自动驾驶车辆的定位方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及车辆定位技术领域，具体涉及一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.目前，对于自动驾驶车辆的定位，主要是通过获取融合定位信息队列中当前时刻的融合定位信息，并利用视觉横向校正信息对当前时刻的融合定位信息进行校正，得到校正后的融合定位信息；将校正后的融合定位信息作为量测信息进行融合定位，得到最终融合定位结果。
3.上述方法虽然解决了在avp(automated valet parking，自动代客泊车)应用场景下无法获取gnss(全球卫星导航系统)信号导致融合定位结果产生漂移的问题，但存在定位精度低的缺陷。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、设备及介质，以解决上述技术问题。
5.本发明提供的自动驾驶车辆的定位方法，所述方法包括：
6.获取目标对象的当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置；
7.根据所述前一时刻位置和所述前一时刻局部点云地图确定前一时刻位置与前一时刻局部点云地图的各边界的边界距离；
8.基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前时刻局部点云地图；
9.将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置。
10.于本发明的一实施例中，基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前时刻局部点云地图，包括：
11.若各所述边界距离均大于预设距离，则将所述前一时刻局部点云地图确定为当前时刻局部点云地图；
12.若至少一个所述边界距离小于预设距离，则对预设的全局点云地图进行分割，得到当前时刻局部点云地图。
13.于本发明的一实施例中，将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置，包括：
14.对所述当前时刻局部环境图像信息进行目标对象的轮廓提取，以获取轮廓图像；
15.将当前时刻局部点云地图投影至轮廓图像的图像平面上，以获取投影像素点；
16.根据所述投影像素点与所述轮廓图像之间的位置距离，以获取所述当前时刻位置。
17.于本发明的一实施例中，根据所述投影像素点与所述轮廓图像之间的位置距离，以获取所述当前时刻位置，包括：
18.若所述投影像素点与所述轮廓图像的目标位置重合，则将当前局部点云地图在预设的全局点云地图中的位置作为所述当前时刻位置。
19.于本发明的一实施例中，获取当前时刻局部环境图像信息后，还包括：
20.获取目标对象行驶的环境视频信息；
21.判断所述当前时刻局部环境图像信息是否为所述环境视频信息的第一帧；
22.若所述当前时刻局部环境图像信息为所述环境视频信息的第一帧，则对预设的全局点云地图进行分割，获取当前局部点云地图；
23.若所述当前时刻局部环境图像信息不是所述环境视频信息的第一帧，则获取前一时刻局部点云地图和前一时刻位置。
24.本发明提供的自动驾驶车辆的定位装置，所述装置包括：
25.信息获取模块，用于获取目标对象的当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置；
26.第一处理模块，用于根据所述前一时刻位置和所述前一时刻局部点云地图确定前一时刻位置与前一时刻局部点云地图的各边界的边界距离；
27.第二处理模块，用于基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前时刻局部点云地图；
28.第三处理模块，用于将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置。
29.本发明提供的电子设备，所述电子设备包括：
30.一个或多个处理器；
31.存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现所述的自动驾驶车辆的定位方法。
32.本发明提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行所述的自动驾驶车辆的定位方法。
33.本发明的有益效果：本发明中在无法获取gnss信号的时刻，通过当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置获取当前时刻位置，以加定位准确性。
34.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
35.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
36.图1是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶车辆的定位方法的流程图；
37.图2是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶车辆的定位装置的框图；
38.图3示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
39.以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
40.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
41.在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
42.如图1所示，在一示例性的实施例中，自动驾驶车辆的定位方法至少包括步骤s110至步骤s140，详细介绍如下：
43.步骤s110，获取目标对象的当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置。
44.示例性的，目标对象为自动驾驶车辆。通过自动驾驶车辆上的摄像头进行环境视频信息的采集，然后将采集的环境视频信息的当前帧图像进行语义分割，得到当前局部环境图像信息。预先构建有全局点云地图，并在服务器内进行存储。当前时刻的局部点云地图进行分割后，得到长方体形状的局部点云地图。
45.步骤s120，根据所述前一时刻位置和所述前一时刻局部点云地图确定前一时刻位置与前一时刻局部点云地图的各边界的边界距离。
46.示例性的，将前一时刻位置与前一时刻局部点云地图的长方体边界进行对比，获取前一时刻局部点云地图与长方体边界线之间的边界距离。
47.步骤s130，基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前时刻局部点云地图。
48.值得说明的是，若自动驾驶车辆没有移动，则前一时刻位置和前一时刻局部点云地图之间就不会存在边界距离变化，若自动驾驶车辆发生移动，则前一时刻位置和前一时刻局部点云地图之间就存在边界距离变化。
49.步骤s140，将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置。
50.值得说明的是，本实施例中通过对当前时刻局部环境图像信息与当前时刻局部点云地图进行匹配，当两者匹配成功，当前时刻位置即为当前时刻局部点云地图在全局点云地图中的位置。
51.在一示例性实施例中，基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前
时刻局部点云地图的过程可以包括：若各所述边界距离均大于预设距离，则将所述前一时刻局部点云地图确定为当前时刻局部点云地图；若至少一个所述边界距离小于预设距离，则对预设的全局点云地图进行分割，得到当前时刻局部点云地图。
52.值得说明的是，若各所述边界距离均大于预设距离，则表示自动驾驶车辆没有移动或移动距离较小，此时，将前一时刻局部点云地图作为当前时刻局部点云地图。若至少一个边界距离大于预设距离，则表示车辆发生了移动，此时以前一时刻位置为原点，对全局点云地图进行切割，得到当前时刻局部点云地图。
53.在一示例性实施例中，步骤s140中，将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置的过程可以包括步骤s141至步骤s143。
54.步骤s141，对所述当前时刻局部环境图像信息进行目标对象的轮廓提取，以获取轮廓图像。
55.示例性的，对当前局部环境图像信息进行图像形态学操作，以获取目标对象在当前时刻局部环境信息中的轮廓提取。
56.步骤s142，将当前时刻局部点云地图投影至轮廓图像的图像平面上，以获取投影像素点。
57.本实施例中，通过电源到图像平面的投影，以获取投影像素点。
58.步骤s143，根据所述投影像素点与所述轮廓图像之间的位置距离，以获取所述当前时刻位置。
59.值得说明的是，本实施例中通过当前局部环境图像信息与当前局部点云地图之间的匹配关系，以获取目标对象的当前时刻位置。
60.在一示例性实施例中，步骤s143中，根据所述投影像素点与所述轮廓图像之间的位置距离，以获取所述当前时刻位置的过程包括：若所述投影像素点与所述轮廓图像的目标位置重合，则所述当前局部环境图像信息与所述当前时刻局部点云地图之间匹配成功，当前局部点云地图在预设的全局点云地图中的位置即为所述当前时刻位置。
61.在一示例性实施例中，在步骤s110中，获取当前时刻局部环境图像信息后的过程还包括步骤s111至步骤s114。
62.步骤s111，获取目标对象行驶的环境视频信息。
63.示例性的，环境视频信息通过自动驾驶车辆上的摄像头采集获取。
64.步骤s112，判断所述当前时刻局部环境图像信息是否为所述环境视频信息的第一帧。
65.值得说明的是，步骤s112执行的目的是为了识别是否存在前一时刻位置和前一时刻局部点云地图。
66.步骤s113，若所述当前时刻局部环境图像信息为所述环境视频信息的第一帧，则对预设的全局点云地图进行分割。
67.值得说明的是，若所述当前时刻局部环境图像信息为所述环境视频信息的第一帧，则表示不存在前一时刻位置和前一时刻局部点云地图，则需要对全局点云地图进行分割，以获取当前时刻局部点云地图。
68.步骤s114，若所述当前时刻局部环境图像信息不是所述环境视频信息的第一帧，
则获取前一时刻局部点云地图和前一时刻位置。
69.值得说明的是，若所述当前时刻局部环境图像信息不是所述环境视频信息的第一帧，则表明存在前一时刻位置和前一时刻局部点云地图。
70.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
71.图2是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶车辆的定位装置的框图。
72.如图2所示，该示例性的自动驾驶车辆的定位装置包括：
73.信息获取模块210，用于获取目标对象的当前时刻局部环境图像信息、前一时刻局部点云地图以及前一时刻位置；
74.第一处理模块220，用于根据所述前一时刻位置和所述前一时刻局部点云地图确定前一时刻位置与前一时刻局部点云地图的各边界的边界距离；
75.第二处理模块230，用于基于所述边界距离与预设距离之间的大小关系，确定当前时刻局部点云地图；
76.第三处理模块240，用于将当前时刻局部点云地图与当前时刻局部环境图像信息进行投影处理，并根据处理结果确定当前时刻位置。
77.在另一示例性的实施例中，所述第二处理模块230包括：
78.第一处理单元，若各所述边界距离均大于预设距离，则用于将所述前一时刻局部点云地图确定为当前时刻局部点云地图。
79.第二处理单元，若至少一个所述边界距离小于预设距离，则用于对预设的全局点云地图进行分割，得到当前时刻局部点云地图。
80.在另一示例性的实施例中，所述第三处理模块240包括：
81.轮廓提取单元，用于对所述当前时刻局部环境图像信息进行目标对象的轮廓提取，以获取轮廓图像。
82.投影单元，用于将当前时刻局部点云地图投影至轮廓图像的图像平面上，以获取投影像素点。
83.判断单元，用于根据所述投影像素点与所述轮廓图像之间的位置距离，以获取所述当前时刻位置。
84.在另一示例性的实施例中，所述判断单元包括：
85.第一判断子单元，若所述投影像素点与所述轮廓图像的目标位置重合，则用于将当前局部点云地图在预设的全局点云地图中的位置作为所述当前时刻位置。
86.第二判断子单元，若所述投影像素点与所述轮廓图像的目标位置不重合，则用于使信息获取单元重新获取当前时刻局部点云地图和当前时刻局部环境信息。
87.在另一示例性的实施例中，所述信息获取模块210包括：
88.第一获取单元，用于获取目标对象行驶的环境视频信息；
89.第二获取单元，用于判断所述当前时刻局部环境图像信息是否为所述环境视频信息的第一帧；若所述当前时刻局部环境图像信息为所述环境视频信息的第一帧，则对预设的全局点云地图进行分割，获取当前局部点云地图；若所述当前时刻局部环境图像信息不是所述环境视频信息的第一帧，则获取前一时刻局部点云地图和前一时刻位置。
90.需要说明的是，上述实施例所提供的自动驾驶车辆的定位装置与上述实施例所提供的自动驾驶车辆的定位方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的自动驾驶车辆的定位装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。
91.本技术的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的自动驾驶车辆的定位方法。
92.图3示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图3示出的电子设备的计算机系统300仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
93.如图3所示，计算机系统300包括中央处理单元(central processing unit，cpu)301，其可以根据存储在只读存储器(read-only memory，rom)302中的程序或者从储存部分308加载到随机访问存储器(random access memory，ram)303中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram 303中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu301、rom 302以及ram 303通过总线304彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口305也连接至总线304。
94.以下部件连接至i/o接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的储存部分308；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至i/o接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分308。
95.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)301执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
96.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部
分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
97.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
98.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
99.本技术的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前所述的自动驾驶车辆的定位方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
100.上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。