车辆定位制造技术

本申请涉及一种车辆定位

【技术实现步骤摘要】
车辆定位、模型训练方法及装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及车辆
，具体涉及一种车辆定位
、
模型训练方法及装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]相关技术中，车辆的定位方法对传感器输出的数据具有较大的依赖性，同时，由于定位信号易丢失，使得定位结果的波动性较大
、
准确度不高，从而降低了车辆行驶的安全性
。

技术实现思路

[0003]本申请的目的之一在于提供一种车辆定位方法，以解决相关技术中座舱系统的稳定性不高
、
无法快速定位问题原因等问题；目的之二在于提供一种模型训练方法；目的之三在于提供一种车辆定位装置；目的之四在于提供一种模型训练装置；目的之五在于提供一种电子设备；目的之六在于提供一种计算机可读存储介质
。
[0004]为了实现上述目的，本申请提供一种车辆定位方法，采用的技术方案如下：
[0005]基于所述车辆的上一时刻的定位结果
、
第一历史时刻的车辆信息
、
及第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果；其中，所述第一置信度是基于定位系统输出的上一时刻的定位信号确定的；
[0006]基于第二置信度
、
及第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果；其中，所述第二置信度是基于所述定位系统输出的下一时刻的定位信号确定的；
[0007]基于所述第一定位结果
、
当前时刻的定位信号
、
及所述第二定位结果，确定所述车辆的当前时刻的定位结果
。
[0008]根据上述技术手段，通过上一时刻的定位结果
、
不同时刻的定位信号
、
不同时刻的车辆信息
、
及各种信号的前后时序关系综合来确定当前时刻的车辆定位结果，不仅提升了定位结果的精准度，而且在定位信号丢失
、
定位信号不佳等情况下也能精准定位，从而在提升车辆行驶的可靠性和安全性的同时还扩展了使用场景
(
例如，无人驾驶
、
智能驾驶等
)。
[0009]进一步，所述基于所述车辆的上一时刻的定位结果
、
第一历史时刻的车辆信息
、
及第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果，包括：基于所述上一时刻的定位结果及所述第一置信度，确定所述车辆的第三定位结果；基于所述车辆的第三定位结果
、
及所述第一历史时刻的车辆信息，确定所述车辆的第一定位结果
。
[0010]根据上述技术手段，先通过上一时刻的定位结果及上一时刻的定位信号的第一置信度来确定第三定位结果，再通过第三定位结果及历史时刻的车辆信息综合确定第一定位结果，由于考虑了各种信号的输出频率之间的关系
、
及过去信息对定位结果的影响，因此提升了第一定位结果的准确度，进而提升了当前时刻的定位结果的准确度
。
[0011]进一步，所述第一历史时刻的车辆信息包括所述车辆输出的第一轮速信号序列
、
及惯性导航系统输出的第一
INS
信号序列；所述基于所述车辆的第三定位结果
、
及所述第一
历史时刻的车辆信息，确定所述车辆的第一定位结果，包括：基于所述车辆的第三定位结果
、
及所述惯性导航系统输出的第一
INS
信号序列，确定所述车辆的第四定位结果；基于所述车辆的第四定位结果
、
及所述车辆输出的第一轮速信号序列，确定所述车辆的第一定位结果
。
[0012]根据上述技术手段，先通过第三定位结果及轮速信号序列确定第四定位结果，再通过第四定位结果和
INS
信号序列来综合确定第一定位结果，由于考虑了各种信号的输出频率之间的关系
、
及轮速信息和
INS
信息对定位结果的影响，因此提升了第一定位结果的准确度，进而提升了当前时刻的定位结果的准确度
。
[0013]进一步，所述第一未来时刻的车辆信息包括所述车辆输出的第二轮速信号序列和所述惯性导航系统输出的第二
INS
信号序列；所述基于第二置信度
、
及第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果，包括：基于所述第二置信度
、
所述车辆输出的第二轮速信号序列
、
及所述惯性导航系统输出的第二
INS
信号序列，确定所述车辆的第二定位结果
。
[0014]根据上述技术手段，通过下一时刻的定位信号的置信度
、
轮速信号序列和
INS
信号序列来综合确定第二定位结果，由于综合考虑了未来时刻的后验信息
、
及轮速信息和
INS
信息对定位结果的影响，因此提升了第二定位结果的准确度，进而提升了当前时刻的定位结果的准确度
。
[0015]进一步，所述方法还包括以下至少之一：在所述上一时刻的定位信号满足第一预设条件的情况下，将预设的第一值作为所述第一置信度；在所述上一时刻的定位信号不满足所述第一预设条件的情况下，将预设的第二值作为所述第一置信度
。
[0016]根据上述技术手段，通过第一预设条件来实施确定上一时刻的定位信号的置信度，提升了置信度的准确度，从而提升了当前时刻的定位结果的准确度
。
[0017]进一步，所述方法还包括：基于所述车辆的车速
、
定位精度
、
及所述车辆的传感设备的输出频率，确定所述第一历史时刻的车辆信息中至少一个信号序列的长度；基于所述车辆的传感设备的输出频率，确定所述第一未来时刻的车辆信息中至少一个信号序列的长度
。
[0018]根据上述技术手段，通过车速
、
定位精度
、
输出频率等因素来确定序列的长度，在确保定位结果的准确度的同时，还兼顾了时间消耗
、
计算等成本
。
[0019]进一步，所述基于所述车辆的上一定位结果
、
第一历史时刻的车辆信息
、
及第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果，包括：利用定位模型的第一网络，基于所述车辆的上一定位结果
、
所述第一历史时刻的车辆信息
、
及所述第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果；所述基于第二置信度
、
及第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果，包括：利用所述定位模型的第二网络，基于所述第二置信度
、
及所述第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果；所述基于所述第一定位结果
、
当前时刻的定位信号
、
及所述第二定位结果，确定所述车辆的当前时刻的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括：基于所述车辆的上一时刻的定位结果
、
第一历史时刻的车辆信息
、
及第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果；其中，所述第一置信度是基于定位系统输出的上一时刻的定位信号确定的；基于第二置信度
、
及第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果；其中，所述第二置信度是基于所述定位系统输出的下一时刻的定位信号确定的；基于所述第一定位结果
、
当前时刻的定位信号
、
及所述第二定位结果，确定所述车辆的当前时刻的定位结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆的上一时刻的定位结果
、
第一历史时刻的车辆信息
、
及第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果，包括：基于所述上一时刻的定位结果及所述第一置信度，确定所述车辆的第三定位结果；基于所述车辆的第三定位结果
、
及所述第一历史时刻的车辆信息，确定所述车辆的第一定位结果
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一历史时刻的车辆信息包括所述车辆输出的第一轮速信号序列
、
及惯性导航系统输出的第一
INS
信号序列；所述基于所述车辆的第三定位结果
、
及所述第一历史时刻的车辆信息，确定所述车辆的第一定位结果，包括：基于所述车辆的第三定位结果
、
及所述惯性导航系统输出的第一
INS
信号序列，确定所述车辆的第四定位结果；基于所述车辆的第四定位结果
、
及所述车辆输出的第一轮速信号序列，确定所述车辆的第一定位结果
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一未来时刻的车辆信息包括所述车辆输出的第二轮速信号序列和惯性导航系统输出的第二
INS
信号序列；所述基于第二置信度
、
及第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果，包括：基于所述第二置信度
、
所述车辆输出的第二轮速信号序列
、
及所述惯性导航系统输出的第二
INS
信号序列，确定所述车辆的第二定位结果
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下至少之一：在所述上一时刻的定位信号满足第一预设条件的情况下，将预设的第一值作为所述第一置信度；在所述上一时刻的定位信号不满足所述第一预设条件的情况下，将预设的第二值作为所述第一置信度
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述车辆的车速
、
定位精度
、
及所述车辆的传感设备的输出频率，确定所述第一历史时刻的车辆信息中至少一个信号序列的长度；基于所述车辆的传感设备的输出频率，确定所述第一未来时刻的车辆信息中至少一个信号序列的长度
。7.
根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆的上一定位结果
、
第一历史时刻的车辆信息
、
及第一置信度，确定所
述车辆的第一定位结果，包括：利用定位模型的第一网络，基于所述车辆的上一定位结果
、
所述第一历史时刻的车辆信息
、
及所述第一置信度，确定所述车辆的第一定位结果；所述基于第二置信度
、
及第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果，包括：利用所述定位模型的第二网络，基于所述第二置信度
、
及所述第一未来时刻的车辆信息，确定所述车辆的第二定位结果；所述基于所述第一定位结果
、
当前时刻的定位信号
、
及所述第二定位结果，确定所述车辆的当前时刻的定位结果，包括：利用所述定位模型的第三网络，基于所述第一定位结果
、
所述当前时刻的定位信号
、
及所述第二定位结果，确定所述车辆的当前时刻的定位结果
。8.
一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：从训练数据集中的至少一个样本中获取目标样本；其中，所述目标样本中包括上一目标样本的定位结果
、
第二历史时刻的车辆信息
、
第三置信度
、
第四置信度
、
第二未来时刻的车辆信息
、
及当前时刻的第一定位信号；其中，所述第三置信度是基于上一时刻的第二定位信号确定的，所述第四置信度是基于下一时刻的第三定位信号确定的；利用待训练的定位模型的第一网络，基于所述上一目标样本的定位结果
、
所述第二历史时刻的车辆信息
、
及所述第三置信度，确定所述目标样本的第一定位结果；...

【专利技术属性】
技术研发人员：任祥云，罗毅，姚志伟，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：