[發明專利]用于定位的方法、裝置、計算設備和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011009327.7
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112113574B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 侯深化;丁文東;高航;萬國偉;宋適宇
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G01C21/30
• 分類號: G01C21/30;G01C21/16;G06T7/73
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;王艷春

本申請公開了用于定位的方法、計算設備和計算機可讀存儲介質，涉及自動駕駛領域。該方法包括獲取待定位設備在當前時刻的慣性測量數據以及由該設備上的LiDAR在當前時刻采集的點云數據；通過對慣性測量數據進行積分，確定該設備在當前時刻在慣性坐標系下的慣性定位信息；以及基于慣性定位信息、點云數據和在局部坐標系下構建的至少一個局部地圖，確定該設備在當前時刻在局部坐標系下的定位結果。本公開的實施方式能夠提供有效且穩定的局部定位結果。

技術領域

本公開的實施方式主要涉及自動駕駛領域，并且更具體地，涉及用于定位的方法、裝置、計算設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

近年來，自動駕駛(也稱為無人駕駛)作為人工智能的一個應用場景，已經成為各種交通工具、特別汽車產業的新發展方向。自動駕駛技術通常依賴于對自動駕駛車輛進行高精度定位。在自動駕駛領域中，傳統定位方案通常通過將由自動駕駛車輛上的LiDAR實時采集的點云數據與高精度定位地圖進行匹配，來確定自動駕駛車輛的全局位置。然而，當道路環境發生變化時，實時采集的點云數據可能與定位地圖中對應區域的數據存在較大差異，從而導致定位結果不準確或者無法定位的情況。激光里程計由于不利用高精度定位地圖，不受環境變化的影響。

發明內容

根據本公開的示例實施方式，提供了一種用于定位的方案。

在本公開的第一方面中，提供了一種用于定位的方法，包括：

獲取設備在第一時刻的慣性測量數據以及由所述設備上的LiDAR在所述第一時刻采集的點云數據；

通過對所述慣性測量數據進行積分，確定所述設備在所述第一時刻在慣性坐標系下的慣性定位信息；以及

基于所述慣性定位信息、所述點云數據和在局部坐標系下構建的至少一個局部地圖，確定所述設備在所述第一時刻在所述局部坐標系下的第一定位結果。

在本公開的第二方面中，提供了一種用于定位的裝置。該裝置包括數據獲取模塊，被配置為獲取待定位設備的慣性測量數據以及由該設備上的LiDAR在當前時刻采集的點云數據；慣性定位模塊，被配置為通過對慣性測量數據進行積分，確定該設備在當前時刻在慣性坐標系下的慣性定位信息；以及結果確定模塊，被配置為基于慣性定位信息、點云數據和在局部坐標系下構建的至少一個局部地圖，確定該設備在當前時刻在局部坐標系下的定位結果。

在本公開的第三方面中，提供了一種計算設備，包括：

一個或多個處理器；以及

存儲器，存儲一個或多個程序，其中所述一個或多個程序在由所述一個或多個處理器執行時使所述計算設備執行操作，所述操作包括：

獲取設備在第一時刻的慣性測量數據以及由所述設備上的LiDAR在所述第一時刻采集的點云數據；

通過對所述慣性測量數據進行積分，確定所述設備在所述第一時刻在慣性坐標系下的慣性定位信息；以及

基于所述慣性定位信息、所述點云數據和在局部坐標系下構建的至少一個局部地圖，確定所述設備在所述第一時刻在所述局部坐標系下的第一位姿的第一定位結果。

在本公開的第四方面中，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序在由計算設備執行時使所述計算設備執行：

獲取對象在第一時刻的慣性測量數據以及由所述對象上的LiDAR在所述第一時刻采集的點云數據；

通過對所述慣性測量數據進行積分，基于所述慣性測量數據確定所述設備在所述第一時刻在慣性坐標系下的慣性定位信息；以及

基于所述慣性定位信息、所述點云數據和在局部坐標系下構建的至少一個局部地圖，確定所述對象在所述第一時刻在所述局部坐標系下的位姿。