[發明專利]一種車道級定位方法、裝置、系統和相關設備

在審

• 申請號: 202010161665.6
• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN113375679A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 楊威;毛靈飛
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G01C21/30
• 分類號: G01C21/30;G01C21/34;G01C21/36
• 代理公司: 北京思格頌知識產權代理有限公司 11635
• 代理人: 楊超

1.一種車道級定位方法，包括：

定位車輛的當前位置，在所述當前位置周圍隨機生成預定數量的位置點；

根據所述位置點的位置、電子地圖的誤差和從地圖數據中獲取的各車道的位置范圍，確定每個所述位置點位于各車道的第一概率；

獲取至少兩種感知技術感知到的車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，與從地圖數據中獲取的每個所述位置點所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離進行匹配，確定每個所述位置點位于各車道的第二概率；

根據所述第一概率和所述第二概率確定各所述位置點位于各車道的最終概率，確定所述最終概率最大的車道為所述車輛所在的車道。

2.根據權利要求1所述的方法，所述定位車輛的當前位置，包括：

基于選擇的至少兩種定位技術確定車輛的至少兩個初步定位位置，采用預選的位置融合方式融合所述至少兩個初步定位位置，得到車輛的當前位置。

3.根據權利要求2所述的方法，所述采用預選的位置融合方式融合所述至少兩個初步定位位置，得到車輛的當前位置，包括：

根據各所述初步定位位置的方差，確定卡爾曼增益系數；

使用所述卡爾曼增益系數對每個所述初步定位位置進行權重分配，基于分配的權重對所述初步定位位置進行加權計算，得到車輛的當前位置。

4.根據權利要求3所述的方法，所述在所述當前位置周圍隨機生成預定數量的位置點，包括：

根據所述初步定位位置的方差和所述卡爾曼增益系數確定所述當前位置的方差；

根據所述當前位置的方差，在所述當前位置周圍隨機生成預定數量的位置點。

5.根據權利要求1所述的方法，所述根據所述位置點的位置、電子地圖的誤差和從地圖數據中獲取的各車道的位置范圍，確定每個所述位置點位于各車道的第一概率，包括：

根據電子地圖的誤差和所述位置點的位置，確定所述位置點在所述電子地圖上的橫向位置范圍；

根據所述橫向位置范圍和各車道的位置范圍，確定每個所述位置點位于電子地圖中各個車道的第一概率。

6.根據權利要求1所述的方法，所述獲取至少兩種感知技術感知到的車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，與從地圖數據中獲取的每個所述位置點所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離進行匹配，確定每個所述位置點位于各車道的第二概率，包括：

根據拍攝的道路圖像和采集的點云數據分別確定車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離；

將根據道路圖像確定的車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，與從地圖數據中獲取的每個所述位置點所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離進行匹配，得到每個所述位置點位于各車道的第三概率；

將根據點云數據確定的車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，與從地圖數據中獲取的每個所述位置點所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離進行匹配，得到每個所述位置點位于各車道的第四概率；

對每個所述位置點的所述第三概率和所述第四概率進行融合處理，得到每個所述位置點位于各車道的第二概率。

7.根據權利要求1所述的方法，所述獲取至少兩種感知技術感知到的車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，與從地圖數據中獲取的每個所述位置點所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離進行匹配，確定每個所述位置點位于各車道的第二概率，包括：

根據拍攝的道路圖像和采集的點云數據分別確定車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，并對確定出的線型和距離進行融合處理；

將融合處理后的車輛所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離，與從地圖數據中獲取的每個所述位置點所在車道的兩側車道線線型和到兩側車道線的距離進行匹配，得到每個所述位置點位于各車道的第二概率。