CN117110987A - 隧道内的定位方法、装置、车辆以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种隧道内的定位方法、装置、车辆以及存储介质。该方法通过在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻车辆在行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；基于光强曲线确定行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点；将第一位置点和第二位置点，与隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果确定在当前时刻车辆在隧道中所处的当前位置。通过将车辆在隧道内行驶的过程中采集到的光照强度的变化规律，与先验地图中记录的隧道中光照强度的变化规律进行匹配，基于匹配结果辅助确定车辆在隧道中的位置，由此可以不必在隧道中额外增加定位标识，降低定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。

Description

隧道内的定位方法、装置、车辆以及存储介质

技术领域

本申请涉及车辆定位技术领域，更具体地，涉及一种隧道内的定位方法、装置、车辆以及存储介质。

背景技术

车辆定位的准确性始终制约着自动驾驶技术的发展，只有车辆在道路上的定位更加准确，才能更好的进行自动驾驶控制。而在特定场景例如隧道场景中，由于缺少卫星定位信号，车辆的定位难度很大。一些方法中可以预先在隧道中设置定位标识，在车辆行进过程中通过扫描定位标识来确定车辆的位置，但这种定位方法不仅成本较高，而且需要后期不断维护。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种隧道内的定位方法、装置、车辆以及存储介质，可以在降低定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。

第一方面，本申请实施例提供了一种隧道内的定位方法，所述方法包括：在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；基于所述光强曲线确定所述行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，所述第一位置点为所述车辆进入每个照明区域的位置点，所述第二位置点为所述车辆离开每个照明区域的位置点；将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中所处的当前位置。

第二方面，本申请实施例提供了一种隧道内的定位装置，所述装置包括：曲线获取模块、位置确定模块、位置匹配模块以及车辆定位模块，其中，所述曲线获取模块用于在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；所述位置确定模块用于基于所述光强曲线确定所述行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，所述第一位置点为所述车辆进入每个照明区域的位置点，所述第二位置点为所述车辆离开每个照明区域的位置点；所述位置匹配模块用于将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；所述车辆定位模块用于基于所述匹配结果确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中所处的当前位置。

第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述第一方面提供的隧道内的定位方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述第一方面提供的隧道内的定位方法。

本申请提供的方案，通过在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻车辆在行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；基于光强曲线确定行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点；将第一位置点和第二位置点，与隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果确定在当前时刻车辆在隧道中所处的当前位置。通过将车辆在隧道内行驶的过程中采集到的光照强度的变化规律，与先验地图中记录的隧道中光照强度的变化规律进行匹配，基于匹配结果辅助确定车辆在隧道中的位置，由此可以不必在隧道中额外增加定位标识，降低定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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示出了本申请一个实施例提供的隧道内的定位方法的流程示意图。

图2示出了本申请一个实施例中获取的光强曲线的示意图。

图3示出了本申请一个实施例中车载光线传感器采集光量的示意图。

图4示出了本申请一个实施例中步骤S130的一种具体流程示意图。

图5示出了本申请一个实施例中步骤S130的另一种具体流程示意图。

图6示出了本申请另一个实施例提供的隧道内的定位方法的流程示意图。

图7示出了本申请实施例中确定光照区间和非光照区间的示意图。

图8示出了本申请实施例中光照区间和非光照区间的另一种示意图。

图9示出了本申请另一个实施例中步骤S230的具体流程示意图。

图10示出了本申请实施例中确定第一位置点和第二位置点的示意图。

图11示出了本申请实施例提供的隧道内的定位控制装置的结构框图。

图12示出了本申请实施例提供的一种车辆的结构框图。

图13示出了本申请实施例提供的计算机可读存储介质的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

随着汽车行业的发展，自动驾驶技术逐渐成熟。在开阔的场景中，车辆通常通过卫星定位信号来确定车辆的位置，并且通过激光雷达等设备对周围环境的识别扫描进行辅助的精确定位。但如果车辆行驶进入了例如隧道、地下停车场等封闭场所，由于卫星定位信号的缺失，车辆仅凭借周围环境中扫描到的标记物进行定位，往往不够精准，容易出现定位偏差。

因此，在一些实施方式中，用户可以预先在这些难以获取卫星定位信号的场所中布置定位标记物，车辆在其中行驶的时候可以通过扫描的不同定位标记物确定车辆的位置。但这种定位方式会产生较大的工程成本，以及后续对于定位标记物的维护也存在较多问题。

另一些实施方式中，车辆还可以通过相对位移推算替代全局观测，例如通过组合惯性导航。但这种定位方式存在误差累计，尤其是在长距离场景下的定位，例如在隧道长度超过1公里时，惯性导航产生的累计误差就会剧增，最终无法满足自动驾驶需求。

又一种实施方式中，车辆也可以通过构建先验地图，并基于视觉SLAM或者激光SLAM与先验地图的匹配来进行全局定位。但这种方式在长隧道的场景下，无论是视觉还是激光都会产生退化效应，导致定位失准，最终也无法满足自动驾驶的需求。

因此，本申请提供了一种隧道内的定位方法、装置、车辆以及存储介质，通过将车辆在隧道内行驶的过程中采集到的光照强度的变化规律，与先验地图中记录的隧道中光照强度的变化规律进行匹配，基于匹配结果辅助确定车辆在隧道中的位置，由此可以不必在隧道中额外增加定位标识，降低定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。其中，具体的隧道内的定位方法在后续的实施例中进行详细的说明。

请参阅图1，图1示出了本申请一个实施例提供的隧道内的定位方法的流程示意图，下面将针对图1所示流程进行详细阐述，所述隧道内的定位方法具体可以包括以下步骤：

步骤S110：在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线。

在本申请实施例中，车辆在隧道内的行驶过程中，可以基于车载光线传感器实时感测并记录隧道内的光强情况，以基于车辆在已行驶路程中的各个位置采集到的光照强度，形成光强曲线。如图2所示，其示出了车辆在某个隧道内的行驶过程中已采集到的光照强度对应光强曲线。可以看出，随着车辆的位置不断向前移动，车载光线传感器所采集到的光照强度也随之不断发生变化，形成一条波动的光强曲线。显然，车辆在行驶过程中已采集到的光照强度对应的光强曲线，能够表征车辆在行驶过程的不同位置处受到的光照强度，由此车辆后续可以基于行驶过程中不断变化的光照强度，确定多个不同的位置点，进而与先验地图中记录的位置点进行匹配，确定当前时刻车辆在隧道中所处的位置。

其中，车辆搭载的车载光线传感器可以安装于车辆挡风玻璃处，车载光线传感器是一种能够将采集到的光强信号转化为电信号的传感器，其中转换后的电信号的电压大小与传感器在单位时间内采集到的光量呈正相关。如图3所示，图中上方示出了隧道中间隔分布的光源，车载光线传感器的采集范围为水平方向120°至150°的范围。

步骤S120：基于所述光强曲线确定所述行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，所述第一位置点为所述车辆进入每个照明区域的位置点，所述第二位置点为所述车辆离开每个照明区域的位置点。

在本申请实施例中，车辆可以基于行驶过程中采集得到的光照曲线，确定车辆行驶过程中的每个照明区域，进而将车辆进入每个照明区域的位置点作为第一位置点，将车辆离开每个照明区域的位置点作为第二位置点。可以理解的，车辆在隧道内的行驶过程中，基于光照曲线确定的照明区域必然是一段连续的位置区间，不同的照明区域之间可以存在一段非照明区域。

在一些实施方式中，车辆基于光强曲线确定的多个照明区域之间可以互相存在重叠的区域，例如，车辆在进入第一照明区域且还未离开第一照明区域的时候，可以再次进入了第二照明区域，并且可以在第二照明区域内行驶的过程中离开第一照明区域，其后车辆可以继续向前行驶一段距离后离开第二照明区域，进入了非照明区域。

在一些实施方式中，车辆可以将进入照明区域的位置点作为第一位置点，此时车辆可以是从非照明区域进入该照明区域，也可以是从另一个照明区域进入该照明区域。在此可以不做限定。

在一些实施方式中，车辆可以基于预设光强阈值确定光强曲线中的所有光照区间以及非光照区间。例如将光照强度大于预设光强阈值的区间作为光照区间，将小于或等于预设光强阈值的区间作为非光照区间。显然，光照区间即为隧道内的照明区域，非光照区域即为隧道内的非照明区域。

在另一些实施方式中，车辆还可以基于光强曲线中记录的光照强度的变化趋势，确定车辆的行驶过程中的光照区间以及非光照区间。例如，若车辆在目标位置处采集到的光照强度大于预设光强阈值，并且光强曲线在目标位置之前处于下降趋势、在目标位置之后的预设长度区间内，光照强度始终处于增长趋势，那么车辆可以将目标位置作为一个第一位置点，即目标位置之后的区间为一个新的光照区间。

步骤S130：将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果。

在本申请实施例中，车辆在基于行驶过程中已采集到的光照强度对应的光强曲线，确定行驶过程中经过的多个第一位置点以及第二位置点后，可以将行驶过程中确定的第一位置点和第二位置点，与隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，以便于确定先验地图中与车辆的行驶过程相匹配的路段，进而确定车辆在先验地图中的位置，即车辆在隧道内的位置。

在一些实施方式中，车辆将第一位置点和第二位置点与先验位置点进行匹配，不仅可以匹配位置点的类型，即确定先验位置点的类型为进入照明区域的第一位置点或者是离开照明区域的第二位置点。显然，行驶过程中的第一位置点和第二位置点均只能与相同类型的先验位置点匹配。车辆还可以在位置点的类型匹配的情况下，进一步匹配相邻位置点之间的相对距离。其中，车辆在确定行驶过程中的第一位置点和第二位置点分别所处的位置后，可以进一步得到相邻的第一位置点和第二位置点之间的相对距离。车辆在将匹配的过程中，还可以将行驶过程中相邻的第一位置点和第二位置点之间的相对距离，与先验地图中记录的相邻先验位置点之间的相对距离进行匹配。在一些实施方式中，若相对距离之间的差值小于预设匹配阈值，那么车辆可以认为行驶过程中相邻的第一位置点和第二位置点，与先验地图中对应相邻的两个先验位置点是匹配的。

在一些实施方式中，车辆可以通过马尔可夫定位原理，将行驶过程中经过的第一位置点和第二位置点，与先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到多个车辆处于不同位置的匹配概率，并选择其中匹配概率最大的位置点作为车辆的当前位置。

在一些实施方式中，如图4所示，记录了先验位置点的先验地图可以通过下述步骤预先获取：

步骤S131：确定测试车辆在通过所述隧道的过程中采集到的光照强度对应的先验光强曲线。

步骤S132：若所述测试车辆在目标位置采集的光照强度符合预设光强变化条件，则确定所述目标位置为所述先验位置点。

在本申请实施例中，测试车辆可以基于车载光线传感器，在建图的过程中，获取在隧道内每一处位置采集到的光照强度，形成先验光强曲线。先验光强曲线与车辆在行驶过程中采集得到的光强曲线类似，但先验光强曲线包括隧道全程完整的光强曲线，而车辆在行驶过程中采集到的光强曲线只有车辆在隧道内已经行驶过的路段对应的光强曲线。因此，车辆可以采用对光强曲线相同的处理方法，确定先验光强曲线中的先验位置点。具体来说，车辆可以将先验光强曲线中光照强度符合预设光强变化条件的目标位置确定为先验位置点。

其中，测试车辆与本申请实施例所应用的车辆可以不是同一个车辆，本申请实施例所应用的车辆中只需搭载车载光线传感器，获取车辆行驶过程中各个位置的光照强度即可。但测试车辆不仅需要搭载车载光线传感器，以获取先验光强曲线，还需要搭载车载定位装置，以便于后续确定先验光强曲线中的各个先验位置点在世界坐标系下的坐标数据。

在一些实施方式中，车辆可以将先验光强曲线中光照强度大于预设光强阈值的区间作为光照区间，将小于或等于预设光强阈值的区间作为非光照区间，将相邻的光照区域与非光照区间之间交接的位置点作为先验位置点。

在一些实施方式中，若车辆行驶的隧道为单向通行的隧道，那么车辆可以将先验光强曲线中的先验位置点分为第一先验位置点和第二先验位置点，其中，第一先验位置点为进入光照区间的位置点，第二先验位置点为离开光照区间的位置点。

步骤S133：基于车载定位装置确定所述先验光强曲线中的每个所述先验位置点在世界坐标系下的坐标数据。

步骤S134：基于每个所述先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，生成所述先验地图。

在本申请实施例中，在本申请实施例中，测试车辆上还可以搭载车载定位装置，例如高精度组合惯性导航系统。车载定位装置可以获取车辆在获取先验光强曲线的过程中，在各个位置上对应的处于世界坐标系下的坐标数据。由此，车辆在基于先验光强曲线确定各个先验位置点后，就可以直接基于车载定位装置得到各个先验位置点在世界坐标系下的坐标数据。以便于后续匹配结束后，能够基于匹配的先验位置点的坐标数据，确定车辆在隧道内的位置在世界坐标系下的坐标数据。也就是说，车辆预先获取的先验地图中，不仅记录了隧道中各个先验位置点以及相互之间的相对距离，还可以记录各个先验位置点在世界坐标系下的坐标数据。

在一些实施方式中，车辆可以每间隔固定时长，将行驶过程中的第一位置点和第二位置点与先验地图进行一次匹配，以便于辅助确定车辆在隧道中的位置。其中，由于车辆进行两次匹配之间的时间间隔并不长，因此，车辆在当前时间段内进行匹配之前，还可以参考前一次进行匹配的匹配结果，预先确定一个匹配范围，进而在匹配范围内进行匹配，以减少位置点匹配的计算耗时。具体来说，如图5所示，车辆可以通过下述步骤将第一位置点和第二位置点与先验地图中记录的先验位置点进行匹配：

步骤S135：获取在前一次确定出的所述车辆在所述隧道中的历史位置。

步骤S136：基于所述历史位置以及所述车辆的行驶速度，确定匹配范围。

在本申请实施例中，车辆可以每间隔100ms进行一次匹配，即前后两次匹配之间相差100ms。若在100ms之前确定车辆处于目标位置，并且车辆可以获取这100ms内的平均行驶速度，以估算100ms内车辆向前行驶了多长的距离，由此可以在目标位置的基础上加上预计的车辆行驶距离，得到当前车辆的预计位置，进而在预计位置左右一定范围内确定此次匹配对应的匹配范围。显然，在匹配之前预先确定一个更小的匹配范围，可以减少匹配过程中的计算量，提高匹配效率。

步骤S137：基于所述匹配范围，对所述车辆在所述行驶过程中经过的所述第一位置点以及所述第二位置点进行筛选，筛选后的所述第一位置点与所述第二位置点的数量之和小于所述匹配范围内所述先验位置点的数量。

步骤S138：将筛选后的所述第一位置点和所述第二位置点，与所述先验地图在所述匹配范围内记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果。

在本申请实施例中，车辆在预先确定匹配范围后，还可以基于匹配范围，将车辆行驶过程中已经采集到的第一位置点和第二位置点进行筛选，也就是过滤掉其中距离车辆当前位置较远的第一位置点和第二位置点，以避免由于距离车辆当前位置过远导致匹配误差较大。显然，筛选后的车辆在行驶过程中的第一位置点和第二位置点的数量之和是小于匹配范围内的先验位置点的数量的，只有这样才能将行驶过程中第一位置点和第二位置点与先验位置点依次进行匹配。

例如，假设车辆确定的匹配范围为0-100米的范围，其中车辆当前的预计位置为50米处。在这个匹配范围内，先验地图中包括10个先验位置点，其中每两个相邻的先验位置点之间的相对距离分别为(10，12，15，8，10，11，11，8，7，8)。而车辆行驶过程中经过筛选后的第一位置点和第二位置点总共还有5个，其中每相邻两个第一位置点和第二位置点之间的相对距离分别为(15，8，10，11，11)。显然，在匹配范围内，第一位置点和第二位置点能够与先验地图中记录的先验位置点成功匹配，并且车辆可以基于当前位置与匹配成功的任意一个第一位置点或第二位置点之间的相对距离，确定车辆的当前位置在先验地图中的位置。

步骤S140：基于所述匹配结果确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中所处的当前位置。

在本申请实施例中，车辆在将行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，与先验地图中记录的先验位置点进行匹配，并不一定会得到完全重合的匹配结果。可能某个第一位置点与相邻的第二位置点之间的相对距离与先验地图中记录的相对距离存在一定的误差，此时车辆可以基于二者之间错位的距离，确定二者匹配的概率，进而得到所有可能匹配的对应关系分别对应的匹配概率，再在其中选取匹配概率最大的对应关系，作为最终确定的匹配结果，以确定车辆在隧道中所处的当前位置。

例如，车辆获取的先验地图中包括10个先验位置点，其中每两个相邻的先验位置点之间的相对距离分别为(10，12，15，8，10，11，11，8，7，8)。而车辆的行驶过程中经过了5个第一位置点以及第二位置点，相对距离分别为(15，8，10，11，11)。此时车辆可以依次将行驶过程中的相对距离(15，8，10，11，11)与先验位置点之间的相对距离(10，12，15，

匹配。其中，若匹配概率为匹配的相对距离的数量与相对距离总数量的比值，那么此次匹配的匹配概率分别为0％、20％、100％、20％、20％和0％。其中，匹配的相对距离并不一定是完全相等的相对距离，也可以是差值小于预设数值的相对距离。例如，若将差值小于1的相对距离也认为是匹配的相对距离，那么此次匹配的匹配概率就变为了20％、40％、100％、20％和20％。

本申请实施例提供的隧道内的定位方法，通过在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻车辆在行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；基于光强曲线确定行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点；将第一位置点和第二位置点，与隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果确定在当前时刻车辆在隧道中所处的当前位置。通过将车辆在隧道内行驶的过程中采集到的光照强度的变化规律，与先验地图中记录的隧道中光照强度的变化规律进行匹配，基于匹配结果辅助确定车辆在隧道中的位置，由此可以不必在隧道中额外增加定位标识，降低定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。

请参阅图6，图6示出了本申请另一个实施例提供的隧道内的定位方法的流程示意图，下面将针对图6所示流程进行详细阐述，所述隧道内的定位方法具体可以包括以下步骤：

步骤S210：在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线。

在本申请实施例中，步骤S210可以参照其他实施例中的描述，在此可以不做具体阐述。

步骤S220：确定所述光强曲线中的光照区间以及非光照区间，所述光照区间为所述光强曲线中光强大于预设光强阈值的曲线区间，所述非光照区间为所述光强曲线中光强小于或等于所述预设光强阈值的曲线区间。

在本申请实施例中，车辆在基于车载光线传感器获取行驶过程对应的光强曲线后，可以基于光强曲线中记录的各个位置处的光照强度，确定车辆行驶过程的存在的光照区间以及非光照区间。显然，光照区间就是光照强度大于预设光强阈值的区间，非光照区间即为光照强度小于预设光强阈值的区间。

在一些实施方式中，如图7所示，其示出了车辆行驶过程中部分光强曲线。其中，假设预设光强阈值为80Klux，大于80klux的区间作为光照区间，小于或等于80klux的区间作为非光照区间。显然，在车辆行驶过程对应的光强曲线中，光照区间与非光照区间是依次间隔分布的，也就是光照区间的前后必然是非光照区间，非光照区间的前后也必然属于光照区间。

在一些实施方式中，为了便于后续确定行驶过程中的第一位置点和第二位置点，车辆可以对光照区间和非光照区间分别进行不同的赋值，例如，将光照区间赋值为1，将非光照区间赋值为0，如图7所示。由此，车辆可以通过区间对应的赋值为0或者1，确定该区间为光照区间或者非光照区间，进而确定两个相邻区间之间交界的位置点为第一位置点或者第二位置点。

应当理解的是，如图8所示，隧道中各个光源的实际分布间隔可能并不相等，每个光源的光照强度也并不一定相同，车辆基于预设光强阈值确定的每个光照区间和非光照区间的长度也不一定相同。实际上，车辆正是基于各个光照区间和非光照区间的长度的不同，来将行驶过程中的采集到的光强变化规律，与先验地图中的光强变化规律进行匹配，如此行驶过程中的光强曲线才能够与先验地图中不同路段的光强曲线具有不同的匹配概率，进而才能基于其中匹配概率最大的路段，确定车辆在隧道中的当前位置。

步骤S230：基于所述光照区间以及非光照区间，确定所述第一位置点以及第二位置点。

在本申请实施例中，车辆在确定行驶过程中的所有光照区间以及非光照区间后，可以基于相邻的光照区间以及非光照区间，确定行驶过程中的所有第一位置点和第二位置点。可以理解的，第一位置点是指车辆进入照明区域的位置点，第二位置点为车辆离开照明区域的位置点，其中，照明区域可以用预先确定的光照区间替代。也就是说，按照车辆的行驶方向，若车辆从非光照区间行驶入光照区间，即车辆进入照明区域，那么该非光照区间与光照区间之间交界的位置点即为第一位置点；按照车辆的行驶方向，若车辆从光照区间行驶入非光照区间，即车辆离开照明区域，那么该光照区间与非光照区间之间交界的位置点即为第二位置点。

在一些实施方式中，如图9所示，步骤S230中，车辆可以根据下述步骤，基于光照区间以及非光照区间，确定第一位置点以及第二位置点：

步骤S231：针对每个所述光照区间，确定从所述光照区间过渡至在行驶方向上相邻的所述非光照区间的位置点，作为所述第一位置点。

步骤S232：针对每个所述非光照区间，确定从所述非光照区间过渡至在行驶方向上相邻的所述光照区间的位置点，作为所述第二位置点。

在本申请实施例中，如图10所示，其示出了确定车辆行驶过程中的第一位置点和第二位置点的示意图。车辆在隧道中的行驶过程已经基于预设光强阈值被划分为多个连续的光照区间以及非光照区间。其中，随着车辆的位置不断向前移动，车辆从非光照区间逐渐进入光照区间，再逐渐离开光照区间，进入非光照区间，如此循环，基于车载光线传感器就能够得到图10中的光照曲线。

其中，为了便于快速确定第一位置点和第二位置点，车辆可以预先将光照区间赋值为1，将非光照区间赋值为0，由此，按照车辆的行驶方向，可以将所有上升沿的位置作为第一位置点，将所有下降沿的位置作为第二位置点，由此得到行驶过程中经过的所有第一位置点和第二位置点。

步骤S240：基于所述行驶过程中经过的每个所述第一位置点、所述车辆的当前位置相距每个所述第一位置点的距离、每个所述第二位置点以及所述当前位置相距每个所述第二位置点的距离，确定每两个相邻的所述第一位置点与所述第二位置点之间的相对距离。

在本申请实施例中，车辆在确定行驶过程中经过的所有第一位置点和第二位置点后，可以将行驶过程中的第一位置点和第二位置点，与先验地图中记录的先验位置点进行匹配。具体来说，匹配概率的大小主要是由行驶过程中相邻第一位置点和第二位置点之间的相对距离，与先验地图中相邻先验位置点之间的相对距离的匹配程度决定。行驶过程中的相对距离与先验地图中的相对距离之间越接近，二者之间的匹配概率越大，相应确定的车辆的当前位置越准确。因此，车辆可以基于每个第一位置点与车辆的当前位置之间的距离，以及每个第二位置点与车辆的当前位置之间的距离，确定每两个相邻的第一位置点与第二位置点之间的相对距离。

在一些实施方式中，若隧道为单向通行的隧道，那么先验地图中记录的先验位置点可以包括进入照明区域的第一先验位置点，以及离开照明区域的第二先验位置点。相应的，在将行驶过程中的第一位置点和第二位置点，与先验地图中的先验位置点进行匹配的过程中，就不仅需要匹配相邻位置点之间的相对距离，还需要匹配位置点的类型是否相同。甚至，只有在位置点的类型相同的情况下，车辆才会进一步匹配相邻位置点之间的相对距离。

步骤S250：确定所述先验地图中至少一个目标路段，所述目标路段中包括的所述先验位置点的数量与所述行驶过程中经过的所述第一位置点和第二位置点的数量相等。

在本申请实施例中，可以理解的，先验地图中记录的是隧道全程存在的所有先验位置点，其数量必然是大于或等于车辆行驶过程中经过的第一位置点和第二位置点的数量之和的。因此，为了便于将行驶过程中的第一位置点和第二位置点，与先验地图中的先验位置点进行匹配，车辆可以预先将先验地图中的隧道划分为多个目标路段。其中，每个目标路段中包括的先验位置点的数量与行驶过程中经过的第一位置点和第二位置点的数量之和相等，各个目标路段之间错位交叠，相邻的目标路段之间的错位距离可以由用户自定义设置。

步骤S260：将每两个相邻的所述第一位置点与所述第二位置点之间的相对距离，与所述目标路段内的每两个相邻的先验位置点之间的相对距离进行匹配，确定所述目标路段对应的匹配概率，作为所述匹配结果。

在本申请实施例中，确定每两个相邻的第一位置点与第二位置点之间的相对距离，也就是确定行驶过程中的每个光照区间和非光照区间的长度。将每个相对距离与先验地图中的目标路段内每两个相邻的先验位置点之间的相对距离进行匹配，由此得到每个目标路段与行驶过程中的位置点之间的匹配概率。

步骤S270：基于所述先验地图中匹配概率最大的目标路段中的任意一个目标先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，以及所述当前位置相距目标位置点的距离，确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中的位置，所述目标位置点为所述第一位置点以及第二位置点中的与所述目标先验位置点匹配的位置点。

在本申请实施例中，若先验地图中存在目标路段中包括5个先验位置点，分别之间的相对距离为(15，8，10，11，11)，而行驶过程中也包括5个位置点，分别的相对距离也为(15，8，10，11，11)，那么显然这个目标路段对应的匹配概率为100％。此时，车辆可以基于该目标路段中的任意一个目标先验位置点在实际坐标系下的坐标数据，例如将相对距离为15对应的先验位置点作为目标先验位置点，获取目标先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，以及在行驶过程中与该目标先验位置点匹配的目标位置点与车辆当前位置之间的距离，例如目标位置点与车辆的当前位置之间的距离为30米，那么车辆在世界坐标系下的坐标数据就是将目标先验位置点的坐标数据，沿车辆在隧道内的行驶方向，向前移动30米处对应的坐标数据。

本申请实施例提供的隧道内的定位方法，通过在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；确定光强曲线中的光照区间以及非光照区间，基于光照区间以及非光照区间，确定第一位置点以及第二位置点；基于行驶过程中经过的每个第一位置点、车辆的当前位置相距每个第一位置点的距离、每个第二位置点以及当前位置相距每个第二位置点的距离，确定每两个相邻的第一位置点与第二位置点之间的相对距离；确定先验地图中至少一个目标路段，将每两个相邻的第一位置点与第二位置点之间的相对距离，与目标路段内的每两个相邻的先验位置点之间的相对距离进行匹配，确定目标路段对应的匹配概率，基于先验地图中匹配概率最大的目标路段中的任意一个目标先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，以及当前位置相距目标位置点的距离，确定在当前时刻车辆在隧道中的位置。由此通过将车辆在隧道内行驶的过程中采集到的光照强度的变化规律，与先验地图中记录的隧道中光照强度的变化规律进行匹配，基于匹配结果辅助确定车辆在隧道中的位置，可以在降低隧道内定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。

请参阅图11，其示出了本申请实施例提供的一种隧道内的定位装置200的结构框图，隧道内的定位装置200包括：曲线获取模块210、位置确定模块220、位置匹配模块230以及车辆定位模块240。其中，曲线获取模块210用于在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻车辆在行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；位置确定模块220用于基于光强曲线确定行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，第一位置点为车辆进入每个照明区域的位置点，第二位置点为车辆离开每个照明区域的位置点；位置匹配模块230用于将第一位置点和第二位置点，与隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；车辆定位模块240用于基于匹配结果确定在当前时刻车辆在隧道中所处的当前位置。

作为一种可能的实施方式，隧道内的定位装置200还包括区间划分模块，用于确定光强曲线中的光照区间以及非光照区间，光照区间为光强曲线中光强大于预设光强阈值的曲线区间，非光照区间为光强曲线中光强小于或等于预设光强阈值的曲线区间；位置确定模块220还用于基于光照区间以及非光照区间，确定第一位置点以及第二位置点。

作为一种可能的实施方式，位置确定模块220还用于针对每个光照区间，确定从光照区间过渡至在行驶方向上相邻的非光照区间的位置点，作为第一位置点；针对每个非光照区间，确定从非光照区间过渡至在行驶方向上相邻的光照区间的位置点，作为第二位置点。

作为一种可能的实施方式，位置匹配模块230还用于基于行驶过程中经过的每个第一位置点、车辆的当前位置相距每个第一位置点的距离、每个第二位置点以及当前位置相距每个第二位置点的距离，确定每两个相邻的第一位置点与第二位置点之间的相对距离；确定先验地图中至少一个目标路段，目标路段中包括的先验位置点的数量与行驶过程中经过的第一位置点和第二位置点的数量相等；将每两个相邻的第一位置点与第二位置点之间的相对距离，与目标路段内的每两个相邻的先验位置点之间的相对距离进行匹配，确定目标路段对应的匹配概率，作为匹配结果。

作为一种可能的实施方式，车辆定位模块240还用于基于先验地图中匹配概率最大的目标路段中的任意一个目标先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，以及当前位置相距目标位置点的距离，确定在当前时刻车辆在隧道中的位置，目标位置点为第一位置点以及第二位置点中的与目标先验位置点匹配的位置点。

作为一种可能的实施方式，位置匹配模块230还用于获取在前一次确定出的车辆在隧道中的历史位置；基于历史位置以及车辆的行驶速度，确定匹配范围；基于匹配范围，对车辆在行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点进行筛选，筛选后的第一位置点与第二位置点的数量之和小于匹配范围内先验位置点的数量；将筛选后的第一位置点和第二位置点，与先验地图在匹配范围内记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果。

作为一种可能的实施方式，隧道内的定位装置200还包括先验地图获取模块，用于确定测试车辆在通过隧道的过程中采集到的光照强度对应的先验光强曲线；若测试车辆在目标位置采集的光照强度符合预设光强变化条件，则确定目标位置为先验位置点；基于车载定位装置确定先验光强曲线中的每个先验位置点在世界坐标系下的坐标数据；基于每个先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，生成先验地图。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，模块相互之间的耦合可以是电性，机械或其它形式的耦合。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

综上所述，本申请提供的方案，通过在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻车辆在行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；基于光强曲线确定行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点；将第一位置点和第二位置点，与隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果确定在当前时刻车辆在隧道中所处的当前位置。通过将车辆在隧道内行驶的过程中采集到的光照强度的变化规律，与先验地图中记录的隧道中光照强度的变化规律进行匹配，基于匹配结果辅助确定车辆在隧道中的位置，由此可以不必在隧道中额外增加定位标识，降低定位成本的同时，使车辆在隧道中的定位更加准确。

请参考图12，其示出了本申请实施例提供的一种车辆300的结构框图。本申请中的车辆300可以包括一个或多个如下部件：处理器310、存储器320、以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器320中并被配置为由一个或多个处理器310执行，一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。

处理器310可以包括一个或者多个处理核。处理器310利用各种接口和线路连接整个计算机设备内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器320内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据。可选地，处理器310可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器310可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器310中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器320可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器320可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器320可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储计算机设备在使用中所创建的数据(比如电话本、音视频数据、聊天记录数据)等。

请参考图13，其示出了本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读介质800中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。

计算机可读存储介质800可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地，计算机可读存储介质800包括非易失性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质800具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码810的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码810可以例如以适当形式进行压缩。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种隧道内的定位方法，其特征在于，所述方法包括：

在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；

基于所述光强曲线确定所述行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，所述第一位置点为所述车辆进入每个照明区域的位置点，所述第二位置点为所述车辆离开每个照明区域的位置点；

将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；

基于所述匹配结果确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中所处的当前位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线之后，所述方法还包括：

确定所述光强曲线中的光照区间以及非光照区间，所述光照区间为所述光强曲线中光强大于预设光强阈值的曲线区间，所述非光照区间为所述光强曲线中光强小于或等于所述预设光强阈值的曲线区间；

所述基于所述光强曲线确定所述行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，包括：

基于所述光照区间以及非光照区间，确定所述第一位置点以及第二位置点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述光照区间以及非光照区间，确定所述第一位置点以及第二位置点，包括：

针对每个所述光照区间，确定从所述光照区间过渡至在行驶方向上相邻的所述非光照区间的位置点，作为所述第一位置点；

针对每个所述非光照区间，确定从所述非光照区间过渡至在行驶方向上相邻的所述光照区间的位置点，作为所述第二位置点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果，包括：

基于所述行驶过程中经过的每个所述第一位置点、所述车辆的当前位置相距每个所述第一位置点的距离、每个所述第二位置点以及所述当前位置相距每个所述第二位置点的距离，确定每两个相邻的所述第一位置点与所述第二位置点之间的相对距离；

确定所述先验地图中至少一个目标路段，所述目标路段中包括的所述先验位置点的数量与所述行驶过程中经过的所述第一位置点和第二位置点的数量相等；

将每两个相邻的所述第一位置点与所述第二位置点之间的相对距离，与所述目标路段内的每两个相邻的先验位置点之间的相对距离进行匹配，确定所述目标路段对应的匹配概率，作为所述匹配结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配结果确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中所处的当前位置，包括：

基于所述先验地图中匹配概率最大的目标路段中的任意一个目标先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，以及所述当前位置相距目标位置点的距离，确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中的位置，所述目标位置点为所述第一位置点以及第二位置点中的与所述目标先验位置点匹配的位置点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果，包括：

获取在前一次确定出的所述车辆在所述隧道中的历史位置；

基于所述历史位置以及所述车辆的行驶速度，确定匹配范围；

基于所述匹配范围，对所述车辆在所述行驶过程中经过的所述第一位置点以及所述第二位置点进行筛选，筛选后的所述第一位置点与所述第二位置点的数量之和小于所述匹配范围内所述先验位置点的数量；

将筛选后的所述第一位置点和所述第二位置点，与所述先验地图在所述匹配范围内记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述先验地图通过以下方式获得：

确定测试车辆在通过所述隧道的过程中采集到的光照强度对应的先验光强曲线；

若所述测试车辆在目标位置采集的光照强度符合预设光强变化条件，则确定所述目标位置为所述先验位置点；

基于车载定位装置确定所述先验光强曲线中的每个所述先验位置点在世界坐标系下的坐标数据；

基于每个所述先验位置点在世界坐标系下的坐标数据，生成所述先验地图。

8.一种隧道内的定位装置，其特征在于，所述装置包括曲线获取模块、位置确定模块、位置匹配模块以及车辆定位模块，其中，

所述曲线获取模块用于在车辆于隧道内的行驶过程中，获取在当前时刻所述车辆在所述行驶过程已采集到的光照强度对应的光强曲线；

所述位置确定模块用于基于所述光强曲线确定所述行驶过程中经过的第一位置点以及第二位置点，所述第一位置点为所述车辆进入每个照明区域的位置点，所述第二位置点为所述车辆离开每个照明区域的位置点；

所述位置匹配模块用于将所述第一位置点和所述第二位置点，与所述隧道对应的先验地图中记录的先验位置点进行匹配，得到匹配结果；

所述车辆定位模块用于基于所述匹配结果确定在当前时刻所述车辆在所述隧道中所处的当前位置。

9.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一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中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1-7任一项所述的方法。