[发明专利]车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆采集的道路图像，利用预设语义分割模型对道路图像进行语义分割，得到语义分割图像；按照预设预处理策略，对语义分割图像进行预处理，得到语义分割图像对应的道路标识轮廓信息；将道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配；根据道路标识匹配结果构建非线性优化模型；通过非线性优化模型确定定位校正信息，通过定位校正信息对车辆的初始定位信息进行校正，得到车辆的最终定位结果。本申请利用高精矢量地图的数据对车辆的初始定位信息进行校正，提高了车辆的定位精度和定位稳定性，且相比激光雷达定位的方式，大大降低了定位成本。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术

在自动驾驶领域，车辆的自主行驶及安全避障离不开精确、可靠的定位技术。目前，车辆定位常用的方案主要有：基于GPS(Global Positioning System，全球定位系统)或RTK(Real Time Kinematic，实时差分定位)的定位方法、基于激光雷达的定位方法以及传统的纯视觉定位方法。

上面方案中，GPS和RTK定位设备的部署成本高，且通信受到干扰时定位效果差。激光雷达方案硬件成本较高，且依赖场景结构的多样性，对结构相似的场景的定位偏差大。而纯视觉方案虽然成本低，但易受环境如光照的干扰，定位精度及稳定性无法保证。

发明内容

本申请实施例提供了一种车辆定位方法、装置及电子设备、计算机可读存储介质，以提高自动驾驶车辆的定位精度，降低定位成本。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种车辆定位方法，其中，所述方法包括：

获取车辆采集的道路图像，并利用预设语义分割模型对所述道路图像进行语义分割，得到语义分割图像；

按照预设预处理策略，对所述语义分割图像进行预处理，得到所述语义分割图像对应的道路标识轮廓信息；

将所述道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到道路标识匹配结果；

根据所述道路标识匹配结果构建非线性优化模型；

通过所述非线性优化模型确定定位校正信息，并通过所述定位校正信息对所述车辆的初始定位信息进行校正，得到所述车辆的最终定位结果。

可选地，所述按照预设预处理策略，对所述语义分割图像进行预处理，得到所述语义分割图像对应的道路标识轮廓信息包括：

查找所述语义分割图像中的道路标识轮廓，并记录所述道路标识轮廓中的轮廓点及对应的道路标识类型；

对查找到的道路标识轮廓进行合并处理，得到合并后的道路标识轮廓；

根据所述合并后的道路标识轮廓中的轮廓点的数量，对所述合并后的道路标识轮廓进行筛选，得到筛选后的道路标识轮廓；

将所述筛选后的道路标识轮廓、所述筛选后的道路标识轮廓中的轮廓点及对应的道路标识类型作为所述语义分割图像对应的道路标识轮廓信息。

可选地，所述将所述道路标识轮廓信息与对应的高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到道路标识匹配结果包括：

获取所述车辆的初始定位信息；

基于所述初始定位信息，获取对应的高精矢量地图中的道路标识数据；

将所述道路标识轮廓信息与所述高精矢量地图中的道路标识数据进行匹配，得到所述道路标识匹配结果。