【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大尺度场景车辆定位，尤其涉及一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统及方法。
技术介绍
1、近年来自动驾驶技术受到了广泛关注，实时鲁棒的车辆定位是自动驾驶技术的先决条件。针对于车辆运行的城市、高速场景，研究者通过融合rtk、路边单元或车间协同来提高车辆定位的精度和鲁棒性。然而，在城市场景中存在很多弱gnss环境，比如城市峡谷、存在茂密的树木的道路，这些会严重影响车辆定位的精度和鲁棒性。但是，在这些区域实现车辆鲁棒定位对于自动驾驶的安全性非常重要。然而，在高速场景中部署路边单元非常困难，并且利用率较低。与此同时，车间协同的方法需要利用不同车辆之间的信息交换，这种方法容易受到噪声的影响，这对于车辆定位来说是不够准确和可靠的，会降低车辆运行的安全性。因此，这些依靠外部基础设施的车辆定位方法在复杂大尺度场景是不适用的。
2、随着不同领域技术的不断交叉融合与发展，同步建图和定位技术(slam)和基于地图的匹配技术也逐渐运用到车辆位姿估计领域。slam技术通常用在室内场景或者室外小场景，通过相机或者激光雷达等传感器对车辆进行位姿估计，但是对于户外大尺度场景并不适用。基于地图的匹配方法利用实时点云和预先建立的高精地图进行匹配实现车辆位姿估计。然而，针对于大尺度场景的基于地图的匹配定位方法，不可避免地会导致计算资源和存储资源的大量占用，尤其是保存并加载大尺度的高精地图，并严重降低车辆定位系统的运行效率。因此，针对复杂大尺度场景，研究高效的地图管理和鲁棒的地图特征匹配算法对于提升车辆匹配定位算法的运算效率和鲁棒性具有非常重
3、针对于车辆定位技术的研究中，当前主流的方法大部分依赖于gnss来实现大场景下的车辆定位。如中国专利“cn202310090814.8一种用单天线gnss进行车辆定位定向的方法及装置”所述的技术方法中使用gnss装置获取北斗、gps信息，并用于计算车辆当前的位置和航向。该专利技术采用单天线进行车辆定位，安装实施简单便捷不影响上路驾驶，跟双天线比较，更加符合道路行驶条件，方向盘角度获取不受外界影响，相对鲁棒，刷新速度快。但是这种方法过分依赖gnss，在城市场景中存在很多弱gnss环境，比如城市峡谷、存在茂密的树木的道路，这些会严重影响车辆定位的精度和鲁棒性。
4、在车辆定位技术的研究中，也出现了很多依赖于激光雷达和图像的专利技术专利。如中国专利“cn202211247009.3一种车辆定位方法、装置、设备及存储介质”所述的技术方法中，通过利用相邻两帧图像中线面特征各自对应的点云数据进行匹配处理，得到较为精确且稳定的定位信息。但是这种基于视觉的方法很容易受到光照的影响，在光照不足的情况下，视觉图像不能够获取稳定的环境信息，会大大影响车辆定位的精度和稳定性。中国专利“cn202310288571.9一种定位信息确定装置、车辆、方法及程序产品”所述的技术方法中，使用视觉图像和激光雷达数据结合起来的方式，实现快捷、鲁棒车辆定位。但是这种方法只适用于特征丰富的城市场景，对于复杂大尺度、场景变化多样的场景效果并不好，并不能保证鲁棒的车辆定位。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统及方法，该方法能够实现从车辆任意位置进行系统初始化到实时高精度鲁棒定位，利用动态加载地图的方式，减少系统对于运行内存的占用，提高提出方法的运行效率，利用提出的自适应匹配参数的方法，提高在复杂多变的大尺度场景下的车辆定位的精度和鲁棒性。
2、本专利技术一方面提供一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统，包括gnss模块、imu模块、激光雷达、轮速计、传感器数据预处理模块、全局定位与状态初始化模块、全局地图管理与子地图加载模块、环境分析与自适应激光匹配模块和传感器融合定位模块。
3、所述imu模块用于获取车辆的imu数据；将imu数据发送给传感器数据预处理模块，将imu数据中的航向数据发送给全局定位与状态初始化模块；所述imu数据包括航向数据、加速度和角速度，其中航向数据用四元数或者欧拉角表示；
4、所述gnss模块用于获取车辆的gnss经纬高数据并将gnss经纬高数据发送给全局定位与状态初始化模块，将gnss经纬高数据中的经度数据和纬度数据发送给全局地图管理与子地图加载模块；所述gnss经纬高数据包括经度数据、纬度数据和高度数据；
5、所述激光雷达用于获取激光雷达点云数据并将激光雷达点云数据发送给传感器数据预处理模块；
6、所述轮速计用于获取速度脉冲数据并将速度脉冲数据发送给传感器数据预处理模块；
7、所述全局地图管理与子地图加载模块，在初始化时用于获取全局地图并将全局地图发送给全局定位与状态初始化模块，接收gnss经纬高数据中的经度数据和纬度数据并根据gnss经纬高数据中的经度数据和纬度数据从全局地图中选择距离车辆当前二维位置最近的一张全局子地图并发送给全局定位与状态初始化模块；根据gnss经纬高数据中的经度数据和纬度数据从全局地图中选择距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，然后将n张全局子地图进行降采样，得到n张全局降采样子地图并发送给环境分析与自适应激光匹配模块；在非初始化时，该模块用于接收传感器融合定位模块发送的车辆状态中的车辆二维位置，利用车辆的二维位置来自适应的选择并加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，并将距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图进行降采样，得到n张全局降采样子地图并发送给环境分析与自适应激光匹配模块。
8、所述全局定位与状态初始化模块，用于接收gnss模块发送的gnss经纬高数据和imu模块发送的航向数据；接收全局地图管理与子地图加载模块发送的全局地图及距离车辆当前位置最近的一张全局子地图；将gnss经纬高数据中的经度数据和纬度数据转换到地图坐标系得到车辆在全局地图中的初始二维位置并发送给传感器数据预处理模块完成车辆二维位置的初始化；将航向数据转换到地图坐标系，得到车辆在全局地图中的初始航向并发送给传感器数据预处理模块完成车辆姿态的初始化；将gnss经纬高数据中的高度数据和距离车辆当前位置最近的一张全局子地图的高度进行比较，若gnss经纬高数据中的高度数据和全局子地图的高度的差值大于设定阈值，则将全局子地图的高度作为初始高度并发送给传感器数据预处理模块完成车辆高度的初始化，否则将gnss经纬高数据中的高度数据作为初始高度并发送给传感器数据预处理模块完成车辆高度的初始化；所述全局地图中包括若干个全局子地图；
9、进一步地，所述传感器融合定位模块包括激光imu测量更新模块和轮速计测量更新模块；
10、所述传感器数据预处理模块用于接收imu数据、激光雷达点云数据、速度脉冲数据、全局定位与状态初始化模块发送的初始二维位置、初始航向和初始高度和传感器融合定位模块发送的轮速计更新的车辆状态和状态协方差；对激光雷达点云数据通过去畸变处理进行去除运行畸变，然后通过体素滤波器进行降采样得到降采样的激光雷达点云数据并发送给环境分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统，其特征在于，包括GNSS模块、IMU模块、激光雷达、轮速计、传感器数据预处理模块、全局定位与状态初始化模块、全局地图管理与子地图加载模块、环境分析与自适应激光匹配模块和传感器融合定位模块；
2.基于权利要求1所述一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统实现的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
5.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，步骤4中采用一种基于滑窗的全局地图管理方法加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，具体为：首先加载硬盘中的每张全局子地图的经纬高信息，利用式(14)根据车辆当前的二维位置与预先建立的全局子地图的经纬度信息进行计算得到距离，其次根据获得的距离大小，对预先建立的全局子地图进行升序排序，最后，选择距离
6.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，步骤4中采用一种优化的子地图读取策略读取全局子地图：设定加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，上一时刻加载的全局子地图包括第j至j+n-1张全局子地图，j为全局子地图的序号，当车辆运行一段距离后根据车辆当前二维位置加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，具体为，将上一时刻的全局子地图中的后n-1张从运行内存中读取，再从硬盘中只读取最新1张全局子地图，最后，将原来的n-1张全局子地图与最新的1张全局子地图进行组合得到距离车辆当前二维位置最近的n张子地图，并用于后续特征匹配。
7.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
8.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤7具体包括：
9.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，步骤9中所述传感器数据预处理模块中体素滤波器的叶子大小ml为环境分析与自适应激光匹配模块利用自适应点云匹配判据得到的体素滤波器的叶子大小ml；
10.根据权利要求8所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤7.2具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统，其特征在于，包括gnss模块、imu模块、激光雷达、轮速计、传感器数据预处理模块、全局定位与状态初始化模块、全局地图管理与子地图加载模块、环境分析与自适应激光匹配模块和传感器融合定位模块；
2.基于权利要求1所述一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统实现的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
5.根据权利要求2所述的一种用于大尺度场景的自适应车辆定位方法，其特征在于，步骤4中采用一种基于滑窗的全局地图管理方法加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图，具体为：首先加载硬盘中的每张全局子地图的经纬高信息，利用式(14)根据车辆当前的二维位置与预先建立的全局子地图的经纬度信息进行计算得到距离，其次根据获得的距离大小，对预先建立的全局子地图进行升序排序，最后，选择距离当前车辆位置最近的n张全局子地图，并通过滑窗方式实现动态加载距离车辆当前二维位置最近的n张全局子地图；所述全局子地图的经纬高信息包括全局子地图的经度信息、纬度信息和高度信息；所述全局子地图的经纬度...
【专利技术属性】
技术研发人员：方正，王纪波，兰正阳，申朝辉，许璞，庞成林，吴容光，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：
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