车辆定位方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆定位方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：基于针对目标车辆的多种观测数据中的目标观测数据，确定目标车辆的待融合的状态预测数据；获取目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态；根据各个状态预测系统确定的子运动状态和状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，以根据目标运动状态对目标车辆进行定位。本公开实施例通过结合多个状态预测系统确定出的目标车辆的子运动状态和待融合的状态预测数据来对目标车辆进行定位的方式，可以保证目标车辆的车辆定位系统的稳定性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
车辆定位方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质
本公开涉及车辆定位
，具体而言，涉及一种车辆定位方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，无人驾驶车辆的常用定位方法是多传感器融合的定位算法，该算法通过综合多个传感器的结果进行融合定位。现在的多传感器融合的定位算法为单滤波器框架的方法。其中，单滤波器框架的方法是指通过单个滤波器确定无人驾驶车辆的定位位置。但单一滤波器框架的缺点在于，单一滤波器框架容易受错误观测值的影响，可能会导致单一滤波器框架输出估计状态发生震荡或者发散。对于自动驾驶车辆，需要提供高度可靠而且持续的定位，所以对于单一滤波器框架来说冗余度不够导致当单一滤波器框架发生震荡时将直接影响无人驾驶车辆的定位位置。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种车辆定位方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。第一方面，本公开实施例提供了一种车辆定位方法，包括：基于针对目标车辆的多种观测数据中的目标观测数据，确定所述目标车辆的待融合的状态预测数据；获取所述目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态；根据各个所述状态预测系统确定的子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，以根据所述目标运动状态对所述目标车辆进行定位。在本公开实施例中，通过结合多个状态预测系统确定出的目标车辆的子运动状态和待融合的状态预测数据来对目标车辆进行定位的方式，可以实现多个状态预测系统同时运行，进而，当任意一个状态预测系统发生震荡或者发散时，通过其他状态预测系统依然可以确定目标车辆的目标运动状态，从而保证了目标车辆的车辆定位系统的稳定性和可靠性。一种可选的实施方式中，所述目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态，包括：针对每个状态预测系统，从所述多种观测数据中确定与该状态预测系统相匹配的至少一种观测数据；利用所述至少一种观测数据对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的子运动状态。在本公开实施例中，通过在多种观测数据中确定与该状态预测系统相匹配的至少一种观测数据，进而根据该至少一种观测数据对状态预测数据进行更新的方式，可以从多种观测数据类型的观测数据中确定出与每个状态预测系统相匹配的至少一种观测数据，从而能够精确的确定每个状态预测系统所对应的观测数据，进而保证车辆定位系统的稳定性和可靠性。一种可选的实施方式中，所述状态预测系统为滤波器；所述利用所述至少一种观测数据对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的子运动状态，包括：确定每个所述滤波器的滤波器类型信息；按照所述滤波器类型信息对应的滤波方式，利用所述至少一种观测数据对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的子运动状态。在本公开实施例中，通过设置滤波器对应的滤波器类型信息，以根据该滤波器类型信息确定子运动状态的方式，可以实现多种不同滤波器之间的功能互补，从而进一步提高车辆定位系统的稳定性和可靠性。一种可选的实施方式中，所述方法还包括：在检测到所述目标车辆的观测数据的更新信息的情况下，确定所述更新信息中所指示的发生数据变更的目标观测数据类型，并确定所述目标观测数据类型所匹配的至少一个状态预测系统；针对确定的所述至少一个状态预测系统，更新确定的目标观测数据类型下的观测数据。通过上述处理方式，在为每个状态预测系统新增对应的观测数据时，无需再定义新的观测数据的更新过程，只需基于已有的观测数据进行继承添加就可以实现对该新增的观测数据进行增加。这样为状态预测系统的实现添加便利，因为不需要涉及对每个状态预测系统的特别定制化，也极大方便了后续的拓展。一种可选的实施方式中，所述根据各个所述状态预测系统确定的子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，包括：确定每个所述状态预测系统的权重值；并根据所述权重值对所述子运动状态进行加权求和，得到加权求和结果；根据所述加权求和结果对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的目标运动状态。一种可选的实施方式中，所述方法还包括：根据各个所述状态预测系统确定出的子运动状态的变化幅度调整每个所述状态预测系统的权重值。本公开实施例中，通过对子运动状态进行加权求和，来对状态预测数据进行更新的方式，可以实现将多种观测数据进行融合，在此情况下所确定出目标运动状态为结合多种观测数据所确定出的。通过上述处理方式，可以提高车辆定位系统的稳定性和可靠性，从而缓解现有技术中由于单一滤波器框架出现震荡或者发散导致车辆定位系统定位准确性差的问题。一种可选的实施方式中，所述根据各个所述状态预测系统确定的子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，包括：在所述各个所述状态预测系统输出的子运动状态中确定目标子运动状态；并根据所述目标子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态。通过上述描述可知，在本公开实施例中，通过在子运动状态中确定目标子运动状态，进而根据该目标子运动状态和状态预测数据确定目标运动状态的方式，可以避免多个状态预测系统之间的相互干扰，从而保证车辆定位系统的稳定性和可靠性。一种可选的实施方式中，所述方法还包括：在确定出所述目标车辆的目标运动状态之后，在所述多个状态预测系统中确定一个或多个待重置的状态预测系统；根据重置状态对所述待重置的状态预测系统输出的子运动状态进行重置更新。通过上述描述可知，在本公开实施例中，通过重置状态对一个或多个待重置的状态预测系统进行状态重置的方式可以对震荡或者发散的状态预测系统进行矫正，以提高该状态预测系统输出的子运动状态的稳定性和可靠性。一种可选的实施方式中，所述在所述多个状态预测系统中确定一个或多个待重置的状态预测系统，包括：根据所述目标运动状态确定每个所述状态预测系统输出的子运动状态的误差值；根据所述误差值在所述多个状态预测系统中确定一个或多个待重置的状态预测系统。通过上述处理方式，可以准确的确定出多个状态预测系统中需要进行状态重置的状态预测系统，从而避免在对全部状态预测系统进行重置时所带来的互相干扰问题。一种可选的实施方式中，所述方法还包括通过以下方式确定所述重置状态：在所述目标运动状态和/或所述多个子运动状态中确定满足预设条件的运动状态为所述重置状态。一种可选的实施方式中，所述目标观测数据包括：惯性测量单元IMU数据，和/或，轮速计数据。第二方面，本公开实施例提供了一种车辆定位装置，包括：确定单元，用于基于针对目标车辆的多种观测数据中的目标观测数据，确定所述目标车辆的待融合的状态预测数据；获取单元，用于获取所述目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态；定位单元，用于根据各个所述状态预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：/n基于针对目标车辆的多种观测数据中的目标观测数据，确定所述目标车辆的待融合的状态预测数据；/n获取所述目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态；/n根据各个所述状态预测系统确定的子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，以根据所述目标运动状态对所述目标车辆进行定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：
基于针对目标车辆的多种观测数据中的目标观测数据，确定所述目标车辆的待融合的状态预测数据；
获取所述目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态；
根据各个所述状态预测系统确定的子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，以根据所述目标运动状态对所述目标车辆进行定位。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标车辆的多个状态预测系统中每个状态预测系统基于与该状态预测系统匹配的至少一种观测数据确定的目标车辆的子运动状态，包括：
针对每个状态预测系统，从所述多种观测数据中确定与该状态预测系统相匹配的至少一种观测数据；
利用所述至少一种观测数据对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的子运动状态。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述状态预测系统为滤波器；所述利用所述至少一种观测数据对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的子运动状态，包括：
确定每个所述滤波器的滤波器类型信息；
按照所述滤波器类型信息对应的滤波方式，利用所述至少一种观测数据对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的子运动状态。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在检测到所述目标车辆的观测数据的更新信息的情况下，确定所述更新信息中所指示的发生数据变更的目标观测数据类型，并确定所述目标观测数据类型所匹配的至少一个状态预测系统；
针对确定的所述至少一个状态预测系统，更新确定的目标观测数据类型下的观测数据。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述状态预测系统确定的子运动状态和所述状态预测数据，确定所述目标车辆的目标运动状态，包括：
确定每个所述状态预测系统的权重值；并根据所述权重值对所述子运动状态进行加权求和，得到加权求和结果；
根据所述加权求和结果对所述状态预测数据进行更新，确定更新之后的状态预测数据指示的所述目标车辆的目标运动状态。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据各个所述状态预测系统确定出的子运动状态的变化幅度调整每个所述状态预测系统的权重值。

【专利技术属性】
技术研发人员：王潇峰，刘余钱，
申请(专利权)人：上海商汤临港智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31