CN116520337A - 一种自动驾驶车辆的定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种自动驾驶车辆的定位方法，该定位方法包括：获取GPS定位数据；使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。本申请中对GPS定位数据进行校正，从而提高了车辆定位的准确性，能够满足自动驾驶车辆的需求。
Description
技术领域
本发明属于自动驾驶领域，具体而言，涉及一种自动驾驶车辆的定位方法及系统。
背景技术
车辆定位是自动驾驶技术的重要内容。传统的定位方法依赖全球定位系统(Global Positioning System,GPS)或全球导航卫星系统(Global NavigationSatelliteSystem,GNSS)或实时动态(Real Time Kinematic,RTK)GPS系统。然而，由于信号反射、时钟偏差及大气层阻碍等因素，GPS、GNSS的测量误差通常在10m左右，尤其是车辆在城市中行驶时受城市高楼等建筑物的影响，定位误差更大，无法满足自动驾驶车辆导航的需求。
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及系统，提高了车辆定位的准确性，能够满足自动驾驶车辆导航的需求。
第一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的定位方法，包括：
获取GPS定位数据；
使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。
其中，如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正，包括：
获取高精度地图；
根据GPS定位数据确定距离车辆预设距离的第一建筑物；
利用激光雷达检测车辆距离第一建筑物的距离以及方位；
根据车辆距离第一建筑物的距离以及方位，校正车辆的定位信息。
其中，如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正，包括：
获取高精度地图，所述高精度地图包括位置信息以及该位置四周的图像信息；
车辆的前面安装有多个视觉传感器，车辆的左侧安装有多个视觉传感器，车辆的右侧安装有多个视觉传感器，车辆的后面安装有多个视觉传感器，视觉传感器用于采集车辆四周的第一图像组，所述第一图像组包括车辆前后左右的四个图像；
根据GPS定位信息在高精度地图中确定该定位位置四周的第二图像组，所述第二图像组包括该定位位置前后左右的四个图像；
将所述第二图像组与第一图像组进行比较，当第二图像组与第一图像组的相似度小于阈值时，在高精度地图中查询与第一图像组相似度大于阈值的第三图像，将所述第三图像在高精度地图中对应的位置作为车辆的定位信息；当第二图像组与第一图像组的相似度大于等于阈值时，以GPS定位数据作为车辆的定位信息。
其中，所述视觉传感器为摄像头。
第二方面，本申请提供了一种自动驾驶车辆的定位系统，包括获取单元，用于获取GPS定位数据；校正单元，用于使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。
其中，校正单元用于：获取高精度地图；根据GPS定位数据确定距离车辆预设距离的第一建筑物；利用激光雷达检测车辆距离第一建筑物的距离以及方位；根据车辆距离第一建筑物的距离以及方位，校正车辆的定位信息。
其中，校正单元用于：
获取高精度地图，所述高精度地图包括位置信息以及该位置四周的图像信息；
车辆的前面安装有多个视觉传感器，车辆的左侧安装有多个视觉传感器，车辆的右侧安装有多个视觉传感器，车辆的后面安装有多个视觉传感器，视觉传感器用于采集车辆四周的第一图像组，所述第一图像组包括车辆前后左右的四个图像；
根据GPS定位信息在高精度地图中确定该定位位置四周的第二图像组，所述第二图像组包括该定位位置前后左右的四个图像；
将所述第二图像组与第一图像组进行比较，当第二图像组与第一图像组的相似度小于阈值时，在高精度地图中查询与第一图像组相似度大于阈值的第三图像，将所述第三图像在高精度地图中对应的位置作为车辆的定位信息；当第二图像组与第一图像组的相似度大于等于阈值时，以GPS定位数据作为车辆的定位信息。
其中，所述视觉传感器为摄像头。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
第四方面，本申请提供了一种汽车，包括上述任一项所述自动驾驶车辆的定位系统。
本申请实施例自动驾驶车辆的定位方法及系统具有如下有益效果：
本申请自动驾驶车辆的定位方法包括：获取GPS定位数据；使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。本申请中对GPS定位数据进行校正，从而提高了车辆定位的准确性，能够满足自动驾驶车辆导航的需求。
附图说明
图1为本申请实施例自动驾驶车辆的定位方法流程示意图；
图2为本申请实施例自动驾驶车辆的定位系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的介绍。
在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本发明的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有特征A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
如图1所示，本申请自动驾驶车辆的定位方法包括：S101，获取GPS定位数据；S103，使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。
GPS的定位原理为：某时刻，从三个已知点对同一目标进行观察并测量距离，分别以已知点为圆心，以所测距离为半径做三个圆，可得三个圆在平面上的唯一交点，这种定位方法可以称为侧边交汇法或距离交汇法。GPS就是在已知卫星某一时刻的位置和速度的基础上，以卫星为空间基准点，通过接收设备，测定所测点至卫星的距离来确定所测点某一时刻的空间位置的定位技术。
GPS系统包括空间部分、地面监控部分、用户接受部分。空间部分由24颗GPS工作卫星组成，其中3颗为备用卫星，分布在6个倾角为55°，约为20200公里高的轨道上绕地球运行，每颗卫星都会发射用于导航定位的信号。这种布局的目的是保证在全球任何地点、任何时刻至少可以观测到4颗卫星。地面监控部分分为主控站、监控站和注入站，主要功能是计算卫星星历和卫星钟的改正参数，监控卫星状态，进行卫星调度与参数注入工作等。用户接受部分指一切具备GPS信号接收能力的终端机，可以依据所观测信号计算得到自己某时刻所处的空间三维位置。
在一些实施例中，如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正，包括：获取高精度地图；根据GPS定位数据确定高精度地图中距离车辆预设距离的第一建筑物；利用激光雷达检测车辆距离第一建筑物的距离以及方位，汽车上安装有激光雷达；根据车辆距离第一建筑物的距离以及方位，校正车辆的定位信息。在有建筑物时，GPS信号会受影响，定位精度随之降低，本申请中，高精度地图中的第一建筑物的位置是固定和已知的而且是准确的，根据GPS定位数据确定第一建筑物，通过车辆上安装的激光雷达检测车辆与第一建筑物的距离和方位，那么在第一建筑物的特定方位，距离建筑物特定距离的位置就是汽车的位置，从而校正GPS的定位数据，得到更准确的定位信息。
高精度地图是和普通导航电子地图相对而言的服务于自动驾驶系统的专题地图。高精度地图也称自动驾驶地图、高分辨率地图，是面向自动驾驶汽车的一种新的地图数据范式。高精地图绝对位置精度接近1m，相对位置精度在厘米级别，能够达到10-20cm。
高精度地图可以分为两个层级：静态高精度地图和动态高精度地图。静态高精度地图处于底层，它一般由含有语义信息的车道模型、道路部件(Object)、道路属性三类矢量信息，以及用于多传感器定位的特征(feature)图层构成。动态高精度地图则建立于静态高精度地图的基础之上，它主要包括实时动态信息，既有其他交通参与者的信息(如道路拥堵情况、施工情况、是否有交通事故、交通管制情况、天气情况等)，也有交通参与物的信息(如红绿灯、人行横道等)。高精度地图的高精度体现在两个方面。一是高精度地图的绝对坐标精度更高，地图上某个目标和真实世界的事物之间的精度更高；二是高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。
在一些实施例中，如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正，包括：
获取高精度地图，高精度地图包括位置信息以及该位置四周的图像信息，高精度地图不仅包括位置信息，还包括该位置四周的图像信息，也就是该位置前方的图像、后方的图像、左侧的图像和右侧的图像，图像可以存储于数据库中。
车辆的前面安装有多个视觉传感器，车辆的左侧安装有多个视觉传感器，车辆的右侧安装有多个视觉传感器，车辆的后面安装有多个视觉传感器，视觉传感器用于采集车辆四周的第一图像组，第一图像组包括车辆前后左右的四个图像，视觉传感器例如为摄像头。
根据GPS定位信息在高精度地图中确定该定位位置四周的第二图像组，第二图像组包括该定位位置前后左右的四个图像；将第二图像组与第一图像组进行比较，具体地第二图像组的前面图像与第一图像组的前面图像对比，第二图像组的后面图像与第一图像组的后面图像对比，以此类推。当第二图像组与第一图像组的相似度小于阈值时，说明区别较大，不是同一地点的图像，在高精度地图中查询与第一图像组相似度大于阈值的第三图像，其中在高精度地图中查询时，就在GPS定位位置附近查询就可以，例如以定位位置为圆心，以R为半径的区域，半径R根据实际情况确定。将第三图像在高精度地图中对应的位置作为车辆的定位信息，从而校正了GPS定位数据，提高了定位的准确性。当第二图像组与第一图像组的相似度大于等于阈值时，以GPS定位数据作为车辆的定位信息。
如图2所示，本申请自动驾驶车辆的定位系统包括获取单元201，用于获取GPS定位数据；校正单元202，用于使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。
其中，校正单元用于：获取高精度地图；根据GPS定位数据确定距离车辆预设距离的第一建筑物；利用激光雷达检测车辆距离第一建筑物的距离以及方位；根据车辆距离第一建筑物的距离以及方位，校正车辆的定位信息。
其中，校正单元用于：
获取高精度地图，高精度地图包括位置信息以及该位置四周的图像信息；
车辆的前面安装有多个视觉传感器，车辆的左侧安装有多个视觉传感器，车辆的右侧安装有多个视觉传感器，车辆的后面安装有多个视觉传感器，视觉传感器用于采集车辆四周的第一图像组，第一图像组包括车辆前后左右的四个图像；
根据GPS定位信息在高精度地图中确定该定位位置四周的第二图像组，第二图像组包括该定位位置前后左右的四个图像；
将第二图像组与第一图像组进行比较，当第二图像组与第一图像组的相似度小于阈值时，在高精度地图中查询与第一图像组相似度大于阈值的第三图像，将第三图像在高精度地图中对应的位置作为车辆的定位信息；当第二图像组与第一图像组的相似度大于等于阈值时，以GPS定位数据作为车辆的定位信息。
其中，视觉传感器为摄像头。
本申请中，自动驾驶车辆的定位系统实施例与自动驾驶车辆的定位方法实施例基本相似，相关之处请参考自动驾驶车辆的定位方法实施例的介绍。
本申请还提供了一种汽车，包括上述任一项自动驾驶车辆的定位系统。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述自动驾驶车辆的定位方法步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统(包括分子存储器IC)，或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。
在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
以上介绍仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，包括：
获取GPS定位数据；
使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。
2.根据权利要求1所述自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正，包括：
获取高精度地图；
根据GPS定位数据确定距离车辆预设距离的第一建筑物；
利用激光雷达检测车辆距离第一建筑物的距离以及方位；
根据车辆距离第一建筑物的距离以及方位，校正车辆的定位信息。
3.根据权利要求2所述自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正，包括：
获取高精度地图，所述高精度地图包括位置信息以及该位置四周的图像信息；
车辆的前面安装有多个视觉传感器，车辆的左侧安装有多个视觉传感器，车辆的右侧安装有多个视觉传感器，车辆的后面安装有多个视觉传感器，视觉传感器用于采集车辆四周的第一图像组，所述第一图像组包括车辆前后左右的四个图像；
根据GPS定位信息在高精度地图中确定该定位位置四周的第二图像组，所述第二图像组包括该定位位置前后左右的四个图像；
将所述第二图像组与第一图像组进行比较，当第二图像组与第一图像组的相似度小于阈值时，在高精度地图中查询与第一图像组相似度大于阈值的第三图像，将所述第三图像在高精度地图中对应的位置作为车辆的定位信息；当第二图像组与第一图像组的相似度大于等于阈值时，以GPS定位数据作为车辆的定位信息。
4.根据权利要求1-3任一项所述自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述视觉传感器为摄像头。
5.一种自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，包括获取单元，用于获取GPS定位数据；校正单元，用于使用激光雷达检测在第一预设距离范围内是否有建筑物，如果没有建筑物，使用GPS数据作为定位数据；如果在预设范围内有建筑物，对GPS定位数据进行校正。
6.根据权利要求5所述自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，校正单元用于：获取高精度地图；根据GPS定位数据确定距离车辆预设距离的第一建筑物；利用激光雷达检测车辆距离第一建筑物的距离以及方位；根据车辆距离第一建筑物的距离以及方位，校正车辆的定位信息。
7.根据权利要求5所述自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，校正单元用于：
获取高精度地图，所述高精度地图包括位置信息以及该位置四周的图像信息；
车辆的前面安装有多个视觉传感器，车辆的左侧安装有多个视觉传感器，车辆的右侧安装有多个视觉传感器，车辆的后面安装有多个视觉传感器，视觉传感器用于采集车辆四周的第一图像组，所述第一图像组包括车辆前后左右的四个图像；
根据GPS定位信息在高精度地图中确定该定位位置四周的第二图像组，所述第二图像组包括该定位位置前后左右的四个图像；
将所述第二图像组与第一图像组进行比较，当第二图像组与第一图像组的相似度小于阈值时，在高精度地图中查询与第一图像组相似度大于阈值的第三图像，将所述第三图像在高精度地图中对应的位置作为车辆的定位信息；当第二图像组与第一图像组的相似度大于等于阈值时，以GPS定位数据作为车辆的定位信息。
8.根据权利要求5-7中任一项所述自动驾驶车辆的定位系统，其特征在于，所述视觉传感器为摄像头。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。
10.一种汽车，其特征在于，包括权利要求5-8中任一项所述自动驾驶车辆的定位系统。
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