CN110060493A - 车道定位方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种车道定位方法、装置及电子设备,涉及定位的技术领域,该方法包括:获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标;根据当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网;如果是,根据当前轨迹点坐标和拓扑道路网确定至少一条候选车道;接收视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值;基于当前轨迹点坐标和航向角变化值计算各候选车道的第一概率;将第一概率最大的候选车道确定为目标车辆所处的目标车道。本发明可以有效缩短定位所用时长,还可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。

Description

车道定位方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及定位技术领域,尤其是涉及一种车道定位方法、装置及电子设备。
背景技术
目前,汽车已经成为人们日常出行的常用交通工具,并且在行驶过程中通常需要对车辆的行驶路径甚至行驶车道进行实时定位,以为用户提供驾驶导航等驾驶辅助服务。但是,现有的定位方法在车辆经过隧道或高架等GPS(Global Positioning System,全球定位***)信号覆盖较弱的区域时,不仅存在定位耗时较长的问题,而且得到的定位结果准确度较低;另外,在车辆经过交叉或分叉路口时,也容易出现车道匹配错误的现象,导致用户体验度较低。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种车道定位方法、装置及电子设备,可以有效缩短定位所用时长,还可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
第一方面,本发明实施例提供了一种车道定位方法,包括:获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标;根据所述当前轨迹点坐标判断所述目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网;如果是,根据所述当前轨迹点坐标和所述拓扑道路网确定至少一条候选车道;接收视觉识别***输出的所述目标车辆的航向角变化值;基于所述当前轨迹点坐标和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第一概率;将所述第一概率最大的候选车道确定为所述目标车辆所处的目标车道。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标的步骤,包括:获取所述目标车辆的当前行驶数据和GPS坐标;其中,所述当前行驶数据包括所述目标车辆的行驶速度和行驶加速度;将所述当前行驶数据和所述GPS坐标发送至惯性导航***,以使所述惯性导航***利用航位推算法对所述当前行驶数据进行数据处理,得到所述目标车辆的估算坐标,并根据所述估算坐标和所述GPS坐标确定所述目标车辆的当前轨迹点坐标;接收所述惯性导航***针对所述当前行驶数据和所述GPS坐标输出的所述目标车辆的当前轨迹点坐标。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,所述根据所述当前轨迹点坐标判断所述目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网的步骤,包括:获取与所述目标车辆的当前轨迹点坐标对应的前一轨迹点坐标;计算所述当前轨迹点坐标与所述前一轨迹点坐标之间的第一距离;判断所述第一距离是否小于或等于第一预设阈值;如果是,确定所述目标车辆位于预先加载的拓扑道路网。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,所述根据所述当前轨迹点坐标和所述拓扑道路网确定至少一条候选车道的步骤,包括:将所述当前轨迹点坐标投影至所述拓扑道路网中的各车道,得到所述拓扑道路网中的各车道对应的投影点坐标;计算所述当前轨迹点坐标与各所述投影点坐标之间的第二距离;将所述第二距离小于第二预设阈值的车道确定为候选车道。
结合第一方面的第三种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述基于所述当前轨迹点坐标和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第一概率的步骤,包括:根据各所述第二距离计算各所述候选车道的第二概率;根据所述第一距离和各所述投影点坐标计算距离差值绝对值,并根据各所述距离差值绝对值和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第三概率;将各所述候选车道的第二概率和各所述候选车道的第三概率的乘积值,确定为各所述候选车道的第一概率。
结合第一方面的第四种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,所述根据各所述距离差值绝对值和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第三概率的步骤,包括:按照以下公式,计算各所述候选车道的第三概率S3
其中,a为第一权重系数,b为第二权重系数,c为第三权重系数,W为所述距离差值绝对值,H为所述航向角变化值。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述方法还包括:当所述第一距离大于所述第一预设阈值时,根据所述当前轨迹点更新所述拓扑道路网。
第二方面,本发明实施例还提供一种车道定位装置,包括:当前轨迹点坐标获取模块,用于获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标;判断模块,用于根据所述当前轨迹点坐标判断所述目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网;候选车道确定模块,用于当所述判断模块的判断结果为是时,根据所述当前轨迹点坐标和所述拓扑道路网确定至少一条候选车道;航向角变化值接收模块,用于接收视觉识别***输出的所述目标车辆的航向角变化值;第一概率计算模块,用于基于所述当前轨迹点坐标和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第一概率;目标车道确定模块,用于将所述第一概率最大的候选车道作为所述目标车辆所处的目标车道。
第三方面,本发明实施例还提供一种电子设备,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储支持处理器执行第一方面至第一方面的第六种可能的实施方式任一项所述方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
第四方面,本发明实施例还提供一种计算机存储介质,用于储存为第一方面至第一方面的第六种可能的实施方式任一项所述方法所用的计算机软件指令。
本发明实施例带来了以下有益效果:
本发明实施例提供的车道定位方法、装置及电子设备,首先获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标,并获取视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值,然后基于当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于拓扑道路网中,进而确定至少一条候选车道,最后根据当前轨迹点坐标和航向角变化值计算各候选车到的第一概率,将第一概率最大的候选车道作为目标车道。本发明实施例利用惯性导航***获取目标车辆的当前轨迹点坐标,弱化了GPS在定位过程中的作用,可以使定位过程不再完全依赖GPS,从而缓解了GPS信号弱时定位耗时较长以及定位准确度较低的问题;另外,基于航向角变化值计算各候选车道的第一概率,使第一概率更符合目标车辆的当前驾驶状态,从而可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式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,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,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为本发明实施例提供的一种车道定位方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的另一种车道定位方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的另一种车道定位方法的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的一种车道定位装置的结构示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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。
目前现有的定位方法在车辆经过隧道或高架等GPS信号覆盖较弱的区域时,不仅存在定位耗时较长的问题,而且得到的定位结果准确度较低,而且在经过交叉或分叉路口时容易出现车道匹配错误的现象,基于此,本发明实施例提供的一种车道定位方法,可以有效缩短定位所用时长,还可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种车道定位方法进行详细介绍,参见图1所示的一种车道定位方法的流程示意图,该方法可以包括以下步骤:
步骤S102,获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标。
其中,惯性导航***是一种以牛顿力学定量为基础,根据车辆的行驶加速度即可确定车辆位置信息的自主式导航***,也即无论GPS的信号强度如何,惯性导航***均能输出精度较高的目标车辆的当前轨迹点坐标。在一些实施方式中,可以向惯性导航***发送目标车辆的行驶加速度、行驶速度或行驶时间等当前行驶数据,以使惯性导航***基于当前行驶数据计算对应的坐标值。进一步的,还可以向惯性导航***发送目标车辆的GPS坐标,从而使惯性导航***根据上述计算得到的坐标值和GPS坐标输出目标车辆的当前轨迹点坐标。
步骤S104,根据当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网。
拓扑道路网是以某个坐标为中心,查找预设范围内的所有道路以及各道路之间的拓扑信息,从而得到拓扑道路网。考虑到加载拓扑道路网将耗费一定时长,所以本发明通过预先加载拓扑道路网,从而在一定程度上减少车道定位所需时长。
另外,车道定位需要在拓扑道路网中确定目标车辆当前所处的车道,也即目标车辆位于拓扑道路网中的车道时才可以完成车道定位;又因为当前轨迹点坐标可以充分体现目标车辆的位置信息,所以可以根据当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于拓扑道路网。
步骤S106,如果是,根据当前轨迹点坐标和拓扑道路网确定至少一条候选车道。
候选车道可以理解为目标车辆可能位于的车道。为了减少车道定位的计算量,可以先利用当前轨迹点坐标在拓扑道路网中筛选出一些候选车道,进而在候选车道中确定目标车辆所处的目标车道。
步骤S108,接收视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值。
视觉识别***可以采用图像处理技术,通过采集目标车辆行驶过程中的环境信息,并对环境信息进行分析处理,即可得到目标车辆行驶的航向角变化值,其中,航向角变化值用于表征目标车辆在行驶过程中的行驶角度变化。
步骤S110,基于当前轨迹点坐标和航向角变化值计算各候选车道的第一概率。
其中,第一概率用于表征目标车辆行驶在各候选车道上的可能性。考虑到目标车辆的航向角发生变化后,可能导致目标车辆所处的目标车道发生变化,例如目标车辆变道行驶、目标车辆驶入交叉路口或分叉路口等,因此在计算各候选车道的第一概率时,将目标车辆的航向角变化值作为计算过程中的一个参数,可以有效提高定位的精度。
步骤S112,将第一概率最大的候选车道确定为目标车辆所处的目标车道。
可以理解的,候选车道的第一概率越大,表明目标车辆在该候选车道上行驶的概率越大,因此可以将第一概率最大的候选车道作为目标车辆所处的目标车道。
本发明实施例提供的车道定位方法,首先获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标,并获取视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值,然后基于当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于拓扑道路网中,进而确定至少一条候选车道,最后根据当前轨迹点坐标和航向角变化值计算各候选车到的第一概率,将第一概率最大的候选车道作为目标车辆所处的目标车道。本发明实施例利用惯性导航***获取目标车辆的当前轨迹点坐标,弱化了GPS在定位过程中的作用,可以使定位过程不再完全依赖GPS,从而缓解了GPS信号弱时定位耗时较长以及定位准确度较低的问题;另外,基于航向角变化值计算各候选车道的第一概率,使第一概率更符合目标车辆的当前驾驶状态,从而可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
为便于对上述实施例提供的车道定位方法进行理解,本发明实施例还提供了另一种车道定位方法,参见图2所示的另一种车道定位方法的流程示意图,该方法可以包括以下步骤:
步骤S202,获取目标车辆的当前行驶数据和GPS坐标。
其中,当前行驶数据包括目标车辆的行驶速度和行驶加速度,GPS坐标也GPS定位得到的目标车辆的坐标信息。
步骤S204,将当前行驶数据和GPS坐标发送至惯性导航***,以使惯性导航***利用航位推算法对当前行驶数据进行数据处理,得到目标车辆的估算坐标,并根据估算坐标和GPS坐标确定目标车辆的当前轨迹点坐标。
航位推算法是一种坐标计算方法,在得知前一时刻的轨迹点坐标的前提下,通过对当前行驶数据进行计算处理,可以推算出当前时刻的估算坐标。惯性导航***通过融合上述估算坐标和GPS坐标,可以有效提高当前轨迹点坐标的准确度。在一种实施方式中,可以对估算坐标和GPS坐标分别配置权重系数,进而得到目标车辆的当前轨迹点坐标。
步骤S206,接收惯性导航***针对当前行驶数据和GPS坐标输出的目标车辆的当前轨迹点坐标。
步骤S208,获取与目标车辆的当前轨迹点坐标对应的前一轨迹点坐标。
其中,与目标车辆的当前轨迹点坐标对应的前一轨迹点坐标即为前述前一时刻的轨迹点坐标。
步骤S210,计算当前轨迹点坐标与前一轨迹点坐标之间的第一距离。
步骤S212,判断第一距离是否小于或等于第一预设阈值。如果是,执行步骤S216;如果否,执行步骤S214。
为了得知目标车辆是否位于拓扑道路网中,可以判断当前轨迹点坐标与前一轨迹点坐标之间的第一距离是否小于或等于第一预设阈值,当第一距离小于或等于第一预设阈值时,说明目标车辆位于预先加载的拓扑道路网中;当第一距离大于第一预设阈值时,说明目标车辆以超出预先加载的拓扑道路网中,此时需要对拓扑道路网进行更新,即执行步骤S214。
在另一种实施方式中,可以获取拓扑道路网边缘各车道的终点坐标,通过对比当前轨迹点坐标与终点坐标,即可得知目标车辆是否位于拓扑道路网中。
步骤S214,根据当前轨迹点更新拓扑道路网。
若目标车辆已超出预先加载的拓扑道路网,则以目标车辆的当前轨迹点坐标为中心,并通过开启多条线程获取设置范围内的所有道路,更新拓扑道路网,此时目标车辆必然位于拓扑道路网中。
步骤S216,确定目标车辆位于预先加载的拓扑道路网。
步骤S218,将当前轨迹点坐标投影至拓扑道路网中的各车道,得到拓扑道路网中的各车道对应的投影点坐标。
其中,将当前轨迹点坐标投影至拓扑道路网中各车道,也即经当前轨迹点坐标向拓扑道路网中各车道做垂线,投影点坐标也即垂线与各车道的交点坐标。
步骤S220,计算当前轨迹点坐标与各投影点坐标之间的第二距离。
其中,第二距离也即目标车辆的当前轨迹点坐标到各车道的垂直距离,在得知投影点坐标后,即可以计算当前轨迹点坐标与各投影点坐标之间的第二距离。
步骤S222,将第二距离小于第二预设阈值的车道确定为候选车道。
可以理解的,当第二距离越小,说明目标车辆与该车道之间的垂直距离越近,也即目标车辆在该车道上行驶的概率越大;反之,当第二距离越大时,说明目标车辆与该车道之间的垂直距离越远,也即目标车辆在该车道上行驶的概率越小。因此通过判断第二距离与第二预设阈值之间的大小,可以在各车道中选取出候选车道。
在另一种实施方式中,可以将第二距离按照有小到大的顺序进行排序,并将排序中前K条车道作为候选车道。
步骤S224,接收视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值。
步骤S226,根据各第二距离计算各候选车道的第二概率。
在具体实施时,可以假设第二距离Pd满足高斯分布,进而可以按照高斯分布查找与第二距离对应的第二概率S2。其中,高斯分布可以表示为:S2=exp(-t*Pd*Pd*m)*n,t、m和n均表示权重系数。
步骤S228,根据第一距离和各投影点坐标计算距离差值绝对值,并根据各距离差值绝对值和航向角变化值计算各候选车道的第三概率。
本发明实施例提供了一种根据第一距离和各投影点坐标计算距离差值绝对值的方法,首先获取各历史候选车道对应的投影点坐标,并利用最短路径算法计算各候选车道对应的投影点坐标与各历史候选车道对应的投影点坐标之间的最短路径shortsetOathDist,其中,最短路径算法可以为Dijkstra(迪杰斯特拉)算法;然后计算上述第一距离与最短路径shortsetOathDist之间的距离绝对值。
另外,本发明实施例还提供了一种根据各距离差值绝对值和航向角变化值计算各候选车道的第三概率的计算公式,具体实施时,可以按照以下公式,计算各候选车道的第三概率S3
其中,a为第一权重系数,b为第二权重系数,c为第三权重系数,W为距离差值绝对值,H为航向角变化值。
步骤S230,将各候选车道的第二概率和各候选车道的第三概率的乘积值,确定为各候选车道的第一概率S1
具体的,第一概率S1=S2*S3,第一概率S1值越大,候选车道作为目标车辆所处的目标车道的可能性越大。
步骤S232,将第一概率最大的候选车道确定为目标车辆所处的目标车道。
利用上述实施例提供的方法,可以有效缩短定位所用时长,还可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
基于上述实施例,本发明实施例还提供了另一种车道定位方法,参见图3所示的另一种车道定位方法的流程示意图,该方法可以如以下步骤1-8所示:
步骤1,惯导模块输出目标车辆的当前轨迹点坐标。其中,惯导模块也即前述惯性导航***,惯导模块获取目标车辆的当前行驶数据和GPS坐标,并对当前行驶数据和GPS坐标进行相应的数据处理,即可得到目标车辆的当前轨迹点坐标。
步骤2,视觉识别模块输出目标车辆的航向角变化值。其中,视觉识别模块也即前述视觉识别***。
步骤3,判断是否更新拓扑道路网。如果是,执行步骤4;如果否,执行步骤5。
步骤4,更新拓扑道路网。
步骤5,读取K条候选车道。K条候选车道的读取方法可参照前述步骤218至步骤222。
步骤6,确定各候选车道的车道权重。其中,确定各候选车道的车道权重的过程可参照前述步骤226至步骤230。
步骤7,确定目标车辆所处的目标车道。
步骤8,记录当前轨迹点坐标以及目标车道。考虑到车道定位的连通性,可以记录当前轨迹点与目标车道,以便于进行下次车道定位。
综上所述,本发明实施例提供的车道定位方法,利用惯性导航***获取目标车辆的当前轨迹点坐标,弱化了GPS在定位过程中的作用,可以使定位过程不再完全依赖GPS,从而缓解了GPS信号弱时定位耗时较长以及定位准确度较低的问题;另外,基于航向角变化值计算各候选车道的第一概率,使第一概率更符合目标车辆的当前驾驶状态,从而可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
对于前述实施例提供的车道定位方法,本发明实施例还提供了一种车道定位装置,参见图4所示的一种车道定位装置的结构示意图,该装置可以包括以下部分:
当前轨迹点坐标获取模块402,用于获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标。
判断模块404,用于根据当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网。
候选车道确定模块406,用于当判断模块的判断结果为是时,根据当前轨迹点坐标和拓扑道路网确定至少一条候选车道。
航向角变化值接收模块408,用于接收视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值。
第一概率计算模块410,用于基于当前轨迹点坐标和航向角变化值计算各候选车道的第一概率。
目标车道确定模块412,用于将第一概率最大的候选车道作为目标车辆所处的目标车道。
本发明实施例提供的车道定位装置,首先通过当前轨迹点坐标获取模块402获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标,并通过航向角变化值接收模块408获取视觉识别***输出的目标车辆的航向角变化值,然后判断模块404基于当前轨迹点坐标判断目标车辆是否位于拓扑道路网中,进而由候选车道确定模块406确定至少一条候选车道,最后第一概率计算模块410根据当前轨迹点坐标和航向角变化值计算各候选车到的第一概率,目标车道确定模块412将第一概率最大的候选车道作为目标车道。本发明实施例利用惯性导航***获取目标车辆的当前轨迹点坐标,弱化了GPS在定位过程中的作用,可以使定位过程不再完全依赖GPS,从而缓解了GPS信号弱时定位耗时较长以及定位准确度较低的问题;另外,基于航向角变化值计算各候选车道的第一概率,使第一概率更符合目标车辆的当前驾驶状态,从而可以有效提高定位精度,进而有助于提高用户体验度。
在一种实施方式中,上述当前轨迹点坐标获取模块402还用于:获取目标车辆的当前行驶数据和GPS坐标;其中,当前行驶数据包括目标车辆的行驶速度和行驶加速度;将当前行驶数据和GPS坐标发送至惯性导航***,以使惯性导航***利用航位推算法对当前行驶数据进行数据处理,得到目标车辆的估算坐标,并根据估算坐标和GPS坐标确定目标车辆的当前轨迹点坐标;接收惯性导航***针对当前行驶数据和GPS坐标输出的目标车辆的当前轨迹点坐标。
在一种实施方式中,上述判断模块404还用于:获取与目标车辆的当前轨迹点坐标对应的前一轨迹点坐标;计算当前轨迹点坐标与前一轨迹点坐标之间的第一距离;判断第一距离是否小于或等于第一预设阈值;如果是,确定目标车辆位于预先加载的拓扑道路网。
在一种实施方式中,上述候选车道确定模块406还用于:将当前轨迹点坐标投影至拓扑道路网中的各车道,得到拓扑道路网中的各车道对应的投影点坐标;计算当前轨迹点坐标与各投影点坐标之间的第二距离;将第二距离小于第二预设阈值的车道确定为候选车道。
在一种实施方式中,上述第一概率计算模块410还用于:根据各第二距离计算各候选车道的第二概率;根据第一距离和各投影点坐标计算距离差值绝对值,并根据各距离差值绝对值和航向角变化值计算各候选车道的第三概率;将各候选车道的第二概率和各候选车道的第三概率的乘积值,确定为各候选车道的第一概率。
进一步的,上述第一概率计算模块410还用于:按照以下公式,计算各候选车道的第三概率S3其中,a为第一权重系数,b为第二权重系数,c为第三权重系数,W为距离差值绝对值,H为航向角变化值。
进一步的,本发明实施例提供的车道确定装置还用于:当第一距离大于第一预设阈值时,根据当前轨迹点更新拓扑道路网。
本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
该设备为一种电子设备,具体的,该电子设备包括处理器和存储装置;存储装置上存储有计算机程序,计算机程序在被所述处理器运行时执行如上所述实施方式的任一项所述的方法。
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图,该电子设备100包括:处理器50,存储器51,总线52和通信接口53,所述处理器50、通信接口53和存储器51通过总线52连接;处理器50用于执行存储器51中存储的可执行模块,例如计算机程序。
其中,存储器51可能包含高速随机存取存储器(RAM,Random Access Memory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口53(可以是有线或者无线)实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接,可以使用互联网,广域网,本地网,城域网等。
总线52可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图5中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中,存储器51用于存储程序,所述处理器50在接收到执行指令后,执行所述程序,前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器50中,或者由处理器50实现。
处理器50可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器50中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器50可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器51,处理器50读取存储器51中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见前述方法实施例,在此不再赘述。
所述功能如果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读取存储介质中。基于这样的理解,本发明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介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种车道定位方法,其特征在于,包括:
获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标;
根据所述当前轨迹点坐标判断所述目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网;
如果是,根据所述当前轨迹点坐标和所述拓扑道路网确定至少一条候选车道;
接收视觉识别***输出的所述目标车辆的航向角变化值;
基于所述当前轨迹点坐标和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第一概率;
将所述第一概率最大的候选车道确定为所述目标车辆所处的目标车道。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标的步骤,包括:
获取所述目标车辆的当前行驶数据和GPS坐标;其中,所述当前行驶数据包括所述目标车辆的行驶速度和行驶加速度;
将所述当前行驶数据和所述GPS坐标发送至惯性导航***,以使所述惯性导航***利用航位推算法对所述当前行驶数据进行数据处理,得到所述目标车辆的估算坐标,并根据所述估算坐标和所述GPS坐标确定所述目标车辆的当前轨迹点坐标;
接收所述惯性导航***针对所述当前行驶数据和所述GPS坐标输出的所述目标车辆的当前轨迹点坐标。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前轨迹点坐标判断所述目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网的步骤,包括:
获取与所述目标车辆的当前轨迹点坐标对应的前一轨迹点坐标;
计算所述当前轨迹点坐标与所述前一轨迹点坐标之间的第一距离;
判断所述第一距离是否小于或等于第一预设阈值;
如果是,确定所述目标车辆位于预先加载的拓扑道路网。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前轨迹点坐标和所述拓扑道路网确定至少一条候选车道的步骤,包括:
将所述当前轨迹点坐标投影至所述拓扑道路网中的各车道,得到所述拓扑道路网中的各车道对应的投影点坐标;
计算所述当前轨迹点坐标与各所述投影点坐标之间的第二距离;
将所述第二距离小于第二预设阈值的车道确定为候选车道。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述当前轨迹点坐标和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第一概率的步骤,包括:
根据各所述第二距离计算各所述候选车道的第二概率;
根据所述第一距离和各所述投影点坐标计算距离差值绝对值,并根据各所述距离差值绝对值和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第三概率;
将各所述候选车道的第二概率和各所述候选车道的第三概率的乘积值,确定为各所述候选车道的第一概率。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据各所述距离差值绝对值和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第三概率的步骤,包括:
按照以下公式,计算各所述候选车道的第三概率S3
其中,a为第一权重系数,b为第二权重系数,c为第三权重系数,W为所述距离差值绝对值,H为所述航向角变化值。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述第一距离大于所述第一预设阈值时,根据所述当前轨迹点更新所述拓扑道路网。
8.一种车道定位装置,其特征在于,包括:
当前轨迹点坐标获取模块,用于获取惯性导航***输出的目标车辆的当前轨迹点坐标;
判断模块,用于根据所述当前轨迹点坐标判断所述目标车辆是否位于预先加载的拓扑道路网;
候选车道确定模块,用于当所述判断模块的判断结果为是时,根据所述当前轨迹点坐标和所述拓扑道路网确定至少一条候选车道;
航向角变化值接收模块,用于接收视觉识别***输出的所述目标车辆的航向角变化值;
第一概率计算模块,用于基于所述当前轨迹点坐标和所述航向角变化值计算各所述候选车道的第一概率;
目标车道确定模块,用于将所述第一概率最大的候选车道作为所述目标车辆所处的目标车道。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1至7任一项所述方法的程序,所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,用于储存为权利要求1至7任一项所述方法所用的计算机软件指令。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110415545A (zh) * 2019-08-02 2019-11-05 辰芯科技有限公司 一种车道定位方法、装置、电子设备和存储介质
CN110502012A (zh) * 2019-08-20 2019-11-26 武汉中海庭数据技术有限公司 一种他车轨迹预测方法、装置及存储介质
CN112489495A (zh) * 2020-10-26 2021-03-12 浙江吉利控股集团有限公司 一种车辆预警方法、装置、电子设备及存储介质
CN113033267A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 沈阳美行科技有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113032500A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 沈阳美行科技有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113029171A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 沈阳美行科技有限公司 车辆路径匹配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113155141A (zh) * 2021-04-09 2021-07-23 阿波罗智联(北京)科技有限公司 地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN113312776A (zh) * 2021-06-02 2021-08-27 北京五一视界数字孪生科技股份有限公司 行车轨迹的泛化方法、装置、存储介质及电子设备
CN113535863A (zh) * 2020-04-13 2021-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种移动轨迹渲染方法、设备及存储介质
CN113916242A (zh) * 2021-12-14 2022-01-11 腾讯科技(深圳)有限公司 车道定位方法和装置、存储介质及电子设备

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022102200A1 (de) * 2022-01-31 2023-08-03 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zum Unterstützen eines Nutzers eines Fahrzeugs während einer automatisierten Querführung des Fahrzeugs auf einer Straße mit einer Abzweigung, Recheneinrichtung sowie Fahrerassistenzsystem

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101360971A (zh) * 2006-07-25 2009-02-04 丰田自动车株式会社 定位装置及导航***
CN102436745A (zh) * 2011-10-09 2012-05-02 深圳大学 一种rfid智能交通中辨别车道的方法
CN102529975A (zh) * 2010-12-13 2012-07-04 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于精确的分车道车辆定位的***和方法
CN105792135A (zh) * 2014-12-23 2016-07-20 ***通信集团公司 一种定位车辆所在车道的方法及装置
CN106778593A (zh) * 2016-12-11 2017-05-31 北京联合大学 一种基于多地面标志融合的车道级定位方法
CN109239752A (zh) * 2018-09-29 2019-01-18 重庆长安汽车股份有限公司 车辆定位***
JP2019060814A (ja) * 2017-09-28 2019-04-18 株式会社Subaru 自動運転の自車位置検出装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101360971A (zh) * 2006-07-25 2009-02-04 丰田自动车株式会社 定位装置及导航***
CN102529975A (zh) * 2010-12-13 2012-07-04 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于精确的分车道车辆定位的***和方法
CN102436745A (zh) * 2011-10-09 2012-05-02 深圳大学 一种rfid智能交通中辨别车道的方法
CN105792135A (zh) * 2014-12-23 2016-07-20 ***通信集团公司 一种定位车辆所在车道的方法及装置
CN106778593A (zh) * 2016-12-11 2017-05-31 北京联合大学 一种基于多地面标志融合的车道级定位方法
JP2019060814A (ja) * 2017-09-28 2019-04-18 株式会社Subaru 自動運転の自車位置検出装置
CN109239752A (zh) * 2018-09-29 2019-01-18 重庆长安汽车股份有限公司 车辆定位***

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110415545B (zh) * 2019-08-02 2020-09-29 辰芯科技有限公司 一种车道定位方法、装置、电子设备和存储介质
CN110415545A (zh) * 2019-08-02 2019-11-05 辰芯科技有限公司 一种车道定位方法、装置、电子设备和存储介质
CN110502012A (zh) * 2019-08-20 2019-11-26 武汉中海庭数据技术有限公司 一种他车轨迹预测方法、装置及存储介质
CN113032500B (zh) * 2019-12-25 2023-10-17 沈阳美行科技股份有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113033267A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 沈阳美行科技有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113032500A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 沈阳美行科技有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113029171A (zh) * 2019-12-25 2021-06-25 沈阳美行科技有限公司 车辆路径匹配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113033267B (zh) * 2019-12-25 2023-07-21 沈阳美行科技股份有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113535863A (zh) * 2020-04-13 2021-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种移动轨迹渲染方法、设备及存储介质
CN112489495B (zh) * 2020-10-26 2023-01-17 浙江吉利控股集团有限公司 一种车辆预警方法、装置、电子设备及存储介质
CN112489495A (zh) * 2020-10-26 2021-03-12 浙江吉利控股集团有限公司 一种车辆预警方法、装置、电子设备及存储介质
CN113155141A (zh) * 2021-04-09 2021-07-23 阿波罗智联(北京)科技有限公司 地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN113312776A (zh) * 2021-06-02 2021-08-27 北京五一视界数字孪生科技股份有限公司 行车轨迹的泛化方法、装置、存储介质及电子设备
CN113312776B (zh) * 2021-06-02 2023-11-24 万物镜像(北京)计算机***有限公司 行车轨迹的泛化方法、装置、存储介质及电子设备
CN113916242A (zh) * 2021-12-14 2022-01-11 腾讯科技(深圳)有限公司 车道定位方法和装置、存储介质及电子设备
CN113916242B (zh) * 2021-12-14 2022-03-25 腾讯科技(深圳)有限公司 车道定位方法和装置、存储介质及电子设备

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