[發(fā)明專利]一種定位方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911360256.2
• 申請日: 2019-12-25
• 公開（公告）號: CN110967011B
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設計）人: 韓升升;王維;鄧海林;趙哲
• 申請（專利權）人: 蘇州智加科技有限公司;智加（美國）公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/30;G01S7/48;G01S17/88
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 寧立存

1.一種定位方法，其特征在于，應用于自動駕駛車輛中，所述方法包括：

預測所述自動駕駛車輛當前時刻的位姿信息，得到預測位姿信息；

根據(jù)所述預測位姿信息，生成第一柵格地圖，所述第一柵格地圖包括多個柵格，每個柵格對應有回波反射強度均值和高程均值，所述回波反射強度均值為單個柵格內的所有點的回波反射強度值的平均值，所述高程均值為單個柵格內的所有點的高程值的平均值；

在所述第一柵格地圖中，以所述預測位姿信息對應的位置為中心獲取第一尺寸的第二柵格地圖，以及在全局離線柵格地圖中，以所述預測位姿信息對應的位置為中心獲取第二尺寸的第三柵格地圖，所述第一尺寸小于所述第二尺寸；

以指定偏移量為移動步長，將所述第二柵格地圖在所述第三柵格地圖上移動，以遍歷所述第三柵格地圖；在每移動所述指定偏移量后，基于所述第二柵格地圖和所述第三柵格地圖中的柵格的高程均值，確定本次的移動位置坐標對應的第一匹配概率，所述移動位置坐標用于指示本次移動所述第二柵格地圖后所述第二柵格地圖中的第一指定點相對于所述第三柵格地圖中第二指定點的位移；

基于遍歷過程中確定的所有移動位置坐標和所有移動位置坐標對應的第一匹配概率，確定所述第一柵格地圖與所述全局離線柵格地圖的第一匹配概率分布；

根據(jù)所述第一柵格地圖和所述全局離線柵格地圖中包括車道的柵格的回波反射強度均值，確定所述第一柵格地圖與所述全局離線柵格地圖的第二匹配概率分布；

基于所述第一匹配概率分布和所述第二匹配概率分布，確定當前時刻所述自動駕駛車輛在所述全局離線柵格地圖中的位置信息；

所述根據(jù)所述第一柵格地圖和所述全局離線柵格地圖中包括車道的柵格的回波反射強度均值，確定所述第一柵格地圖與所述全局離線柵格地圖的第二匹配概率分布之前，還包括：

分別確定所述第二柵格地圖和所述第三柵格地圖中包括車道的柵格，并對包括車道的柵格進行標記；

相應地，所述根據(jù)所述第一柵格地圖和所述全局離線柵格地圖中包括車道的柵格的回波反射強度均值，確定所述第一柵格地圖與所述全局離線柵格地圖的第二匹配概率分布，包括：

以指定偏移量為移動步長，將所述第二柵格地圖在所述第三柵格地圖上移動，以遍歷所述第三柵格地圖；

在每移動所述指定偏移量后，基于所述第二柵格地圖和所述第三柵格地圖中包括車道的柵格的回波反射強度均值，確定本次的移動位置坐標對應的第二匹配概率，所述移動位置坐標用于指示本次移動所述第二柵格地圖后所述第二柵格地圖中的第一指定點相對于所述第三柵格地圖中第二指定點的位移；

基于遍歷過程中確定的所有移動位置坐標和所有移動位置坐標對應的第二匹配概率，確定所述第二匹配概率分布。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預測所述自動駕駛車輛當前時刻的位姿信息，包括：

根據(jù)所述自動駕駛車輛的速度、慣性測量單元IMU數(shù)據(jù)、上一時刻的歷史位姿信息、當前時刻與上一時刻的時間差，預測所述自動駕駛車輛當前時刻的位姿信息，所述歷史位姿信息包括歷史位置信息和歷史姿態(tài)信息。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預測位姿信息，生成第一柵格地圖，包括：

獲取當前時刻的第一點云數(shù)據(jù)，所述第一點云數(shù)據(jù)至少包括所探測到的各個點的回波反射強度值和高程值；

基于所述第一點云數(shù)據(jù)和所述預測位姿信息，將所述第一點云數(shù)據(jù)對應的第一點云轉換至世界坐標系下，得到第二點云數(shù)據(jù)；

基于所述第二點云數(shù)據(jù)與當前時刻之前的指定時間段內的第一歷史點云數(shù)據(jù)，生成所述第一柵格地圖，其中，所述第一歷史點云數(shù)據(jù)為世界坐標系下的歷史點云數(shù)據(jù)。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一匹配概率分布和所述第二匹配概率分布，確定當前時刻所述自動駕駛車輛在所述全局離線柵格地圖中的位置信息，包括：

根據(jù)所述第一匹配概率分布和所述第二匹配概率分布，確定所述第一柵格地圖與所述全局離線柵格地圖的融合匹配概率分布；

基于所述融合匹配概率分布和所述預測位姿信息，確定當前時刻所述自動駕駛車輛在所述全局離線柵格地圖中的位置信息。