[发明专利]用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质

说明书

本申请公开了一种用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质，其中所述方法包括预先采集预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图；根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。通过本申请降低定位误差，并且实现了基于多种因素结合的激光雷达误差自适应。本申请的方案可用于ROBOTAXI、ROBOBUS的融合定位。

技术领域

本申请涉及自动驾驶定位技术领域，尤其涉及一种用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质。

背景技术

自动驾驶技术的普及使得ROBOTAXI或ROBOBUS的落地速度越来越快。相应的，对自动驾驶车辆定位功能的稳定性和准确性的要求也越来越高，传统的组合导航（IMU+GNSS/RTK）定位技术已经无法满足全场景厘米级定位的需求。

基于激光雷达的激光SLAM技术也逐步被用来做额外的观测值以辅助/替代GNSS/RTK。区别于传统技术的SLAM技术，自动驾驶的激光定位为了达到更稳定的效果，首先需要建立特定区域的点云地图，并对点云地图做全局坐标赋值，后根据建立的点云地图进行自车的绝对定位。

相关技术中在理想情况下，点云匹配定位的精度可以达到厘米级别（10cm以内），但是受到下列多种因素的影响，定位精度会受到影响，误差会扩大到分米级，甚至米级：

情况1：ROBOTAXI、ROBOBUS等多种车型的构造不一致，导致激光雷达的型号、安装位置有很大区别。

情况2：标定误差的影响，使得激光雷达的定位在转换到自车定位时，存在误差。

情况3：时间同步不准确，导致激光雷达纵向定位精度会随着速度变大而增大。

发明内容

本申请实施例提供了用于自动驾驶的融合定位方法、装置及电子设备、存储介质，以提供激光雷达自适应方案，降低自动驾驶中的定位误差。

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用于自动驾驶的融合定位方法, 其中，所述方法包括：

预先采集预设区域的激光数据并建立得到目标点云地图；

根据所述目标点云地图，在车辆的GNSS信号可用时采用激光雷达定位误差模式进行自学习，得到激光雷达定位误差模式的自学习结果；

在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果。

所述在需要激光定位观测时，通过所述激光雷达定位误差模式的自学习结果自适应纠正采用激光雷达进行定位时产生的定位误差，得到最终定位结果，包括：

计算激光定位横向误差、激光定位纵向误差比例系数；

根据所述激光定位横向误差和/或所述激光定位纵向误差比例系数，对满足预设条件的激光定位结果进行纠正；

在需要激光定位观测时，融合采用激光雷达进行定位的定位结果以及纠正后的所述激光定位结果，并基于融合结果更新卡尔曼滤波器的观测值；

根据所述卡尔曼滤波器的预估值作为最终定位结果。

在一些实施例中，获取所述满足预设条件的激光定位结果，包括：

自动驾驶车辆的车速是否大于预设速度阈值；

激光定位结果置信度是否均大于预设阈值；

两帧激光定位之间的距离与通过车身速度计算出的位移在预设误差范围内。