括：

针对每个水平栅格，根据所述历史回传数据判断当前的水平栅格中是否同时存在地图匹配结果和rtk定位结果；

当所述水平栅格中同时存在地图匹配结果和rtk定位结果时，根据所述地图匹配结果和rtk定位结果获取所述横向误差信息；

根据所述横向误差信息建立所述栅格地图。

在上述自动驾驶车辆的定位方法的一个技术方案中，“根据所述横向误差信息建立所述栅格地图”的步骤包括：

获取所述水平栅格中各个栅格图层的横向误差信息的均值和三倍标准差对应的值；

获取所述三倍标准差对应的值与所述均值之间的差值；

根据所述差值小于预设阈值的栅格图层对应的横向误差信息，建立所述栅格地图。

在上述自动驾驶车辆的定位方法的一个技术方案中，所述方法还包括根据以下步骤划分所述水平栅格的栅格图层：

根据所述水平栅格的历史回传数据的栅格属性，划分所述水平栅格的栅格图层。

在上述自动驾驶车辆的定位方法的一个技术方案中，“根据所述栅格地图的横向误差信息，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果”的步骤包括：

当所述地图匹配结果缺失时，根据rtk定位结果和所述栅格地图的横向误差信息，获取地图匹配结果；

根据所述rtk定位结果和获取的地图匹配结果，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果。

在上述自动驾驶车辆的定位方法的一个技术方案中，“根据所述栅格地图的横向误差信息，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果”的步骤包括：

当所述rtk定位结果缺失时，根据地图匹配结果和所述栅格地图的横向误差信息，获取rtk定位结果；

根据获取的rtk定位结果和所述地图匹配结果，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果。

在第二方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述自动驾驶车辆的定位方法的技术方案中任一项技术方案所述的自动驾驶车辆的定位方法。

在第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述自动驾驶车辆的定位方法的技术方案中任一项技术方案所述的自动驾驶车辆的定位方法。

在第四方面，提供一种车辆，所述车辆包括上述控制装置技术方案中的控制装置。

本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：

在实施本发明的技术方案中，本发明能够根据自动驾驶车辆的历史回传数据，建立包含地图匹配结果和rtk定位结果之间的横向误差信息的栅格地图，这样就能够在自动驾驶车辆进行实时定位时，根据栅格地图中的横向误差信息补偿地图匹配结果或rtk定位结果，从而在地图匹配结果或rtk定位结果其中之一缺失时，根据另一个定位结果获取缺失的数据，从而确保了自动驾驶车辆的全局定位能力。通过上述配置方式，本发明能够有效提升rtk横向约束量的使用率，在确保自动驾驶车辆的安全性的同时，能够确保自动驾驶车辆能够在更多场景下开启自动驾驶功能，能够有效地提升用户的使用体验。

附图说明

参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本发明的保护范围组成限制。其中：

图1是根据本发明的一个实施例的自动驾驶车辆的定位方法的主要步骤流程示意图。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。

在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“A和/或B”表示所有可能的A与B的组合，比如只是A、只是B或者A和B。术语“至少一个A或B”或者“A和B中的至少一个”含义与“A和/或B”类似，可以包括只是A、只是B或者A和B。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。

参阅附图1，图1是根据本发明的一个实施例的自动驾驶车辆的定位方法的主要步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的自动驾驶车辆的定位方法主要包括下列步骤S101-步骤S102。

步骤S101：根据自动驾驶车辆的历史回传数据，建立栅格地图，其中，栅格地图包括地图匹配结果与rtk（Real - time kinematic，实时动态）定位结果之间的横向误差信息。

在本实施例中，可以根据自动驾驶车辆的历史回传数据，建立栅格地图，栅格地图中可以包含自动驾驶车辆的历史地图匹配结果和rtk定位结果之间的横向误差信息。

其中，地图匹配结果为自动驾驶车辆的车载传感器获得的车道线数据与地图（如高精度地图等）进行匹配获得的结果。rtk定位结果是指利用GPS（Global PositioningSystem，全球定位系统）或GNSS（Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统）技术进行实时动态定位获得的定位结果。

一个实施方式中，可以将地图匹配结果和rtk定位结果均转换至车体坐标系下，将车体坐标系下的地图匹配结果和rtk定位结果在y轴方向的差值作为横向误差信息。

一个实施方式中，可以根据历史回传数据的重复性，将自动驾驶车辆的历史回传数据中的噪声数据剔除，如，将历史回传数据中地图匹配结果和rtk定位结果与其他数据偏差较大的数据剔除，再应用剔除了噪声数据的历史回传数据建立栅格地图，以提升栅格地图的准确度。

步骤S102：在自动驾驶车辆进行实时定位时，根据栅格地图的横向误差信息，获取自动驾驶车辆的全局定位结果。

在本实施例中，在自动驾驶车辆进行实时定位时，可以根据栅格地图的横向误差信息，获取自动驾驶车辆的全局定位结果。

一个实施方式中，当自动驾驶车辆进行实时定位时，如出现环境因素、堵车等因素影响，导致地图匹配结果或rtk定位结果不能获取时，可以基于栅格地图的横向误差信息来对不能获取的定位结果进行估计，从而应用估计的定位结果和已知定位结果进行融合，获得自动驾驶车辆的全局定位结果。

基于上述步骤S101-步骤S102，本发明实施例能够根据自动驾驶车辆的历史回传数据，建立包含地图匹配结果和rtk定位结果之间的横向误差信息的栅格地图，这样就能够在自动驾驶车辆进行实时定位时，根据栅格地图中的横向误差信息补偿地图匹配结果或rtk定位结果，从而在地图匹配结果或rtk定位结果其中之一缺失时，根据另一个定位结果获取缺失的数据，从而确保了自动驾驶车辆的全局定位能力。通过上述配置方式，本发明实施例能够有效提升rtk横向约束量的使用率，在确保自动驾驶车辆的安全性的同时，能够确保自动驾驶车辆能够在更多场景下开启自动驾驶功能，能够有效地提升用户的使用体验。

下面分别对步骤S101和步骤S102作进一步地说明。

在本发明实施例的一个实施方式中，步骤S101可以包括以下步骤S1011和步骤S1012：

步骤S1011：按照预设分辨率将预设地图划分为多个水平栅格。

在本实施方式中，可以按照一定分辨率将预设地图划分为多个水平栅格。

一个实施方式中，预设分辨率可以为将100m×100m作为一个水平栅格。

一个实施方式中，可以根据水平栅格的历史回传数据的栅格属性来划分水平栅格的栅格图层。其中栅格属性可以包括姿态、朝向、限速、道路类型等。分解不同的栅格图层，能够便于区分两种类似的道路类型，比如高架桥和高架桥下的道路，或并行的主路和辅路等。

步骤S1012：根据历史回传数据获取每个水平栅格中的横向误差信息，以建立栅格地图。

在本实施方式中，步骤S1012可以包括以下步骤S10121至步骤S10123：

步骤S10121：针对每个水平栅格，根据历史回传数据判断当前的水平栅格中是否同时存在地图匹配结果和rtk定位结果。

在本实施方式中，针对每个水平栅格，可以根据历史回传数据数据判断当前水平栅格中是否同时存在地图匹配结果和rtk定位结果。

步骤S10122：当水平栅格中同时存在地图匹配结果和rtk定位结果时，根据地图匹配结果和rtk定位结果获取横向误差信息。

在本实施方式中，若水平栅格中同时存在地图匹配结果和rtk定位结果时，则可以根据地图匹配结果和rtk定位结果，计算两者之间的横向误差信息。

步骤S10123：根据横向误差信息建立栅格地图。

在本实施方式中，步骤S10123可以进一步包括以下步骤S10231至步骤S101233：

步骤S101231：获取水平栅格中各个栅格图层的横向误差信息的均值和三倍标准差对应的值。

在本实施方式中，可以计算水平栅格的各个栅格图层的横向误差信息的均值和三倍标准差（3sigma）对应的值，从而获取每个栅格图层中的横向误差信息的分布特征。

一个实施方式中，可以计算每个栅格图层中的横向误差信息的二倍标准差（2sigma）对应的值，以对该栅格图层中的横向误差信息进行分析，确定其准确性等。

步骤S101232：获取三倍标准差对应的值与均值之间的差值。

在本实施方式中，可以将三倍标准差（3sigma）对应的值与均值做差，获得对应的差值。

步骤S101233：根据差值小于预设阈值的栅格图层对应的横向误差信息，建立栅格地图。

在本实施方式中，可以根据差值小于预设阈值的栅格图层对应的横向误差信息，建立栅格地图。本领域技术人员可以根据实际应用的需要设置预设阈值的取值。

一个实施方式中，可以根据横向误差信息的均值来建立栅格地图。

一个实施方式中，可以将建立的栅格地图保存至预设的数据库中，以便于在自动驾驶车辆进行实时定位时，调用栅格地图中的横向误差信息。

一个实施方式中，在建立了栅格地图后，可以根据历史回传数据继续对栅格地图进行更新，如将新的历史回传数据中的横向误差信息加入至已有横向误差信息的水平栅格中，以增加横向误差信息的准确性。又如，针对没有横向误差信息的水平栅格，可以将历史回传数据中新增的该水平栅格的横向误差信息添加至该水平栅格中。

在本发明实施例的一个实施方式中，步骤S102可以包括以下步骤S1021和步骤S1022：

步骤S1021：当地图匹配结果缺失时，根据rtk定位结果和栅格地图的横向误差信息，获取地图匹配结果。

步骤S1022：根据rtk定位结果和获取的地图匹配结果，获取自动驾驶车辆的全局定位结果。

在本实施方式中，在进行自动驾驶车辆的实时定位时，若地图匹配结果缺失时，则可以根据rtk定位结果和栅格地图中对应的横向误差信息，获取地图匹配结果，从而能够实现地图匹配结果与rtk定位结果之间的融合，以获取自动驾驶车辆的全局定位结果，确保了自动驾驶车辆能够开启自动驾驶功能。

在本发明实施例的一个实施方式中，步骤S102还可以包括以下步骤S1023和步骤S1024：

步骤S1023：当rtk定位结果缺失时，根据地图匹配结果和栅格地图的横向误差信息，获取rtk定位结果。

步骤S1024：根据获取的rtk定位结果和地图匹配结果，获取自动驾驶车辆的全局定位结果。

在本实施方式中，在进行自动驾驶车辆的实时定位时，若rtk定位结果缺失时，则可以根据地图匹配结果和栅格地图中对应的横向误差信息，获取rtk定位结果，从而能够实现地图匹配结果与rtk定位结果之间的融合，以获取自动驾驶车辆的全局定位结果，确保了自动驾驶车辆能够开启自动驾驶功能。

需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时（并行）执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。

本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。

进一步，本发明还提供了一种控制装置。在根据本发明的一个控制装置实施例中，控制装置包括处理器和存储装置，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法的程序，处理器可以被配置成用于执行存储装置中的程序，该程序包括但不限于执行上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法的程序。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。

在本发明实施例中控制装置可以是包括各种电子设备形成的控制装置设备。在一些可能的实施方式中，控制装置可以包括多个存储装置和多个处理器。而执行上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法的程序可以被分割成多段子程序，每段子程序分别可以由处理器加载并运行以执行上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法的不同步骤。具体地，每段子程序可以分别存储在不同的存储装置中，每个处理器可以被配置成用于执行一个或多个存储装置中的程序，以共同实现上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法，即每个处理器分别执行上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法的不同步骤，来共同实现上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法。

上述多个处理器可以是部署于同一个设备上的处理器，例如上述控制装置可以是由多个处理器组成的高性能设备，上述多个处理器可以是该高性能设备上配置的处理器。此外，上述多个处理器也可以是部署于不同设备上的处理器，例如上述控制装置可以是服务器集群，上述多个处理器可以是服务器集群中不同服务器上的处理器。

进一步，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。在根据本发明的一个计算机可读存储介质实施例中，计算机可读存储介质可以被配置成存储执行上述方法实施例的自动驾驶车辆的定位方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述自动驾驶车辆的定位方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机可读存储介质。

进一步，本发明还提供一种车辆。在根据本发明的一个车辆实施例中，车辆可以包括控制装置实施例中的控制装置。

进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的装置的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。

本领域技术人员能够理解的是，可以对装置中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述自动驾驶车辆的历史回传数据，建立栅格地图，其中，所述栅格地图包括地图匹配结果与rtk定位结果之间的横向误差信息；

在所述自动驾驶车辆进行实时定位时，若所述地图匹配结果或所述rtk定位结果缺失，根据所述栅格地图的横向误差信息，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果；

“根据所述栅格地图的横向误差信息，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果”的步骤包括：

当所述地图匹配结果缺失时，根据rtk定位结果和所述栅格地图的横向误差信息，获取地图匹配结果；

根据所述rtk定位结果和获取的地图匹配结果，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果；

当所述rtk定位结果缺失时，根据地图匹配结果和所述栅格地图的横向误差信息，获取rtk定位结果；

根据获取的rtk定位结果和所述地图匹配结果，获取所述自动驾驶车辆的全局定位结果。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，“根据所述自动驾驶车辆的历史回传数据，建立栅格地图”的步骤包括：

按照预设分辨率将预设地图划分为多个水平栅格；

根据所述历史回传数据获取每个水平栅格中的横向误差信息，以建立所述栅格地图。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，“根据所述历史回传数据获取每个水平栅格中的横向误差信息，以建立所述栅格地图”的步骤包括：

针对每个水平栅格，根据所述历史回传数据判断当前的水平栅格中是否同时存在地图匹配结果和rtk定位结果；

当所述水平栅格中同时存在地图匹配结果和rtk定位结果时，根据所述地图匹配结果和rtk定位结果获取所述横向误差信息；

根据所述横向误差信息建立所述栅格地图。

4.根据权利要求3所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，“根据所述横向误差信息建立所述栅格地图”的步骤包括：

获取所述水平栅格中各个栅格图层的横向误差信息的均值和三倍标准差对应的值；

获取所述三倍标准差对应的值与所述均值之间的差值；

根据所述差值小于预设阈值的栅格图层对应的横向误差信息，建立所述栅格地图。

5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下步骤划分所述水平栅格的栅格图层：

根据所述水平栅格的历史回传数据的栅格属性，划分所述水平栅格的栅格图层。

6.一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至5中任一项所述的自动驾驶车辆的定位方法。

7.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至5中任一项所述的自动驾驶车辆的定位方法。

8.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括权利要求6所述的控制装置。

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