一种位姿初始化方法技术

本公开提供了一种位姿初始化方法，本公开利用扫描帧点云和局部点云地图，生成候选位姿集的八叉树，进而利用预设收敛算法确定当前最佳节点的候选位姿。不依赖与高精度地图，而是通过点云数据便能够获得当前位姿，大大降低计算量。不依赖特殊场景约束，适用于多种场景。实现了定位设备在GNSS信号弱环境下的定位。利用旋转直方图匹配筛选错误旋转候选结果，利用预设收敛算法对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，避免了现有技术中的暴力搜索，降低了算法复杂度，减少了计算量，提高了数据处理效率。提高了数据处理效率。提高了数据处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种位姿初始化方法


[0001]本公开涉及定位
，具体而言，涉及一种位姿初始化方法、装置、介质和电子设备。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆在启动、行驶、泊车或等待过程中，需要获得车身在世界坐标系中的位置信息。
[0003]在室外空旷的场地下，利用全球导航卫星系统(英文全称Global Navigation Satellite System，简称GNSS)信号以及差分信号获得精确的固定解。但是，在GNSS信号弱环境下，比如，高楼、隧道或室内环境遮挡GNSS信号，只能得到GNSS的单点解，使接受设备与卫星无法联系。
[0004]在此情况下，通常采用辅助方案进行车辆定位。一种是利用摄像头采集的图像特征，与预先构建的高精度的数字地图进行匹配，获得定位结果。另一种是利用激光雷达采集的数据，通过穷举的方式获得最优定位结果。
[0005]但是，上述两种辅助定位方法均依赖高精度的数字地图，且依赖暴力搜索获取结果，存在数据量大，计算时间长，受外界环境变化影响较大，定位结果可靠性低的问题。
[0006]因此，本公开提供了一种位姿初始化方法，以解决上述技术问题之一。

技术实现思路

[0007]本公开的目的在于提供一种位姿初始化方法、装置、介质和电子设备，能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下：
[0008]根据本公开的具体实施方式，第一方面，本公开提供一种位姿初始化方法，包括：
[0009]获取当前的估计位置和扫描帧点云；
[0010]在预设点云地图中基于所述估计位置截取局部点云地图；
[0011]基于至少两种预设分辨率分别对所述局部点云地图进行滤波，生成对应预设分辨率的概率格栅地图，其中，所述概率格栅地图包括三维空间中的多个网格，至少一个网格包括所述局部点云地图中点数据的投影坐标，所述网格的网格值等于所述投影坐标在所述网格中分布的概率值；
[0012]基于所述扫描帧点云生成候选位姿集，其中，所述候选位姿集包括多组组合的候选位姿；
[0013]基于所述至少两种预设分辨率的概率格栅地图共同构建所述候选位姿集的八叉树，其中，所述八叉树中每层深度表征一种预设分辨率且深度越小对应的预设分辨率越高，所述八叉树的每个节点有八个子节点或零个子节点，每个节点包括候选位姿和节点评分，每个节点的节点评分等于对应节点的候选位姿在所述概率格栅地图中投影坐标所在网格的网格值的平均值，所述八叉树中父节点的节点评分等于其子节点中最大的节点评分；
[0014]基于预设收敛算法对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，确定当前最佳节点的候
选位姿。
[0015]根据本公开的具体实施方式，第二方面，本公开提供一种位姿初始化装置，包括：
[0016]获取单元，用于获取当前的估计位置和扫描帧点云；
[0017]截取单元，用于在预设点云地图中基于所述估计位置截取局部点云地图；
[0018]地图生成单元，用于基于至少两种预设分辨率分别对所述局部点云地图进行滤波，生成对应预设分辨率的概率格栅地图，其中，所述概率格栅地图包括三维空间中的多个网格，至少一个网格包括所述局部点云地图中点数据的投影坐标，所述网格的网格值等于所述投影坐标在所述网格中分布的概率值；
[0019]集合生成单元，用于基于所述扫描帧点云生成候选位姿集，其中，所述候选位姿集包括多组组合的候选位姿；
[0020]构建单元，用于基于所述至少两种预设分辨率的概率格栅地图共同构建所述候选位姿集的八叉树，其中，所述八叉树中每层深度表征一种预设分辨率且深度越小对应的预设分辨率越高，所述八叉树的每个节点有八个子节点或零个子节点，每个节点包括候选位姿和节点评分，每个节点的节点评分等于对应节点的候选位姿在所述概率格栅地图中投影坐标所在网格的网格值的平均值，所述八叉树中父节点的节点评分等于其子节点中最大的节点评分；
[0021]确定单元，用于基于预设收敛算法对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，确定当前最佳节点的候选位姿。
[0022]根据本公开的具体实施方式，第三方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上任一项所述位姿初始化方法。
[0023]根据本公开的具体实施方式，第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述位姿初始化方法。
[0024]本公开实施例的上述方案与现有技术相比，至少具有以下有益效果：
[0025]本公开提供了一种位姿初始化方法、装置、介质和电子设备，本公开利用扫描帧点云和局部点云地图，生成候选位姿集的八叉树，进而利用预设收敛算法确定当前最佳节点的候选位姿。不依赖与高精度地图，而是通过点云数据便能够获得当前位姿，大大降低计算量。不依赖特殊场景约束，适用于多种场景。实现了定位设备在GNSS信号弱环境下的定位。利用旋转直方图匹配筛选错误旋转候选结果，利用预设收敛算法对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，避免了现有技术中的暴力搜索，降低了算法复杂度，减少了计算量，提高了数据处理效率。
附图说明
[0026]图1示出了根据本公开实施例的位姿初始化方法的流程图；
[0027]图2示出了根据本公开实施例的位姿初始化装置的单元框图；
[0028]图3示出了根据本公开实施例提供的一种电子设备连接结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进
一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
[0030]在本公开实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
[0031]应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0032]应当理解，尽管在本公开实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述，但这些描述不应限于这些术语。这些术语仅用来将描述区分开。例如，在不脱离本公开实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。
[0033]取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位姿初始化方法，其特征在于，包括：获取当前的估计位置和扫描帧点云；在预设点云地图中基于所述估计位置截取局部点云地图；基于至少两种预设分辨率分别对所述局部点云地图进行滤波，生成对应预设分辨率的概率格栅地图，其中，所述概率格栅地图包括三维空间中的多个网格，至少一个网格包括所述局部点云地图中点数据的投影坐标，所述网格的网格值等于所述投影坐标在所述网格中分布的概率值；基于所述扫描帧点云生成候选位姿集，其中，所述候选位姿集包括多组组合的候选位姿；基于所述至少两种预设分辨率的概率格栅地图共同构建所述候选位姿集的八叉树，其中，所述八叉树中每层深度表征一种预设分辨率且深度越小对应的预设分辨率越高，所述八叉树的每个节点有八个子节点或零个子节点，每个节点包括候选位姿和节点评分，每个节点的节点评分等于对应节点的候选位姿在所述概率格栅地图中投影坐标所在网格的网格值的平均值，所述八叉树中父节点的节点评分等于其子节点中最大的节点评分；基于预设收敛算法对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，确定当前最佳节点的候选位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设收敛算法对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，确定当前最佳节点的候选位姿，包括：基于预设收敛算法和预设自适应阈值对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，确定当前最佳节点的候选位姿。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设收敛算法和预设自适应阈值对所述八叉树的节点进行搜索和剪枝，确定当前最佳节点的候选位姿，包括：对所述八叉树中的节点进行搜索，获取搜索到的多个节点；当所述多个节点均为叶子节点时，当所述多个节点的深度均为预设深度，且所述多个节点的节点评分均大于预设自适应阈值时，确定所述多个节点均为目标节点；从所述多个目标节点的节点评分中确定最大值所对应的目标节点为所述当前最佳节点，以及所述当前最佳节点的候选位姿。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述八叉树中的节点进行搜索，获取搜索到的多个节点之后，还包括：当所述多个节点均为叶子节点时，当所述多个节点的深度均小于预设深度，且所述多个节点的节点评分均大于预设自适应阈值时，基于所述多个节点中任一节点的下一深度所对应的预设分辨率和对应节点的候选位姿分裂对应节点，生成对应节点的八个子节点，直至分裂后的子节点的深度等于预设深度。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述八叉树中的节点进行搜索，获取搜索到的多个节点之后，还包括：当所述多个节点均为父节点时，当所述多个节点的深度均小于预设深度，且所述多个节点的节点评分均小于或等于预设自适应阈值时，对所述多个节点分别进行剪枝。6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁睿，徐晨，
申请(专利权)人：白犀牛智达北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：