[發明專利]一種基于三維曲面定位能力的自主車輛主動定位方法

在審

• 申請號: 202010727458.2
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111928860A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 王景川;于翔宇;茅天陽;高麗麗
• 申請（專利權）人: 上海交通大學煙臺信息技術研究院;上海交通大學
• 主分類號: G01C21/32
• 分類號: G01C21/32;G01C21/34;G01S17/89;G01S17/931
• 代理公司: 北京鼎德寶專利代理事務所(特殊普通合伙) 11823
• 代理人: 牟炳彥

本發明提供了一種基于三維曲面定位能力的自主車輛主動定位方法，基于改進多層柵格地圖，提取地圖中不同類型的特征信息；基于八叉樹地圖模型和三維激光傳感器觀測模型，計算三維曲面定位能力指標；以三維曲面定位能力作為主要約束條件，生成適合自主車輛定位的主動定位路徑；基于自主車輛所在環境的地形特征因素，對定位粒子群初始化狀態進行約束，進行AMCL全局定位，提高全局定位策略對于環境信息的匹配程度，降低由于冗余信息引起的計算量；基于點云匹配的策略對全局定位所獲取的自主車輛位姿進行檢驗及重定位，避免算法在高相似場景下收斂到錯誤的單一區域。

技術領域

本發明涉及自主車輛技術領域，具體涉及一種基于三維曲面定位能力的自主車輛主動定位方法。

背景技術

近年來自主車輛的相關研究與應用主要集中在智能駕駛、物流配送、空間探索等領 域。以谷歌無人車、特斯拉電動汽車為首的無人駕駛車輛已經積累了大量的路測數據，盡管無人駕駛相關技術還未完全達到實際應用的安全、穩定性要求，但由此衍生出的智 能泊車、高速輔助駕駛等功能已經在我們的日常生活中得到廣泛應用。

在以上提到的各類應用場景中，車輛能夠進行自主移動和作業的基礎是通過自身攜 帶的傳感器進行環境感知，其中最核心的技術是即時定位與地圖構建(SLAM)。由于所使用傳感器的不同，通常會將SLAM技術分為視覺SLAM和激光SLAM。其中視覺SLAM一 般會使用單目相機、雙目相機或深度相機作為基本傳感器，它的優點在于能夠獲取到更 為豐富的環境信息，且傳感器體積較少、成本較低，但由于視覺傳感器自身的限制，視 覺SLAM的效果受光照等環境因素的影響較大，且單目相機對于環境尺度的估計相 對困難。相比之下，激光測距傳感器(又稱“激光雷達”)具有觀測距離遠、數據 精度高、在不同環境中穩定性更強等優點，因此被廣泛應用于自主車輛在室外環境 下的作業任務。常用的激光測距傳感器有兩類，一類是只進行平面測距的二維激光 傳感器，另一類是具有多條不同高度的激光掃描線，可以獲取立體觀測信息的三維 激光傳感器。本文所使用的主要傳感器是一種具有16條掃描線、360度觀測角度的 三維激光傳感器。

得益于幾十年的研究和發展，SLAM技術在小范圍、結構化特征鮮明的場景中已 經有了較為完善的解決方案。但隨著自主車輛的應用環境逐漸多樣化、復雜化，自 主車輛定位技術所面臨的技術難點與挑戰也日益增加。在復雜室外場景下，由于自 主車輛自身傳感器獲取信息會受到環境因素的較大干擾，因此本發明著重考慮如何 通過預先獲取到的環境地圖和自主車輛模型信息，對自主車輛在實際工作時的姿態、 觀測等信息進行合理分析推斷，從而保證自主車輛能夠針對環境特征更好的進行自 主全局定位。

發明內容

本發明提供一種基于三維曲面定位能力的自主車輛主動定位方法，目的是解決在復 雜室外場景下，由于自主車輛自身傳感器獲取信息會受到環境因素的較大干擾，定 位難度大的技術問題，以實現自主車輛能夠針對環境特征更好的進行自主全局定位的 技術效果。

根據本發明提供的一種基于三維曲面定位能力的自主車輛主動定位方法，包括以下步驟：

步驟1：特征提取步驟：使用自主車輛攜帶的激光傳感器采集地圖數據，基于多層柵格地圖模型，提取地圖高度和法向特征信息。

步驟2：三維曲面定位能力指標計算步驟：基于八叉樹地圖模型和三維激光傳感器觀測模型，計算三維曲面定位能力指標。

步驟3：主動定位路徑生成步驟：以三維曲面定位能力作為主要約束條件，生成適合自主車輛定位的主動定位路徑。

步驟4：全局定位步驟：基于自主車輛所在環境的地形特征因素，對定位粒子群初始化狀態進行約束，進行AMCL全局定位。

步驟5：位姿檢驗及重定位步驟：基于點云匹配的策略對全局定位所獲取的自主車輛位姿進行檢驗及重定位，避免算法在高相似場景下收斂到錯誤的單一區域。

優選地，所述特征提取步驟包括：