CN109917376B - 一种定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种定位方法及装置，该定位方法，包括：车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；车辆服务端将各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；车辆服务端依据第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。在该方法中，由于不同正态分布参数进行匹配所需的计算量以及时间均比不同点云地图进行匹配时所需的计算量以及时间小很多，从而降低了点云地图进行匹配时的计算量以及计算时间，进而提高了车辆定位的实时性。

Description

一种定位方法及装置

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，尤其涉及一种定位方法及装置。

背景技术

随着车辆的普及，车辆的实时定位越来越重要。在现有技术中，常用的定位方法为：首先，车辆通过雷达扫描获得以车辆为坐标中心的点云地图，记为待定位地图；然后，车辆服务端接收到车辆发送的待定位地图，并将所述待定位地图与其存储空间内的由多帧点云地图拼接构成的整体点云地图进行匹配，得到与所述待定位地图相匹配的一帧点云地图，以便车辆服务端根据该帧点云地图得到该车辆的位置信息，并将该位置信息反馈给所述车辆。

然而，在上述定位方法中，由于每帧点云地图中包括大量的点，且每个点均由三维坐标数据表示，使得每帧点云地图的数据量较大，因而，导致了待定地图与整体点云地图进行匹配时计算量较大且耗时较长，也导致车辆定位的实时性较低。

发明内容

为了解决现有技术中存在的以上技术问题，本申请提供一种定位方法及装置，能够降低点云地图的数据量，从而降低了点云地图进行匹配时的计算量以及计算时间，进而提高了车辆定位的实时性。

为了实现上述目的，本申请提供的技术方案如下：

本申请提供一种定位方法，包括：

所述车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；

所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

可选的，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

所述车辆服务端将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；

所述车辆服务端根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

可选的，所述正态参数特征库的生成方法，具体为：

所述车辆服务端将所述整体点云地图划分为多个子地图，并获得所述整体点云地图对应的每个子地图的坐标参数；

所述车辆服务端将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；

所述车辆服务端根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

可选的，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

可选的，所述正态参数特征库的生成方法，具体为：

所述车辆服务端将所述整体点云地图划分为多个块地图，并获得所述整体点云地图对应的每个块地图的坐标参数；

所述车辆服务端将每个块地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述每个块地图对应的正态分布参数集合；

所述车辆服务端根据各个块地图对应的正态分布参数集合，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

可选的，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

基于牛顿优化法，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

可选的，所述车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，具体为：

所述车辆服务端按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

本申请还提供一种定位方法，包括：

所述车辆利用雷达进行扫描，获取第一点云地图；

所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；

所述车辆将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端，以使车辆服务端将所述第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，并依据与所述第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

本申请还提供一种定位方法，包括：

所述车辆利用雷达进行扫描，获取第一点云地图；

所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；

所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

所述车辆依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

可选的，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

所述车辆将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；

所述车辆根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

可选的，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

所述车辆将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

可选的，所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

基于牛顿优化法，所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

本申请还提供一种定位装置，包括：

第一转换单元，用于所述车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；

第一获取单元，用于所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

第一确定单元，用于所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

可选的，所述第一转换单元，包括：

第一划分子单元，用于所述车辆服务端按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

本申请还提供一种定位装置，包括：

第二获取单元，用于所述车辆利用雷达进行扫描，获取以当前车辆位置为中心的第一点云地图；

第三获取单元，用于所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；

第一发送单元，用于所述车辆将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端，以使车辆服务端将所述第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，并依据与所述第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

本申请还提供一种定位装置，包括：

第四获取单元，用于所述车辆利用雷达进行扫描，获取以当前车辆位置为中心的第一点云地图；

第五获取单元，用于所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；

第六获取单元，用于所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

第二确定单元，用于所述车辆依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

与现有技术相比，本申请至少具有以下优点：

本申请提供的定位方法，通过所述车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。在该方法中，由于正态分布参数值的数据量比子地图内雷达扫描点的三维坐标数据的数据量小很多，因而，第一正态分布参数集合的数据量比第一点云地图的数据量小很多，且正态参数特征库的数据量也比其对应的点云地图的数据量小很多，从而降低了点云地图的数据量。如此，当第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配时，该匹配过程所需的计算量也比现有技术中不同点云地图进行匹配时所需的计算量小很多，而且，该过程所需的时间也比现有技术中不同点云地图进行匹配时所需的时间少很多，从而降低了点云地图进行匹配时的计算量以及计算时间，进而提高了车辆定位的实时性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例提供的定位方法的一种实施方式的流程图；

图2为本申请实施例提供的S101的一种实施方式的流程图；

图3为本申请实施例提供的S1014的一种实施方式的流程图；

图4为本申请实施例提供的S102的一种实施方式的流程图；

图5为本申请实施例提供的正态参数特征库的生成方法的流程图；

图6为本申请实施例提供的S501的一种实施方式的流程图；

图7为本申请实施例提供的S1022的一种实施方式的流程图；

图8为本申请实施例提供的定位方法的另一种实施方式的流程图；

图9为本申请实施例提供的定位方法的又一种实施方式的流程图；

图10为本申请实施例提供的S903的一种实施方式的流程图；

图11为本申请实施例提供的S904的一种实施方式的流程图；

图12为本申请实施例提供的S904的另一种实施方式的流程图；

图13为本申请实施例提供的定位装置的一种实施方式的结构示意图；

图14为本申请实施例提供的定位装置的另一种实施方式的结构示意图；

图15为本申请实施例提供的定位装置的又一种实施方式的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。

方法实施例一

参见图1，该图为本申请实施例提供的定位方法的一种实施方式的流程图。

本申请实施例提供的定位方法，包括：

S101：所述车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

S101可以采用多种实施方式，下面将以一种实施方式为例进行解释和说明。

参见图2，该图为本申请实施例提供的S101的一种实施方式的流程图。

作为一种实施方式，S101具体可以为：

S1011：车辆利用雷达进行扫描，获取第一点云地图。

雷达用于对当前车辆位置以及以当前车辆位置为中心的周围环境进行扫描，获得当前车辆位置对应的点云地图。

每帧点云地图内包括多个雷达扫描点，且每个雷达扫描点的三维坐标数据是相对于原点的坐标数据。作为示例，当第一点云地图上的第一雷达扫描点的三维坐标数据为(X，Y，Z)时，则表示在x轴方向上，第一雷达扫描点距离第一点云地图的原点的距离为X；在y轴方向上，第一雷达扫描点距离第一点云地图的原点的距离为Y；在z轴方向上，第一雷达扫描点距离第一点云地图的原点的距离为Z。

需要说明的是，由于每帧点云地图的原点表示雷达的位置，而且，雷达位于车辆上，因而，每帧点云地图的原点也可以表示车辆位置。

S1012：车辆将第一点云地图发送至车辆服务端。

车辆服务端可以是云端，也可以是集群，还可以是包括服务器的其他设备。

作为一种实施方式，S1012具体可以为：车辆可以通过网络将第一点云地图发送至车辆服务端。

S1013：车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，得到多个子地图。

车辆服务端可以按照不同的划分规则、不同的划分顺序、不同的划分模板进行划分，本申请对此不作具体限定。

作为一种实施方式，S1013具体可以为：所述车辆服务端按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

在该实施方式中，由于划分得到的子地图呈正方形或长方形，有利于子地图进行正态分布参数的转换，从而能够提高子地图对应的正态分布参数值的准确性，进而提高定位的准确性。

S1014：车辆服务端将每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

正态分布参数值可以包括多种参数值。

作为示例，正态分布参数值可以包括：x方向上平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上平均值和标准差。

作为一种实施方式，当x方向上平均值和标准差包括：x方向上平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差以及z方向上平均值和标准差时，S1014具体可以为：车辆服务端将每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为6个正态分布参数值：x方向上平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差以及z方向上平均值和标准差。

另外，子地图内雷达扫描点可以是子地图内所有的扫描点，也可以是子地图内部分扫描点。

作为一种实施方式，S1014具体可以为：车辆服务端将每个子地图内所有雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

参见图3，该图为本申请实施例提供的S1014的一种实施方式的流程图。

作为另一种实施方式，S1014具体可以为：

S10141：车辆服务端根据预设规则对每个子地图内所有雷达扫描点进行选择，获得每个子地图内部分雷达扫描点。

S10142：车辆服务端将每个子地图内部分雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

在该实施方式中，由于子地图的部分雷达扫描点的数据量较少，因而，当车辆服务端将子地图的部分雷达扫描点的三维坐标数据转换为正太分布参数值所需的时间较短，进而提高了转换效率，进一步提高了定位的效率。

另外，本申请实施例可以采用多种方法将子地图的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

作为一种实施方式，S1014具体可以为：基于体素化处理方法，车辆服务端将每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

S102：所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

S102可以采用多种实施方式，下面将以一种实施方式为例进行解释和说明。

作为一种实施方式，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，S102具体可以为：所述车辆服务端将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；然后，所述车辆服务端根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

在该实施方式中，可以将第一正态分布参数集合中的部分正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，其中，所述第一正态分布参数集合中的部分正态分布参数值可以根据实际应用场景确定，也可以预先设定；还可以将第一正态分布参数集合中的所有正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配。

作为一示例，S102具体可以为：车辆服务端将第一正态分布参数集合中的每个正态分布参数值分别与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到每个匹配成功的正态分布参数值，并由所有匹配成功的正态分布参数值构成第二正态分布参数集合。

另外，在该实施方式中，正态参数特征库可以预先存储在车辆服务端，而且，正态参数特征库的生成方法，具体可以为：

首先，所述车辆服务端将所述整体点云地图划分为多个子地图，并获得所述整体点云地图对应的每个子地图的坐标参数。

其次，所述车辆服务端将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值。

然后，所述车辆服务端根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

上述提供了当正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时S102的具体实施方式，在该实施方式中，S102通过将第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到与第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合。

另外，本申请实施例还提供了S102的另一种实施方式，在该实施方式中，正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合，且每个正态分布参数集合均包括多个正态分布参数值。因而，基于该正态参数特征库，S102具体可以为：所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

为了便于解释和理解，下面将结合附图进行说明。

参见图4，该图为本申请实施例提供的S102的一种实施方式的流程图。

作为一种实施方式，S102具体可以为：

S1021：车辆服务端根据各个子地图的正态分布参数值，构成第一正态分布参数集合。

S1022：车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

正态参数特征库内包括：至少一个正态分布参数集合，而且，每个正态分布参数集合对应一个块地图。所述块地图可以通过将整体点云地图进行划分获得。

正态参数特征库可以预先存储在车辆服务端，而且，正态参数特征库可以由车辆服务端采用多种实施方式生成并存储。

为了便于解释和理解，下面将以一种正态参数特征库的生成方法为例进行说明。

参见图5，该图为本申请实施例提供的正态参数特征库的生成方法的流程图。

本申请实施例提供的正态参数特征库的生成方法，具体为：

S501：所述车辆服务端将整体点云地图划分为多个块地图，并获得所述整体点云地图对应的每个块地图的坐标参数。

整体点云地图可以由车辆服务端根据多帧历史点云地图拼接得到的大地图。其中，历史点云地图可以是在历史时间点，由车辆向车辆服务端发送的点云地图。

S501可以采用多种实施方式，下面将以一种实施方式为例进行解释和说明。

参见图6，该图为本申请实施例提供的S501的一种实施方式的流程图。

作为一种实施方式，S501具体可以为：

S5011：所述车辆服务端对整体点云地图进行划分，得到多个块地图。

S5011可以采用多种划分方法，本申请对此不做具体限定。

需要说明的是，每两个块地图的内容可以是完全不相同，也可以是部分内容相同。

S5012：所述车辆服务端将所述多个块地图中的第一个块地图设定为原点。

作为一种实施方式，S5012具体可以为：所述车辆服务端从所述多个块地图中随机选择一个块地图，作为第一块地图，并将第一块地图设定为原点。

作为另一种实施方式，S5012具体可以为：所述车辆服务端根据特定规则从所述多个块地图中选择一个块地图，作为第一个块地图，并将第一个块地图设定为原点。

其中，特定规则可以是预先设定的，也可以是根据实际应用场景确定的。

作为示例，特定规则可以是选择位于整体点云地图中心的一个块地图。

作为另一示例，特定规则可以是选择位于整体点云地图左下角的一个块地图。

S5013：所述车辆服务端根据除第一个块地图以外的其他块地图与第一个块地图的位置关系，确定所述整体点云地图对应的每个块地图的坐标参数。

作为一示例，当将整体点云地图划分为3个块地图，且从左到右依次为：第一个块地图、第二个块地图和第三个块地图，并将第一个块地图作为原点，则第一个块地图的坐标参数为(0,0)，第二个块地图的坐标参数为(1,0)，第三个块地图的坐标参数为(2,0)。

S502：所述车辆服务端将每个块地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述每个块地图对应的正态分布参数集合。

S502的内容与S101的内容相同，在此不再赘述。

S503：所述车辆服务端根据各个块地图对应的正态分布参数集合，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

基于上述方法生成的正态分布参数集合，S1022可以采用多种实施方式，下面将以一种实施方式为例进行说明。

参见图7，该图为本申请实施例提供的S1022的一种实施方式的流程图。

作为一种实施方式，当正态参数特征库中包括N个正态分布参数集合时，则S1022具体可以为：

S10221：车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第一个正态分布参数集合进行匹配。

S10222：车辆服务端判断是否匹配成功。若是，则执行S10223；若否，则执行S10224。

S10223：车辆服务端确定正态参数特征库中的第一个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S10224：车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第二个正态分布参数集合进行匹配。

S10225：车辆服务端判断是否匹配成功。若是，则执行S10226；若否，则执行S10227。

S10226：车辆服务端确定正态参数特征库中的第二个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S10227：车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第三个正态分布参数集合进行匹配。

依次重复执行车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第i个正态分布参数集合进行匹配，并判断是否匹配成功。若是，则车辆服务端确定正态参数特征库中的第i个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合；若否，则车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第i+1个正态分布参数集合进行匹配。

S10228：车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第N-1个正态分布参数集合进行匹配。

S10229：车辆服务端判断是否匹配成功。若是，则执行S102210；若否，则执行S102211。

S102210：车辆服务端确定正态参数特征库中的第N-1个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S102211：车辆服务端将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的第N个正态分布参数集合进行匹配。

S102212：车辆服务端判断是否匹配成功。若是，则执行S102213；若否，则执行S102214。

S102213：车辆服务端确定正态参数特征库中的第N个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S102214：车辆服务端确定第一正态分布参数集合与正态参数特征库匹配失败。

需要说明的是，上述实施方式是以车辆服务端将所述第一正态分布参数集合依次与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配为例进行说明的。然而，在本申请实施例中，车辆服务端可以按照不同的匹配顺序将所述第一正态分布参数集合依次与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配。本申请对此不做具体限定。

在以上提供的实施方式中，不仅提供了当正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时S102的具体实施方式，还提供了当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时S102的具体实施方式。另外，由于在上述提供的任一种实施方式中，当进行匹配时可以采用多种匹配方法。例如，所述匹配方法可以是牛顿优化法。

为了便于解释和理解，下面将以利用牛顿优化法进行匹配为例进行说明。

作为一种实施方式，为了进一步提高匹配的准确性，S102具体可以为：基于牛顿优化法，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

在该实施方式中，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，为了进一步提高匹配的准确性，S102具体可以为：首先，基于牛顿优化法，所述车辆服务端将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；然后，所述车辆服务端根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，为了进一步提高匹配的准确性，S102具体可以为：基于牛顿优化法，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

S103：所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

整体点云地图与正态参数特征库相对应，因而，根据第二正态分布参数集合对应的坐标参数，便能够在整体点云地图中进行定位。

当正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，正态参数特征库中的正态分布参数值均对应由整体点云地图划分得到的子地图，此时，由于所述第二正态分布参数集合由正态参数特征库中的多个正态分布参数值构成，且每个正态分布参数值对应的子地图均具有一个坐标参数，因而，所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数是一个坐标参数集合，而且，该坐标参数集合包括所有匹配成功的正态分布参数值对应的子地图的坐标参数。

因而，当正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，S103具体可以为：车辆服务端根据第二正态分布参数集合对应的坐标参数集合，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

另外，当正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，正态参数特征库中的正态分布参数集合均对应由整体点云地图划分得到的块地图，此时，由于第二正态分布参数集合对应整体点云数据中的一个坐标参数，因而，S103具体可以为：所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

其中，第二正态分布参数集合对应的坐标参数，用于表示第二正态分布参数集合对应的块地图在整体点云地图上的位置。

需要说明的是，当车辆服务端得到车辆位置信息后，车辆服务端可以将车辆位置信息发送给车辆，也可以发送给其他装置，本申请对此不做具体限定。

本申请实施例提供的定位方法中，由于正态分布参数值的数据量比子地图内雷达扫描点的三维坐标数据的数据量小很多，因而，第一正态分布参数集合的数据量比第一点云地图的数据量小很多，且正态参数特征库的数据量也比其对应的点云地图的数据量小很多，从而降低了点云地图的数据量。如此，当第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配时，该匹配过程所需的计算量也比现有技术中不同点云地图进行匹配时所需的计算量小很多，而且，该过程所需的时间也比现有技术中不同点云地图进行匹配时所需的时间少很多，从而降低了点云地图进行匹配时的计算量以及计算时间，进而提高了车辆定位的实时性。

以上实施例提供的定位方法中，车辆将第一点云地图发送至车辆服务端，并由车辆服务端根据第一点云地图，获得第一正态分布参数集合，以便通过第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的正态分布参数集合的匹配，确定车辆位置信息。

另外，为了提高车辆与车辆服务端的传输效率，还可以由车辆获取第一正态分布参数集合，并向车辆服务端发送第一正态分布参数集合，以便减少车辆与车辆服务端的传输数据，从而提高传输效率，进而提高定位效率。因此，本申请实施例还提供了定位方法的另一种实施方式，下面将结合附图进行解释和说明。

方法实施例二

方法实施例二与方法实施例一的部分内容相同，为了简要起见，方法实施例二与方法实施例一内容相同的部分，在此不再赘述。

参见图8，该图为本申请实施例提供的定位方法的另一种实施方式的流程图。

本申请实施例提供的定位方法，包括：

S801：所述车辆利用雷达进行扫描，获取第一点云地图。

S801的内容与S1011的内容相同，在此不再赘述。

S802：所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合。

S803：所述车辆将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端。

作为一种实施方式，S803具体可以为：所述车辆通过网络将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端。

S804：车辆服务端将所述车辆发送的第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，得到配成功的第二正态分布参数集合。

S804的内容与S1022的内容相同，在此不再赘述。

S805：所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

S805的内容与S103的内容相同，在此不再赘述。

本申请实施例提供的定位方法中，通过车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合。如此，车辆只需向车辆服务端发送第一正态分布参数集合，无需向车辆服务端发送第一点云地图。由于第一正态分布参数集合的数据量比第一点云地图的数据量小很多，因而，车辆向车辆服务端传输第一正态分布参数集合时所需传输的数据量比车辆向车辆服务端传输第一点云地图时所需传输的数据量小很多，从而降低了车辆与车辆服务端之间的传输数据量，从而提高了车辆与车辆服务端之间的传输效率，进而提高了定位效率，进一步提高了定位的实时性。

以上实施例提供的方法中，均是由车辆服务端将第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，并根据匹配成功的第二正态分布参数集合对应的坐标参数，确定车辆位置信息。

另外，为了进一步提高定位效率，还可以由车辆将第一正态分布参数集合进行匹配，并根据匹配成功的正态分布参数集合确定车辆位置，因此，本申请实施例还提供了定位方法的又一种实施方式，下面将结合附图进行解释和说明。

方法实施例三

方法实施例三与方法实施例一的部分内容相同，为了简要起见，方法实施例二与方法实施例一内容相同的部分，在此不再赘述。

参见图9，该图为本申请实施例提供的定位方法的又一种实施方式的流程图。

本申请实施例提供的定位方法，包括：

S901：所述车辆利用雷达进行扫描，获取第一点云地图。

S901的内容与S1011的内容相同，在此不再赘述。

S902：所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合。

S903：所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

S903可以在车辆接收到整个正态参数特征库之后再执行匹配；也可以边接收车辆服务端发送的正态参数特征库，边进行匹配。

作为一种实施方式，S903具体可以为：当车辆接受完车辆服务端发送的正态参数特征库时，所述车辆将所述第一正态分布参数集合在所述正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

为了提高匹配效率，S903还可以边接收车辆服务端发送的正态参数特征库，边进行匹配。

为了便于解释和理解，下面将以正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合为例进行说明。

S903可以采用多种实施方式，下面将以一种实施方式为例进行解释和说明。

参见图10，该图为本申请实施例提供的S903的一种实施方式的流程图。

作为一种实施方式，当正态参数特征库包括N个正态分布参数集合时，

S903具体可以为：

S9031：车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第一个正态分布参数集合进行匹配。

S9032：车辆判断是否匹配成功。若是，则执行S9033；若否，则执行S9034。

S9033：车辆确定车辆服务端发送的第一个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S9034：车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第二个正态分布参数集合进行匹配。

S9035：车辆判断是否匹配成功。若是，则执行S9036；若否，则执行S9037。

S9036：车辆确定车辆服务端发送的第二个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S9037：车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第三个正态分布参数集合进行匹配。

依次重复执行车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第i个正态分布参数集合进行匹配，并判断是否匹配成功。若是，则车辆确定车辆服务端发送的第i个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合；若否，则车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第i+1个正态分布参数集合进行匹配。

S9038：车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第N-1个正态分布参数集合进行匹配。

S9039：车辆判断是否匹配成功。若是，则执行S90310；若否，则执行S90311。

S90310：车辆确定车辆服务端发送的第N-1个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S90311：车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的第N个正态分布参数集合进行匹配。

S90312：车辆判断是否匹配成功。若是，则执行S90313；若否，则执行S90314。

S90313：车辆确定车辆服务端发送的第N个正态分布参数集合为匹配成功的第二正态分布参数集合。

S90314：车辆确定第一正态分布参数集合匹配失败。

上述实施方式中，车辆将第一正态分布参数集合依次与车辆服务端发送的正态分布参数集合进行匹配，获得匹配成功的第二正态分布参数集合。

需要说明的是，上述实施方式是以正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合为例进行说明。然而，当正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，也可以采用上述的实施方式，为了简要起见，本申请不再赘述。

S904：所述车辆依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

S904可以采用多种实施方式，下面将以两种实施方式为例进行解释和说明。

参见图11，该图为本申请实施例提供的S904的一种实施方式的流程图。

作为一种实施方式，S904具体可以为：

S9041：所述车辆接收车辆服务端发送的整体点云地图。

S9042：所述车辆依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

参见图12，该图为本申请实施例提供的S904的另一种实施方式的流程图。

作为另一种实施方式，S904具体可以为：

S904a：所述车辆从其存储空间内获取整体点云地图；

S904b：所述车辆依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

本申请实施例提供的定位方法，通过车辆根据第一点云地图获取第一正态分布参数集合，并根据与第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合确定车辆位置信息。在此过程中，车辆服务端仅需要向车辆发送待匹配的正态分布参数集合，无需与车辆进行其他通信，减少了车辆与车辆服务端之间的通信次数，降低了车辆与车辆服务端之间数据传输的次数，进而提高了车辆与车辆服务端之间的传输效率，进一步提高了定位效率。另外，由于车辆将第一正态分布参数及与车辆服务端发送的正态分布参数集合进行匹配，而不是将第一点云地图与车辆服务端发送的点云地图进行匹配，因而，降低了匹配过程中的计算量，也减少了匹配过程中所需的计算时间，从而提高了定位效率，进而提高了定位的实时性。

基于上述实施例提供的一种定位方法，本申请实施例提供了一种定位装置。下面将结合附图进行解释和说明。

装置实施例一

参见图13，该图为本申请实施例提供的定位装置的一种实施方式的结构示意图。

本申请实施例提供的定位装置，包括：

第一转换单元1301，用于所述车辆服务端将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；

第一获取单元1302，用于所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

第一确定单元1303，用于所述车辆服务端依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述第一转换单元1301，包括：

第一划分子单元，用于所述车辆服务端按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，所述第一获取单元1302，具体为：

第一匹配子单元，用于所述车辆服务端将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；

第一获取子单元，用于所述车辆服务端根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述正态参数特征库的生成方法，具体为：

所述车辆服务端将所述整体点云地图划分为多个子地图，并获得所述整体点云地图对应的每个子地图的坐标参数；

所述车辆服务端将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；

所述车辆服务端根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，所述第一获取单元1302，具体为：

用于所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述正态参数特征库的生成方法，具体为：

所述车辆服务端将所述整体点云地图划分为多个块地图，并获得所述整体点云地图对应的每个块地图的坐标参数；

所述车辆服务端将每个块地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述每个块地图对应的正态分布参数集合；

所述车辆服务端根据各个块地图对应的正态分布参数集合，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述第一获取单元1302，具体为：

用于基于牛顿优化法，所述车辆服务端将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

本申请实施例提供的定位装置，包括：第一转换单元1301、第一获取单元1302和第一确定单元1303。在该装置中，由于正态分布参数值的数据量比子地图内雷达扫描点的三维坐标数据的数据量小很多，因而，第一正态分布参数集合的数据量比第一点云地图的数据量小很多，且正态参数特征库的数据量也比其对应的点云地图的数据量小很多，从而降低了点云地图的数据量。如此，当第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配时，该匹配过程所需的计算量也比现有技术中不同点云地图进行匹配时所需的计算量小很多，而且，该过程所需的时间也比现有技术中不同点云地图进行匹配时所需的时间少很多，从而降低了点云地图进行匹配时的计算量以及计算时间，进而提高了车辆定位的实时性。

基于上述实施例提供的一种定位方法以及一种定位装置，本申请实施例还提供了定位装置的另一种实施方式，下面将结合附图进行解释和说明。

装置实施例二

参见图14，该图为本申请实施例提供的定位装置的另一种实施方式的结构示意图。

本申请实施例提供的定位装置，包括：

第二获取单元1401，用于所述车辆利用雷达进行扫描，获取以当前车辆位置为中心的第一点云地图；

第三获取单元1402，用于所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；

第一发送单元1403，用于所述车辆将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端，以使车辆服务端将所述第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，并依据与所述第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述第三获取单元1402，包括：

第二划分子单元，用于所述车辆服务端按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

本申请实施例提供的定位装置，包括：第二获取单元1401、第三获取单元1402和第一发送单元1403。在该装置中，通过车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合。如此，车辆只需向车辆服务端发送第一正态分布参数集合，无需向车辆服务端发送第一点云地图。由于第一正态分布参数集合的数据量比第一点云地图的数据量小很多，因而，车辆向车辆服务端传输第一正态分布参数集合时所需传输的数据量比车辆向车辆服务端传输第一点云地图时所需传输的数据量小很多，从而降低了车辆与车辆服务端之间的传输数据量，从而提高了车辆与车辆服务端之间的传输效率，进而提高了定位效率，进一步提高了定位的实时性。

基于上述实施例提供的一种定位方法以及一种定位装置，本申请实施例还提供了定位装置的又一种实施方式，下面将结合附图进行解释和说明。

装置实施例三

参见图15，该图为本申请实施例提供的定位装置的又一种实施方式的结构示意图。

本申请实施例提供的定位装置，包括：

第四获取单元1501，用于所述车辆利用雷达进行扫描，获取以当前车辆位置为中心的第一点云地图；

第五获取单元1502，用于所述车辆对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；

第六获取单元1503，用于所述车辆将所述第一正态分布参数集合与车辆服务端发送的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

第二确定单元1504，用于所述车辆依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述第五获取单元1502，包括：

第三划分子单元，用于所述车辆服务端按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，所述第六获取单元1503，具体为：

第二匹配子单元，用于所述车辆将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；

第二获取子单元，用于所述车辆根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，所述第六获取单元1503，具体为：

用于所述车辆将所述第一正态分布参数集合，与车辆服务端发送的正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

为了进一步提高定位效率，进而提高定位的实时性，所述第六获取单元1503，具体为：

用于基于牛顿优化法，所述车辆将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

本申请实施例提供的定位装置，包括：第四获取单元1501、第五获取单元1502、第六获取单元1503和第二确定单元1504。在该装置中，通过车辆根据第一点云地图获取第一正态分布参数集合，并根据与第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合确定车辆位置信息。在此过程中，车辆服务端仅需要向车辆发送待匹配的正态分布参数集合，无需与车辆进行其他通信，减少了车辆与车辆服务端之间的通信次数，降低了车辆与车辆服务端之间数据传输的次数，进而提高了车辆与车辆服务端之间的传输效率，进一步提高了定位效率。另外，由于车辆将第一正态分布参数及与车辆服务端发送的正态分布参数集合进行匹配，而不是将第一点云地图与车辆服务端发送的点云地图进行匹配，因而，降低了匹配过程中的计算量，也减少了匹配过程中所需的计算时间，从而提高了定位效率，进而提高了定位的实时性。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于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：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (15)

1.一种定位方法，用于车辆服务端，其特征在于，包括：

将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；其中，所述正态分布参数值包括：x方向上的平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上的平均值和标准差；

将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，所述将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；

根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述正态参数特征库的生成方法，具体为：

将所述整体点云地图划分为多个子地图，并获得所述整体点云地图对应的每个子地图的坐标参数；

将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；

根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，所述将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述正态参数特征库的生成方法，具体为：

将所述整体点云地图划分为多个块地图，并获得所述整体点云地图对应的每个块地图的坐标参数；

将每个块地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到所述每个块地图对应的正态分布参数集合；

根据各个块地图对应的正态分布参数集合，得到所述整体点云地图对应的正态参数特征库。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

基于牛顿优化法，将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将车辆发送的第一点云地图进行划分，具体为：

按照正方形模板或长方形模板将车辆发送的第一点云地图进行划分。

8.一种定位方法，用于车辆，其特征在于，包括：

利用雷达进行扫描，获取第一点云地图；

对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；其中，所述正态分布参数值包括：x方向上的平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上的平均值和标准差；

将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端，以使车辆服务端将所述第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，并依据与所述第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

9.一种定位方法，用于车辆，其特征在于，包括：

利用雷达进行扫描，获取第一点云地图；

对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；其中，所述正态分布参数值包括：x方向上的平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上的平均值和标准差；

将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数值时，所述将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

将所述第一正态分布参数集合中的正态分布参数值与正态参数特征库中的正态分布参数值进行匹配，得到匹配成功的正态分布参数值；

根据所述匹配成功的正态分布参数值，得到第二正态分布参数集合。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，当所述正态参数特征库包括至少一个正态分布参数集合时，所述将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

将所述第一正态分布参数集合与正态参数特征库中的正态分布参数集合进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合，具体为：

基于牛顿优化法，将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合。

13.一种定位装置，其特征在于，用于车辆服务端，包括：

第一转换单元，用于将车辆发送的第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值；其中，所述正态分布参数值包括：x方向上的平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上的平均值和标准差；

第一获取单元，用于将所述各个子地图的正态分布参数值构成的第一正态分布参数集合，在正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

第一确定单元，用于依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

14.一种定位装置，其特征在于，用于车辆，包括：

第二获取单元，用于利用雷达进行扫描，获取以当前车辆位置为中心的第一点云地图；

第三获取单元，用于对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；其中，所述正态分布参数值包括：x方向上的平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上的平均值和标准差；

第一发送单元，用于将所述第一正态分布参数集合发送至车辆服务端，以使车辆服务端将所述第一正态分布参数集合在正态参数特征库中进行匹配，并依据与所述第一正态分布参数集合匹配成功的第二正态分布参数集合对应的坐标参数，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

15.一种定位装置，其特征在于，用于车辆，包括：

第四获取单元，用于利用雷达进行扫描，获取以当前车辆位置为中心的第一点云地图；

第五获取单元，用于对所述第一点云地图进行划分，并将划分得到的每个子地图内雷达扫描点的三维坐标数据转换为正态分布参数值，并根据各个子地图对应的正态分布参数值，得到第一正态分布参数集合；其中，所述正态分布参数值包括：x方向上的平均值和标准差，y方向上的平均值和标准差，z方向上的平均值和标准差；

第六获取单元，用于将所述第一正态分布参数集合在车辆服务端发送的正态参数特征库中进行匹配，得到匹配成功的第二正态分布参数集合；

第二确定单元，用于依据所述第二正态分布参数集合对应的坐标信息，在整体点云地图中确定车辆位置信息。

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