CN113566824B - 车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别所述道路图像包括的目标道路标志以及所述目标道路标志的第一标志类型；确定与所述第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于所述待查找标志类型的一个或多个地图标志；对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果；根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置。实施本申请实施例，能够提高车辆定位的准确性和实时性。

Description

车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，具体涉及车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

车辆定位是实现辅助驾驶或者自动驾驶等功能的基础。目前，车辆可通过全球卫星定位系统（Global Positioning System，GPS）、北斗卫星系统等卫星定位系统获取定位位置。然而，卫星定位信号容易受到环境影响，存在信号强度弱、系统不稳定等问题，从而导致车辆定位不准确。

发明内容

本申请实施例公开了一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高车辆定位的准确性和实时性。

本申请实施例公开一种车辆定位方法，所述方法包括：获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别所述道路图像包括的目标道路标志并确定所述目标道路标志的第一标志类型；确定与所述第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于所述待查找标志类型的一个或多个地图标志；对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果；根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置。

在一个实施例中，所述待查找标志类型包括：所述第一标志类型，以及预设的与所述第一标志类型易混淆的第二标志类型。

在一个实施例中，所述第一标志类型包括虚线类型，与所述虚线类型易混淆的第二标志类型包括实线类型；或者，所述第一标志类型包括双实线类型，与所述双实线类型易混淆的第二标志类型包括单实线类型；或者，所述第一标志类型包括长虚线类型，与所述长虚线类型易混淆的第二标志类型包括短虚线类型。

在一个实施例中，所述匹配结果包括：与所述目标道路标志相匹配的目标地图标志在所述地图中的地图位置；以及，所述根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置，包括：确定所述目标道路标志的计算权重；根据所述计算权重、所述目标道路标志在世界坐标系中的估计位置以及所述目标地图标志的地图位置，确定当前时刻对应的第一转换矩阵；所述估计位置是根据所述道路图像和所述车辆修正前的定位位置确定出的；利用所述第一转换矩阵修正所述车辆的定位位置。

在一个实施例中，所述确定所述目标道路标志的计算权重，包括：将所述目标道路标志的计算权重确定为与所述第一标志类型对应的计算权重。

在一个实施例中，所述匹配结果还包括：所述目标道路标志与所述目标地图标志之间匹配的一个或多个匹配点对；所述目标道路标志的计算权重包括：各个匹配点对的计算权重；以及，所述确定所述目标道路标志的计算权重，包括：确定每个匹配点对中第一匹配点的分布位置，所述第一匹配点为位于所述目标道路标志的匹配点；根据所述第一匹配点的分布位置确定每个匹配点对的计算权重。

在一个实施例中，所述对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果，包括：获取上一时刻对应的第二转换矩阵，所述第二转换矩阵是根据上一时刻道路标志和地图标志的匹配结果确定出的；根据所述道路图像和所述车辆修正前的定位位置确定所述目标道路标志的初始位置，并利用所述第二转换矩阵对所述目标道路标志的初始位置进行修正，得到所述目标道路标志在世界坐标系中的估计位置；根据所述目标道路标志的估计位置以及获取到的各个地图标志在所述地图中的地图位置，对所述目标道路标志和所述各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果。

在一个实施例中，所述车辆包括至少两个摄像装置；以及，所述获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，包括：对所述至少两个摄像装置分别拍摄到的图像进行拼接，得到以所述车辆为中心的俯视图作为道路图像。

本申请实施例公开一种车辆定位装置，包括：识别模块，用于获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别所述道路图像包括的目标道路标志并确定所述目标道路标志的第一标志类型； 获取模块，用于确定与所述第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于所述待查找标志类型的一个或多个地图标志；匹配模块，用于对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果；修正模块，用于根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置。

本申请实施例公开一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现本申请实施例公开的任一项车辆定位方法。

本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的任一项车辆定位方法。

与相关技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

车辆可获取摄像装置拍摄得到的道路图像，并识别道路图像包括的目标道路标志以及目标道路标志的第一标志类型。车辆可进一步获取与第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于待查找标志类型的一个或多个地图标志。在获取到一个或多个地图标志之后，车辆可对目标道路标志与各个地图标志进行匹配，以得到目标道路标志的匹配结果，从而可以利用该匹配结果修正车辆的定位位置。地图上的地图标志可为车辆定位提供参考信息，有利于修正车辆的定位位置。此外，车辆并非将目标道路标志与地图包括的全部地图标志进行匹配，而是根据目标道路标志的第一标志类型分开不同的标志类型进行分别匹配，有利于减少匹配所需的算力消耗，可以提高车辆定位的实时性。并且，还可以避免将类型差异过大的目标道路标志与地图标志进行匹配，可以减少匹配错误，有利于进一步提高车辆定位的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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他的附图。

图1是一个实施例公开的一种车辆定位方法的应用场景示例图；

图2是一个实施例公开的一种车辆定位方法的方法流程示意图；

图3是一个实施例公开的一种目标道路标志、车辆和地图标志的示例图；

图4是一个实施例公开的另一种车辆定位方法的方法流程示意图；

图5是一个实施例公开的一种目标道路标志和目标地图标志的示例图；

图6是一个实施例公开的一种对目标道路标志和地图标志进行匹配的方法流程示意图；

图7是一个实施例公开的另一种目标道路标志、车辆和地图标志的示例图；

图8是一个实施例公开的一种车辆定位装置的结构示意图；

图9是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例及附图中的术语 “包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例公开了一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高车辆定位的准确性和实时性。以下分别进行详细说明。

请参阅图1，图1是一个实施例公开的一种车辆定位方法的应用场景示例图。如图1所示，可包括车辆10。车辆10可设置有一个或多个摄像装置，例如可见光摄像头、红外摄像头、鱼眼摄像头等。

车辆10可在道路20上行驶，道路20上可包括一种或多种不同类型的道路标志。道路标志可指用于指示道路信息的图形符号，例如车道线、转向箭头、减速提示线、斑马线、路牌等，但不限于此。如图1所示，车辆10当前行驶的道路20上的道路标志可包括车道线21、车道线22和转向箭头23。当车辆10在道路20上行驶时，车辆10的摄像头可拍摄到包括一个或多个道路标志的图像。

车辆10还可获取到地图30，地图可包括一种或多种不同类型的地图标志，地图标志可为真实世界的道路20上的道路标志的数字化形式。如图1所示，地图30上可包括与车道线21匹配的车道线31、与车道线22匹配的车道线32以及与转向箭头23匹配的转向箭头33。地图30可包括各个地图标志的位置，例如可包括地图标志在世界坐标系中的绝对坐标，因此，地图30可以为车辆定位提供参考。

请参阅图2，图2是一个实施例公开的一种车辆定位方法的方法流程示意图，该方法可应用于具有车载计算机、电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU）等装置的车辆，具体不做限定。如图2所示，该方法可包括：

210、获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别道路图像包括的目标道路标志以及目标道路标志的第一标志类型。

在本申请实施例中，车辆摄像装置的设置位置可包括前挡风玻璃、两侧后视镜等，但不限于此。道路图像可以是单个摄像装置在当前时刻拍摄到的图像，或者也可以是对多个摄像装置在当前时刻分别拍摄到的图像进行拼接得到图像，具体不做限定。

可选的，当车辆包括至少两个摄像装置时，车辆可以对至少两个摄像装置在当前时刻分别拍摄到的图像进行拼接，得到以车辆为中心的俯视图作为道路图像。其中，在对图像进行拼接时，还可包括透视变换、仿射变换等与视觉变换相关的处理操作。当道路图像为以车辆为中心的俯视图时，道路图像中可包括车辆不同方向的道路标志，可包括更多与道路标志相关的信息，有利于提高从在地图中对目标道路标志进行匹配的成功率。示例性的，当道路图像为车辆的前视摄像装置拍摄到的图像时，道路图像可能只包括车辆当前行驶车道的车道线；而当道路图像为车辆360°的环视俯视图时，道路图像可包括车辆当前行驶车道的车道线，还可包括与行驶车辆相邻的其它车道的车道线。

车辆在获得道路图像之后，可以识别道路图像中的目标道路标志。其中，识别目标道路标志可包括：确定目标道路标志在道路图像中的图像位置，以及确定目标道路标志的第一标志类型。

示例性的，车辆可基于特征匹配识别道路图像中的目标道路标志。可预先设计车道线、转向箭头等不同类型的道路标志的参考图像特征。在获取到道路图像之后，车辆可对道路图像进行特征提取，并将提取出的待识别图像特征与一种或多种参考图像特征进行匹配。当待识别图像特征与参考图像特征相匹配时，可根据待识别图像特征在道路图像中的图像位置确定目标道路标志在道路图像中的图像位置，以及可将目标道路标志的第一标志类型确定为相匹配的参考图像特征对应的道路标志的类型。

示例性的，车辆可基于机器学习或者深度学习等端到端方式识别道路图像中的目标道路标志。可预先构建识别模型，识别模型可为卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork，CNN）、U型网络（U-Net）等神经网络模型。利用携带有道路标志标签的样本图像对识别模型进行训练，使得识别模型具有道路标志的识别能力。将道路图像输入至已训练好的识别模型中，可以获得识别模型输出的目标道路标志在道路图像中的图像位置，以及目标道路标志的第一标志类型。

需要说明的是，本申请实施例对从道路图像中识别目标道路标志的方式不做限定。

220、确定与第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于待查找标志类型的一个或多个地图标志。

在一个实施例中，与第一标志类型相对应的待查找标志类型可包括第一标志类型。即，车辆可从地图中获取与目标道路标志的标志类型相同的一个或多个地图标志。

示例性的，目标道路标志可为实线车道线，车辆可从地图中获取一条或多条实线车道线。

在一个实施例中，与第一标志类型相对应的待查找标志类型可包括：第一标志类型，以及预设的与第一标志类型易混淆的第二标志类型。第二标志类型可根据实际的业务需求设置，具体不做限定。即，车辆可从地图中获取与目标道路标志的标志类型相同的一个或多个地图标志，以及从地图中获取标志类型与目标道路标志易混淆的一个或多个地图标志。

可选的，第一标志类型可包括虚线类型，与虚线类型易混淆的第二标志类型可包括实线类型。其中，虚线类型可包括单虚线类型、双虚线类型；实线类型可包括单实线类型、双实线类型，但不限于此。示例性的，若目标道路标志为单虚线车道线，则车辆可从地图中获取单虚线车道线、单实线车道线和双实线车道线。

或者，第一标志类型可包括双实线类型，与双实线类型易混淆的第二标志类型可包单实线类型。示例性的，若目标道路标志为双实线车道线，则车辆可从地图中获取双实线车道线和单实线车道线。

或者，第一标志类型可包括长虚线类型，与长虚线类型易混淆的第二标志类型可包括短虚线类型。其中，长虚线类型和短虚线类型均为虚线类型，短虚线类型的线段长度可比长虚线类型的线段长度短。示例性的，行车车道线采用的虚线线段可为长虚线类型，左转待转区采用的虚线线段可为短虚线类型。

需要说明的是，以上给出了多组标志类型的示例，每组标志类型包括的两个或多个标志类型之间互为易混淆的标志类型。例如，实现类型和虚线类型为一组易混淆的标志类型，当第一标志类型包括虚线类型时，与虚线类型易混淆的第二标志类型可包括实线类型；当第一标志类型包括实线类型时，与实线类型易混淆的第二标志类型可包括虚线类型。前述的双实线类型与单实线类型可为一组易混淆的标志类型、长虚线类型与短虚线类型可为一组易混淆的标志类型，以下内容不再赘述。

由于拍摄角度、图像清晰度等因素的影响，根据道路图像确定目标道路标志的第一标志类型时可能存在误识别的问题。若第一标志类型识别错误，则容易导致地图匹配错误。而在本申请实施例中，车辆可通过设置与第一标志类型易混淆的第二标志类型，兼容目标道路标志的识别错误，降低类型识别错误对地图匹配的影响，有利于提高车辆定位方法整体的稳健性。

230、对目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到目标道路标志的匹配结果。

车辆从地图中获取到标志类型与目标道路标志相同或者易混淆的一个或多个地图标志之后，可对目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配。

目标道路标志可为道路上的道路标志在道路图像中的成像结果，地图上地图标志可为道路上的道路标志的数字化形式。因此，对目标道路标志与各个地图标志进行匹配，可指从获取到的各个地图标志中查找出与目标道路标志同属于真实世界中同一个道路标志的目标地图标志。匹配的方式可包括但不限于：最邻近搜索、暴力匹配(Brute-FroceMatcher)。

示例性的，若目标道路标志为虚线车道线A，则车辆可以在地图包括的多条虚线车道线中查找与车道线A匹配的车道线A’。若目标道路标志为转向箭头B，则车辆可以在地图包括的多个转向箭头中查找与转向箭头B匹配的车道线B’。

目标道路标志的匹配结果可包括：与目标道路标志相匹配的目标地图标志，以及目标地图标志在地图中的地图位置。需要说明的是，地图可以是基于世界坐标系构建的，因此目标地图标志在地图中的地图位置可为目标地图标志在世界坐标系中的位置。

240、根据目标道路标志的匹配结果修正车辆的定位位置。

车辆可根据目标道路标志在道路图像中的图像位置确定目标道路标志相对于车辆的相对位置。示例性的，车辆根据目标道路标志的图像位置可确定目标道路标志与摄像装置的相对位置，进一步根据摄像装置的外参可得到目标道路标志相对于车辆的相对位置。

并且，车辆还可包括卫星定位系统、轮速计、惯性测量单元（InertialMeasurement Unit，IMU）等可用于定位的传感器。车辆可获取上述一种或多种传感器采集到的数据确定出车辆在世界坐标系中的定位位置作为车辆修正前的定位位置。基于目标道路标志相对于车辆的相对位置，以及初步确定出的车辆定位位置，车辆可确定目标道路标志在世界坐标系中的估计位置，从而可以将目标道路标志和车辆配准至地图中，即可将目标道路标志和车辆统一至地图中。

车辆可进一步根据目标道路标志在世界坐标系中的估计位置，以及与目标道路标志相匹配的目标地图标志的地图位置，确定当前时刻的第一转换矩阵。其中，计算第一转换矩阵的方式可包括但不限于非线性优化，例如采用通用图优化（General GraphOptimization，G2O）算法、或者基于Ceres优化器进行计算。

第一转换矩阵可用于指示车辆基于车辆未修正的定位位置以及道路图像确定出的目标道路标志的估计位置与目标道路标志准确的地图位置（即目标地图标志的地图位置）之间的位置差异。这种差异可能是车辆的初步定位位置不准确导致的，因此可利用第一转换矩阵修正车辆的定位位置。

示例性的，请参阅图3，图3是一个实施例公开的一种目标道路标志、车辆和地图标志的示例图。如图3所示，车辆310a可用于指示车辆基于一种或多种传感器数据初步确定出的定位位置，车道线311a和312a为基于车辆修正前的定位位置和道路图像确定出的目标车道标志。车辆310b可用于指示车辆真实的定位位置，车道线311b为地图上与车道线311a匹配的目标地图标志，车道线312b为地图上与车道线312a匹配的目标地图标志。如图3所示，车道线311a和车道线311b之间存在位置差异，车道线312a和车道线312b之间存在位置差异，该位置差异可用第一转换矩阵进行表征。相应地，若车辆310a的估计位置表示为P1_vec，第一转换矩阵为T1，则修正后的车辆定位位置P2_vec=P1_vec*T1，修正后的P2与车辆真实的定位位置301b接近。

需要说明的是，车辆可以在道路图像中识别出一个或多个目标道路标志。当道路图像中包括多个目标道路标志时，车辆可执行前述步骤210-步骤230得到与多个目标道路标志中每个目标道路标志对应的匹配结果，从而根据多个目标道路标志对应的匹配结果修正车辆的定位位置。

示例性的，车辆可从道路图像中识别出三个目标道路标志，分别为虚线车道线A、转向箭头B和实线车道线C。车辆根据各个目标道路标志和车辆修正前的定位位置，可确定虚线车道线A的估计位置为P1_A、转向箭头B的估计位置为P1_B、实线车道线C的估计位置为P1_C。

此外，地图上与虚线车道线A匹配的虚线车道线A’的地图位置为P2_A、地图上与转向箭头B匹配的转向箭头B’的地图位置可为P2_B、地图上与实线车道线C匹配的实线车道线C’的地图位置可为P2_C。

车辆可根据与虚线车道线A对应的P1_A、P2_A，以及与转向箭头B对应的P1_B、P2_B，以及与实线车道线C对应的P1_C、P2_C确定出当前时刻的第一转换矩阵，从而利用当前时刻的第一转换矩阵修正车辆的定位位置。

可见，在前述实施例中，车辆可通过摄像装置拍摄道路上的目标道路标志，并将目标道路标志与地图中的地图标志进行匹配，可利用地图上地图标志提供的参考信息修正车辆的定位位置，可以提高车辆定位的准确性。此外，车辆并非将目标道路标志与地图包括的全部地图标志进行匹配，而是先根据目标道路标志的第一标志类型确定相对应的待查找标志类型，从而在地图中获取属于待查找标志类型的地图标志，将目标道路标志与地图中属于待查找标志类型的地图标志进行匹配。也就是说，车辆可以分开不同的标志类型进行分别匹配，有利于减少匹配所需的算力消耗，可以提高车辆定位的实时性。并且，还可以避免将类型差异过大的目标道路标志与地图标志进行匹配，可以减少匹配错误，有利于进一步提高车辆定位的准确性。

请参阅图4，图4是一个实施例公开的另一种车辆定位方法的方法流程示意图，该方法可应用于车辆。如图4所示，该方法可包括：

410、获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别道路图像包括的目标道路标志并确定目标道路标志的第一标志类型。

420、确定与第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于待查找标志类型的一个或多个地图标志。

车辆可将第一标志类型确定为待查找标志类型；或者，也可以将第一标志类型和与第一标志类型易混淆的第二标志类型确定为待查找标志类型。

430、对目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到目标道路标志的匹配结果。

步骤410-步骤430的实施方式可参见前述实施例，以下内容不再赘述。

440、确定目标道路标志的计算权重。

目标道路标志的计算权重可指计算第一转换矩阵时的权重。车辆可以在道路图像中识别出一个或多个目标道路标志，每个目标道路标志均可对应有计算权重，不同的目标道路标志的计算权重可以相同或不同，具体不做限定。

可选的，车辆可根据目标道路标志的第一标志类型确定计算权重。可预先设置不同标志类型的道路标志分别对应的计算权重，在确定出第一标志类型之后，车辆可将目标道路标志的计算权重确定为与第一标志类型对应的计算权重。根据标志类型确定目标道路标志的计算权重，可基于不同标志类型的特性调整不同标志类型的道路标志在计算转换矩阵时的重要程度，有利于提高转换矩阵的计算准确性，从而可以提高车辆定位的准确性。

示例性的，特征丰富的标志类型对应的计算权重可以高于特征简单的标志类型对应的计算权重。其中，对不同标志类型的道路标志进行图像特征提取时，特征丰富的标志类型提取出的图像特征数量可多于特征简单的标志类型提取出的图像特征数量。例如，转向箭头、虚线类型等可为特征丰富的标志类型，实线类型可为特征简单的标志类型。因此，转向箭头、虚线类型对应的计算权重可高于实线类型对应的计算权重。特征丰富的标志类型由于提取出的图像特征较多，在图像识别和地图匹配时出错的概率相对低于特征简单的标志类型。因此，为特征丰富的标志类型赋予更高的计算权重，有利于提高转换矩阵的计算准确性，从而可以提高车辆定位的准确性。

可选的，若匹配结果包括目标道路标志与目标地图标志之间匹配的一个或多个匹配点对，则目标道路标志的计算权重可包括各个匹配点对的计算权重。车辆确定目标道路标志的计算权重可包括但不限于以下方式：

方式一：将各个匹配点对的计算权重确定为与第一标志类型相对应的计算权重。

方式二：确定每个匹配点对中第一匹配点的分布位置，第一匹配点为位于目标道路标志的匹配点；根据第一匹配点的分布位置确定每个匹配点对的计算权重。

可预先设置第一匹配点的不同分布位置分别对应的计算权重，不同分布位置分别对应的计算权重可以相同，也可以不同，具体不做限定。车辆在根据第一匹配点的分布位置确定每个匹配点对的计算权重时，可直接将每个匹配点对的计算权重确定为与第一匹配点的分布位置对应的计算权重。示例性的，可将分布位置为目标道路标志的端点对应的计算权重设置为高于目标道路标志的中间区域对应的计算权重。

或者，车辆在根据第一匹配点的分布位置确定每个匹配点对的计算权重时，也可先为每个匹配对设置一个初始计算权重，再根据第一匹配点的分布位置对初始计算权重进行调整。初始计算权重可为随机的默认值，或者，初始计算权重也可为与目标道路标志的第一标志类型相对应的计算权重，具体不做限定。示例性的，在根据分布位置对初始的计算权重进行调整时，若第一匹配点的分布位置为处于目标道路标志的端点，则可以在初始计算权重的基础上增大该匹配点对的计算权重；若第一匹配点的分配位置为处于目标道路标志的中间区域，则可以在初始计算权重的基础上降低该匹配点对的计算权重。即，处于端点的匹配点对的计算权重高于处于中间区域的匹配点对的计算权重。

车辆根据第一匹配点的不同分布位置确定匹配点对的计算权重，可以利用不同分布位置的特性调整各个匹配对在计算第一转换矩阵时的重要程度，有利于提高第一转换矩阵的计算准确性，从而提高车辆定位的准确性。

示例性的，请参阅图5，图5是一个实施例公开的一种目标道路标志和目标地图标志的示例图。如图5所示，目标道路标志510a是从道路图像中识别出的，并且可根据车辆修正前的定位位置映射至地图上，目标地图标志510b为地图上与目标道路标志510a相匹配的地图标志。

目标道路标志510a和目标地图标志510b的匹配结果可包括多个匹配对，每个匹配对可包括位于目标道路标志510a上的第一匹配点和位于目标地图标志510b上的第二匹配点。如图5所示，第一匹配点511a与第二匹配点511b可组成第一匹配点对、第一匹配点513a与第二匹配点513b可组成第三匹配点对、第一匹配点515a与第二匹配点515b可组成第五匹配点对。

如图5所示，不同的匹配点对在目标道路标志510a和目标地图标志510b上的分布位置不同，同一个匹配点对包括的两个匹配点分别在目标道路标志510a和目标地图标志510b上的分布位置相同。

第一匹配点对中第一匹配点511a以及第五匹配点对中第一匹配点515a的分布位置可为目标道路标志510a的端点。其中，以车辆行驶方向为基准，第一匹配点对中第一匹配点511a的分布位置可为目标道路标志510a的顶端；第五匹配点对中第一匹配点515a的分布位置可为目标道路标志510a的底端。

第三匹配点对中第一匹配点513a的分布位置可为目标道路标志510a的中部。

若设置处于端点的匹配点对的计算权重高于处于中间区域的匹配点对的计算权重，则车辆在计算当前时刻对应的第一转换矩阵时，第一匹配点对和第五匹配点对的计算权重高于第三匹配点对的计算权重。

450、根据目标道路标志的计算权重、目标道路标志在世界坐标系中的估计位置以及目标地图标志的地图位置，确定当前时刻对应的第一转换矩阵。

目标道路标志的计算权重可用于调整不同标志类型的道路标志在计算第一转换矩阵时的重要程度；或者，还可用于调整同一个目标道路标志中不同分布位置的匹配点在计算第一转换矩阵时的重要程度，有利于提高第一转换矩阵的计算准确性，从而提高车辆定位的准确性。

需要说明的是，若匹配结果包括目标道路标志与目标地图标志之间匹配的一个或多个匹配点对，则目标道路标志在世界坐标系中的估计位置可包括：各个匹配点对中第一匹配点在世界坐标系中的估计位置；目标地图标志的地图位置可包括：各个匹配点对中第二匹配点在地图中的地图位置。

因此，车辆在确定当前时刻对应的第一转换矩阵时，可根据各个匹配点对的计算权重、各个匹配点对中第一匹配点的估计位置，以及各个匹配点对中第二匹配点的地图位置确定当前时刻对应的第一转换矩阵。

460、利用第一转换矩阵修正车辆的定位位置。

可见，在前述实施例中，车辆除了可以分开不同标志类型在地图上查找匹配，还可以在计算当前时刻的第一转换矩阵时，为不同标志类型赋予各自对应的计算权重，可以在减少查找匹配计算量的同时提高转换矩阵的计算准确性，从而可以提高车辆定位的准确性。

从前述实施例可以看出，目标道路标志的匹配结果的准确性可以影响车辆定位的准确性。请参阅图6，图6是一个实施例公开的一种对目标道路标志和地图标志进行匹配的方法流程示意图。即，图6所示的步骤可为前述步骤230或者步骤430的一种实施方式。如图6所示，可包括以下步骤：

610、获取上一时刻对应的第二转换矩阵，第二转换矩阵是根据上一时刻道路标志和地图标志的匹配结果确定出的。

车辆在行进过程中会不断移动，因此在不同时刻拍摄到的道路图像中存在相同的道路标志。基于此特性，车辆在对当前时刻的车辆定位位置进行修正时，可以复用上一时刻获取到的信息。

示例性的，车辆在当前时刻通过卫星定位或者惯性导航等方式确定出车辆修正前的定位位置之后，可在地图上以车辆修正前的定位位置为中心构建搜索窗口，并且可以获取从搜索窗口内获取属于待查找标志类型的地图标志。在车辆的行进过程中，该搜索窗口可以随着车辆的移动而移动。

620、根据当前时刻的道路图像和车辆修正前的定位位置确定当前时刻目标道路标志的初始位置。

车辆可根据目标道路标志在当前时刻的道路图像中的图像位置确定目标道路标志与车辆之间的相对位置，并根据该相对位置以及当前时刻车辆未修正的定位位置确定当前时刻目标道路标志的初始位置。

630、利用上一时刻对应的第二转换矩阵对目标道路标志的初始位置进行修正，得到目标道路标志在世界坐标系中的估计位置。

示例性的，当前时刻目标道路标志的初始位置可为P1_sym、第二转换矩阵可为T2，则目标道路标志在世界坐标系中的估计位置P2_sym=P1_sym*T2。

640、根据目标道路标志的估计位置，以及在地图上获取到属于待查找标志的各个地图标志在地图中的地图位置，对目标道路标志和各个地图标志进行匹配，得到目标道路标志的匹配结果。

车辆可根据各个地图标志的地图位置与目标道路标志的估计位置确定各个地图标志分别与目标道路标志之间的距离，并将距离最短的地图标志确定为目标道路标志匹配的目标地图标志。

车辆在利用第二转换矩阵对目标道路标志的初始位置进行修正之后，修正后的目标道路标志与相匹配的目标地图标志之间的距离更接近，车辆可以准确且快捷地从地图中查找出目标地图标志，有利于提高目标道路标志的匹配结果的准确性。

请参阅图7，图7是一个实施例公开的另一种目标道路标志、车辆和地图标志的示例图。如图7所示，车辆710可为当前时刻车辆未修正的定位位置，车辆720可为上一时刻车辆未修正的定位位置。上一时刻从道路图像中识别出的目标道路标志可为车道线721a。地图上与车道线721a相匹配的目标地图标志可为车道线730。在上一时刻，车辆可根据车道线721a的估计位置、车道线730的地图位置、确定出上一时刻的第二转换矩阵。

在当前时刻，车辆根据目标道路标志在道路图像中的图像位置以及车辆修正前的定位位置确定出的目标道路标志的初始位置可如图7中车道线722a所示。与上一时刻比较，车辆在当前时刻并未变换行驶车道，因此实际上与目标道路标志相匹配的目标地图标志应为图7中的车道线720。

然而，车道线722a与地图上的车道线730和车道线740之间的距离相似，若直接将车道线722a与地图上的各个地图标志进行匹配，可能会将车道线740误识别为与目标道路标志相匹配的目标地图标志，可能导致第一转换矩阵的计算错误。

若利用上一时刻的第二转换矩阵对目标道路标志的初始位置进行修正，则目标道路标志修正后的估计位置可如图7中车道线722b所示。相较于车道线740，车道线722b更接近车道线730，因此车辆将车道线730确定为与目标道路标志相匹配的目标地图标志的概率更高。

可见，利用上一时刻的第二转换矩阵对当前时刻目标道路标志的初始位置进行修正，可以在匹配查找之前为目标道路标志提供较为准确的估计位置，有利于提高目标道路标志的匹配结果的准确性，从而可以提高修正后的车辆定位的准确性。

请参阅图8，图8是一个实施例公开的一种车辆定位装置的结构示意图，该车辆定位装置可设置于前述的车辆。如图8所示，车辆定位装置800可包括：识别模块810、获取模块820、匹配模块830、修正模块840。

识别模块810，可用于获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别道路图像包括的目标道路标志以及目标道路标志的第一标志类型；

获取模块820，用于确定与第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于待查找标志类型的一个或多个地图标志；

匹配模块830，用于对目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到目标道路标志的匹配结果；

修正模块840，用于根据目标道路标志的匹配结果修正车辆的定位位置。

在一个实施例中，待查找标志类型可包括：第一标志类型，以及预设的与第一标志类型易混淆的第二标志类型。

在一个实施例中，第一标志类型可包括虚线类型，与虚线类型易混淆的第二标志类型可包括实线类型；或者，

第一标志类型可包括双实线类型，与双实线类型易混淆的第二标志类型可包括单实线类型或者双虚线类型；或者，

第一标志类型可包括长虚线类型，与长虚线类型易混淆的第二标志类型可包括短虚线类型。

在一个实施例中，目标道路标志的匹配结果可包括：与目标道路标志相匹配的目标地图标志在地图中的地图位置。

修正模块840可包括：权重确定单元、矩阵确定单元、定位修正单元。

权重确定单元，可用于确定目标道路标志的计算权重；

矩阵确定单元，可用于根据计算权重、目标道路标志在世界坐标系中的估计位置以及目标地图标志的地图位置，确定当前时刻对应的第一转换矩阵；估计位置是根据道路图像和车辆修正前的定位位置确定出的；

定位修正单元，可用于利用第一转换矩阵修正车辆的定位位置。

在一个实施例中，权重确定单元，还可用于将目标道路标志的计算权重确定为与第一标志类型对应的计算权重。

在一个实施例中，目标道路标志的匹配结果还可包括：目标道路标志与目标地图标志之间匹配的一个或多个匹配点对；目标道路标志的计算权重包括：各个匹配点对的计算权重；

权重确定单元，还可用于确定每个匹配点对中第一匹配点的分布位置，第一匹配点为位于目标道路标志的匹配点；以及，根据第一匹配点的分布位置确定每个匹配点对的计算权重。

在一个实施例中，匹配模块830可包括：获取单元、位置修正单元、匹配单元。

获取单元，可用于获取上一时刻对应的第二转换矩阵，第二转换矩阵是根据上一时刻道路标志和地图标志的匹配结果确定出的；

位置修正单元，可用于根据道路图像和车辆修正前的定位位置确定目标道路标志的初始位置，并利用第二转换矩阵对目标道路标志的初始位置进行修正，得到目标道路标志在世界坐标系中的估计位置；

匹配单元，可用于根据目标道路标志的估计位置以及获取到的各个地图标志在地图中的地图位置，对目标道路标志和各个地图标志进行匹配，得到目标道路标志的匹配结果。

在一个实施例中，设置有车辆定位装置800的车辆可包括至少两个摄像装置。以及，车辆定位装置800还可包括：拼接模块。

拼接模块，可用于对至少两个摄像装置分别拍摄到的图像进行拼接，得到以车辆为中心的俯视图作为道路图像。

可见，在前述实施例中，车辆定位装置可通过摄像装置拍摄道路上的目标道路标志，并将目标道路标志与地图中的地图标志进行匹配，从而可利用地图上地图标志提供的参考信息修正车辆的定位位置，可以提高车辆定位的准确性。此外，车辆定位装置可以分开不同的标志类型进行分别匹配，有利于减少匹配所需的算力消耗，可以提高车辆定位的实时性。并且，还可以避免将类型差异过大的目标道路标志与地图标志进行匹配，可以减少匹配错误，有利于进一步提高车辆定位的准确性。

请参阅图9，图9是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。如图9所示，该电子设备900可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器910；

与存储器910耦合的处理器920；

其中，处理器920调用存储器9101中存储的可执行程序代码，执行本申请实施例公开的任意一种车辆定位方法。

需要说明的是，图9所示的电子设备还可以包括电源、输入按键、摄像头、扬声器、屏幕、RF电路、Wi-Fi模块、蓝牙模块、传感器等未显示的组件，本实施例不作赘述。

本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时，使得处理器实现本申请实施例公开的任意一种车辆定位方法。

本申请实施例公开一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行本申请实施例公开的任意一种车辆定位方法。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在本申请的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备（可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器）执行本申请的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本申请实施例公开的一种车辆定位方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (9)

1.一种车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别所述道路图像包括的目标道路标志以及所述目标道路标志的第一标志类型；

确定与所述第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于所述待查找标志类型的一个或多个地图标志；所述待查找标志类型包括：所述第一标志类型，以及预设的与所述第一标志类型易混淆的第二标志类型；

对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果；

根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置；

所述对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，包括：

从获取到的各个地图标志中查找出与所述目标道路标志同属于真实世界中同一个道路标志的目标地图标志；

其中，所述第一标志类型包括虚线类型，与所述虚线类型易混淆的第二标志类型包括实线类型；或者，

所述第一标志类型包括双实线类型，与所述双实线类型易混淆的第二标志类型包括单实线类型；或者，

所述第一标志类型包括长虚线类型，与所述长虚线类型易混淆的第二标志类型包括短虚线类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配结果包括：与所述目标道路标志相匹配的目标地图标志在所述地图中的地图位置；以及，所述根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置，包括：

确定所述目标道路标志的计算权重；

根据所述计算权重、所述目标道路标志在世界坐标系中的估计位置以及所述目标地图标志的地图位置，确定当前时刻对应的第一转换矩阵；所述估计位置是根据所述道路图像和所述车辆修正前的定位位置确定出的；

利用所述第一转换矩阵修正所述车辆的定位位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标道路标志的计算权重，包括：

将所述目标道路标志的计算权重确定为与所述第一标志类型对应的计算权重。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配结果还包括：所述目标道路标志与所述目标地图标志之间匹配的一个或多个匹配点对；所述目标道路标志的计算权重包括：各个匹配点对的计算权重；以及，所述确定所述目标道路标志的计算权重，包括：

确定每个匹配点对中第一匹配点的分布位置，所述第一匹配点为位于所述目标道路标志的匹配点；

根据所述第一匹配点的分布位置确定每个匹配点对的计算权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果，包括：

获取上一时刻对应的第二转换矩阵，所述第二转换矩阵是根据上一时刻道路标志和地图标志的匹配结果确定出的；

根据所述道路图像和所述车辆修正前的定位位置确定所述目标道路标志的初始位置，并利用所述第二转换矩阵对所述目标道路标志的初始位置进行修正，得到所述目标道路标志在世界坐标系中的估计位置；

根据所述目标道路标志的估计位置以及获取到的各个地图标志在所述地图中的地图位置，对所述目标道路标志和所述各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果。

6.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆包括至少两个摄像装置；以及，所述获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，包括：

对所述至少两个摄像装置分别拍摄到的图像进行拼接，得到以所述车辆为中心的俯视图作为道路图像。

7.一种车辆定位装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于获取通过车辆的摄像装置拍摄得到的道路图像，识别所述道路图像包括的目标道路标志以及所述目标道路标志的第一标志类型；

获取模块，用于确定与所述第一标志类型相对应的待查找标志类型，并从地图中获取属于所述待查找标志类型的一个或多个地图标志；所述待查找标志类型包括：所述第一标志类型，以及预设的与所述第一标志类型易混淆的第二标志类型；

匹配模块，用于对所述目标道路标志和获取到的各个地图标志进行匹配，得到所述目标道路标志的匹配结果；

修正模块，用于根据所述目标道路标志的匹配结果修正所述车辆的定位位置；

所述匹配模块，还用于从获取到的各个地图标志中查找出与所述目标道路标志同属于真实世界中同一个道路标志的目标地图标志，得到所述目标道路标志的匹配结果；

其中，所述第一标志类型包括虚线类型，与所述虚线类型易混淆的第二标志类型包括实线类型；或者，

所述第一标志类型包括双实线类型，与所述双实线类型易混淆的第二标志类型包括单实线类型；或者，

所述第一标志类型包括长虚线类型，与所述长虚线类型易混淆的第二标志类型包括短虚线类型。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。