用于定位的方法、装置、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109061703A

    公开(公告)日:2018-12-21

    申请号:CN201810597963.2

    申请日:2018-06-11

    CPC classification number: G01S19/46 G01C21/20

    Abstract: 本公开的实施例提供了用于定位的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。一种用于定位的方法包括获取关于运动物体所在的地理区域的视觉特征地图。该视觉特征地图包括第一组视觉特征,并且第一组视觉特征包括垂直于地理区域的路面的第一视觉特征。该方法还包括获取当运动物体在地理区域中运动期间由耦合至运动物体的相机捕获的至少一个图像。该方法还包括从至少一个图像中提取与第一组视觉特征相对应的第二组视觉特征。此外,该方法还包括至少基于视觉特征地图和第二组视觉特征,来确定运动物体在运动期间的至少一个位姿。本公开的实施例能够实现在全球定位系统(GPS)信号较差的场景下的高精度定位问题,从而以较低成本满足自动驾驶的要求。

    用于定位车辆的方法和装置

    公开(公告)号:CN108732603A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201710249842.4

    申请日:2017-04-17

    Abstract: 本申请公开了用于定位车辆的方法和装置。该方法的一实施方式包括:获取车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的车辆在当前定位时刻的先验位置;使用先验位置在激光点云反射值地图中确定待搜索地图区域;将对车辆的车载激光雷达采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配,以根据匹配结果得到地图匹配位置;使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位,得到卫星定位位置;对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合,以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。该实施方式实现了高精度的定位。

    用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置

    公开(公告)号:CN108731667A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201710245249.2

    申请日:2017-04-14

    Abstract: 本申请公开了用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置。该无人驾驶车辆设置有全球导航卫星系统GNSS接收机、捷联惯性导航系统SINS以及轮速传感器,该SINS包括惯性测量单元IMU,该方法的一具体实施方式包括:获取SINS解算的无人驾驶车辆的第一速度、第一位姿和轮速传感器采集的无人驾驶车辆的轮速;确定GNSS接收机是否接收到信号;响应于确定GNSS接收机接收不到信号,根据轮速、第一速度和第一位姿,采用卡尔曼滤波算法确定SINS的速度误差、SINS的位姿误差以及IMU的零偏误差;根据速度误差、位姿误差和零偏误差,对第一速度和第一位姿进行调整,得到无人驾驶车辆的速度和位姿。

    定位初始化的处理方法、装置及可读存储介质

    公开(公告)号:CN109633725B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201811290722.X

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 本发明提供的定位初始化的处理方法、装置及可读存储介质,通过接收无人驾驶设备触发的启动指令,将所述启动指令同步发送至设置在无人驾驶设备上的多个定位模块中,各定位模块根据所述启动指令分别执行初始化处理,根据所述多个定位模块执行初始化处理后获得的多个定位数据,在任一定位数据的收敛度满足预设条件的情况下,向无人驾驶设备返回定位初始化成功信号。通过采用多个定位模块对无人驾驶设备分别执行初始化处理,从而使无人驾驶设备的初始化成功率得到提成,有效提高了无人驾驶设备定位初始化效率。

    用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置

    公开(公告)号:CN108731667B

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN201710245249.2

    申请日:2017-04-14

    Abstract: 本申请公开了用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置。该无人驾驶车辆设置有全球导航卫星系统GNSS接收机、捷联惯性导航系统SINS以及轮速传感器,该SINS包括惯性测量单元IMU,该方法的一具体实施方式包括:获取SINS解算的无人驾驶车辆的第一速度、第一位姿和轮速传感器采集的无人驾驶车辆的轮速;确定GNSS接收机是否接收到信号;响应于确定GNSS接收机接收不到信号,根据轮速、第一速度和第一位姿,采用卡尔曼滤波算法确定SINS的速度误差、SINS的位姿误差以及IMU的零偏误差;根据速度误差、位姿误差和零偏误差,对第一速度和第一位姿进行调整,得到无人驾驶车辆的速度和位姿。

    用于定位车辆的方法和装置

    公开(公告)号:CN108732603B

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN201710249842.4

    申请日:2017-04-17

    Abstract: 本申请公开了用于定位车辆的方法和装置。该方法的一实施方式包括:获取车载惯导系统在上一定位时刻与当前定位时刻之间进行捷联解算而确定的车辆在当前定位时刻的先验位置;使用先验位置在激光点云反射值地图中确定待搜索地图区域;将对车辆的车载激光雷达采集到的实时激光点云进行投影而生成的投影区域的反射值特征与待搜索地图区域的反射值特征进行匹配,以根据匹配结果得到地图匹配位置;使用先验位置结合车辆的车载全球卫星导航系统GNSS接收机的观测数据进行定位,得到卫星定位位置;对先验位置、地图匹配位置以及卫星定位位置进行融合,以生成对车辆在当前时刻进行定位的定位结果。该实施方式实现了高精度的定位。

    一种组合定位方法和系统

    公开(公告)号:CN109781117A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201711128937.7

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本申请提供一种组合定位方法和系统,所述方法包括:接收IMU数据,在第一卡尔曼滤波器中对IMU数据进行解算,得到无人驾驶车辆的系统状态变量;接收并缓存量测数据,将所述量测数据作为当前量测数据;执行量测更新:在第二卡尔曼滤波器中进行量测更新,得到更新后的系统状态变量;若已缓存有所述量测数据的量测时间之后的量测数据,则将已缓存的所述量测时间之后的量测数据作为当前量测数据,执行所述量测更新。可以解决不同传感器之间的解算时延不一致造成的量测信息乱序的问题,能够提高定位的实时性和准确性。

    一种组合定位方法和系统

    公开(公告)号:CN109781117B

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201711128937.7

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本申请提供一种组合定位方法和系统,所述方法包括:接收IMU数据,在第一卡尔曼滤波器中对IMU数据进行解算,得到无人驾驶车辆的系统状态变量;接收并缓存量测数据,将所述量测数据作为当前量测数据;执行量测更新:在第二卡尔曼滤波器中进行量测更新,得到更新后的系统状态变量;若已缓存有所述量测数据的量测时间之后的量测数据,则将已缓存的所述量测时间之后的量测数据作为当前量测数据,执行所述量测更新。可以解决不同传感器之间的解算时延不一致造成的量测信息乱序的问题,能够提高定位的实时性和准确性。

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