[发明专利]车辆定位方法、装置、设备、介质及车辆

说明书

本公开涉及一种车辆定位方法、装置、设备、介质及车辆。其中，车辆定位方法包括：获取目标地图，目标地图包括预设区域内的静态物体的点云特征；获取图像信息，图像信息包括相机图像信息和雷达图像信息；对相机图像信息进行语义识别，得到相机图像信息中的静态物体的像素信息；基于静态物体的像素信息，从雷达图像信息中提取静态物体的点云特征；将从雷达图像信息中提取的静态物体的点云特征与目标地图中的静态物体的目标点云特征进行匹配，得到车辆的定位结果，根据本公开实施例，能够结合相机视觉丰富的语义信息和雷达的点云特征，以此来提高车辆定位的鲁棒性。

技术领域

本公开涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆定位方法、装置、设备、介质及车辆。

背景技术

目前，在自动驾驶技术中需要多源定位信息，其中，在自动驾驶技术中主要的定位方式有GPS定位和激光雷达定位。

采用激光雷达定位过程中最重要的是特征提取和关联问题，比如路沿、指示牌、路灯、车道线等静态特征都是非常稳定的定位特征，但由于激光雷达线束稀疏，很难像视觉一样通过深度学习的方式直接进行语义提取，目前多基于几何规则方式进行提取，这就造成繁杂的规则设计，某些特征甚至不好设计几何规则；同时，类似于车道线这种无高度值的特征只能通过激光强度进行提取，而目前市面上的激光雷达强度信息大多不太稳定，诸多原因使得只使用单一激光雷达定位的鲁棒性无法保证。

发明内容

为了解决上述技术问题，本公开提供了一种车辆定位方法、装置、设备、介质及车辆。

本公开实施例的第一方面提供了一种车辆定位方法，包括：

获取目标地图，目标地图包括预设区域内的静态物体的点云特征；

获取图像信息，图像信息包括相机图像信息和雷达图像信息；

对相机图像信息进行语义识别，得到相机图像信息中的静态物体的像素信息；

基于静态物体的像素信息，从雷达图像信息中提取静态物体的点云特征；

将从雷达图像信息中提取的静态物体的点云特征与目标地图中的静态物体的目标点云特征进行匹配，得到车辆的定位结果。

本公开实施例的第二方面提供了一种车辆定位装置，包括：

地图获取模块，用于获取目标地图，目标地图包括预设区域内的静态物体的点云特征；

图像获取模块，用于获取图像信息，图像信息包括相机图像信息和雷达图像信息；

语义识别模块，用于对相机图像信息进行语义识别，得到相机图像信息中的静态物体的像素信息；

特征提取模块，用于基于静态物体的像素信息，从雷达图像信息中提取静态物体的点云特征；

特征匹配模块，用于将从雷达图像信息中提取的静态物体的点云特征与目标地图中的静态物体的目标点云特征进行匹配，得到车辆的定位结果。

本公开实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括：

处理器；

存储器，用于存储可执行指令；

其中，处理器用于从存储器中读取可执行指令，并执行可执行指令以实现上述第一方面提供的车辆定位方法。

本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现上述第一方面提供的车辆定位方法。

本公开实施例的第五方面提供了一种车辆，该车辆包括第三方面提供的电子设备。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：