CN111121805A - 基于道路交通标线标志的局部定位修正方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，包括获取初定位设备测量得到的初定位结果；根据初定位结果在预设交通标线标志点云图中截取对应的局部点云地图作为目标点云；根据实时获取的车体附近道路上的交通标线标志图像，得到实时交通标线标志点云；将实时交通标线标志点云与目标点云进行比较，当出现偏差时，则根据预设点云配准算法将实时交通标线标志点云与目标点云进行配准，得到点云转换矩阵；根据点云转换矩阵转换初定位结果，得到修正定位结果，根据修正定位结果重新初始化初定位设备。本发明提供的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，保障了整个定位过程的稳定性和精准度，且无需人工维护参考物。
Description
技术领域
本发明涉及导航定位技术领域，尤其涉及基于道路交通标线标志的局部定位修正方法、设备及介质。
背景技术
随着自动驾驶车辆应用场景的扩展，自主定位作为自动驾驶车辆运行的基础之一，其精确性和稳定性要求也越来越高。
现有技术中，主要通过激光雷达或GPS设备融合惯导数据实现实时定位，但是在部分场景中定位会出现偏差，比如环境存在较多临时障碍会导致激光定位不准确，又比如高楼遮挡导致GPS定位漂移。因此传统的实时定位在实际应用中会出现定位不精准的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其能解决传统的实时定位在实际应用中会出现定位不精准的问题。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决传统的实时定位在实际应用中会出现定位不精准的问题。
本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决传统的实时定位在实际应用中会出现定位不精准的问题。
本发明的目的之一采用以下技术方案实现：
基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，包括以下步骤：
获取初定位结果，获取初定位设备测量得到的初定位结果；
获取目标点云，根据所述初定位结果在预设交通标线标志点云图中截取对应的局部点云地图作为目标点云；
获取实时交通标线标志点云，根据实时获取的车体附近道路上的交通标线标志图像，得到实时交通标线标志点云；
偏差比较，将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行比较，当出现偏差时，则出现初定位偏差，则执行步骤偏差配准；
偏差配准，根据预设点云配准算法将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行配准，得到点云转换矩阵；
定位修正，根据所述点云转换矩阵转换初定位结果，得到修正定位结果，根据所述修正定位结果重新初始化初定位设备。
进一步地，包括建立预设交通标线标志点云图，
获取参照点云，获取车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，对预设目标位置图像进行处理，得到含有目标交通标线标志的参照点云，所述参照点云包括若干参照点；
创建预设交通标线标志点云地图，将所述参照点云中每个参照点进行精准定位，得到若干参照点精准定位结果，将所述参照点云按照所述参照点精准定位结果保存在预设地图中，得到预设交通标线标志点云地图。
进一步地，所述获取参照点云具体为：获取车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，通过深度学习算法对预设目标位置图像中的目标交通标线标志进行分割，得到目标交通标线标志图像，将所述目标交通标线标志图像通过透视变换方法转换成目标交通标线标志图像俯视图，将所述目标交通标线标志图像俯视图中的交通标线进行抽样，生成含有目标交通标线标志的参照点云。
进一步地，采用栅格地图的形式将参照点云按照所述参照点精准定位结果保存在预设地图中。
进一步地，所述偏差配准还包括得到点云间方差，并根据所述点云间方差判断配准是否成功，若配准失败，则放弃执行步骤定位修正。
进一步地，所述目标点云和所述实时交通标线标志点云均为2D点云。
本发明的目的之二采用以下技术方案实现：
一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本申请的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法。
本发明的目的之三采用以下技术方案实现：
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本申请的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，包括获取初定位结果，获取初定位设备测量得到的初定位结果；根据所述初定位结果在预设交通标线标志点云图中截取对应的局部点云地图作为目标点云；根据实时获取的车体附近道路上的交通标线标志图像，得到实时交通标线标志点云；将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行比较，当出现偏差时，则出现初定位偏差，则执行步骤偏差配准；偏差配准，根据预设点云配准算法将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行配准，得到点云转换矩阵；根据所述点云转换矩阵转换初定位结果，得到修正定位结果，根据所述修正定位结果重新初始化初定位设备。通过以道路交通标线标志作为参考物，实时的对车辆上的初定位设备反馈的初定位结果进行偏差配准，再根据配准结果重新初始化初定位设备，保障了整个定位过程的稳定性和精准度，且无需人工维护参考物。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法的流程示意图。
图2为本发明的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法中预设目标位置图像的示意图；
图3为本发明的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法中参照点云的示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
如图1所示，本发明的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，包括以下步骤：
获取参照点云，获取车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，预设目标位置图像如图2所示，即含有不同交通标线标志的图像，为了提高点云位置的精度，仅使用车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，比如车头正前方一定范围的图像；对预设目标位置图像进行处理，得到含有目标交通标线标志的参照点云，所述参照点云包括若干参照点。具体为：获取车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，通过深度学习算法对预设目标位置图像中的目标交通标线标志进行分割，得到目标交通标线标志图像，将所述目标交通标线标志图像通过透视变换方法转换成目标交通标线标志图像俯视图，将所述目标交通标线标志图像俯视图中的交通标线进行抽样，生成含有目标交通标线标志的参照点云，参照云如图3所示。
创建预设交通标线标志点云地图，将所述参照点云中每个参照点进行精准定位，得到若干参照点精准定位结果，采用栅格地图的形式将参照点云按照所述参照点精准定位结果保存在预设地图中，得到预设交通标线标志点云地图。在本实施例中，精准定位为特殊设备或人为修正后的精准定位。
获取初定位结果，获取初定位设备测量得到的初定位结果，本实施例中的初定位结果即具体的初定位信息，包括具体坐标信息等。
获取目标点云，根据所述初定位结果在预设交通标线标志点云图中截取对应的局部点云地图作为目标点云。
获取实时交通标线标志点云，根据实时获取的车体附近道路上的交通标线标志图像，得到实时交通标线标志点云；本实施例中，根据车体上的视觉识别设备获取车体附近道路上的交通标线标志图像，将交通标线标志图像进行分割、转换以及抽样处理，得到实时交通标线标志点云，实时交通标线标志点云中含有实时环境中的交通标线标志。
偏差比较，将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行比较，即比较两者中的点的位置是否重合，如果存在不重合的点，的出现偏差，当出现偏差时，则出现初定位偏差，此时生成得到点云间方差，并根据所述点云间方差判断配准是否成功，即判断点云间方差是否大于预设阈值，若是，则配准失败，若否，则配准成功，若配准失败，则放弃执行步骤定位修正，若配准成功，则执行步骤偏差配准。本实施例中预设阈值的大小选择与点云地图的分辨率有关，例如实测发现分辨率为0.05m时采用0.003作为预设阈值能较好的区分是否配准成功。
偏差配准，根据预设点云配准算法将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行配准，得到点云转换矩阵。本实施例中，具体的预设点云配准算法不做限制，可以采用ICP(Iterative Closest Point)算法等算法。
定位修正，根据所述点云转换矩阵转换初定位结果，得到修正定位结果，根据所述修正定位结果重新初始化初定位设备，使其更快将定位收敛于正确值。本实施例中，所述目标点云和所述实时交通标线标志点云均为2D点云。
本发明还提供一种电子设备，包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行本申请的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法。
本发明还提供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本申请的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法。
本发明的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，包括获取初定位结果，获取初定位设备测量得到的初定位结果；根据所述初定位结果在预设交通标线标志点云图中截取对应的局部点云地图作为目标点云；根据实时获取的车体附近道路上的交通标线标志图像，得到实时交通标线标志点云；将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行比较，当出现偏差时，则出现初定位偏差，则执行步骤偏差配准；偏差配准，根据预设点云配准算法将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行配准，得到点云转换矩阵；根据所述点云转换矩阵转换初定位结果，得到修正定位结果，根据所述修正定位结果重新初始化初定位设备。通过以道路交通标线标志作为参考物，实时的对车辆上的初定位设备反馈的初定位结果进行偏差配准，再根据配准结果重新初始化初定位设备，保障了整个定位过程的稳定性和精准度，且无需人工维护参考物。
以上，仅为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；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。
Claims (8)
1.基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取初定位结果，获取初定位设备测量得到的初定位结果；
获取目标点云，根据所述初定位结果在预设交通标线标志点云图中截取对应的局部点云地图作为目标点云；
获取实时交通标线标志点云，根据实时获取的车体附近道路上的交通标线标志图像，得到实时交通标线标志点云；
偏差比较，将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行比较，当出现偏差时，则出现初定位偏差，则执行步骤偏差配准；
偏差配准，根据预设点云配准算法将所述实时交通标线标志点云与所述目标点云进行配准，得到点云转换矩阵；
定位修正，根据所述点云转换矩阵转换初定位结果，得到修正定位结果，根据所述修正定位结果重新初始化初定位设备。
2.如权利要求1所述的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其特征在于：包括建立预设交通标线标志点云图，
获取参照点云，获取车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，对预设目标位置图像进行处理，得到含有目标交通标线标志的参照点云，所述参照点云包括若干参照点；
创建预设交通标线标志点云地图，将所述参照点云中每个参照点进行精准定位，得到若干参照点精准定位结果，将所述参照点云按照所述参照点精准定位结果保存在预设地图中，得到预设交通标线标志点云地图。
3.如权利要求2所述的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其特征在于：所述获取参照点云具体为：获取车体附近的含有目标交通标线标志的预设目标位置图像，通过深度学习算法对预设目标位置图像中的目标交通标线标志进行分割，得到目标交通标线标志图像，将所述目标交通标线标志图像通过透视变换方法转换成目标交通标线标志图像俯视图，将所述目标交通标线标志图像俯视图中的交通标线进行抽样，生成含有目标交通标线标志的参照点云。
4.如权利要求2所述的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其特征在于：采用栅格地图的形式将参照点云按照所述参照点精准定位结果保存在预设地图中。
5.如权利要求1所述的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其特征在于：所述偏差配准还包括得到点云间方差，并根据所述点云间方差判断配准是否成功，若配准失败，则放弃执行步骤定位修正。
6.如权利要求1所述的基于道路交通标线标志的局部定位修正方法，其特征在于：所述目标点云和所述实时交通标线标志点云均为2D点云。
7.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；
存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-6任意一项所述的方法。
8.一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如权利要求1-6任意一项所述的方法。
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|---|---|
| CN (1) | CN111121805A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111680347A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-09-18 | 重庆新创科技股份有限公司 | 一种道路标线设计方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN112861832A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-05-28 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 交通标识的检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113465606A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 三一机器人科技有限公司 | 末端工位定位方法、装置及电子设备 |
| CN114252883A (zh) * | 2020-09-24 | 2022-03-29 | 北京万集科技股份有限公司 | 目标检测方法、装置、计算机设备和介质 |
| CN114459471A (zh) * | 2022-01-30 | 2022-05-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 定位信息确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114705180A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 中汽创智科技有限公司 | 高精地图的数据修正方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105260699A (zh) * | 2015-09-10 | 2016-01-20 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种车道线数据的处理方法及装置 |
| CN106500705A (zh) * | 2016-10-20 | 2017-03-15 | 上海智驾电子科技有限公司 | 基于车道线检测的定位***及定位方法 |
| US20180188026A1 (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | DeepMap Inc. | Visual odometry and pairwise alignment for high definition map creation |
| CN108413971A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-08-17 | 驭势科技（北京）有限公司 | 基于车道线的车辆定位技术及应用 |
| CN109900298A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-18 | 武汉光庭科技有限公司 | 一种车辆定位校准方法及*** |
| CN109974707A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 重庆邮电大学 | 一种基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法 |
| CN109991984A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-09 | 上海蔚来汽车有限公司 | 用于生成高精细地图的方法、装置和计算机存储介质 |
| CN110008851A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-12 | 深兰科技（上海）有限公司 | 一种车道线检测的方法及设备 |
| CN110095752A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-08-06 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 定位方法、装置、设备和介质 |
| CN110530372A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-12-03 | 上海商汤智能科技有限公司 | 定位方法、路径确定方法、装置、机器人及存储介质 |
-
2019
- 2019-12-11 CN CN201911263611.4A patent/CN111121805A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105260699A (zh) * | 2015-09-10 | 2016-01-20 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种车道线数据的处理方法及装置 |
| CN106500705A (zh) * | 2016-10-20 | 2017-03-15 | 上海智驾电子科技有限公司 | 基于车道线检测的定位***及定位方法 |
| US20180188026A1 (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-05 | DeepMap Inc. | Visual odometry and pairwise alignment for high definition map creation |
| CN108413971A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-08-17 | 驭势科技（北京）有限公司 | 基于车道线的车辆定位技术及应用 |
| CN109900298A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-18 | 武汉光庭科技有限公司 | 一种车辆定位校准方法及*** |
| CN110008851A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-12 | 深兰科技（上海）有限公司 | 一种车道线检测的方法及设备 |
| CN109974707A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 重庆邮电大学 | 一种基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法 |
| CN109991984A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-07-09 | 上海蔚来汽车有限公司 | 用于生成高精细地图的方法、装置和计算机存储介质 |
| CN110095752A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-08-06 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 定位方法、装置、设备和介质 |
| CN110530372A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-12-03 | 上海商汤智能科技有限公司 | 定位方法、路径确定方法、装置、机器人及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 杨露菁 等: "《智能图像处理及应用》", 31 March 2019, 中国铁道出版社有限公司 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111680347A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-09-18 | 重庆新创科技股份有限公司 | 一种道路标线设计方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111680347B (zh) * | 2020-05-22 | 2023-10-27 | 重庆新创科技股份有限公司 | 一种道路标线设计方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN114252883A (zh) * | 2020-09-24 | 2022-03-29 | 北京万集科技股份有限公司 | 目标检测方法、装置、计算机设备和介质 |
| CN114252883B (zh) * | 2020-09-24 | 2022-08-23 | 北京万集科技股份有限公司 | 目标检测方法、装置、计算机设备和介质 |
| CN112861832A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-05-28 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 交通标识的检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113465606A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 三一机器人科技有限公司 | 末端工位定位方法、装置及电子设备 |
| CN114459471A (zh) * | 2022-01-30 | 2022-05-10 | 中国第一汽车股份有限公司 | 定位信息确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114459471B (zh) * | 2022-01-30 | 2023-08-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 定位信息确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114705180A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 中汽创智科技有限公司 | 高精地图的数据修正方法、装置、设备及存储介质 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 510000 201, building a, No.19 nanxiangsan Road, Huangpu District, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant after: GUANGZHOU SAITE INTELLIGENT TECHNOLOGY Co.,Ltd. Address before: 510000 Room 303, 36 Kaitai Avenue, Huangpu District, Guangzhou City, Guangdong Province Applicant before: GUANGZHOU SAITE INTELLIGENT TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200508 |