[发明专利]机动车实时精准定位方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及机动车技术领域，尤其涉及一种基于概率地图的机动车实时精准定位方法及装置。

背景技术

机动车在高度复杂的城市环境中精确地确定位置是实现机动车自动驾驶的一个极其重要的环节，特别是对于主要依赖预先采集的电子地图实现环境感知的自动驾驶系统。

现有技术中实现定位的方法有很多种，比较常见有：

1.完全依靠车载传感器实现定位的：

a.基于全球定位系统，或者基于全球定位/惯性导航融合系统(GPS/INS)的。

b.基于其它传感器的，如立体摄像机、激光雷达的。

2.依靠车辆和行驶环境中的信息化网络实现双向信息交流的。

行驶环境也极大地影响定位所采取的方法，因为在各种情形下的定位的难度并不尽相同。显然，在动态的环境(即不断改变的环境，如繁忙城市的道路)中进行定位就要比静态的环境(如越野行驶时，没有什么其它车辆的环境)中进行定位要更困难，因为要考虑更多的动态障碍引起的不确定性。

常见的定位方法各有千秋。然而，要实现稳定可靠的厘米级的定位精度，难度依然很大。而这对于城市中实现自动驾驶又是不可或缺的。几十厘米的偏差往往决定了在拥挤的城市道路上，机动车是否会压线行驶、开上人行道等。

发明内容

为此，需要提供一种能够提供更高的定位精度(若传感器如GPS/INS和激光雷达能达到一定的精度，则能达到10厘米级)，能够学习环境，并随着时间推移提供定位的精度，能对环境的变化，特别是动态障碍物的变化有很好的抗干扰性的机动车定位方法及装置。

为实现上述目的，发明人提供一种机动车实时精准定位方法，包括如下步骤，机动位移更新步骤、测量更新步骤；

其中机动位移更新步骤包括如下步骤：以机动车起始速度作为初始条件，将机动车惯性加速度对于时间进行积分，得到系统惯性速率；以机动车起始位置坐标作为初始条件积分得到系统惯性位置；重复上述步骤，根据系统惯性速率和系统惯性位置得到连续的导航坐标系统；消除所述导航坐标系统与车辆坐标系统的偏差，得到后验概率；

测量更新包括如下步骤：对环境进行激光扫描，得到反射数据，根据后验概率、反射数据和地图数据信息计算后验概率分布，根据后验概率分布判断得到机动车位置。

进一步地，测量更新后还包括步骤，对后验概率分布的结果进行最大似然估计，选择最优化的坐标表示机动车坐标的估计值。

具体地，通过下列公式选择最优化的坐标表示估计值：