[发明专利]车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质

说明书

本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：语义分割全景图像得到地面语义特征和空间语义特征，将空间语义特征投影至三维投影平面得到空间特征，并将地面语义特征投影至地面投影平面得到地面特征；对多帧全景图像的地面特征和空间特征分别进行跟踪和融合得到地面语义特征对象和空间语义特征对象，基于地面语义特征对象和空间语义特征对象构建语义地图，利用语义地图和车辆当前所处区域的地面语义特征对象和空间语义特征对象定位车辆的当前位置。由此，解决了相关技术中，自动泊车环境感知不敏感，位姿估计不稳定，全局定位不精确，使得用户使用时体验较差等问题。

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

定位功能是自动泊车的一项重要组成部分，由于泊车场景通常比较狭窄、复杂，使得车辆感知自身位姿的准确性，影响着规控模块计算行驶路线的准确性和合理性。

相关技术中使用一种以相机、毫米波、激光雷达、超声波、IMU(InertialMeasurement Unit，惯性测量单元)、轮速计作为传感器组合的方法，但其中里程计分存在累积误差，激光雷达匹配算法计算量较大、重定位速度慢、成本较高、普及度差。

相关技术中还可以使用一种视觉定位算法，通常分为基于特征点的定位算法和基于视觉语义的定位算法，其中，基于特征点的算法采用前视或者后视相机，易受干扰、稳定性差；基于语义的视觉定位算法采用环视相机采集图像，通过环视拼接、语义分割获得场景语义特征，特征较少，重定位范围局限。

发明内容

本申请提供一种车辆的定位方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中，自动泊车环境感知不敏感，位姿估计不稳定，全局定位不精确，使得用户使用时体验较差等问题。

本申请第一方面实施例提供一种车辆的定位方法，包括以下步骤：获取车辆周围的全景图像；语义分割所述全景图像得到地面语义特征和空间语义特征，根据所述车辆的位姿状态和所述全景图像对空间点进行深度估计得到深度估计信息；根据所述深度估计信息确定三维投影平面，将所述空间语义特征投影至所述三维投影平面得到空间特征，并将所述地面语义特征投影至地面投影平面得到地面特征；对多帧全景图像的地面特征和空间特征分别进行跟踪和融合得到地面语义特征对象和空间语义特征对象，基于所述地面语义特征对象和所述空间语义特征对象构建语义地图，利用所述语义地图和所述车辆当前所处区域的地面语义特征对象和空间语义特征对象定位所述车辆的当前位置。

根据上述技术手段，本申请实施例可以依靠车体四周的采集设备感知全景图像，从全景图上提取关键语义信息，由深度信息构建场景立体投影平面，将语义信息关联、投影至预测的平面形成语义对象，通过对语义对象的跟踪和优化生成全局地图的语义特征对象，语义特征更稳定，特征元素更完整，特征对象匹配速度更快成功率更高，从而通过空间和地面的语义特征构建语义地图进行定位，由于充分考虑空间物体对于定位的帮助，因此可以提升车辆定位的准确性，且可以用于封闭空间内的定位，当应用于自动泊车的场景中时，可以使得自动泊车方案更加智能可靠，提升用户使用体验。

可选地，所述根据所述车辆的位姿状态和所述全景图像对空间点进行深度估计得到深度估计信息，包括：识别所述全景图像中所述车辆周围的实体与地面的接地线；将所述接地线投影至所述地面投影平面，得到所述接地线在所述地面投影平面的分布坐标，根据所述分布坐标在三维空间中构建空间直线，得到沿着所述接地线的多根直线；利用所述多根直线上随机采样的点拟合得到一个或多个拟合平面，保留所述一个或多个拟合平面中面积大于预设面积的拟合平面，并结合空间中的离散点的深度估计结果，得到所述空间点的深度估计信息。

根据上述技术手段，本申请实施例可以通过对全景图像的语义分割，得到其地面语义特征和空间语义特征，再根据车辆的位姿状态和获取的全景图像对空间点进行深度估计，得到深度估计信息，降低噪声对深度估计的影响，提升深度估计稳定性，进而提高拟合平面的稳定性，减少误差。