[发明专利]位置估计方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆

说明书

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种位置估计方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆，旨在解决准确估计物体3D位置的问题。为此目的，本发明提供的方法包括对相机在当前时刻采集的物体的图像帧进行感知识别，获取物体在当前时刻的2D位置，根据相机焦距采用多种不同的深度估计方法分别估计物体在当前时刻的第一深度并对第一深度进行融合，获取物体在当前时刻的第二深度，根据2D位置与第二深度获取物体在当前时刻的3D位置，根据物体在历史时刻的3D位置对物体在当前时刻的3D位置进行位置平滑，获取物体在当前时刻的最终3D位置。通过上述方法可以获取到较为准确的物体3D位置。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种位置估计方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆。

背景技术

交通信号灯通常由红灯、绿灯、黄灯组成，红灯表示禁止通行，绿灯表示允许通行，黄灯表示警示。在对车辆进行自动驾驶控制时需要准确地感知得到道路中交通信号灯的状态，才能根据交通信号灯的状态对车辆进行安全、可靠地的驾驶控制。

在不采用高精地图的情况下，交通信号灯3D位置的估计方法主要包括先对交通信号灯的图像帧进行感知得到交通信号灯的2D位置，然后根据2D位置获取交通信号灯的深度，根据2D位置和深度确定交通信号灯的3D位置。但是，通过这种方法得到的2D位置稳定性较差，很容易发生抖动，即存在较大的误差，进而导致利用2D位置得到的3D位置也很容易发生抖动，如果利用该3D位置进行车辆自动驾驶控制，会影响车辆的安全行驶。

相应地，本领域需要一种新的技术方案来解决上述问题。

发明内容

为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决准确估计交通信号灯等物体3D位置的技术问题的位置估计方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆。

在第一方面，提供一种物体的位置估计方法，包括：

对相机在当前时刻采集的物体的图像帧进行感知识别，以获取物体在当前时刻的2D位置；

根据相机焦距，采用多种不同的深度估计方法分别估计物体在当前时刻的第一深度，并对所述第一深度进行融合，以获取物体在当前时刻的第二深度；

根据所述2D位置与所述第二深度，获取物体在当前时刻的3D位置；

根据物体在历史时刻的3D位置，对物体在当前时刻的3D位置进行位置平滑，以获取物体在当前时刻的最终3D位置。

在上述物体的位置估计方法的一个技术方案中，“根据物体在历史时刻的3D位置，对物体在当前时刻的3D位置进行位置平滑，以获取物体在当前时刻的最终3D位置”的步骤具体包括：

获取位于当前时刻之前多个历史时刻的3D位置；

获取当前时刻的3D位置与所述多个历史时刻的3D位置的平均值；

根据所述平均值，获取物体在当前时刻的最终3D位置。

在上述物体的位置估计方法的一个技术方案中，“获取当前时刻的3D位置与所述多个历史时刻的3D位置的平均值”的步骤具体包括：

按照时间由先至后的排列顺序，确定所述多个历史时刻中排列在首个的第一历史时刻和未排列在首个的第二历史时刻；

将当前时刻的3D位置与每个第二历史时刻的3D位置，分别投影至第一历史时刻对应的三维坐标系，以获取当前时刻与每个第二历史时刻在所述三维坐标系的投影位置；

获取所述投影位置与第一历史时刻的3D位置的平均值；

将所述平均值反投影至当前时刻对应的三维坐标系，以获取最终的平均值。