CN117723070A - 地图匹配初值的确定方法及装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种地图匹配初值的确定方法及装置、电子设备及存储介质。所述确定方法包括:识别车辆在当前帧的主车道线;获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为所述车辆在当前帧下的地图匹配的初值。本发明公开的地图匹配初值的确定方法能够提供多种备选位姿初值,进行自适应选择,减小投影后感知车道线与高精地图车道线误差,避免地图匹配算法错车道匹配和错车道定位结果。
Description
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术领域,尤其涉及一种地图匹配初值的确定方法及装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着人工智能技术的发展,汽车智能驾驶技术也成为研究的热点。在汽车智能驾驶技术中,地图匹配模块将实际观测数据与地图数据进行匹配的算法,用于确定观测数据在地图上的位置,在实际使用中通常将感知车道线借助惯性导航系统(InertialNavigation System, INS)的定位观测数据投影到全局地图坐标系,然后再进行感知车道线和高精地图车道线的几何匹配算法,最后将几何特征建立为代价函数输入优化算法计算得到当前自车的全局位姿。目前现有的地图匹配算法中,地图匹配初值的确定存在以下不足:
1、感知车道线投影初值是基于INS的定位结果来确定,但是由于INS自身误差和加偏误差的影响,可能会发生地图匹配算法无法匹配上的结果,这是由于INS定位在某些场景定位结果太差,导致投影后感知车道线和高精地图车道线误差过大。
2、感知车道线投影初值仅基于INS的定位结果,初值的确定所参考的因素的比较单一,尤其当INS出现问题或者故障时,地图匹配模块也无法正常运转,系统的鲁棒性较差。
3、无法确定自车所在主车道左右地图车道线,因此可能会发生错车道匹配的情况,导致最后错误的错车道定位结果。
发明内容
本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
为此,本发明的第一个目的在于提出一种方法,该方法基于多个不同定位算法而得到多个备选位姿,进而实现地图匹配初值的自适应选择,增强了地图匹配算法整体初值选择的鲁棒性,进而提高定位的精准度。
为达到上述目的,本发明第一方面实施例提出一种地图匹配初值的确定方法,所述确定方法包括:识别车辆在当前帧的主车道线;获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为在所述当前帧下的地图匹配的初值。
根据本发明的一个实施例,所述多个备选位姿信息包括第一备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息包括:获取基于组合导航算法在当前帧输出的位姿信息,以将所述组合导航算法在当前帧输出的位姿信息作为所述第一备选位姿信息。
根据本发明的一个实施例,所述多个备选位姿信息包括第二备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,包括:获取地图匹配算法在所述上一帧输出的位姿信息;获取组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息;根据所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息,得到所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间输出的位姿差;根据所述地图匹配算法在所述上一帧输出的位姿信息和所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间输出的位姿差,计算得到所述当前帧下的第二备选位姿信息。
根据本发明的一个实施例,所述多个备选位姿信息包括第三备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,还包括:获取融合定位算法在所述上一帧输出的位姿信息;获取组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息;根据所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息,得到所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间的位姿差;根据所述融合定位算法在所述上一帧输出的位姿信息和所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间的位姿差,计算得到所述当前帧下的第三备选位姿信息。
根据本发明的一个实施例,所述获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,包括:分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息中的每一个所投影的感知车道线对应的匹配点;基于预设的代价函数,确定获取对应匹配点之间的偏差结果,并分别得到所述主车道线与所述多个备选位姿信息中的每一个所投影的感知车道线之间的偏差和。
根据本发明的一个实施例,所述基于所述偏差关系,确定所述多个备选位姿信息中的一个作为在所述当前帧下的地图匹配初值,包括:比较所述多个备选位姿信息所投影的感知车道线与所述主车道线之间的多个偏差和的大小关系;将对应所述偏差和最小的备选位姿信息作为所述车辆在当前帧下的地图匹配初值。
根据本发明的一个实施例,所述识别车辆在当前帧的主车道线,包括:获取所述车辆的换道状态信息,其中所述换道状态包括未换道、换道中和已换道;基于所述车辆的换道状态信息,在地图中识别获取所述车辆在当前帧的对应的主车道线。
为达到上述目的,本发明第二方面实施例提出一种地图匹配初值的确定装置,所述确定装置包括:识别单元,用于识别车辆在当前帧的主车道线;获取单元,用于获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;确定单元,用于分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为所述当前帧下的地图匹配的初值。
为达到上述目的,本发明第三方面实施例提出一种电子设备,所述电子设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现本发明第一方面实施例所述的方法。
为达到上述目的,本发明第四方面实施例提出的计算机可读存储介质,所述计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例所述的。
本发明实施例提出的地图匹配初值的确定方法具有如下优势:
1)提供多种备选位姿初值,进行自适应选择,减小投影后感知车道线与高精地图车道线误差,避免地图匹配算法错车道匹配和错车道定位结果,从而提高定位的精准度;
2)增强了地图匹配算法整体初值选择的鲁棒性,进而使得地图匹配算法的鲁棒性更强,尤其遇到传感器突发异常或者其他特殊场景能够具有稳定的定位处理能力;
3)耗时较少,不占用CPU负载,提高高精融合定位的实时性和稳定性。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是根据一示例性实施例示出的一种地图匹配初值的确定方法流程图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种车道线示意图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种获取第二备选位姿信息的流程图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种获取第三备选位姿信息的流程图;
图5是根据一示例性实施例示出的一种获取主车道线与感知车道线之间的偏差关系流程图;
图6是根据一示例性实施例示出的一种基于偏差关系确定地图匹配初值的流程图;
图7是根据一示例性实施例示出的一种定位算法示意框图;
图8是根据一示例性实施例示出的一种识别车辆主车道线的流程图;
图9是根据一示例性实施例示出的一种地图匹配初值的确定装置示意框图;以及
图10是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
本发明提出了一种地图匹配初值的确定方法及装置、电子设备及存储介质。
图1是根据一示例性实施例示出的一种地图匹配初值的确定方法的流程图。需要说明的是,本发明实施例的方法可应用于本发明实施例的地图配初值的确定装置,基地图配初值的确定装置可被配置于电子设备上,也可被配置在服务器中。其中,电子设备可以是PC机或移动终端。本发明实施例对此不作过多限定。
如图1所示,所述地图配初值的确定方法包括:
步骤S110,识别车辆在当前帧的主车道线。
举例而言,车辆在当前帧的主车道线是指在车辆在当前帧时刻的地图车道线,主车道线包括相对于车辆行驶方向的左右主车道线。如图2所示,Z1和Z2为车辆的两条主车道线。
步骤S120,获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到。
举例而言,当前对于车辆定位来说通常包括多种定位算法,因此本发明实施例的多个备选位姿信息即为在当前帧时刻基于至少一种定位算法而输出得到的多个位姿结果,以作为在当前帧时刻地图匹配投影初值的备选值。例如,定位算法可以包括地图匹配算法、组合导航算法以及融合定位算法等。本发明实施例的多个备选位姿信息可以基于这几种定位算法中的任意一个,或者上述三种定位算法的两个算法结合而得到,或者结合三种定位算法而得到相应的备选位姿信息。多个不同定位算法的结合而得到的备选位姿信息可以弥补单一定位算法的定位不准的情况,所得到的备选位姿信息能够更加适于当前车辆位置情况。需要说明的是,本发明实施例并不仅限于上述几种定位算法,本领域技术人还可以根据实际需要灵活结合其他定位算法而得到当前帧的备选位姿信息,对此不作过多限定。
步骤S130,分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为所述当前帧下的地图匹配的初值。
举例而言,如图2所示,图2中的P1和P2即为某个备选位姿信息投影的感知车道线。每个车道线均对应相应的车道线方程,本发明则是基于车道线方程而计算主车道线与感知车道线之间的偏差关系。进而,基于偏差关系,从多个备选位姿信息选择出适于作为当前帧地图匹配的投影初值的位姿信息。
本发明实施例中,通过提出基于多种不同算法而得出备选位姿,进而基于关联条件进行自适应初值选择,大大减小了投影后感知车道线与高精地图车道线的误差,相比于现有单一初值参考,提高了地图匹配算法整体的初值选择鲁棒性,进而提升高精融合定位的稳定性。
在一种优选的实施方式中,所述多个备选位姿信息包括第一备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息包括:获取基于所述组合导航算法在当前帧输出的位姿信息,以将所述组合导航算法在当前帧输出的位姿信息作为所述第一备选位姿信息。
举例而言,本发明实施例的组合导航算法可以是结合组合导航定位输出以及RTK的状态而得到的位姿信息。
在一种优选的实施方式中,如图3所示,获取所述车辆在所述当前帧的第二备选位姿信息,包括:
步骤S310,获取所述地图匹配算法在上一帧输出的位姿信息;
步骤S320,获取所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息;
步骤S330,根据所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息,得到所述组合导航算法在上一帧和当前帧之间输出的位姿差;
步骤S340,根据所述地图匹配算法在上一帧输出的位姿信息和所述组合导航算法在上一帧和当前帧之间输出的位姿差,计算得到在所述当前帧下的第二备选位姿信息。
举例而言,设当前帧为t2,上一帧为t1,地图匹配模块在上一帧t1定位输出的位姿结果为Zm-t1,组合导航模块在上一帧t1输出的位姿结果为Zins-t1,在当前帧输出的位姿结果为Zins-t2,那么上一帧t1和当前帧t2之间组合导航模块输出的位姿差Zins-diff为:Zins-diff=(Zins-t1)-1*Zins-t2,最后基于位姿差Zins-diff和上一帧t1地图匹配模块输出的位姿结果Zm-t1,即可得到当前帧t2地图匹配模块输出的位姿结果Zm-t2为:Zm-t2=Zm-t1*Zins-diff,位姿结果Zm-t2即为第二备选位姿信息。
在一种优选的实施方式中,如图4所示,获取所述车辆在所述当前帧的第三备选位姿信息,包括:
步骤S410,获取所述融合定位算法在上一帧输出的位姿信息;
步骤S420,获取所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息;
步骤S430,根据所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息,得到所述组合导航算法在上一帧和当前帧之间输出的位姿差;
步骤S440,根据所述融合定位算法在上一帧输出的位姿信息和所述组合导航算法在上一帧和当前帧之间输出的位姿差,计算得到在所述当前帧下的第三备选位姿信息。
举例而言,同上述示例,设融合定位模块在上一帧t1输出的位姿结果为Zfc-t1,因此,当前帧t2融合定位模块输出的位姿结果Zfc-t2为:Zfc-t2=Zfc-t1*Zins-diff,即所得到的位姿结果Zfc-t2即为第三备选位姿信息。
上述实施例中,不同的备选位姿信息参考结合不同的定位算法的位姿结果,使得后续的地图匹配确定能够从多个不同备选位姿中适应性选择,提高地图匹配初值的鲁棒性和准确性。
在一优选的实施方式中,如图5所示,所述获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,包括:
步骤S510,分别获取所识别的主车道线与所述备选位姿信息中的每一个所投影的感知车道线对应的匹配点;
步骤S520,确定获取每一组对应匹配点之间的距离偏差结果,并分别得到所述主车道线与所述多个备选位姿信息中的每一个所投影的感知车道线之间的偏差和。
举例而言,本发明根据识别车道线与感知车道线的几何特征,采用适应性的偏差计算方法,通过建立代价函数,将车道线的几何数据输入,从而获取所识别的主车道线与感知车道线之间的偏差关系。本发明实施例优选采用车道线距离偏差计算方法,分别计算识别的主车道线与各个备选位姿投影的感知车道线的偏差。例如,将如图2所示,获取识别的地图车道线Z1与感知的车道线P1的对应的每个匹配点的点偏差距离dis,并进行求和。以前面提到的三种备选位姿信息为例,得到对应于第一备选位姿信息的第一偏差和、对应于第二备选位姿信息的第二偏差和以及对应于第三备选位姿信息的第三偏差和。
需要说明的是,上述仅为其中一种优选方式,本领域技术人员还可以根据识别的主车道线与感知车道线的几何特征如角度、相邻点等,而适应性采用其他偏差计算方法,对此本申请不作过多限定。
在一优选的实施方式中,如图6所示,所述基于所述偏差关系,确定所述作为所述多个备选位姿信息中的一个作为所述车辆在当前帧下的地图匹配初值,包括:
步骤S610,比较所述多个备选位姿信息所投影的感知车道线与所述主车道线之间的多个偏差和的大小关系;
步骤S620,将对应所述偏差和最小的备选位姿信息作为所述车辆在当前帧下的地图匹配初值。
举例而言,以上述示例为例,对于距离偏差来说,本发明采用距离最小值作为判断条件,如比较第一偏差和、第二偏差和以及第三偏差和之间的大小关系。若确定第二偏差和最小,那么则是确定第二备选位姿,即基于地图匹配算法和组合导航算法的定位输出而得到的位姿信息作为当前地图匹配的初值。
如图7所示,本发明的定位算法由组合导航模块、地图匹配模块、里程计模块和融合中心模块组成,其中组合导航模块、地图匹配模块和里程计模块分别基于各自的定位算法输出定位结果,融合中心模块则通过滤波算法或优化算法将各个模块输出的定位结果融合,进而得到在最终的定位结果。对于地图匹配模块,地图匹配算法通常需要输入高精地图车道线和感知主车车道线,普通的地图匹配算法无法确定自车高精地图车道线所处位置,因此需要将组合导航模块投影的感知主车车道线分别匹配各个地图车道线,进而得到当前主车道地图车道线,这种算法经常会导致匹配错误的地图车道线,并非本车地图车道线,有可能是左右相邻的两个车道。
在一优选的实施方式中,如图8所示,所述识别车辆在当前帧的主车道线,包括:
步骤S810,获取所述车辆的换道状态信息,其中所述换道状态包括未换道、换道中和已换道;
步骤S820,基于车辆的换道状态信息,在地图中识别获取车辆在当前帧的对应的主车道线。
举例而言,本发明首先对起始车道定位初始化,例如使用组合导航和融合定位结果共同进行起始车道初始化,在组合导航持续固定解时,认为此时状态定位状态较好,取出融合定位输出的加偏坐标,使用加偏坐标得到地图上对用的主车车道车道,使用M/N逻辑进行起始车道初始化,在M 帧内,连续N帧的车道都处于同一车道内时,表示起始车道初始化成功,在定位算法输出频率为100Hz的情况下,M可参考500帧,N可参考480帧。其次,获取车辆的换道状态。当识别为未换道时,通过接收当前进出匝道等复杂路况汇入汇出车辆在车道的行驶信息,并使用接收的车道行驶信息对地图进行对应车道获取,进而得到所识别的车道线。当识别为换道中时,采用增强型感知换道检测方法。具体为,在车道识别中检测车辆是否存在横向加速度,当检测的车辆横向加速度超过加速度阈值时,即开启横向加速度滑窗检测和感知车道线滑窗检测。其中,对于加速度滑窗检测,在车辆的存在横向加速度的M帧内超过N帧的横向加速度超过加速度阈值,则说明检测成功,否则为检测失败。对于感知车道线滑窗检测,通常表征感知车道线的车道线方程为y=C3x3+C2x2+C1x+C0,其中,C0、C1、C2、C3分别为车道线的线侧距离、斜率、曲率和曲率导数,x、y分别为车体坐标系下的坐标。以车辆后轴中心为坐标系原点,实际中车道线左侧C0 l值大于0,右侧C0 r值小于0。向左换道未跨过车道线时,C0 l值逐渐减小并接近于0,在刚跨过车道线时瞬间变大且接近于一个车道宽。向右变道同理。因此,通过设置滑动窗口,动态记录时间TC0(具体取值根据车速调整)内的C0值来判断是否换道,只有判断车辆开始横跨车道往左右侧相邻车道移动时,才能判断车辆进行换道,否则可能是在本车道曲线行驶。当横向加速度滑窗检测和感知车道线滑窗检测都检测出为换道情况时,将当前状态置为换道状态,否则为未换道。当横向加速度滑窗检测和车道线滑窗检测均检测到处于换道中时,确定当前为换道状态,否则为未换道。当处于换道状态时等车辆完成换道后再识别车道线信息。当识别出为已换道时,对是否成功换道进行校验,并在车辆已换道后,接收汇入汇出车辆在换道后的行驶信息,基于车辆行驶信息对地图进行对应车道获取,从而得到识别车道。
本发明实施例通过获取车辆换道状态,结合车辆横向加速度检测和车道线检测,降低车道线误识别率,提升车道线识别的准确率,从而为地图匹配的初值选择提供准确的参考依据。
综上,本发明实施例提供的地图匹配初值的确定方法具有如下优势:
1)提供多种备选位姿初值,进行自适应选择,减小投影后感知车道线与高精地图车道线误差,避免地图匹配算法错车道匹配和错车道定位结果。
2)增强了地图匹配算法整体初值选择的鲁棒性,进而使得地图匹配算法的鲁棒性更强,尤其遇到传感器突发异常或者其他特殊场景能够具有稳定的定位处理能力;
3)耗时较少,不占用CPU负载,提高高精融合定位的实时性和稳定性。
基于与上述方法相同的发明构思,本发明实施例提供一种地图匹配初值的确定装置,如图9所示,所述确定装置900包括:识别单元910,用于识别车辆在当前帧的主车道线;获取单元920,用于获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息基于至少一种定位算法而得到;确定单元930,用于分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为所述当前帧下的地图匹配的初值。
本发明实施例提供的地图匹配初值的确定装置的具体实施细节和技术效果可参考上述地图匹配初值的确定方法的实施例,在此不作过多赘述。
相应的,本发明实施例还提供一种电子设备,如图10所示,其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的结构示意图。本发明实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图10示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示,电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)1001,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储装置1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中,还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。
通常,以下装置可以连接至I/O接口1005:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1006;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置1007;包括例如磁带、硬盘等的存储装置1008;以及通信装置1009。通信装置1009可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图10示出了具有各种装置的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本发明的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明的实施例提供一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置1009从网络上被下载和安装,或者从存储装置1008被安装,或者从ROM1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时,执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:识别车辆在当前帧的主车道线;获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述作为所述多个备选位姿信息中的一个作为所述车辆在当前帧下的地图匹配的初值。
或者,上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:识别车辆在当前帧的主车道线;获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述作为所述多个备选位姿信息中的一个作为所述车辆在当前帧下的地图匹配的初值
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本发明的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本发明中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本发明的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地,在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种地图匹配初值的确定方法,其特征在于,所述确定方法包括:
识别车辆在当前帧的主车道线;
获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;
分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为在所述当前帧下的地图匹配的初值。
2.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述多个备选位姿信息包括第一备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息包括:
获取基于组合导航算法在当前帧输出的位姿信息,以将所述组合导航算法在当前帧输出的位姿信息作为所述第一备选位姿信息。
3.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述多个备选位姿信息包括第二备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,包括:
获取地图匹配算法在所述上一帧输出的位姿信息;
获取组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息;
根据所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息,得到所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间输出的位姿差;
根据所述地图匹配算法在所述上一帧输出的位姿信息和所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间输出的位姿差,计算得到所述当前帧下的第二备选位姿信息。
4.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述多个备选位姿信息包括第三备选位姿信息,且所述获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,还包括:
获取融合定位算法在所述上一帧输出的位姿信息;
获取组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息;
根据所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧输出的位姿信息,得到所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间的位姿差;
根据所述融合定位算法在所述上一帧输出的位姿信息和所述组合导航算法在所述上一帧和所述当前帧之间的位姿差,计算得到所述当前帧下的第三备选位姿信息。
5.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,包括:
分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息中的每一个所投影的感知车道线对应的匹配点;
基于预设的代价函数,确定获取对应匹配点之间的偏差结果,并分别得到所述主车道线与所述多个备选位姿信息中的每一个所投影的感知车道线之间的偏差和。
6.根据权利要求5所述的确定方法,其特征在于,所述基于所述偏差关系,确定所述多个备选位姿信息中的一个作为在所述当前帧下的地图匹配初值,包括:
比较所述多个备选位姿信息所投影的感知车道线与所述主车道线之间的多个偏差和的大小关系;
将对应所述偏差和最小的备选位姿信息作为所述车辆在当前帧下的地图匹配初值。
7.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述识别车辆在当前帧的主车道线,包括:
获取所述车辆的换道状态信息,其中所述换道状态包括未换道、换道中和已换道;
基于所述车辆的换道状态信息,在地图中识别获取所述车辆在当前帧的对应的主车道线。
8.一种地图匹配初值的确定装置,其特征在于,所述确定装置包括:
识别单元,用于识别车辆在当前帧的主车道线;
获取单元,用于获取所述车辆在所述当前帧的多个备选位姿信息,获取所述车辆在所述当前帧下的多个备选位姿信息,其中所述多个备选位姿信息中的每一个基于至少一种定位算法而得到;
确定单元,用于分别获取所识别的主车道线与所述多个备选位姿信息的每一个所投影的感知车道线之间的偏差关系,并基于所述偏差关系确定所述多个备选位姿信息中的一个作为所述当前帧下的地图匹配的初值。
9.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的地图匹配初值的确定方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的地图匹配初值的确定方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118310533A (zh) * | 2024-05-15 | 2024-07-09 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 基于几何匹配的先验位姿补偿方法、装置、设备及介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140107867A1 (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-17 | Denso Corporation | Convoy travel system and convoy travel apparatus |
US20200173804A1 (en) * | 2017-08-25 | 2020-06-04 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Map display method, device, storage medium and terminal |
CN111750878A (zh) * | 2019-03-28 | 2020-10-09 | 北京初速度科技有限公司 | 一种车辆位姿的修正方法和装置 |
CN112629544A (zh) * | 2019-10-09 | 2021-04-09 | 北京初速度科技有限公司 | 一种基于车道线的车辆定位方法及装置 |
CN112634655A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于车道线的变道处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113009539A (zh) * | 2021-02-19 | 2021-06-22 | 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 | 一种车辆自动变道处理方法、车辆及设备 |
US20210190510A1 (en) * | 2020-05-25 | 2021-06-24 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Vehicle positioning method, apparatus, electronic device, vehicle and storage medium |
CN114926799A (zh) * | 2022-05-20 | 2022-08-19 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 一种车道线检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN115717894A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-02-28 | 大连理工大学 | 一种基于gps和普通导航地图的车辆高精度定位方法 |
CN116182878A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-05-30 | 禾多科技(北京)有限公司 | 道路曲面信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质 |
WO2023185354A1 (zh) * | 2022-04-02 | 2023-10-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 实景导航方法、装置、设备及存储介质、程序产品 |
CN117471513A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 一种车辆定位方法、定位装置、电子设备及存储介质 |
-
2024
- 2024-02-06 CN CN202410171611.6A patent/CN117723070B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140107867A1 (en) * | 2012-10-11 | 2014-04-17 | Denso Corporation | Convoy travel system and convoy travel apparatus |
US20200173804A1 (en) * | 2017-08-25 | 2020-06-04 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Map display method, device, storage medium and terminal |
CN111750878A (zh) * | 2019-03-28 | 2020-10-09 | 北京初速度科技有限公司 | 一种车辆位姿的修正方法和装置 |
CN112629544A (zh) * | 2019-10-09 | 2021-04-09 | 北京初速度科技有限公司 | 一种基于车道线的车辆定位方法及装置 |
US20210190510A1 (en) * | 2020-05-25 | 2021-06-24 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Vehicle positioning method, apparatus, electronic device, vehicle and storage medium |
CN112634655A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于车道线的变道处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113009539A (zh) * | 2021-02-19 | 2021-06-22 | 恒大新能源汽车投资控股集团有限公司 | 一种车辆自动变道处理方法、车辆及设备 |
WO2023185354A1 (zh) * | 2022-04-02 | 2023-10-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 实景导航方法、装置、设备及存储介质、程序产品 |
CN114926799A (zh) * | 2022-05-20 | 2022-08-19 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 一种车道线检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN115717894A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-02-28 | 大连理工大学 | 一种基于gps和普通导航地图的车辆高精度定位方法 |
CN116182878A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-05-30 | 禾多科技(北京)有限公司 | 道路曲面信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质 |
CN117471513A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 一种车辆定位方法、定位装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
MINJUNG SON; HYUN SUNG CHANG: "Lane Line Map Estimation for Visual Alignment", 2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND VIRTUAL REALITY, 15 January 2021 (2021-01-15) * |
李国法, 陈耀昱, 吕辰, 等: "智能汽车决策中的驾驶行为语义解析关键技术", 汽车安全与节能学报, vol. 10, no. 4, 31 August 2019 (2019-08-31) * |
王畅;徐远新;付锐;郭应时;袁伟;: "应用于换道预警系统的潜在危险目标辨识算法", 长安大学学报(自然科学版), vol. 35, no. 01, 31 January 2015 (2015-01-31) * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118310533A (zh) * | 2024-05-15 | 2024-07-09 | 合众新能源汽车股份有限公司 | 基于几何匹配的先验位姿补偿方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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