[发明专利]一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法，在道路周边设置路政设施，路政设施包括特征部分、特征部分面积以及第一坐标；车辆通过第一摄像单元获取特征部分，根据特征部分获取特征部分面积以及第一坐标；根据特征部分在第一摄像单元中的第一成像位置、第一成像特征部分面积及第一坐标来对车辆进行定位。还公开了车辆融合定位装置及计算机可读介质。利用了道路上的高精度定位的路政设施，让使用普通地图定位的车辆行驶期间，识别路政设施就可以得到高精度定位数据。同时也为无人驾驶技术提供更准确可靠的坐标依据。

技术领域

本发明涉及大数据车辆融合定位的技术领域，特别涉及一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法及装置。

背景技术

在车辆定位技术中，采用惯性导航、卫星导航与轮速计组成融合定位系统是一种十分通用的手段，很多场景下都能够获得较为满意的定位性能。相比于采用单一导航设备，具有全自主，全天候，不受外界信息干扰的优点。但是，自动驾驶技术的发展对融合定位系统的性能提出了更高的要求，融合定位设备需要实现实时不间断的全场景厘米级定位，采用惯性导航、卫星导航与轮速计组成的融合定位设备很难满足上述要求。在卫星信号长时间丢失的情况下，特别是隧道或高架桥等地方，惯性/轮速计融合定位的定位误差会随着车辆行驶里程的增加而累积，使定位结果逐渐偏移车辆的真实位置，从而导致自动驾驶无法继续进行。

为解决这一问题，通常采用的技术方案包括增加地图匹配、增加激光雷达定位、增加视觉导航等技术手段或几种手段的叠加。但是，地图匹配的连续高精度定位需要行驶路线有明显的几何特征，车辆实际行驶路线难以保证特征需求；激光雷达相对定位同样具有误差累积的问题，绝对定位需要事先进行建图；视觉导航同样具有误差累积的问题，需要闭环路径通过回环校验才能消除累积误差，车辆实际行驶路线难以保证闭环路径。同时，现有的定位校正手段有限，很难让原本低精度定位的车辆获得高精度定位数据。

发明内容

基于上述情况，本发明提出了一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法，利用了道路上的高精度定位的路政设施，让非使用普通地图定位的车辆行驶期间，识别出路政设施就可以得到高精度定位数据。另一方面也可以为自动驾驶技术提供更准确可靠的坐标依据，及时对惯导参数进行调整。

本发明提供了一种基于路政设施识别的车辆融合定位方法，在道路周边设置路政设施，所述路政设施包括特征部分、特征部分面积以及第一坐标；车辆通过第一摄像单元获取所述特征部分，根据所述特征部分获取所述特征部分面积以及所述第一坐标；根据所述特征部分在所述第一摄像单元中的第一成像位置、第一成像特征部分面积及所述第一坐标来对所述车辆进行定位。

车辆获得所述特征部分面积以及第一坐标过程包括：上传车辆当前的粗略坐标，获取第一坐标在所述粗略坐标周围路政设施的特征部分，根据所述特征部分从服务器中获得所述特征部分面积以及所述第一坐标。

所述对车辆进行定位的步骤包括：根据所述特征部分面积及所述第一成像特征部分面积的数值来计算所述车辆与所述路政设施的第一距离；根据所述特征部分在所述第一摄像单元中的成像位置来获取所述车辆与所述路政设施的第一角度；利用所述第一距离、所述第一角度及所述路政设施的第一坐标计算所述车辆位置坐标。

在第一时刻获取所述路政设施在所述第一摄像单元中的第一成像位置及第一成像二特征部分面积；在第二时刻获取所述二维码在所述第一摄像单元中的第二成像位置及第二成像特征部分面积；根据所述第一成像位置及第二成像位置计算汽车的偏移角度，根据所述第一成像特征部分面积及第二成像特征部分面积计算汽车的偏移距离；根据所述第一时刻与所述第二时刻的时间差；计算获得所述车辆的角加速度、线加速度，并对车辆的IMU数据进行校正。