CN117782101A - 一种室内停车场车载定位导航方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种室内停车场车载定位导航方法及系统，包括以下步骤：确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置；获取车辆传感器数据，其中，所述车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵；根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果；本发明具有以下有益效果：本发明不需要在停车场端部署任何硬件设备，便可以实现室内停车场的定位导航功能，不仅使得室内停车场的定位导航功能实现成本大幅度下降，还使得室内停车场定位导航功能部署效率提升，具备了大规模快速推广的可能性。
Description
技术领域
本发明涉及定位导航技术领域，特别是涉及一种室内停车场车载定位导航方法及系统。
背景技术
现有常用的室内定位方案主要包括蓝牙Beacon、蓝牙AOA、超宽带UWB、视觉slam、激光slam等定位方式，其中基于蓝牙Beacon的定位方案精度能够达到米级，主要应用在室内停车场定位场景；基于蓝牙AOA的定位方案精度能够达到分米级，主要应用在医院导诊、火车站寻路等场景；基于超宽带UWB的定位方案精度能够达到厘米级，主要应用在自动驾驶领域以及需要高精度定位需求的工业场景；视觉或者激光slam定位方案精度能够达到分米级，主要应用在机器人、自动驾驶等领域。
现有的室内定位方案应用在室内停车场场景中具有很多缺陷，包括：目前基于蓝牙Beacon、蓝牙AOA、超宽带UWB的定位方案都需要在停车场内部署大量的定位基站，距离间隔大概在6～7米一个，这样导致需要在停车场内进行长时间施工作业，并且需要与停车场业主进行大量沟通，硬件成本很高的同时也会消耗大量的施工时间，因此以上方案的推广速度很慢，无法快速大规模实现室内停车场定位导航功能，并且基于蓝牙Beacon、蓝牙AOA、超宽带UWB的定位方案对于定位基站的稳定性要求较高，定位基站需要一直处于正常通电和在线状态，否则无法正常使用定位导航功能；然而现实情况则无法满足这些要求，因为经常会出现蓝牙Beacon电池电量耗尽、蓝牙AOA通信阻塞、UWB基站断电等意外情况，无法保障其一直正常工作，而且基于蓝牙Beacon、蓝牙AOA、超宽带UWB的定位方案都容易受到现场的干扰影响，如在定位接收端与定位基站之间存在金属遮挡物体，则会对定位信号的准确性产生严重影响；视觉或者激光slam的定位方案需要采集大量的停车场特征点数据，如特征点云和特征图像数据，需要大量的特征点地图采集工作，效率比较低；并且视觉或者激光slam的定位方案中应用的定位特征点经常会发生改变，如墙壁新增张贴了海报等事件，都会影响到之前采集的特征点地图，导致需要频繁的更新特征点地图才能保证定位效果，从而耗时耗力，综上可知，目前的室内停车场定位方案都需要较高的施工成本、部署成本和维护成本，无法实现定位导航功能的快速大规模应用。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种室内停车场车载定位导航方法及系统，用于解决现有技术中需要较高的施工成本、部署成本和维护成本，无法实现定位导航功能的快速大规模应用的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供如下技术方案：
一种室内停车场车载定位导航方法，包括以下步骤：确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置；获取车辆传感器数据，其中，所述车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵；根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果；根据所述定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
一种室内停车场车载定位导航系统，包括：获取模块，用于获取车辆传感器数据，其中，所述车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；确定模块，用于确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置，根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵；根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果；根据所述定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
一种服务器，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如上述的室内停车场车载定位导航方法。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的室内停车场车载定位导航方法。
于本发明的一实施例中，所述确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置，包括：选取室外进入室内停车场的连接点，并对阈值的具体数值进行设置；根据所述连接点和阈值的具体数值确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置，该技术方案通过判断车辆与连接点的距离是否小于阈值的具体数值，从而能够得出车辆是否已经位于初始位置处。
于本发明的一实施例中，所述根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵，包括：确定关于车辆环视图像中的边缘线信息的栅格矩阵；根据车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据确定在某时间间隔内产生的车辆位移量；根据所述栅格矩阵确定在某时间间隔内产生的两帧数据位移量；根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定定位参数矩阵和特征参数矩阵。
于本发明的一实施例中，所述根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定定位参数矩阵和特征参数矩，包括：根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定车辆平均位移量；根据某时间段内的车辆平均位移量确定定位参数矩阵和根据某时间段内的车辆传感器数据确定特征参数矩阵，该技术方案通过某时间段内的车辆平均位移量能够得出定位参数矩阵，通过某时间段内的车辆传感器数据能够得出特征参数矩阵，从而便于后续对车辆进行定位导航。
于本发明的一实施例中，所述根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定车辆平均位移量，包括：根据以下公式确定车辆平均位移量： 其中，k1和k2均为参数，L为车辆轴距，SteerAngle为方向盘转角，ratio为转动传向比，C1和C2均为常数，在某时间间隔内产生的车辆位移量(dx1，dy1，dz1)，在某时间间隔内产生的两帧数据位移量(dx2，dy2，dz2)，车辆平均位移量为(dx，dy，dz)。
于本发明的一实施例中，所述根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果，包括：根据所述定位参数矩阵确定某时间段内的车辆位置计算轨迹；根据所述特征参数矩阵确定某时间段内的车辆仿真计算轨迹；获取关于车辆前时刻位置点附近的道路结构，并根据所述车辆位置计算轨迹、车辆仿真计算轨迹和道路结构确定定位矫正结果。
于本发明的一实施例中，所述根据所述定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航，包括：获取室内停车场的矢量地图数据和路径规划数据；根据所述矢量地图数据和路径规划数据与定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航，该技术方案通过矢量地图数据和路径规划数据与定位矫正结果能够对车辆的行驶路线进行定位导航，从而使车辆用户都能够便捷享受到室内停车场定位导航的功能，帮助车辆用户在室内停车场内不迷路。
如上所述，本发明的一种室内停车场车载定位导航方法及系统，具有以下有益效果：
本发明根据初始位置和车辆传感器数据能够得出定位参数矩阵和特征参数矩阵，然后根据定位参数矩阵和特征参数矩阵可以得出定位矫正结果，最后根据定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航，从而使车辆用户都能够便捷享受到室内停车场定位导航的功能，帮助车辆用户在室内停车场内不迷路，本发明不仅解决室内停车场接收不到卫星定位信号，无法进行室内停车定位导航的问题，还解决了需要较高的施工成本、部署成本和维护成本，无法实现定位导航功能的快速大规模应用的问题。
附图说明
图1是本发明第一实施方式中的室内停车场车载定位导航方法流程图；
图2是本发明第二实施方式中的室内停车场车载定位导航方法流程图；
图3是本发明第三实施方式中的室内停车场车载定位导航系统示意图；
图4是本发明第三实施方式中的室内停车场车载定位导航系统的整体结构示意图；
图5是本发明第四实施方式中的电子设备示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明的第一实施方式涉及一种室内停车场车载定位导航方法，流程如图1所示，具体如下：
步骤101，确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置；
具体的说，首先选取室外进入室内停车场的连接点，并对阈值的具体数值进行设置，然后根据连接点和阈值的具体数值确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置。
实际应用中，在室外空旷的地方选取一个点作为室外进入室内的连接点(入口点)，存储该点的位置信息(包括经纬度坐标以及楼层)，并设定阈值的具体数值，当车辆的位置到入口点的距离小于该阈值时，认为当前车辆已经到达入口点，并结合道路拓扑关系得到当前车辆的航向，以此作为车辆开始室内停车场定位的初始位置。
步骤102，获取车辆传感器数据。
具体的说，其中，该车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据。
实际应用中，实时获取车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据(ax，ay，az)、车辆三轴角速度数据(wx，wy，wz)、车辆方向盘转角数据VAngle、车辆轮速数据(vlf，vrf，vlr，vrr)、车辆挡位数据Vgear，同时记录每帧车辆传感器数据的时间戳信息Tk。
步骤103，根据初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵。
具体的说，首先确定关于车辆环视图像中的边缘线信息的栅格矩阵，然后根据车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据确定在某时间间隔内产生的车辆位移量，再根据栅格矩阵确定在某时间间隔内产生的两帧数据位移量，最后根据车辆位移量和两帧数据位移量确定定位参数矩阵和特征参数矩阵。
步骤104，根据定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果。
具体的说，首先根据定位参数矩阵确定某时间段内的车辆位置计算轨迹，然后根据特征参数矩阵确定某时间段内的车辆仿真计算轨迹，再获取关于车辆前时刻位置点附近的道路结构，并根据车辆位置计算轨迹、车辆仿真计算轨迹和道路结构确定定位矫正结果。
实际应用中，根据定位参数矩阵确定某时间段内的车辆位置计算轨迹，根据特征参数矩阵确定某时间段内的车辆仿真计算轨迹具体过程为：在获取到定位参数矩阵Pv和特征参数矩阵Jv后，将根据定位参数矩阵Pv中的数据还原出30秒内车辆位置计算轨迹Rp，同时将根据特征参数矩阵Jv中的数据利用LSTM模型计算输出30秒内车辆仿真计算轨迹Rs，计算方式如下： 其中，(x0,y0,z0)为车辆的初始位置，/>为定位参数矩阵Pv在第一行第一列的转置矩阵，i为矩阵的行数，MLSTM是部署在云端事先训练好的模型。
获取关于车辆前时刻位置点附近的道路结构，并根据车辆位置计算轨迹、车辆仿真计算轨迹和道路结构确定定位矫正结果具体过程为：将车辆位置计算轨迹Rp、车辆仿真计算轨迹Rs以及车辆上一时刻位置点附近的道路结构Rr进行特征匹配，计算得到定位矫正结果Pc，并将定位矫正结果Pc通过蜂窝网反馈至车端，计算过程如下： 其中，其中Mat为匹配矩阵，M1、M2和M3均为常数。
步骤105，根据定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
具体的说，首先获取室内停车场的矢量地图数据和路径规划数据，然后根据矢量地图数据和路径规划数据与定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
实际应用中，接收到定位矫正结果Pc后，将其数据更新至下一个计算周期的定位计算中，并重新开始步骤一开始新一轮位置计算，然后再根据矢量地图数据和路径规划数据对车辆的行驶路线进行定位导航。
本发明的第二实施方式涉及一种室内停车场车载定位导航方法，第二实施方式是对第一实施方式整体的详细论述，主要详细的论述在于：在本发明的第二实施方式中，明确了一种实施方式，此实施方式论述了根据初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵的具体过程。
本实施方式请参阅图2，包括以下步骤，进行如下说明：
步骤201至步骤202与第一实施方式中的步骤101至步骤102相类似，在此不再赘述。
步骤203，确定关于车辆环视图像中的边缘线信息的栅格矩阵。
实际应用中，实时处理车辆环视图像数据，利用Canny边缘算子提取环视图像中的边缘线信息并将其记录为栅格矩阵Gk，矩阵中元素通过0和1两个值表示边缘线有无，其中，栅格矩阵Gk的行数为100、列数为50，每个矩阵元素代表现实世界中10cm*10cm的方格，即栅格矩阵Gk代表车辆周围5m*10m范围的边缘线情况。
步骤204，根据车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据确定在某时间间隔内产生的车辆位移量。
实际应用中，首先将车辆三轴加速度数据进行积分运算得到车辆三轴速度，然后将车辆三轴角速度数据进行积分运算得到三轴角度姿态，将车辆三轴速度、三轴角度姿态、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据带入到车辆阿克曼转向动力学模型中，计算得到车辆在Tk时刻和Tk-1时刻之间产生的位移量(dx1，dy1，dz1)。
步骤205，根据栅格矩阵确定在某时间间隔内产生的两帧数据位移量。
步骤206，根据车辆位移量和两帧数据位移量确定定位参数矩阵和特征参数矩阵。
具体的说，首先根据车辆位移量和两帧数据位移量确定车辆平均位移量，然后根据某时间段内的车辆平均位移量确定定位参数矩阵和根据某时间段内的车辆传感器数据确定特征参数矩阵。
实际应用中，根据车辆位移量和两帧数据位移量确定车辆平均位移量具体过程为：将k时刻栅格矩阵Gk和k-1时刻栅格矩阵Gk-1进行特征匹配，匹配后得到的两帧数据位移量(dx2，dy2，dz2)，将两帧数据位移量(dx2，dy2，dz2)与车辆位移量(dx1，dy1，dz1)进行加权平均计算得到车辆平均位移量(dx，dy，dz)，计算方法如下： 其中，k1和k2均为参数，L为车辆轴距，SteerAngle为方向盘转角，ratio为转动传向比，C1和C2均为常数。
根据某时间段内的车辆平均位移量确定定位参数矩阵和根据某时间段内的车辆传感器数据确定特征参数矩阵具体过程为：将30秒内产生的车辆平均位移量(dx，dy，dz)数据向量整合打包成定位参数矩阵Pv，将30秒内产生的车辆传感器数据整合打包成特征参数矩阵Jv，定位参数矩阵Pv与特征参数矩阵Jv打包后数据如下：
其中，k为时间，n为正整数。
步骤207至步骤208与第一实施方式中的步骤104至步骤105相类似，在此不再赘述。
本发明的第三实施方式涉及一种室内停车场车载定位导航系统，请参阅图3，包括：
获取模块，用于获取车辆传感器数据，其中，该车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；
确定模块，用于确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置，根据初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵；根据定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果；根据定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
进一步的说，整个定位导航系统也由云端和车端两大部分组成，具体结构图请参阅图4，云端包括定位云端模型和停车场地图导航服务模块，车端包括车辆传感器模块、定位边缘模型和停车场定位导航应用模块；
定位云端模型：定位云端模型负责获取定位边缘模型传来的定位参数矩阵Pv以及特征参数矩阵Jv，定位参数矩阵Pv是一段时间内车辆在x轴、y轴和z轴方向上产生的累积位移量数据序列，特征参数矩阵Jv是一段时间内的车辆传感器数据序列，定位云端模型将以上数据输入至云端定位模型进行运算并得到定位矫正结果Pc返回给车辆；停车场地图导航服务模块：停车场地图导航服务模块负责发布停车场的矢量地图数据并同时为车辆提供路径规划服务；
车辆传感器模块：该模块负责提供车辆传感器的实时数据，包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；定位边缘模型：定位边缘模型实时解析车辆传感器数据，包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据、车辆挡位数据，将以上数据输入至边缘定位模型，实时计算得到定位参数矩阵Pv和特征参数矩阵Jv，并将其发送至定位云端模型；停车场定位导航应用模块：停车场定位导航应用模块负责对从停车场地图导航服务模块中获取的矢量地图数据和路径规划数据进行实时的渲染展示，并获取定位边缘模型发送的定位矫正结果Pc数据，为车辆用户提供定位导航功能应用。
不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明第四实施方式涉及一种服务器，请参阅图5，包括：
至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上的室内停车场车载定位导航方法。
其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明根据初始位置和车辆传感器数据能够得出定位参数矩阵和特征参数矩阵，然后根据定位参数矩阵和特征参数矩阵可以得出定位矫正结果，最后根据定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航，从而使车辆用户都能够便捷享受到室内停车场定位导航的功能，帮助车辆用户在室内停车场内不迷路，本发明不仅解决室内停车场接收不到卫星定位信号，无法进行室内停车定位导航的问题，还解决了需要较高的施工成本、部署成本和维护成本，无法实现定位导航功能的快速大规模应用的问题，本发明不需要在停车场端部署任何硬件设备，便可以实现室内停车场的定位导航功能，不仅使得室内停车场的定位导航功能实现成本大幅度下降，还使得室内停车场定位导航功能部署效率提升，具备了大规模快速推广的可能性。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置；
获取车辆传感器数据，其中，所述车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；
根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵；
根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果；
根据所述定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
2.根据权利要求1所述的一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于：所述确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置，包括：
选取室外进入室内停车场的连接点，并对阈值的具体数值进行设置；
根据所述连接点和阈值的具体数值确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置。
3.根据权利要求1所述的一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于：所述根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵，包括：
确定关于车辆环视图像中的边缘线信息的栅格矩阵；
根据车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据确定在某时间间隔内产生的车辆位移量；
根据所述栅格矩阵确定在某时间间隔内产生的两帧数据位移量；
根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定定位参数矩阵和特征参数矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于：所述根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定定位参数矩阵和特征参数矩，包括：
根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定车辆平均位移量；
根据某时间段内的车辆平均位移量确定定位参数矩阵和根据某时间段内的车辆传感器数据确定特征参数矩阵。
5.根据权利要求4所述的一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于：所述根据所述车辆位移量和两帧数据位移量确定车辆平均位移量，包括：
根据以下公式确定车辆平均位移量：
其中，k1和k2均为参数，L为车辆轴距，SteerAngle为方向盘转角，ratio为转动传向比，C1和C2均为常数，在某时间间隔内产生的车辆位移量(dx1，dy1，dz1)，在某时间间隔内产生的两帧数据位移量(dx2，dy2，dz2)，车辆平均位移量为(dx，dy，dz)。
6.根据权利要求1所述的一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于：所述根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果，包括：
根据所述定位参数矩阵确定某时间段内的车辆位置计算轨迹；
根据所述特征参数矩阵确定某时间段内的车辆仿真计算轨迹；
获取关于车辆前时刻位置点附近的道路结构，并根据所述车辆位置计算轨迹、车辆仿真计算轨迹和道路结构确定定位矫正结果。
7.根据权利要求1所述的一种室内停车场车载定位导航方法，其特征在于：所述根据所述定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航，包括：
获取室内停车场的矢量地图数据和路径规划数据；
根据所述矢量地图数据和路径规划数据与定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
8.一种室内停车场车载定位导航系统，其特征在于：包括：
获取模块，用于获取车辆传感器数据，其中，所述车辆传感器数据包括车辆环视图像数据、车辆三轴加速度数据、车辆三轴角速度数据、车辆方向盘转角数据、车辆轮速数据和车辆挡位数据；
确定模块，用于确定车辆在室内停车场中开始定位的初始位置，根据所述初始位置和车辆传感器数据确定定位参数矩阵和特征参数矩阵；根据所述定位参数矩阵和特征参数矩阵确定定位矫正结果；根据所述定位矫正结果对车辆的行驶路线进行定位导航。
9.一种服务器，其特征在于，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如权利要求1至7中任一所述的一种室内停车场车载定位导航方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一所述的一种室内停车场车载定位导航方法。
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| CN202311826947.3A Pending CN117782101A (zh) | 2023-12-28 | 2023-12-28 | 一种室内停车场车载定位导航方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117782101A (zh) |
-
2023
- 2023-12-28 CN CN202311826947.3A patent/CN117782101A/zh active Pending
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Legal Events
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