[发明专利]一种非结构化预定道路下车辆定位方法以及装置

权利要求书

1.一种非结构化预定道路下车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括：

基于车辆的车载定位装置周期性的获取并储存车辆路径点坐标，生成路径点坐标集合，并根据所述路径点坐标集合，生成车辆行驶路径；

对所述车辆行驶路径进行分类处理，生成直道路径的路径点集合及弯道路径的路径点集合；

基于车辆行驶路径的路径点集合建立KD树，并根据所述车辆的位置信息在所述KD树中遍历查找，匹配与所述车辆的位置信息对应的车辆行驶路径上的路径点及所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合；

根据所述车辆行驶路径上的路径点及所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合，分别基于直道路径的路径点集合及弯道路径的路径点集合，对所述车辆的传感器探测的障碍物目标进行过滤处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于车辆的车载定位装置周期性的获取并储存车辆路径点坐标，生成路径点坐标集合，并根据所述路径点坐标集合，生成车辆行驶路径，及车辆在所述车辆行驶路径上的行驶方向。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述车辆的平均偏北角变化量，对所述车辆行驶路径进行分类处理，生成直道路径的路径点集合及弯道路径的路径点集合。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述车辆的平均偏北角变化量，根据

Δtheta_i＝∑_{j＝{i前方的道路}}|theta_i-theta_j|/∑_{j＝{i前方的道路}}1

对所述车辆行驶路径进行分类处理，生成直道路径的路径点集合及弯道路径的路径点集合；

其中，Δtheta_i为平均偏北角变化量，i为车辆位置，j为车辆位置i前方的道路。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于车辆行驶路径的路径点集合建立KD树时，在创建的叶子节点中记录路径点的世界坐标及所述路径点在所述车辆行驶路径中的索引号。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述车辆的位置信息在所述KD树中遍历查找所述车辆的位置信息对应车辆行驶路径上的路径点及所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合，通过根据所述车辆的位置信息对应车辆行驶路径上的路径点对应的所述路径点在所述车辆行驶路径中的索引号，对所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合进行过滤，剔除所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合中所述车辆已行驶路径的路径点。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述车辆行驶路径上的路径点属于所述直道路径的路径点集合，则根据山脉数据原理，基于二分查找算法，查找所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合中的路径点，得到在所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合中与所述障碍物横距最小的路径点坐标，完成直道路径障碍物目标过滤处理。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述车辆行驶路径上的路径点属于所述弯道路径的路径点集合，则基于复杂度遍历算法，查找所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合中的路径点，得到在所述车辆的行驶兴趣区域的路径点集合中与所述障碍物横距最小的路径点坐标，完成弯道路径障碍物目标过滤处理。

9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算与所述障碍物横距最小的路径点坐标与所述述障碍物之间的距离，所述距离小于车辆横向安全距离，则将所述障碍物位置信息上报至所述车辆的无人驾驶决策模块。