车辆位姿的处理方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆位姿的处理方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶领域。具体实现方案为：构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，初始位姿信息包括：初始位置和初始姿态，初始位置采用经度、纬度和高程表示；采集车辆在不同时刻时的实时位姿，其中，实时位姿基于车辆上多个传感器感测得到；基于不同时刻时采集到的实时位姿对初始位姿信息进行优化，得到目标位姿信息。构建初始位姿信息，利用车辆上的多个传感器感测得到实时位姿对初始位姿信息进行优化的过程中，使用的坐标为经纬度，无需考虑坐标系的切换，有效地保证了全局一致性，解决了现有技术在车辆位姿优化中需要更换坐标原点、不断重置的问题。不断重置的问题。不断重置的问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆位姿的处理方法、装置、电子设备和自动驾驶车辆


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及自动驾驶
，具体涉 及一种车辆位姿的处理方法、装置、电子设备、存储介质以及自动驾驶车 辆。

技术介绍

[0002]在无人汽车自动驾驶运行过程中，需要定位系统实时输出连续高频率 且精确的定位结果，以确保路径规划、感知等模块的正常工作。
[0003]传统的无人驾驶中定位模块在采用图优化进行多个传感器定位信息 融合过程中使用通用横墨卡托网系统(Universal Transverse Mercartor GridSystem，UTM)等非全球一致坐标系。在投影带的边沿坐标系发生变化， 导致需要不断的重置优化的图，程序设计复杂且容易出错。因此，在图优 化中存在需要更换坐标原点、不断重置的问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本公开提供了一种车辆位姿的处理方法、装置、电子设备、存储介质 以及自动驾驶车辆。
[0006]根据本公开的第一方面，提供了一种车辆位姿的处理方法，包括：构 建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，初始位姿信息包括：初始位置 和初始姿态，初始位置采用经度、纬度和高程表示；采集车辆在不同时刻 时的实时位姿，其中，实时位姿基于车辆上的多个传感器感测得到；基于 不同时刻时采集到的实时位姿对初始位姿信息进行优化，得到目标位姿信 息。
[0007]根据本公开的第二方面，提供了一种车辆位姿的处理装置，包括：构 建模块，用于构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，初始位姿信息 包括：初始位置和初始姿态，初始位置采用经度、纬度和高程表示；第一 采集模块，用于采集车辆在不同时刻时的实时位姿，其中，实时位姿基于 车辆上的多个传感器感测得到；优化模块，用于基于不同时刻时采集到的 实时位姿对初始位姿信息进行优化，得到目标位姿信息。
[0008]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理 器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被 至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个 处理器能够执行上述实施例中任一项的车辆位姿的处理方法。
[0009]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬间计算 机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行根据上述实施例中 任一项的车辆位姿的处理方法。
[0010]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程 序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据上述实施例中任一项的车辆 位姿的处理方法。
[0011]根据本公开的第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括上述第三方 面中的电子
设备。
[0012]在本公开上述的实施例中，构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，并 且采集车辆在不同时刻时的实时位姿，基于不同时刻时采集到的实时位姿 对初始位姿信息进行优化，得到目标位姿信息，实现车辆位姿优化的目的。 容易注意到的是，构建初始位姿信息，利用车辆上的多个传感器感测得到 实时位姿对初始位姿信息进行优化的过程中，使用的坐标为经纬度，无需 考虑坐标系的切换，有效地保证了全局一致性，解决了现有技术在车辆位 姿优化中需要更换坐标原点、不断重置的问题。
[0013]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键 或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下 的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0014]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0015]图1是现有技术中的UTM 6度带经度的示意图；
[0016]图2是现有技术中的UTM投影坐标示意图；
[0017]图3是现有技术中的UTM分带示意图；
[0018]图4是根据本公开实施例的一种车辆位姿的处理方法的流程图；
[0019]图5是现有技术的一种地球椭球参数的示意图；
[0020]图6是根据本公开实施例的一种可选的位姿优化框架的示意图；
[0021]图7是根据本公开实施例的一种车辆位姿的处理装置的结构图；
[0022]图8是用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0023]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实 施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本 领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和 修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的 描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0024]现有技术中，位置用UTM下的坐标表示。UTM投影全称为“通用横 墨卡托投影”，是一种“等角横轴割圆柱投影”，椭圆柱割地球于南纬80 度、北纬84度两条等高圈，投影后两条相割的经线上没有变形，而中央 经线上长度比0.9996。按经差6度将地球椭球面划分成若干投影带，如图 1所示，六度带自0度子午线起每隔经差6度自西向东分带，带号依次编 为第1、2
…
60带。按分带方法各自进行投影，故各带坐标成独立系统， 每带以中央经线(L0)投影为纵轴X，赤道投影为横轴Y，两轴交点即为 各带的坐标原点，如图2所示。每个点的UTM坐标可以直接用X、Y和 高程H表示，单位为米，在位姿图(pose graph)中被优化。
[0025]由于现有的位姿图优化方案中位置变量为UTM下的坐标(X，Y，H)， 由图3中UTM分带所示，当车辆在带的分界线行使时，zone id(带号) 会切换，导致车辆位置的UTM坐标变化剧烈，导致位置不连续，使得posegraph中需要更换坐标原点，重新构造，还需要计算局部坐标系到全局坐 标系的转换参数。
[0026]为了解决现有技术在车辆位姿优化中需要更换坐标原点、不断重置的 问题，本公
开提出了一种车辆位姿的处理方法，该方法采用构建初始位姿 信息(经度、纬度和高程)，利用车辆上的多个传感器感测得到实时位姿 对初始位姿信息进行优化的过程中，使用的坐标为经纬度，无需考虑坐标 系的切换，有效地保证了全局一致性。
[0027]图4是根据本公开实施例的一种车辆位姿的处理方法的流程图，如图 4所示，该方法包括：
[0028]步骤S401，构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，初始位姿 信息包括：初始位置和初始姿态，初始位置采用经度、纬度和高程表示。
[0029]上述步骤中的初始位置和初始姿态信息可以从行驶中的车辆预先规 划好的路线中直接获得，初始位置可以用经度、纬度和高程表示即可以表 示为(l，b，h)，姿态可以用四次元数q表示。
[0030]上述步骤中的车辆可以是自动驾驶车辆，也可以是普通车辆，其中， 本公开在普通车辆中起到辅助驾驶的功能。
[0031]S402，采集车辆在不同时刻时的实时位姿，其中，实时位姿基于车辆 上的多个传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿的处理方法，包括：构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，所述初始位姿信息包括：初始位置和初始姿态，所述初始位置采用经度、纬度和高程表示；采集所述车辆在所述不同时刻时的实时位姿，其中，所述实时位姿基于所述车辆上的多个传感器感测得到；基于所述不同时刻时采集到的实时位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到目标位姿信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述不同时刻时采集到的所述实时位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息包括：基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和所述初始位姿信息构建位姿残差；对所述位姿残差进行最小二乘处理，得到所述目标位姿信息。3.根据权利要求2所述的方法，基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和所述初始位姿信息构建所述位姿残差包括：基于所述初始位置、所述实时位姿中的实时经度、目标半径和目标偏心率，构建经度残差；基于所述初始位姿信息中的初始纬度和初始高程、所述实时位姿中的实时纬度、所述目标半径和所述目标偏心率，构建纬度残差；基于所述初始位姿信息中的初始高程和所述实时位姿中的实时高程，构建高程残差；基于所述初始位姿信息中的初始姿态和所述实时位姿中的实时姿态，构建姿态残差；基于所述经度残差、所述纬度残差、所述高程残差和所述姿态残差，得到所述位姿残差。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中，在基于所述实时位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息之前，所述方法还包括：采集所述车辆在所述不同时刻时的实时增量位姿，其中，所述实时增量位姿基于所述车辆上的至少一个传感器感测得到；基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和实时增量位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息。5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和实时增量位姿对所述初始位姿信息进行优化，得到所述目标位姿信息包括：基于所述不同时刻时采集到的实时位姿和所述初始位姿信息构建位姿残差；基于相邻两个时刻的初始位姿信息和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿，构建增量位姿残差；对所述位姿残差和所述增量位姿残差进行最小二乘处理，得到所述目标位姿信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于相邻两个时刻的初始位姿信息和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿，构建所述增量位姿残差包括：基于所述相邻两个时刻的初始位置、所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量经度、目标半径和目标偏心率，构建增量经度残差；基于所述相邻两个时刻的初始位姿信息中的初始纬度和初始高程、所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量纬度、所述目标半径和所述目标偏心率，构建增量纬度
残差；基于所述相邻两个时刻的初始位姿信息中的初始高程和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量高程，构建增量高程残差；基于所述相邻两个时刻的初始位姿信息中的初始姿态和所述相邻两个时刻对应的实时增量位姿中的实时增量姿态，构建增量姿态残差；基于所述增量经度残差、所述增量纬度残差、所述增量高程残差和所述增量姿态残差，得到所述增量位姿残差。7.一种车辆位姿的处理装置，包括：构建模块，用于构建车辆在不同时刻的初始位姿信息，其中，所述初始位姿信息包括：初始位置和初始姿态，所述初始位置采用经度、纬度和高程表示；第一采集模块，用于采集所述车辆在所述不同时刻时的实时位姿，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘文杰，程风，蔡仁澜，邱笑晨，徐国梁，
申请(专利权)人：阿波罗智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：