定位方法及相关处理电路技术

本发明专利技术提供一种定位方法及相关处理电路。本发明专利技术的定位方法包括：从第一源接收第一定位信息；从第二源接收第二定位信息；从传感器获取车辆的周围环境信息；以及参考该周围环境信息，确定定位策略，以使用该第一定位信息和该第二定位信息中的至少一个来获取该车辆的位置。本发明专利技术的定位方法及相关处理电路可以更加准确的给出当前位置和导航信息。

【技术实现步骤摘要】
定位方法及相关处理电路
本申请有关于定位和导航，更具体来说，有关于使用GNSS和惯性传感器的混合定位系统。
技术介绍
在包括全球导航卫星系统(GNSS)和惯性传感器的车辆导航系统中，当GNSS信号较差且不可靠时，车辆的位置可能会出现错误和/或导航可能会被误导。GNSS信号的质量将受到周围环境的影响，例如，商用GNSS芯片组在开阔天空的情况下表现良好，但是当车辆位于都市峡谷(urbancanyon)或隧道中时，精度可能会严重下降。在常规技术中，惯性传感器也可以用于估计车辆的位置，但是，如何确定GNSS和惯性传感器的信任度(trustlevel)，以及如何确定GNSS和惯性传感器之间的切换时间是重要的话题。
技术实现思路
依据本专利技术的示范性实施例，提出一种定位方法及相关处理电路以解决上述问题。依据本专利技术的一个实施例，提出一种定位方法，包括：从第一源接收第一定位信息；从第二源接收第二定位信息；从传感器获取车辆的周围环境信息；以及参考该周围环境信息，确定定位策略，以使用该第一定位信息和该第二定位信息中的至少一个来获取该车辆的位置。依据本专利技术的另一实施例，提出一种处理电路，被配置为从第一源接收第一定位信息，从第二源接收第二定位信息，从传感器获取车辆的周围环境信息，并参考该周围环境信息确定定位策略，以使用该第一定位信息和该第二定位信息中的至少一个获取该车辆的位置。本专利技术的定位方法及相关处理电路可以更加准确的给出当前位置和导航信息。【附图说明】图1是示出根据本专利技术的一个实施例的混合定位系统的图。图2示出了混合定位系统确定车辆位于空旷的天空下。图3示出了混合定位系统确定车辆位于城市峡谷中。图4示出了根据本专利技术实施例的混合定位系统中的俯视视觉传感器。图5是根据本专利技术的一个实施例的用于执行定位操作的方法的流程图。【具体实施方式】在说明书及权利要求书当中使用了某些词汇来指称特定的组件。所属领域中的技术人员应可理解，制造商可能会用不同的名词来称呼同样的组件。本说明书及权利要求书并不以名称的差异异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异异来作为区分的基准。在通篇说明书及权利要求书当中所提及的「包含」是开放式的用语，故应解释成「包含但不限定于」。另外，「耦接」一词在此包含任何直接及间接的电气连接手段。因此，若文中描述第一装置耦接于第二装置，则代表第一装置可直接电气连接于第二装置，或透过其它装置或连接手段间接地电气连接至第二装置。以下描述是用于说明本专利技术的目的，并非本专利技术的限制。本专利技术的范围由权利要求书限定。图1是示出根据本专利技术的一个实施例的混合定位系统100的图。如图1所示，混合定位系统100包括GNSS接收器110、惯性传感器120、视觉传感器130和处理电路140。在该实施例中，混合定位系统100用于车辆中，并且视觉传感器130安装在车辆上。在该实施例中，视觉传感器130可以是照相机、光学雷达(LiDar)、毫米波雷达、超声雷达或红外雷达。在混合定位系统100的操作中，GNSS接收器110被布置成接收多个卫星的卫星信号以向处理电路140生成第一定位信息。惯性传感器120可以包括加速度计、陀螺仪、磁力计或里程表，并将第二定位信息提供给处理器电路140。视觉传感器130被布置为捕获周围环境的感测数据以生成周围环境信息给处理器电路140。然后，处理电路140参考“周围环境信息”来确定定位策略或惯性导航(deadreckoning)策略，以使用第一定位信息和第二定位信息中的至少一个来估计车辆的位置或导航信息。在下面的描述中，由于本专利技术着重于使用周围环境信息来确定定位策略，并且本领域技术人员已知GNSS接收器110和惯性传感器120的操作，因此，此处省略了GNSS接收器110和惯性传感器120的详细描述。在该实施例中，因为当在卫星与车辆之间存在障碍物(例如，车辆在城市峡谷或隧道中)时，卫星信号的质量可能变差，所以处理电路140可以参考周围的环境信息来确定卫星信号变坏还是变更差，以确定合适的定位策略来准确地确定车辆的位置或导航信息。具体地，图2示出了混合定位系统确定车辆位于空旷的天空下。如图2所示，如果由视觉传感器130提供的周围环境信息指示车辆处于空旷的天空下，这意味着车辆可以接收高质量的卫星信号，并且由GNSS接收器110提供的第一定位信息是可靠的，因此处理电路140可以只使用第一定位信息，而不使用由惯性传感器120提供的第二定位信息，来确定车辆的位置和导航信息；或处理电路140增加第一定位信息的置信度(confidence)并降低第二定位信息的置信度，并使用第一定位信息和第二定位信息以及相应的置信度来确定车辆的位置和导航信息。另一方面，图3示出了混合定位系统确定车辆位于城市峡谷中。如图3所示，如果由视觉传感器130提供的周围环境信息指示车辆在城市峡谷或隧道中，则这意味着车辆不能接收可信赖的卫星信号或所接收的卫星信号具有良好的质量，并且由GNSS接收器110提供的第一定位信息是不可靠的(现在或将来)，因此处理电路140可以仅使用第二定位信息，而不使用GNSS接收器110提供的第一定位信息，来确定车辆的位置和导航信息；或处理电路140增加第二定位信息的置信度并降低第一定位信息的置信度，并使用第一定位信息和第二定位信息以及相应的置信度来确定车辆的位置和导航信息。在一个实施例中，处理电路140具有许多场景类别以及它们对第一定位信息和第二定位信息的对应置信度，并且处理电路140可以参考周围环境信息来确定场景类别之一，其最匹配由视觉传感器130捕获的环境数据，以获得第一定位信息和第二定位信息的适当的各自置信度。在一个实施例中，如图2和图3所示，视觉传感器130用于捕获车辆前方的数据，因此周围环境信息可以指示车辆将要到达的环境，并且处理电路140可以预先切换定位策略。详细地，如果视觉传感器130捕获的数据示出许多高层建筑，则处理电路140可以参考周围环境信息以仅使用第二定位信息来确定车辆的位置和导航信息，或者处理电路140增加第二定位信息的置信度并降低第一定位信息的置信度，即使当前的卫星信号足够好以获取车辆的准确位置和导航信息。在该实施例中，视觉传感器130提供的周围环境信息包括捕获的数据(例如，图像数据)，并且处理电路140可以使用一些图像识别方法，例如语义分割方法或基于深度学习的场景分类，确定车辆的场景类别，确定适当的定位策略。以语义分割方法为例，处理电路140可对撷取的数据进行基于图的(graph-based)分割操作，以产生经处理的图像以识别天空、地面、垂直物体(建筑物/交通信号灯)等的区域。例如，可以应用机器学习技术来学习区域之间的差异，如果在图像的顶部上存在蓝色/白色连续区域，该区域在内部是平滑的并且足够宽，则处理电路140可以确定该区域是天空。另外，以基于深度学习的场景分类为例，处理电路140可以使用语义分割作为输入，然后利用卷积神经网络(CNN)算法基于由视觉传感器130提供的环境本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位方法，包括：/n从第一源接收第一定位信息；/n从第二源接收第二定位信息；/n从传感器获取车辆的周围环境信息；以及/n参考该周围环境信息，确定定位策略，以使用该第一定位信息和该第二定位信息中的至少一个来获取该车辆的位置。/n

【技术特征摘要】
20190426 US 16/395,2501.一种定位方法，包括：
从第一源接收第一定位信息；
从第二源接收第二定位信息；
从传感器获取车辆的周围环境信息；以及
参考该周围环境信息，确定定位策略，以使用该第一定位信息和该第二定位信息中的至少一个来获取该车辆的位置。


2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，该第一源是全球导航卫星系统接收器，并且该第二源是惯性传感器、电子罗盘或里程表。


3.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，参考该周围环境信息来确定该定位策略以使用该第一定位信息和该第二定位信息中的至少一个来获取该车辆的该位置的步骤包括：
参考该周围环境信息，确定该第一定位信息和该第二定位信息的置信度；以及
使用该第一定位信息和该第二定位信息以及相应的置信度获得该车辆的该位置。


4.根据权利要求3所述的定位方法，其特征在于，参考该周围环境信息以确定该第一定位信息和该第二定位信息的该置信度的步骤包括：
根据该周围环境信息确定该车辆的场景类别；以及
根据该车辆的该场景类别确定该第一定位信息和该第二定位信息的该置信度。


5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，该第一源为全球导航卫星系统接收器，参考该周围环境信息以确定该第一定位信息和该第二定位信息的该置信度的步骤包括：
如果该周围环境信息指示该车辆在城市峡谷或隧道中，则降低该第一定位信息的该置信度；以及
如果该周围环境信息指示该车辆处于空旷的天空下，则增加该第一定位信息的该置信度。


6.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，该第二源是惯性传感器、电子罗盘或里程表，参考该周围环境信息以确定该第一定位信息和该第二定位信息的该置信度的步骤包括：
如果该周围环境信息指示该车辆在城市峡谷或隧道中，则增加该第二定位信息的该置信度；以及
如果该周围环境信息指示该车辆处于空旷的天空下，则降低该第二定位信息的该置信度。


7.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，该传感器是视觉传感器。


8.根据权利要求7所述的定位方法，其特征在于，该传感器是包括照相机、光学雷达、毫米波雷达、超声雷达或红外雷达的视觉传感器。


9.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，该第一源是全球导航卫星系统接收器，该第一定位信息包括多颗卫星的多个卫星信号，该方法还包括：
参照该周围环境信息，从该多个卫星的该多个卫星信号中选择多个可靠的卫星信号；以及
其中仅使用该多个可靠的卫星信号来获得该车辆的该位置。


10.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾廷恩，邱聪裕，
申请(专利权)人：联发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71