[發明專利]基于激光里程計的車輛定位方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011519123.8
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112747752A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 張怡歡;王亮;曾勇;戴一凡
• 申請（專利權）人: 清華大學蘇州汽車研究院（吳江）;清華大學
• 主分類號: G01C21/26
• 分類號: G01C21/26;G01C21/20;G01C22/00;G06N3/04;G01S17/931;G06N3/08;G06T7/73
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本申請實施例提供一種基于激光里程計的車輛定位方法、裝置、設備和存儲介質，通過獲取激光雷達連續采集的多幀環境傳感數據，環境傳感數據包括三維點云數據和反射強度數據，對相鄰兩幀環境傳感數據進行坐標變換和投影變換，得到包含相鄰兩幀環境傳感數據的數據信息的高維數據，根據高維數據，通過深度神經網絡模型確定相鄰兩幀環境傳感數據之間的位姿轉換關系，得到車輛的位姿數據，在不需要依賴人工設定的環境特征的情況下，實現了車輛定位，并提高了車輛定位的魯棒性和準確性。

技術領域

本申請實施例涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種基于激光里程計的車輛定位方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

智能網聯車輛是一種具備環境感知、行為決策、自動控制等自主行駛能力的車輛，又稱為無人駕駛車輛或輪式機器人。智能網聯車輛能夠將機動車駕駛人從枯燥繁瑣的駕駛操作中解放出來，依靠人工智能、機器視覺等技術，避免甚至杜絕了因駕駛員個人因素導致的交通問題。智能網聯車輛所涉及的領域包括：傳感器技術、信號處理、模式識別、人工智能、計算機技術、自動控制等眾多學科，是當今各種前沿熱門技術的綜合實驗載體。它既包括科學理論方法的研究，也包括關鍵技術的突破，還涉及到大量工程實踐問題的解決。因此，智能網聯車輛中的自動駕駛技術具有重要的科研價值和廣闊的應用前景。

激光里程計作為智能網聯車輛定位系統中的關鍵技術，能夠為智能網聯車輛提供準確的車輛位姿信息(包括車輛位置及姿態信息)，是車輛完成自動駕駛行為決策和路徑規劃的重要基礎。激光里程計對智能網聯車輛的重要作用已經取得了廣泛的共識，無論在科研機構還是工業界，大量智能網聯車輛已經配備激光雷達傳感器并使用了激光里程計技術作為車輛定位的核心。

目前，通過激光里程計進行車輛定位主要包括特征提取、數據關聯和狀態估計等幾個步驟。然而，現有技術中的激光里程計主要依賴于人工設定的環境特征，如標志性物體，進行特征提取，無法保證特征提取的精度和魯棒性，進而影響確定的車輛位姿信息的準確性。

發明內容

本申請實施例提供一種基于激光里程計的車輛定位方法、裝置、設備和存儲介質，以解決現有技術中存在的精度和魯棒性不高的問題。

第一方面，本申請實施例提供一種基于激光里程計的車輛定位方法，包括：

獲取激光雷達連續采集的多幀環境傳感數據，所述環境傳感數據包括三維點云數據和反射強度數據；

對相鄰兩幀環境傳感數據進行坐標變換和投影變換，得到包含所述相鄰兩幀環境傳感數據的數據信息的高維數據；

根據所述高維數據，通過深度神經網絡模型確定所述相鄰兩幀環境傳感數據之間的位姿轉換關系，得到所述車輛的位姿數據。

可選地，所述深度神經網絡模型包括殘差卷積神經網絡和全連接神經網絡；所述根據所述高維數據，通過深度神經網絡模型確定所述相鄰兩幀環境傳感數據之間的位姿轉換關系，得到所述車輛的位姿數據，包括：

通過所述殘差卷積神經網絡對所述高維數據進行下采樣，得到高維特征數據；

根據所述高維特征數據，通過全連接神經網絡計算所述相鄰兩幀環境傳感數據之間的位姿轉換關系，得到所述車輛的位姿數據。

可選地，所述對相鄰兩幀環境傳感數據進行坐標變換和投影變換，得到包含所述相鄰兩幀環境傳感數據的數據信息的高維數據，包括：

根據激光雷達坐標系到車輛坐標系的變換關系，對所述相鄰兩幀環境傳感數據進行坐標變換，得到車輛坐標系下所述相鄰兩幀環境傳感數據的變換結果數據；

采用球形投影法，將所述變換結果數據投影到預設的多通道二維平面上，得到所述相鄰兩幀環境傳感數據的多通道投影結果數據；

對所述相鄰兩幀環境傳感數據的多通道投影結果數據進行維度擴展，得到包含所述相鄰兩幀環境傳感數據的多通道投影結果數據的高維數據。