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CN110632635A - 自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及可读介质 - Google Patents

自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及可读介质 Download PDF

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CN110632635A
CN110632635A CN201910936167.1A CN201910936167A CN110632635A CN 110632635 A CN110632635 A CN 110632635A CN 201910936167 A CN201910936167 A CN 201910936167A CN 110632635 A CN110632635 A CN 110632635A
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CN
China
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target vehicle
positioning
vehicle
predicted
vehicles
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Application number
CN201910936167.1A
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English (en)
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路兆铭
李聪
王鲁晗
温向明
傅彬
王刚
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Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
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Publication date
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Abstract

本公开实施例公开了一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及可读介质，包括：获取目标车辆在当前时刻的预测位置；获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及分别计算所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并计算得到所述目标车辆的准确位置。该技术方案结合了目标车辆附近的路侧设备、其他设备以及GPS对目标车辆当前时刻位置的定位，能够对目标车辆由上一时刻预测得到的当前时刻的预测位置进行修正，从而实现了对目标车辆的精准定位。

Description

自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及可读介质
技术领域
本公开涉及自动驾驶技术领域，具体涉及自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及可读介质。
背景技术
随着人们对定位精度的需求不断地提升，定位技术也在不断地发展。目前定位服务最常用的技术就是实时动态(Real-Time Kinematic，RTK)载波相位差分技术，可以达到分米级甚至厘米级的定位精度。RTK定位是目前定位行业最可靠和最稳定的技术，但是由于终端需要接收来自卫星的信号，不可避免地将会受到房屋、树木等物体的遮挡，这种情况下定位精度只能达到分米级甚至米级，远不能满足自动驾驶的需求。另外，为实现厘米级的定位，还需要架设基准站，通过基准站的可靠定位数据来进行差分，在整体架构上存在一个单点服务的风险。
在提出本公开的过程中，发明人发现，现有技术中的使用RTK定位是目前定位行业最可靠和最稳定的技术，但是由于其需要接收来自卫星的信号，容易受到大气情况、地形因素的影响，在一些遮挡比较严重的地区，例如隧道，高楼区域下的定位精度较低，存在盲区。利用惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)获取车辆状态信息虽然能够解决GPS的盲区问题，但是由于其具有累计时间误差，对隧道等长时间独立定位场景不适用。
发明内容
本公开实施例提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、电子设备及可读介质。
第一方面，本公开实施例中提供了一种自动驾驶车辆的定位方法，包括：
获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
结合第一方面，本公开在第一方面的第一种实现方式中，所述获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到，被实施为：
将目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息作为惯性测量单元的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的预测位置；
其中，所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息通过以下任一种方式获取：GPS定位、目标车辆附近的路侧设备定位或者目标车辆附近的其他车辆定位。
结合第一方面，本公开在第一方面的第二种实现方式中，所述方法还包括：
将计算得到的所述目标车辆的准确位置作为惯性测量单元的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的下一时刻的预测位置。
结合第一方面，本公开在第一方面的第三种实现方式中，所述分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，被实施为：
获取目标车辆附近的其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置；以及
获取目标车辆附近的路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置。
结合第一方面的第三种实现方式，本公开在第一方面的第四种实现方式中，所述获取目标车辆附近的其他车辆的位置以及所述获取目标车辆附近的路侧设备的位置，包括：
目标车辆向车辆网平台发送定位请求，其中，所述定位请求包括：所述路侧设备对所述目标车辆的定位请求以及所述目标车辆附近的其他车辆对所述目标车辆的定位请求；
所述车联网平台接受所述定位请求，搜索并确定所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆；
利用V2X通信技术接受所述目标车辆附近的路侧设备的位置以及其他车辆的位置。
结合第一方面，本公开在第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数的方程式为：
Figure BDA0002221644540000031
Figure BDA0002221644540000032
Figure BDA0002221644540000033
其中，i＝1,2,…,N，表示其他车辆的数量；k2i表示第i个其他车辆对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；j＝1,2,…,M，表示路侧设备的数量；k3j表示第j个路侧设备对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；λ1表示所述GPS定位位置的权重参数；λ2表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置的权重参数；λ3表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置的权重参数。
结合第一方面，本公开在第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置的方程式为：
Figure BDA0002221644540000041
Figure BDA0002221644540000042
其中，
Figure BDA0002221644540000043
表示所述目标车辆的准确位置；
Figure BDA0002221644540000044
表示所述GPS定位位置；
Figure BDA0002221644540000045
表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置；表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置。
第二方面，本公开实施例中提供了一种自动驾驶车辆的定位装置，包括：
第一获取模块，被配置为获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
第二获取模块，被配置为获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
第一计算模块，被配置为分别利用所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
第二计算模块，被配置为根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
第三方面，本公开实施例中提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现以下方法步骤：
获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
分别利用所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
第四方面，本公开实施例中提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的自动驾驶车辆的定位方法，包括：获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及分别利用所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。该技术方案结合了目标车辆附近的路侧设备、其他设备以及GPS对目标车辆当前时刻位置的定位，能够对目标车辆由上一时刻预测得到的当前时刻的预测位置进行修正，从而实现了对目标车辆的精准定位。通过根据距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，可以合理地利用路侧设备、其他设备以及GPS的定位数据，既避免了GPS定位容易受到高楼、隧道等区域的影响，又避免了在比较开阔偏僻的区域，路侧单元或者其他车辆数量较少，或者是目标车辆、路侧单元与其他车辆的通信不可靠造成的数据缺少的缺陷，进而能够对自动驾驶车辆在上述场景中实现有效地定位。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
图1示出根据本公开实施例的自动驾驶车辆的定位方法的流程图；
图2示出根据本公开实施例的目标车辆与其他车辆位置情况的示意图；
图3示出根据本公开实施例的自动驾驶车辆的定位装置300的结构框图；
图4示出根据本公开实施例的电子设备的结构框图；
图5示出适于用来实现根据本公开实施例的自动驾驶车辆的定位方法的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
上文提及，随着人们对定位精度的需求不断地提升，定位技术也在不断地发展。目前定位服务最常用的技术就是实时动态(Real-Time Kinematic，RTK)载波相位差分技术，可以达到分米级甚至厘米级的定位精度。RTK定位是目前定位行业最可靠和最稳定的技术，但是由于终端需要接收来自卫星的信号，不可避免地将会受到房屋、树木等物体的遮挡，这种情况下定位精度只能达到分米级甚至米级，远不能满足自动驾驶的需求。另外，为实现厘米级的定位，还需要架设基准站，通过基准站的可靠定位数据来进行差分，在整体架构上存在一个单点服务的风险。
在提出本公开的过程中，发明人发现，现有技术中的使用RTK定位是目前定位行业最可靠和最稳定的技术，但是由于其需要接收来自卫星的信号，容易受到大气情况、地形因素的影响，在一些遮挡比较严重的地区，例如隧道，高楼区域下的定位精度较低，存在盲区。利用惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)获取车辆状态信息虽然能够解决GPS的盲区问题，但是由于其具有累计时间误差，对隧道等长时间独立定位场景不适用。
考虑到上述缺陷，本公开实施例提供的自动驾驶车辆的定位方法，包括：获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及分别利用所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。该技术方案结合了目标车辆附近的路侧设备、其他设备以及GPS对目标车辆当前时刻位置的定位，能够对目标车辆由上一时刻预测得到的当前时刻的预测位置进行修正，从而实现了对目标车辆的精准定位。通过根据距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，可以合理地利用路侧设备、其他设备以及GPS的定位数据，既避免了GPS定位容易受到高楼、隧道等区域的影响，又避免了在比较开阔偏僻的区域，路侧单元或者其他车辆数量较少，或者是目标车辆、路侧单元与其他车辆的通信不可靠造成的数据缺少的缺陷，进而能够对自动驾驶车辆在上述场景中实现有效地定位。
图1示出根据本公开实施例的自动驾驶车辆的定位方法的流程图。
如图1所示，所述自动驾驶车辆的定位方法包括以下步骤S101-S104。
在步骤S101中，获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
在步骤S102中，获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；
在步骤S103中，分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
在步骤S104中，根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
根据本公开的实施例，目标车辆配置有GPS接收机，用于接受GPS信号，得到目标车辆的经纬度信息。目标车辆还配置有各种传感器，如IMU、视觉摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等。IMU为惯性测量单元，用于根据目标车辆的初始位置预测目标车辆的位置。其他传感器可以用于路侧设备以及其他车辆的识别。路侧设备上可以集成有多种传感器，用于识别及定位目标车辆。其他车辆上也可以集成有多种传感器，用于识别及定位目标车辆。
目标车辆还配置有通信设备，用于和路侧设备以及其他车辆进行网络接入和信息交互。路侧设备与目标车辆之间可以基于I2V模式或者近距离通信方式交互信息。其他车辆与目标车辆之间可以基于V2V模式或者多跳通信模式交互信息。可以理解，上述目标车辆、路侧设备以及其他车辆之间的信息交互模式仅是示例性说明，本公开对此不做限制。
根据本公开的实施例，在步骤S101中，所述获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到，被实施为：
将目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息作为惯性测量单元的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的预测位置；
其中，所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息通过以下任一种方式获取：GPS定位、目标车辆附近的路侧设备定位或者目标车辆附近的其他车辆定位。
在本公开的实施方式中，可以利用配置在目标车辆上的IMU来获取目标车辆在当前时刻的预测位置，具体地，可以将GPS定位与IMU进行结合，比如，在当前时刻的上一时刻，可以利用GPS定位目标车辆的位置，得到目标车辆的经纬度信息，然后将该信息作为输入信号传入IMU，由IMU输出当前时刻目标车辆的预测位置。本领域技术人员可以理解，作为IMU输入信号的目标车辆在上一时刻的位置信息也可以由本公开中的路侧设备或其他车辆提供，也就是在当前时刻的上一时刻，将从路侧设备或其他车辆得到的目标车辆的位置信息作为输入信号传入IMU，并由IMU输出当前时刻目标车辆的预测位置，本公开对此不做限制。
作为另一种实施方式，可以将步骤S104中得到的目标车辆的准确位置作为IMU的输入数据，并由IMU输出目标车辆的预测位置。具体地，可以在目标车辆的初始时刻，利用GPS定位目标车辆的数据作为IMU的输入数据，经过步骤S101-步骤S104得到目标车辆在当前时刻的准确位置，之后将计算得到的所述目标车辆的准确位置作为IMU的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的下一时刻的预测位置。然后重复步骤S101-步骤S104。
根据本公开的实施例，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到可以利用如下公式：
Figure BDA0002221644540000091
其中，C(t)是车辆控制信息，v(t)是从车辆控制信息中获取的车辆当前的速度，u(t)是车辆转向的角速度，x0(t-1)、y0(t-1)表示目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息(可以为道路平面上的坐标系中的位置点的坐标)，α0(t)表示目标车辆在与X轴正向的夹角。根据上述公式得到目标车辆在当前时刻的预测位置记为(x0(t),y0(t))。
根据本公开的实施例，所述距离偏移量k1指的是当前时刻下，GPS定位位置与经过IMU输出的预测位置之间的距离。所述距离偏移量k2指的是当前时刻下，其他车辆对所述目标车辆的定位位置与经过IMU输出的预测位置之间的距离。所述距离偏移量k3指的是当前时刻下，所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与经过IMU输出的预测位置之间的距离。
为了获得距离偏移量k1、k2、k3，首先需要确定GPS定位位置记为其他车辆对所述目标车辆的定位位置记为
Figure BDA0002221644540000102
以及路侧设备对所述目标车辆的定位位置记为
Figure BDA0002221644540000103
在本公开的实施方式中，GPS定位位置可以由配置在目标车辆上的GPS接收机获取，也可以由独立的移动终端获取，比如手机。测设备对所述目标车辆的定位位置以及其他车辆对所述目标车辆的定位位置可以根据目标车辆、路侧设备以及其他车辆所配置的传感器情况，既可以由路侧设备或者其他车辆上配置的传感器实现对目标车辆位置定位数据的采集，并经过通讯设备传输至目标车辆，也可以由目标车辆上配置的传感器采集路侧设备以及其他车辆的定位数据，目标车辆获得定位数据后，根据定位数据得到路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及其他车辆对所述目标车辆的定位位置。本公开以前一种实施方式为例进行说明：
在步骤S103中，所述分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，被实施为：
获取目标车辆附近的其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置；以及
获取目标车辆附近的路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置。
根据本公开的实施例，其他车辆i的数量至少为一个，i＝1,2,…,N；路侧设备j的数量至少为一个，j＝1,2,…,M。
下面以图2为例说明如何获取其他车辆对所述目标车辆的定位位置
Figure BDA0002221644540000104
可以理解，相同方法可以获取路侧设备对所述目标车辆的定位位置
Figure BDA0002221644540000105
在此不予赘述。
图2示出根据本公开实施例的目标车辆与其他车辆位置情况的示意图；
如图2所示，目标车辆A附近的其他车辆B的位置可以表示为(x,y)，(x,y)为道路平面上的坐标系中确定的位置点，其中，道路平面上的坐标系可以任意确定，例如图2所示，坐标X轴为道路a中心线的方向，Y轴为垂直道路a中心线的方向。
其他车辆B定位目标车辆A的相对角度为θ以及其他车辆B定位目标车辆A的相对距离为d。
根据所述路侧设备的位置(x,y)、与所述目标车辆的相对角度θ以及与所述目标车辆的相对距离di计算所述目标车辆在当前时刻的位置
Figure BDA0002221644540000111
可以采用如下公式：
Figure BDA0002221644540000112
当其他车辆i的数量为多个时，按照如下公式计算其他车辆对所述目标车辆的定位位置
Figure BDA0002221644540000113
Figure BDA0002221644540000114
Figure BDA0002221644540000115
需要说明的是，在计算
Figure BDA0002221644540000116
将i替换为j，N替换为M即可。
在本公开的实施方式中，所述获取目标车辆附近的路侧设备的位置以及所述获取目标车辆附近的其他车辆的位置，包括：
目标车辆向车辆网平台发送定位请求，其中，所述定位请求包括：所述路侧设备对所述目标车辆的定位请求以及所述目标车辆附近的其他车辆对所述目标车辆的定位请求；
所述车联网平台接受所述定位请求，搜索并确定所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆；
利用V2X通信技术接受所述目标车辆附近的路侧设备的位置以及其他车辆的位置。
根据本公开的实施例，在得到GPS定位位置
Figure BDA0002221644540000117
其他车辆对所述目标车辆的定位位置
Figure BDA0002221644540000118
以及路侧设备对所述目标车辆的定位位置后，分别计算与目标车辆在当前时刻的预测位置(x0(t),y0(t))的距离偏移量k1、k2、k3。
根据本公开的实施例，在步骤S104中，所述根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数的方程式为：
Figure BDA0002221644540000121
Figure BDA0002221644540000122
Figure BDA0002221644540000123
其中，i＝1,2,…,N，表示其他车辆的数量；k2i表示第i个其他车辆对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；j＝1,2,…,M，表示路侧设备的数量；k3j表示第j个路侧设备对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；λ1表示所述GPS定位位置的权重参数；λ2表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置的权重参数；λ3表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置的权重参数。
根据本公开的实施例，在步骤S104中，所述根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置的方程式为：
Figure BDA0002221644540000125
其中，
Figure BDA0002221644540000126
表示所述目标车辆的准确位置；
Figure BDA0002221644540000127
表示所述GPS定位位置；
Figure BDA0002221644540000128
表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置；
Figure BDA0002221644540000129
表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置。
根据本公开的实施例，结合目标车辆附近的路侧设备、其他设备以及GPS对目标车辆当前时刻位置的定位，能够对目标车辆由上一时刻预测得到的当前时刻的预测位置进行修正，从而实现了对目标车辆的精准定位。通过根据距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，可以合理地利用路侧设备、其他设备以及GPS的定位数据，既避免了GPS定位容易受到高楼、隧道等区域的影响，又避免了在比较开阔偏僻的区域，路侧单元或者其他车辆数量较少，或者是目标车辆、路侧单元与其他车辆的通信不可靠造成的数据缺少的缺陷，进而能够对自动驾驶车辆在上述场景中实现有效地定位。
图3示出根据本公开实施例的自动驾驶车辆的定位装置300的结构框图。其中，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图3所示，所示自动驾驶车辆的定位装置包括：
第一获取模块310，被配置为获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
第二获取模块320，被配置为获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
第一计算模块330，被配置为分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
第二计算模块340，被配置为根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
根据本公开的实施例，所述获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到，被实施为：
将目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息作为惯性测量单元的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的预测位置；
其中，所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息
通过以下任一种方式获取：GPS定位、目标车辆附近的路侧设备定位或者目标车辆附近的其他车辆定位。
根据本公开的实施例，所述分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，被实施为：
获取目标车辆附近的其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置；以及
获取目标车辆附近的路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置。
根据本公开的实施例，所述获取目标车辆附近的其他车辆的位置以及所述获取目标车辆附近的路侧设备的位置，包括：
目标车辆向车辆网平台发送定位请求，其中，所述定位请求包括：所述路侧设备对所述目标车辆的定位请求以及所述目标车辆附近的其他车辆对所述目标车辆的定位请求；
所述车联网平台接受所述定位请求，搜索并确定所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆；
利用V2X通信技术接受所述目标车辆附近的路侧设备的位置以及其他车辆的位置。
根据本公开的实施例，所述根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数的方程式为：
Figure BDA0002221644540000141
Figure BDA0002221644540000142
Figure BDA0002221644540000143
其中，i＝1,2,…,N，表示其他车辆的数量；k2i表示第i个其他车辆对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；j＝1,2,…,M，表示路侧设备的数量；k3j表示第j个路侧设备对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；λ1表示所述GPS定位位置的权重参数；λ2表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置的权重参数；λ3表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置的权重参数。
根据本公开的实施例，所述根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置的方程式为：
Figure BDA0002221644540000151
Figure BDA0002221644540000152
其中，表示所述目标车辆的准确位置；
Figure BDA0002221644540000154
表示所述GPS定位位置；
Figure BDA0002221644540000155
表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置；表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置。
本公开还公开了一种电子设备，图4示出根据本公开实施例的电子设备的结构框图。
如图4所示，所述电子设备400包括存储器401和处理器402；其中，
所述存储器401用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器402执行以实现以下方法步骤：
获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
图5示出适于用来实现根据本公开实施例的自动驾驶车辆的定位方法的计算机系统的结构示意图。
如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行上述实施例中的各种处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本公开的实施例，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行上述对象类别确定方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中电子设备或计算机系统中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置以及所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到，被实施为：
将目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息作为惯性测量单元的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的预测位置；
其中，所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息通过以下任一种方式获取：GPS定位、目标车辆附近的路侧设备定位或者目标车辆附近的其他车辆定位。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，还包括：
将计算得到的所述目标车辆的准确位置作为惯性测量单元的输入数据，输出所述目标车辆在当前时刻的下一时刻的预测位置。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述分别利用所述目标车辆附近的其他车辆以及路侧设备定位所述目标车辆在当前时刻的位置，被实施为：
获取目标车辆附近的其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述其他车辆的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置；以及
获取目标车辆附近的路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离，并根据所述路侧设备的位置、与所述目标车辆的相对角度以及与所述目标车辆的相对距离计算所述目标车辆在当前时刻的位置。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述获取目标车辆附近的其他车辆的位置以及所述获取目标车辆附近的路侧设备的位置，包括：
目标车辆向车辆网平台发送定位请求，其中，所述定位请求包括：所述路侧设备对所述目标车辆的定位请求以及所述目标车辆附近的其他车辆对所述目标车辆的定位请求；
所述车联网平台接受所述定位请求，搜索并确定所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆；
利用V2X通信技术接受所述目标车辆附近的路侧设备的位置以及其他车辆的位置。
6.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数的方程式为：
Figure FDA0002221644530000021
Figure FDA0002221644530000022
Figure FDA0002221644530000023
其中，i＝1,2,…,N，表示其他车辆的数量；k2i表示第i个其他车辆对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；j＝1,2,…,M，表示路侧设备的数量；k3j表示第j个路侧设备对目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量；λ1表示所述GPS定位位置的权重参数；λ2表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置的权重参数；λ3表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置的权重参数。
7.根据权利要求1所述的自动驾驶车辆的定位方法，其特征在于，所述根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置的方程式为：
其中，
Figure FDA0002221644530000033
表示所述目标车辆的准确位置；
Figure FDA0002221644530000035
表示所述GPS定位位置；
Figure FDA0002221644530000034
表示所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置；
Figure FDA0002221644530000036
表示所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置。
8.一种自动驾驶车辆的定位装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，被配置为获取目标车辆在当前时刻的预测位置，所述预测位置根据所述目标车辆在当前时刻的上一时刻的位置信息预测得到；
第二获取模块，被配置为获取所述目标车辆在当前时刻的GPS定位位置，并计算所述GPS定位位置与所述预测位置的距离偏移量k1；以及
第一计算模块，被配置为分别利用所述目标车辆附近的路侧设备以及其他车辆定位所述目标车辆在当前时刻的位置，并计算所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k2以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置与所述预测位置的距离偏移量k3；
第二计算模块，被配置为根据所述距离偏移量k1、k2、k3配置权重参数，并根据所述权重参数、所述GPS定位位置、所述路侧设备对所述目标车辆的定位位置以及所述其他车辆对所述目标车辆的定位位置计算得到所述目标车辆的准确位置。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-6任一项所述的方法步骤。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法步骤。
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