CN111936946A - 一种定位***和方法 - Google Patents

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屈孝志
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Abstract

本申请实施例公开了一种定位***和方法。所述定位方法包括获取物体的估计位姿信息；生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；基于所述估计位姿信息，获取参考地图；确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性；和基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。

Description

一种定位***和方法
技术领域
本申请涉及定位技术的***和方法，尤其涉及一种确定地图中物体的目标位姿信息的***和方法。
背景技术
定位技术广泛用于各种领域，例如自动驾驶***。对于自动驾驶***，重要的是在自动车辆的驾驶期间在预先构建的地图(例如，高清晰度地图)中确定目标物体(例如，自动驾驶车辆)的精确位置和方向(例如，前进方向)。在一些情况下，可以通过将由安装在自动驾驶车辆上的一个或多个传感器(例如，激光雷达)获取的扫描数据(例如，点云数据)生成的在线地图与预先建立的地图进行匹配，来确定自动驾驶车辆的位置和/或方向。然而，由于在线地图的底纹理和高噪声性，难以在在线地图和参考地图之间进行精确匹配，因此，期望提供一种可以准确地确定物体的位置和方向的有效的***和方法。
发明内容
本申请实施例之一提供一种定位***，所述定位***可以包括存储一组指令的至少一个存储介质和与该至少一个存储介质通信的至少一个处理器。当执行存储的一组指令时，至少一个处理器可以使***：获取物体的估计位姿信息；生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；基于所述估计位姿信息，获取参考地图；确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性；和基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：使用相位相关方法确定所述频域中的所述在线地图和所述参考地图之间的关联性。
在一些实施例中，所述估计位姿信息包括估计位置和估计航向角中的至少一个，所述目标位姿信息包括目标位置和目标航向角中的至少一个。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述关联性，确定所述在线地图和所述参考地图之间的偏差；和基于所述物体的所述估计位置和所述在线地图与所述参考地图之间的偏差，确定所述参考地图中的所述目标位置。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：确定所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的互功率谱；将所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱从所述频域中转换到所述空间域中；和基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：确定所述空间域中的所述在线地图和所述参考地图之间的所述互功率谱的峰值位置；和基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱的峰值位置，确定所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：通过对所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱执行插值操作，确定拟合曲线；和指定所述拟合曲线的峰值位置，作为所述在线地图与所述参考地图之间的偏差。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述关联性，确定所述在线地图与所述参考地图之间的旋转角度；和基于所述在线地图与所述参考地图之间的所述旋转角度，确定所述参考地图中的所述目标航向角。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：确定所述频域中所述在线地图与所述参考地图之间的几何变换关系；和基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述几何变换关系，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述旋转角度。
在一些实施例中，至少一个处理器还可以使***：对所述在线地图和所述参考地图执行极坐标转换操作。
在一些实施例中，所述在线地图包括强度图像或高程图像中的至少一个。
在一些实施例中，所述参考地图包括强度图像或高程图像中的至少一个。
本申请实施例之一提供一种定位方法，所述方法包括：获取物体的估计位姿信息；生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；基于所述估计位姿信息，获取参考地图；确定频域中的所述在线地图和所述参考地图之间的关联性；和基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
本申请实施例之一提供一种非暂时性计算机可读介质，包括用于定位的至少一组指令，当由计算设备的一个或以上处理器执行所述至少一组指令时，所述至少一组指令可以使所述计算设备执行一种方法，所述方法包括：获取物体的估计位姿信息；生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；基于所述估计位姿信息，获取参考地图；确定频域中的所述在线地图和所述参考地图之间的关联性；和基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
本申请实施例之一提供一种定位***，定位***包括获取模块、生成模块、关联模块和确定模块。所述获取模块用于获取物体的估计位姿信息。所述生成模块用于生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图。所述获取模块用于基于所述估计位姿信息，获取参考地图。所述关联模块用于确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性。所述确定模块用于基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
申请的一部分附加特性可以在下面的描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本申请的一部分附加特性对于本领域技术人员是显而易见的。本申请的特征可以通过对以下描述的具体实施例的各种方面的方法、手段和组合的实践或使用得以实现和达到。
附图说明
本申请将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。附图不是按比例绘制的。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的符号表示相同的部件，其中：
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性自动驾驶***的示意图；
图2是根据本申请的一些实施例的示例性计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理引擎的模块图；
图5是根据本申请的一些实施例所示的定位物体的示例性过程的流程图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的确定物体目标位置的示例性过程的流程图；
图7是根据本申请的一些实施例所示的确定物体目标航向角的示例性过程的流程图；
图8是根据本申请的一些实施例所示的确定物体的目标位姿信息的示例性过程的示意图；
图9是根据本申请的一些实施例所示的确定物体的目标位置的示例性过程的示意图；
图10是根据本申请的一些实施例所示的确定物体的目标航向角的示例性过程的示意图；
图11A、11B和11C是根据本申请的一些实施例所示的在线地图和参考地图之间的相位相关示意图；
图12A、12B和12C是根据本申请的一些实施例所示的在线地图和参考地图之间的相位相关的示意图；
图13A和13B是根据本申请的一些实施例所示的图像的极坐标转换的示意图；
图14A-14E是根据本申请的一些实施例所示的空间域中原始图像与至少两个图像之间的旋转角度的示例性结果的示意图；和
图15A-15C是根据本申请的一些实施例所示的空间域中的原始图像与至少两个图像之间的偏差和旋转角度的示例性结果的示意图。
具体实施方式
以下描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施和利用本申请，并且该描述是在特定的应用场景及其要求的环境下提供的。对于本领域的普通技术人员来讲，显然可以对所公开的实施例作出各种改变，并且在不偏离本申请的原则和范围的情况下，本申请中所定义的普遍原则可以适用于其他实施例和应用场景。因此，本申请并不限于所描述的实施例，而应该被给予与权利要求一致的最广泛的范围。
本申请中所使用的术语仅用于描述特定的示例性实施例，并不限制本申请的范围。如本申请使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。还应当理解，如在本申请中，术语“包括”、“包含”仅提示存在所述特征、整体、步骤、操作、组件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或以上其他特征、整体、步骤、操作、组件、部件和/或其组合的情况。
根据以下对附图的描述，本申请的这些和其他的特征、特点以及相关结构元件的功能和操作方法，以及部件组合和制造经济性，可以变得更加显而易见，这些附图都构成本申请说明书的一部分。然而，应当理解的是，附图仅仅是为了说明和描述的目的，并不旨在限制本申请的范围。应当理解的是，附图并不是按比例绘制的。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的一些实施例的***所执行的操作。应当理解的是，流程图中的操作可以不按顺序执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将一个或以上其他操作添加到这些流程图中。一个或以上操作也可以从流程图中删除。
此外，尽管本申请中公开的***和方法主要涉及在自动驾驶***中定位物体(例如，自动驾驶车辆)，但应该理解，这仅是一个示例性实施例。本申请的***和方法可以应用于任何其他类型的运输***。例如，本申请的***和方法可以应用于不同环境的运输***，包括陆地、海洋、航空航天等，或其任意组合。运输***的自动驾驶车辆可包括出租车、私家车、挂车、公共汽车、火车、动车、高速铁路、地铁、船只、飞机、宇宙飞船、热气球等，或其任意组合。
本申请的一个方面涉及定位***和方法。该***和方法可以获取物体的估计位姿信息。该***和方法可以生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图。该***和方法可以基于所述估计位姿信息，获取参考地图。该***和方法可以确定频域中的所述在线地图和所述参考地图之间的关联性。该***和方法可以基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。因此，本申请提供的***和方法可以更准确地确定物体的目标位置。
图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性自动驾驶***的示意图。在一些实施例中，自动驾驶***100可包括车辆110、服务器120、终端设备130、存储设备140、网络150、以及定位和导航***160。
车辆110可以携带乘客并前往目的地。车辆110可包括至少两个车辆110-1、110-2......110-n。在一些实施例中，车辆110可以是任何类型的自动驾驶车辆。自动驾驶车辆能够感测其环境并且在没有人类操纵的情况下导航。在一些实施例中，车辆110可包括传统车辆的结构，例如，底盘、悬架、转向装置(例如，方向盘)、制动装置(例如，制动踏板)、加速器等。在一些实施例中，车辆110可以是调查车辆，用于获取构建高清晰度地图或3-D城市建模的数据(例如，本申请中其他地方描述的参考地图)。车辆110可以是电动车辆、燃料电池车辆、混合动力车辆、传统内燃机车辆等。车辆110可具有车身和至少一个轮子。车身可以是任何车身类型，例如运动车辆、跑车、轿车、皮卡车、旅行车、运动型多功能车(SUV)、小型货车或转换车。在一些实施例中，车辆110可包括一对前轮和一对后轮。然而，可以预期的是，车辆110可以具有更多或更少的车轮或等效结构，使得车辆110能够四处移动。车辆110可以被配置为全轮驱动(AWD)、前轮驱动(FWR)或后轮驱动(RWD)。在一些实施例中，车辆110可以由占用车辆的操作员操作，例如，远程控制和/或自动操作。
如图1所示，车辆110可以通过安装结构将一个或多个传感器112安装到车辆110的车身上。安装结构可以是安装或以其他方式附接到车辆110的车身上的机电装置。在一些实施例中，安装结构可以使用螺钉、粘合剂或其他安装机构。一个或多个车辆110可以使用任何合适的安装机构在主体内部或外部另外配备有一个或多个传感器112。
传感器112可以包括GPS设备、光检测和测距(激光雷达)、相机、惯性测量单元(IMU)传感器等或其任意组合。激光雷达可以被配置用于扫描周围环境并生成点云数据。激光雷达可以通过用脉冲激光照射物体并用传感器测量反射脉冲来测量其到物体的距离。然后可以使用激光返回时间和波长的差异来制作物体的数字3-D模型。用于激光雷达扫描的光可以是紫外线、可见光和近红外线等。由于窄激光束可以以非常高的分辨率映射物体的物理特征，因此激光雷达特别适用于高清地图勘测。摄像机可以被配置用于获得与摄像机范围内的物体(例如，人、动物、树、路障、建筑物或车辆)相关的一个或以上图像。GPS设备指的是能够从GPS卫星接收地理定位和时间信息然后计算设备的地理位置的设备。IMU传感器指的是利用各种惯性传感器(例如，加速度计、陀螺仪、磁力计)来测量和提供车辆的特定力、角速率、或者车辆周围的磁场的电子设备。通过组合GPS设备和IMU传感器，传感器112可以在车辆110行进时提供车辆110的实时姿势信息，包括车辆110在每个时间点的位置和方向(例如，欧拉角)。与本申请一致，传感器112可以在传感器112捕获点云数据的相同时间点测量位姿信息。因此，位姿信息可以与相应的点云数据相关联。在一些实施例中，点云数据及其相关位姿信息的组合可用于定位车辆110。
在一些实施例中，服务器120可以是单一服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的或分布式的(例如，服务器120可以是一分布式***)。在一些实施例中，服务器120可以是本地的，也可以是远程的。例如，服务器120可以经由网络150访问存储在终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140和/或定位和导航***160中的信息和/或数据。又例如，服务器120可以直接连接到终端设备130、传感器112、车辆110和/或存储设备140，以访问存储信息和/或数据。在一些实施例中，服务器120可以在云平台或车载计算机上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等，或其任意组合。在一些实施例中，服务器120可以在本申请中的图2描述的包含了一个或以上组件的计算设备200上执行。
在一些实施例中，服务器120可以包括处理引擎122。处理引擎122可以处理与车辆110相关联的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或以上功能。例如，处理引擎122可以获取车辆110的估计位姿信息(例如，估计位置和/或估计航向角)。又例如，处理引擎122可以生成与车辆110的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图。作为又一示例，处理引擎122可以基于车辆110的估计位姿信息获取空间域中的参考地图。作为又一示例，处理引擎122可以关联频域中的在线地图和参考地图。作为又一示例，处理引擎122可基于车辆110的估计位姿信息和频域中的在线地图与参考地图之间的关联性确定车辆110的目标位姿信息(例如，目标位置和/或目标航向角)。在一些实施例中，所述处理引擎122可以包括一个或以上处理引擎(例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。仅作为示例，处理引擎122可以包括中央处理单元(CPU)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用指令集处理器(ASIP)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑装置(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等，或其任意组合。
在一些实施例中，服务器120可以连接到网络150以与自动驾驶***100中的一个或以上组件(例如，终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140和/或定位和导航***160)进行通讯。在一些实施例中，服务器120可以直接连接到自动驾驶***100的一个或以上组件(例如，终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140和/或定位和导航***160)或与之通信。在一些实施例中，服务器120可以集成在车辆110中。例如，服务器120可以是安装在车辆110中的计算设备(例如，计算机)。
在一些实施例中，终端设备130可以包括移动设备130-1、平板计算机130-2、膝上型计算机130-3、车载设备130-4、智能手表130-5等，或其任意组合。在一些实施例中，移动设备130-1可以包括智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等，或其任意组合。在一些实施例中，智能家居设备可以包括智能照明设备、智能电器控制设备、智能监控设备、智能电视、智能摄像机、对讲机等，或其任意组合。在一些实施例中，该可穿戴设备可包括智能手镯、智能鞋袜、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能衣服、智能背包、智能配件等，或其任意组合。在一些实施例中，智能移动设备可以包括智能电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)等，或其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强型虚拟现实设备可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等，或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可以包括GoogleTM Glass、Oculus Rift、HoloLens、Gear VR等。在一些实施例中，车载设备130-4可以包括车载计算机、车载电视等。在一些实施例中，服务器120可以集成到终端设备130中。
存储设备140可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备140可以存储从终端设备130、传感器112、车辆110、定位和导航***160、处理引擎122和/或外部存储设备获得的数据。例如，存储设备140可以存储从传感器112(例如，GPS设备、IMU传感器)处接收的车辆110的估计位姿信息。又例如，存储设备140可以存储由处理引擎122生成的在线地图。作为又一示例，存储设备140可以存储从外部存储设备获取的参考地图。在一些实施例中，存储设备140可以存储服务器120可以使用并执行本发明中描述的示例性方法的数据和/或指令。例如，存储设备140可以存储处理引擎122可以执行或用于生成与车辆110的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图的指令。又例如，存储设备140可以存储处理引擎122可以执行或用于关联频域中的在线地图与参考地图的指令。作为又一个例子，存储设备140可以存储处理引擎122可以执行或用于基于车辆110的估计位姿信息和频域中的地线图和参考地图之间的关联性来确定车辆110的目标位姿信息的指令。
在一些实施例中，存储设备140可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等，或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(RAM)。示例性RAM可包括动态随机存取存储器(DRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、晶闸管随机存取存储器(T-RAM)和零电容随机存取存储器(Z-RAM)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(MROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)和数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中，所述存储设备140可以在云平台上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等，或其任意组合。
在一些实施例中，存储设备140可以连接到网络150以与自动驾驶***100中的一个或以上组件(例如，服务器120、终端设备130、传感器112、车辆110和/或定位和导航***160)通信。自动驾驶***100的一个或以上组件可以经由网络150访问存储设备140中存储的数据或指令。在一些实施例中，存储设备140可以直接连接到自动驾驶***100中的一个或以上组件(例如，服务器120、终端设备130、传感器112、车辆110和/或定位和导航***160)或与之通信。在一些实施例中，存储设备140可以是服务器120的一部分。在一些实施例中，存储设备140可以集成在车辆110中。
网络150可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，自动驾驶***100中的一个或以上组件(例如，服务器120、终端设备130、传感器112、车辆110、存储设备140或定位和导航***160)可以经由网络150向自动驾驶***100的其他组件发送信息和/或数据。例如，服务器120可以经由网络150从传感器112和/或定位和导航***160处获取物体(例如，车辆110)的估计位姿信息。又例如，服务器120可以基于估计位姿信息，经由网络150从存储设备140处获取空间域中的参考地图。在一些实施例中，网络150可以为任意形式的有线或无线网络，或其任意组合。仅作为示例，网络150可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、远程通信网络、内部网络、互联网、局域网络(LAN)、广域网路(WAN)、无线局域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共交换电话网络(PSTN)、蓝牙网络、紫蜂网络、近场通讯(NFC)网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络150可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络150可以包括有线或无线网络接入点(例如，150-1、150-2)，通过该接入点，自动驾驶***100的一个或以上组件可以连接到网络150以交换数据和/或信息。
定位和导航***160可以确定与某个物体相关联的信息，例如，一个或以上终端设备130、车辆110等。在一些实施例中，定位和导航***160可以是全球定位***(GPS)、全球导航卫星***(GLONASS)、罗盘导航***(COMPASS)、北斗导航卫星***、伽利略定位***、准-zenith卫星***(QZSS)等。信息可以包括物体的位置、高度、速度、加速度或当前时间。定位和导航***160可以包括一个或以上的卫星，例如，卫星160-1、卫星160-2和卫星160-3。卫星160-1至160-3可以独立地或共同地确定上述信息。卫星定位和导航***160可以经由无线连接将上述信息发送到网络150、终端设备130或车辆110。
应当注意自动驾驶***100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出多种修改或变化。例如，自动驾驶***100还可以包括数据库、信息源等。又例如，自动驾驶***100可以在其他设备上实现以实现类似或不同的功能。在一些实施例中，GPS设备也可以由其他定位设备替代，例如北斗。然而，变化和修改不会背离本申请的范围。
图2是根据本申请的一些实施例的示例性计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图。在一些实施例中，服务器120可以在计算设备200上实现。例如，处理引擎122可以在计算设备200上实现并被配置为实现本申请中所披露的功能。
计算设备200可用于实现本申请的自动驾驶***100中的任何组件。例如，自动驾驶***100的处理引擎122可以通过其硬件、软件程序、固件或其组合在计算设备200上实现。尽管为了方便仅示出了一个这样的计算机，但是与这里描述的自动驾驶***100相关的计算机功能可以以分布式方式在多个类似平台上实现以分配处理负荷。
例如，计算设备200可以包括连接到与其连接的网络(例如，网络150)的通信(COMM)端口250，以便于数据通信。计算设备200还可以包括处理器(例如，处理器220)，其形式为一个或以上处理器(例如，逻辑电路)，用于执行程序指令。例如，处理器可以包括接口电路和其中的处理电路。接口电路可以被配置为从总线210接收电信号，其***号编码用于处理电路的结构化数据和/或指令。处理电路可以进行逻辑计算，然后将结论、结果和/或指令编码确定为电信号。然后，接口电路可以经由总线210从处理电路发出电信号。
计算设备200还可以包括不同形式的程序存储和数据存储，例如磁盘270、只读存储器(ROM)230或随机存取存储器(RAM)240，用于存储由计算设备200处理和/或传输的各种数据文件。计算设备200还可以包括由处理器220执行的存储在ROM 230、RAM 240和/或其他类型的非暂时性存储介质中的程序指令。本申请的方法和/或流程可以以程序指令的方式实现。计算设备200还包括输入/输出组件260，其支持计算设备200与其中的其他组件之间的输入/输出。计算设备200也可以通过网络通信接收编程和数据。
仅仅为了说明，在计算设备200中仅描述了一个处理器。然而，应该注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器，因此由本申请中描述的一个处理器执行的操作也可以由多个处理器联合或单独执行。例如，计算设备200的处理器执行操作A和操作B。如在另一示例中，操作A和操作B也可以在计算设备200中由两个不同的处理器联合或分开执行(例如，第一处理器执行操作A，第二处理器执行操作B，或者第一和第二处理器共同执行操作A和B)。
图3是根据本申请的一些实施例所示的示例性移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图，根据本申请一些实施例，可以在上实现终端设备130。如图3所示，移动设备300可以包括通信平台310、显示器320、图形处理单元(GPU)330、中央处理单元(CPU)340、输入/输出(I/O)350、内存360和存储器390。在一些实施例中，任何其他合适的组件，包括但不限于***总线或控制器(未示出)，也可包括在移动设备300内。在一些实施例中，操作***370(例如，iOS TM、Android TM、Windows Phone TM)和一个或以上应用程序380可以从存储器390加载到内存360中，以便由CPU 340执行。应用程序380可以包括浏览器或任何其他合适的移动应用程序，用于接收和呈现与来自处理引擎122的定位信息或其他信息有关的信息。用户与信息流的交互可以通过I/O 350实现，并通过网络150提供给处理引擎122和/或自动驾驶***100的其他组件。
为了实施本申请描述的各种模块、单元及其功能、计算机硬件平台可用作本文中描述的一个或以上组件的硬件平台。具有用户接口组件的计算机可用于实施个人计算机(PC)或任何其他类型的工作站或终端设备。若程控得当，计算机亦可用作服务器。
图4是根据本申请的一些实施例所示的示例性处理引擎的模块图。处理引擎122可以包括获取模块410、生成模块420、关联模块430和确定模块440。
获取模块410可以获取与自动驾驶***100相关联的数据和/或信息。例如，获取模块410可以获取物体(例如，自动驾驶车辆)的估计位姿信息(例如，估计位置和/或估计航向角)。作为又一示例，获取模块410可以基于物体的估计位姿信息获取参考地图。
生成模块420可以生成与自动驾驶***100相关联的数据和/或信息。例如，生成模块420可以基于与估计位姿信息相关联的点云数据生成与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图。关于生成在线地图的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图5及其相关描述)。
关联模块430可以关联与自动驾驶***100相关联的数据和/或信息。在一些实施例中，关联模块430可以关联频域中的参考地图和在线地图。例如，处理引擎122可以使用相位相关方法将频域中的在线地图和参考地图相关联。又例如，处理引擎122可以通过确定频域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系来关联频域中的在线地图和参考地图。关于确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图6、7及其相关描述)。
确定模块440可以确定与自动驾驶***100相关联的数据和/或信息。例如，确定模块440可以基于物体的估计位置和空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差，确定物体的目标位置。关于确定物体的目标位置的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图6及其相关描述)。又例如，确定模块440可以基于物体的估计航向角和空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度，确定物体的目标航向角。关于确定物体的目标航向角的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图7及其相关描述)。
处理引擎122中的模块可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合电缆等，或其任意组合。无线连接可以包括局域网络(LAN)、广域网络(WAN)、蓝牙、紫蜂(ZigBee)网络、近场通讯(NFC)等，或其任意组合。两个或以上模块可以被组合为单个模块，且所述模块中的任一个可以被分成两个或以上单元。在一些实施例中，可以添加或省略一个或以上模块。例如，处理引擎122还可以包括用于存储与自动驾驶***100相关联的信息和/或数据(例如，在线地图、参考地图)的存储模块(未示出)。在一些实施例中，可以将一个或以上模块组合成单个模块。例如，关联模块430和确定模块440可以组合成单个模块。
图5是根据本申请的一些实施例所示的定位物体的示例性过程的流程图。流程500可以由自动驾驶***100执行。例如，流程500可以以指令的形式存储在ROM 230或RAM 240中。处理器220和/或图4中的模块可以执行一组指令，并且当执行指令时，处理器220和/或模块可以被配置为用于执行流程500。以下所示流程500的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以在流程500中可以添加一个或以上本申请未描述的其它操作，和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外，如图5所示的流程500的操作的顺序不是限制性的。
在510中，处理引擎122(例如，获取模块410)可以获取物体的估计位姿信息。
物体可以是有或没有生命并且位于地球上的任何有机和/或无机物质的组合物。例如，物体可以是自动驾驶车辆(例如，车辆110)、无人驾驶飞行器等，如本申请中其他地方所述(图1及其描述)。在一些实施例中，物体的估计位姿信息可以包括估计位置、估计航向角等或其任何组合。在一些实施例中，物体的估计位置可以是物体所在的地理位置。地理位置可以由位置的地理坐标(例如，经度和纬度坐标)表示。在一些实施例中，物体的估计航向角可以由物体的前进方向(也称为偏航角)、俯仰角、翻滚角等来定义。如本文所使用的，物体(例如，车辆110)的前进方向可以指当从地理北向顺时针测量时，物体的鼻部(例如，车辆的头部)在行进期间指向的方向。也就是说，假设地理北向为零度，物体(例如，车辆110)可以在逆时针方向上具有正航向角，在顺时针方向上具有负航向角。
在一些实施例中，处理引擎122可以从自动驾驶***100的一个或以上组件获得物体的估计位姿信息。例如，物体可以与具有定位功能的传感器(例如，传感器112)相关联，并且处理引擎122可以从传感器获得物体的地理坐标。作为另一个例子，处理引擎122可以通过GPS设备(例如，GPS接收器)和/或安装在物体上的惯性测量单元(IMU)传感器获得物体的地理坐标和/或物体的前进方向，如本申请中其他地方所述(例如，图1及其描述)。处理引擎122可以连续地或周期性地从传感器(例如，GPS设备、IMU传感器)获得物体的估计位姿信息。在一些实施例中，传感器(例如，GPS设备、IMU传感器)可以经由网络150连续或周期性地将物体的估计位姿信息发送到自动驾驶***100的存储器(例如，存储设备140)中。处理引擎122可以访问存储器并检索物体的估计位姿信息。
在520中，处理引擎122(例如，生成模块420)可以生成与估计位姿信息相关联的在线地图。
如本文所使用的，在线地图可以指以物体的估计位置为中心的区域中的一组点云数据。区域的形状可以是正三角形、矩形、正方形、正六边形、圆形等。在一些实施例中，在线地图中呈现的区域的大小可以是M米×M米。M可以是任何正数，例如5、10、20、50、100、500等。在线地图可以呈现为二维(2D)图像、三维(3D)图像等。
处理引擎122(例如，生成模块420)可以基于与估计位姿信息相关联的点云数据生成与估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图。点云数据可以由传感器(例如，激光雷达)通过对物体的估计位置的周围的空间发射激光脉冲进行扫描而生成。在一些实施例中，处理引擎122可以从与物体相关联的一个或多个传感器(例如，传感器112)和存储设备(例如，存储设备140)获取与估计位置相关联的点云数据。一个或多个传感器可以包括如本申请中其他地方描述的激光雷达(例如，图1及其描述)。例如，一个或以上的激光雷达可以安装在物体(例如，车辆110)上以将激光脉冲发送到地球表面和/或周围物体(例如，建筑物、行人、其他车辆)。激光可以返回到一个或以上的激光雷达中。一个或以上激光雷达可以基于所接收的信息生成点云数据。在一些实施例中，当物体(例如，车辆110)沿着道路行进时，安装在物体上的一个或以上激光雷达可以以一定角度(例如，120度、360度)每秒进行旋转，连续生成点云数据。
如这里所使用的，点云数据可以指与物体(例如，车辆)的估计位置周围的空间中的一个或以上物体相关联的一组数据点。一个数据点可以对应于物体的至少一部分。物体周围的一个或以上物体可以包括车道标记、建筑物、行人、动物、植物、车辆等。在一些实施例中，点云数据可以具有至少两个属性。点云数据的属性可以包括3D点云坐标系中的每个数据点的点云坐标(例如，X、Y和Z坐标)、与每个数据点相关联的高程信息、与每个数据点相关联的强度信息、返回数、返回总数、每个数据点的分类、扫描方向等，或其任意组合。如这里所使用的，“与数据点相关联的高程信息”可以指数据点在固定参考点、线或平面之上或之下的高度(例如，最常见的是参考大地水准面、地球海平面的数学模型，如等势引力面)。“与数据点相关联的强度信息”可以指从传感器(例如，激光雷达)发射并由物体反射以产生数据点的激光脉冲的返回强度。“返回数”可以指从传感器(例如，激光雷达)发射并由物体反射的给定输出激光脉冲的脉冲返回数。在一些实施例中，发射的激光脉冲可以具有各种水平的返回，这取决于从其反射的特征以及用于收集点云数据的传感器(例如，激光扫描仪)的能力。例如，第一个返回可以标记为返回值1，第二个返回标记为返回值2，依此类推。“返回总数”可以指给定脉冲的总返回数。“数据点的分类”可以指反射激光脉冲的数据点(或物体)的类型。例如，该组数据点可以分为许多类别，包括地面、建筑物、人、水等。“扫描方向”可以指的是当检测到数据点时激光雷达中的扫描镜的方向。
在一些实施例中，在线地图可包括强度图像、高程图像等或其组合。如这里所使用的，在线地图的强度图像可以反映在点云数据中呈现的一个或以上物体的强度信息。在线地图的高程图像可以反映在点云数据中呈现的一个或以上物体的高程信息。
在一些实施例中，点云数据可以包括至少两个点云帧。每个点云帧可以对应一个时间点或一个时间段。如本文所使用的，“对应于点云帧的时间点或时间段”可以指激光雷达生成点云帧的时间。
处理引擎122可以利用配准技术在点云数据中配准和/或拼接至少两个点云帧以生成与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图。例如，处理引擎122可以使用配准技术在点云数据中配准和/或拼接至少两个点云帧，生成在线地图。如本文所使用的，“点云配准和/或拼接”可以指将至少两个点云帧关联到一个共同的坐标系的过程。在一些实施例中，处理引擎122可以基于一个或以上点云配准算法来配准和/或拼接至少两个点云帧。示例性点云配准算法可以包括迭代最近点(ICP)算法、鲁棒点匹配(RPM)算法、核相关(KC)算法、相干点漂移(CPD)算法、对对应空间进行排序(SCS)算法等。
处理引擎122可以基于配准和/或拼接后的点云数据确定在线地图。例如，处理引擎122可以将3D配准和/或拼接后的点云数据映射到以物体的估计位置为中心的2D在线地图中。处理引擎122可以基于与点云数据的每个数据点相关联的强度信息和/或高程信息以及每个数据点的地理坐标，确定与在线地图相关联的强度信息和/或高程信息。关于生成在线地图的示例性方法可以在例如2019年7月12日提交的题为“SYSTEMS AND METHODS FORPOSITIONING”的国际申请PCT/CN2019/095816中找到，其内容通过引用结合于此。
在530中，处理引擎122(例如，获取模块410)可以基于估计位姿信息获取参考地图。如这里所使用的，特定参考地图可以指在特定参考位置周围的特定空间中呈现如本申请中其他地方所描述的物体的至少两个属性。所述特定参考位置可以是参考地图的中心。可以预先确定对应于特定参考位置或物体的其他位置的地理坐标并将其存储在存储设备(例如，存储设备140)中。
在一些实施例中，在线地图可以包括参考强度图像、参考高程图像等或其组合。在一些实施例中，参考地图可以离线生成。例如，可以派遣车辆(例如，车辆110)进行勘测行程以捕获与物体的估计参考位置相关联的参考点云数据以构建参考地图。当车辆沿着道路移动时，安装在车辆110中的具有高精度的至少两个传感器(例如，激光雷达)可以生成周围场景的参考点云数据。处理引擎(例如，处理引擎122)可以生成与不同区域对应的至少两个高清地图，并且将至少两个高清地图存储在自动驾驶***100可以访问的存储设备(例如，存储设备140)中。至少两个高清地图中的每一个高清地图可以对应于一个或以上参考位置。处理引擎122可以访问存储设备(例如，存储设备140)并基于物体的估计位置从至少两个高清地图中检索相应的参考地图。例如，处理引擎122可以从存储设备140中确定以物体的估计位置作为中心(即，高清地图的参考位置)的高清地图作为参考地图。又例如，处理引擎122可以从存储设备140中确定以距离物体的估计位置一定范围内的点作为中心(即，高清地图的参考位置)的高清地图作为参考地图。在一些实施例中，参考地图的生成方法可以与在线地图的生成方法相同或不同。例如，参考地图可以使用一个或以上与在线地图的生成方法相同或不同的点云配准算法。
在540中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性。
在一些实施例中，处理引擎122可以利用图像变换技术将在线地图和参考地图从空间域转换到频域。示例性变换技术可以包括傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)等。然后，处理引擎122可以关联频域中的在线地图和参考地图。例如，处理引擎122可以使用相位相关方法来关联频域中的在线地图和参考地图。如本文所使用的，“相位相关”可以指用于估计两个相似图像或其他数据集之间的相对平移偏差的方法。此外，处理引擎122可以通过确定频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱关联频域中的在线地图和参考地图。又例如，处理引擎122可以通过确定频域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系关联频域中的在线地图和参考地图。在一些实施例中，处理引擎122可以通过确定空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系关联频域中的在线地图和参考地图。然后，处理引擎122可以通过将空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系转换到频域来关联频域中的在线地图和参考地图。关于确定在频域中在线地图和参考地图之间的关联性的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图6、7及其相关描述)。
在550中，处理引擎122(例如，确定模块440)可以基于估计位姿信息和在频域中的在线地图和参考地图之间的关联性，确定物体的目标位姿信息。
物体的目标位姿信息可以包括目标位置、目标航向角等或其任何组合。在一些实施例中，处理引擎122可以基于估计位置和空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差来确定目标位置。例如，处理引擎122可以通过将空间域中的在线地图和参考地图之间偏差和估计位置相加，确定目标位置。如本文所使用的，空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差可以指在线地图和参考地图中的两个对应像素之间的偏差。在线地图和参考地图中的两个对应像素可以分别对应于在线地图和参考地图中呈现物体相同的点和/或部分。处理引擎122可以基于频域中的在线地图和参考地图之间的关联性(例如，互功率谱)来确定空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。关于确定物体的目标位置的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图6及其相关描述)。在一些实施例中，处理引擎122可以基于对应于参考地图的参考方向和空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度确定物体的目标航向角。如这里所使用的，对应于参考地图的参考方向可以指当车辆(例如，测量车辆)获取用于构建参考地图的参考点云数据时的方向。例如，处理引擎122可以通过将与参考地图对应的参考方向和空间域中的在线地图与参考地图之间的旋转角度相加确定目标航向角。又例如，处理引擎122可以使用目标航向角更新估计航向角。处理引擎122可以基于频域中的在线地图和参考地图之间的关联性(例如，几何变换关系)确定空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度。关于确定物体的目标航向角的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如，图7及其相关描述)。在一些实施例中，处理引擎122可以基于空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度确定空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。例如，处理引擎122可以基于空间域中在线地图和参考地图之间的旋转角度以及空间域中在线地图和参考地图之间的几何变换关系确定空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。
应当注意以上描述仅用于说明的目的，而不是用于限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请的教导可以做出多种变化和修改。然而，变化和修改不会背离本申请的范围。在一些实施例中，可以在示例性流程500中的其他地方添加一个或以上其他可选操作(例如，存储操作)。在存储操作中，处理引擎122可以在本申请中其他地方公开的存储器(例如，存储设备140)中存储与在线地图和/或参考地图相关联的信息和/或数据。又例如，可以在操作540之前添加预处理操作和/或后处理操作。处理引擎122可以对点云数据(和/或参考点云数据)执行预处理操作，并基于预处理后的点云数据(和/或参考点云数据)生成在线地图(和/或参考地图)，和/或对在线地图(和/或参考地图)执行后处理操作。示例性预处理操作和/或后处理操作可以包括去噪操作、移除移动物体、点云数据的校准(例如，点云数据中的强度信息的校准)等。在一些实施例中，可以改变流程500中操作的顺序。例如，可以在操作520之前执行操作530。
图6是根据本申请的一些实施例所示的确定物体目标位置的示例性过程的流程图。流程600可以由自动驾驶***100执行。例如，流程600可以以指令的形式存储在ROM 230或RAM 240中。处理器220和/或图4中的模块可以执行一组指令，并且当执行指令时，处理器220和/或模块可以被配置为执行流程600。以下所示流程600的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以在流程600中添加一个或以上本申请未描述的其它操作，和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外，如图6所示的流程600的操作的顺序不是限制性的。
在610中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以确定频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱。
可以结合图5中所示的操作510至530所描述的方法，获取空间域中的在线地图和/或参考地图。在线地图可以由强度图像、高程图像等或其组合表示。参考地图可以由参考强度图像、参考高程图像等或其组合表示。在一些实施例中，空间域中在线地图的大小可以与空间域中参考地图的大小相同。在一些实施例中，处理引擎122可以将在线地图和参考地图从空间域转换到频域。例如，处理引擎122可以通过对空间域中的在线地图和参考地图执行傅里叶变换(FT)操作，将在线地图和参考地图从空间域转换到频域。傅立叶变换可以包括离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)等。
处理引擎122可以确定频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱。在线地图和参考地图之间的互功率谱可以反映频域中在线图像和参考图像的幅值和相位之间的差异。在一些实施例中，在线地图和参考地图之间的区别是两个图像之间存在一个平移量(也称为偏差)(x0，y0)，也就是说，可以通过在在线地图上执行平移操作(x0，y0)获得参考地图。空间域中的在线地图和参考地图可以满足等式(1)：
f′(x，y)＝f(x-x0，y-y0) (1)，
其中，f′(x，y)表示空间域中的参考地图；f(x，y)表示空间域中的在线地图；x0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间沿X轴方向的平移；以及y0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间沿Y轴方向的平移。在处理引擎122对在线地图和参考地图执行傅里叶变换操作之后，频域中的在线地图和参考地图可以满足等式(2)：
Figure BDA0002198323430000231
其中F(ξ，η)表示频域中的在线地图；F′(ξ，η)表示频域中的参考地图；x0以及y0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。在一些实施例中，可以根据等式(3)确定频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱：
Figure BDA0002198323430000232
其中H(ξ，η)表示频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱；F(ξ，η)表示频域中的在线地图；F′(ξ，η)表示频域中的参考地图；F′*(ξ，η)表示F′(ξ，η)的复共轭；x0以及y0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。
在620中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以将频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱转换到空间域。
在一些实施例中，处理引擎122可以通过对频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱执行逆傅里叶变换(例如，DFT)操作，将频域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱转换到空间域。
在630，处理引擎122(例如，关联模块430)可以基于空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱，确定空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。
在一些实施例中，空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱可以是具有响应峰值的脉冲函数(也称为δ函数)。处理引擎122可以确定与脉冲函数的响应峰值对应的位置(例如，X值和Y值)。处理引擎122可以基于与脉冲函数的响应峰值对应的位置确定空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差(x0，y0)。在一些实施例中，处理引擎122可以将与脉冲函数的响应峰值对应的位置(例如，X值和Y值)指定为空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差(x0，y0)。在一些实施例中，处理引擎122可以确定与脉冲函数的响应峰值对应的位置周围的子像素点位置。处理引擎122可以将子像素点位置指定为空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差(x0，y0)。
例如，处理引擎122还可以通过在空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱上执行插值操作(例如，高斯插值、多项式内插法等)，确定与脉冲函数的响应峰值对应的位置周围的子像素点位置。作为另一示例，处理引擎122可以确定空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱上的一个具有与脉冲函数的响应峰值对应的位置作为中心的窗口。窗口的大小可以由用户手动设置，或者由自动驾驶***100的一个或以上组件根据默认设置确定。例如，窗口的大小可以是3像素×3像素。处理引擎122可以确定窗口中的至少两个子像素点位置。至少两个子像素点位置的数量可以由用户手动设置，或者由自动驾驶***100的一个或以上组件根据默认设置确定。例如，至少两个位置可以是在空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱上执行的插值操作之后，生成的窗口中的所有子像素点。处理引擎122可以根据插值技术(例如，高斯插值、多项式内插法)拟合至少两个子像素点位置的属性信息(例如，强度值、高度值、灰度值)。处理引擎122可以将对应于拟合曲线的峰值的子像素点位置确定为空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。
在640中，处理引擎122(例如，确定模块440)可以基于物体的估计位置和空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差，确定参考地图中的目标位置。
在一些实施例中，处理引擎122可以基于在线地图中的物体的估计位置和空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差，确定参考地图中的物体的目标位置。例如，假设在线地图中的物体的估计位置由图像坐标系表示为(x1，y1)，偏差由图像坐标系表示为(x0，y0)，处理引擎122可以确定参考地图中物体的目标位置由图像坐标系可以表示为(x1+x0，y1+y0)。
在一些实施例中，可以预先确定参考地图中的至少两个位置中的每一个位置的地理坐标。处理引擎122可以从存储器(例如，存储设备140)获取参考地图中的目标位置的地理坐标。在一些实施例中，处理引擎122可以将由图像坐标系表示的参考地图中的物体的目标位置变换为地理坐标系中的物体的地理位置。在地理坐标系中，地球表面上的地理位置可以由纬度坐标和经度坐标表示。在一些实施例中，图像坐标系和地理坐标系之间的变换关系可以存储在自动驾驶***100的存储设备中。基于图像坐标系和地理坐标系之间的变换关系，可以将参考地图中的至少两个位置中的每一个的坐标变换为至少两个位置中的每一个的纬度和经度坐标。
应当注意以上描述仅用于说明的目的，而不是用于限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请的教导可以做出多种变化和修改。然而，变化和修改不会背离本申请的范围。在一些实施例中，可以在示例性流程600中的其他地方添加一个或以上其他可选操作(例如，存储操作)。在存储操作中，处理引擎122可以在本申请中其他地方披露的存储器(例如，存储设备140)中存储与在线地图和参考地图(例如，空间域中的在线地图、频域中的在线地图、空间域中的参考地图、频域中的参考地图、频域和/或空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱)相关联的信息和/或数据。
在一些实施例中，处理引擎122可以确定脉冲函数的响应峰值是否大于预设阈值。响应于确定脉冲函数的响应峰值大于预设的阈值，流程600可以执行操作640，基于物体的估计位置和空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差确定参考地图中的目标位置。响应于确定脉冲函数的响应峰值不大于预设的阈值，流程600可以执行操作610，确定频域中的在线地图与另一个参考地图之间的互功率谱，直到脉冲函数的响应峰值大于预设阈值。预设阈值可以由用户手动设置，或者由自动驾驶***100的一个或以上组件根据默认设置确定。
图7是根据本申请的一些实施例所示的确定物体目标航向角的示例性过程的流程图。流程700可以由自动驾驶***100执行。例如，流程700可以以指令的形式存储在ROM 230或RAM 240中。处理器220和/或图4中的模块可以执行一组指令，并且当执行指令时，处理器220和/或模块可以被配置为执行流程700。以下所示流程700的操作仅出于说明的目的。在一些实施例中，可以在流程700中添加一个或以上本申请未描述的其它操作，和/或删减一个或以上此处所描述的操作。另外，如图7所示的流程700的操作的顺序不是限制性的。
在710中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以确定空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系。可以结合图5中所示的操作510至530所描述的方法，获取空间域中的在线地图和/或参考地图。空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系也可以被称为空间域中的在线地图和参考地图之间的关联性。
在一些实施例中，假设在线地图经过平移(x0，y0)和旋转θ0操作可以得到在线地图，则空间域中的在线地图和参考地图满足式(4)，即空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系如下：
f′(x，y)＝f(xcosθ0+ysinθ0-x0，-xsinθ0+ycosθ0-y0) (4)，
其中，f′(x，y)表示空间域中的参考地图；f(x，y)表示空间域中的在线地图；x0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间沿X轴方向的平移；y0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间沿Y轴方向的平移；以及θ0表示空间域中在线地图和参考地图之间的旋转角度。
在720中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以将空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系转换到频域。
处理引擎122可以通过对空间域中的在线地图和参考地图执行傅里叶变换操作，将在线地图和参考地图转换到频域，确定频域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系。频域中的在线地图和参考地图可以满足等式(5)：
Figure BDA0002198323430000271
其中，F′(ξ，η)表示频域中的参考地图；F(ξ，η)表示频域中的在线地图；x0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间沿X轴方向的平移；y0表示在空间域中的在线地图和参考地图之间沿Y轴方向的平移；以及θ0表示在空间域中在线地图和参考地图之间的旋转角度。在一些实施例中，假设M1和M2分别是频域中的在线地图和频域中的参考地图的幅值，在频域中的对线地图和参考地图执行逆傅里叶变换(例如，DFT)操作之后，等式(5)可以表示为等式(6)：
M2(ξ，η)＝M1(ξcosθ0+ηsinθ0，-ξsinθ0+ηcosθ0) (6)，
其中，M1表示频域中在线地图的幅值；M2表示频域中参考地图的幅值；以及θ0表示在空间域中在线地图和参考地图之间的旋转角度。
在一些实施例中，处理引擎122可以根据等式(7)对M1和M2执行极坐标转换操作：
M1(ρ，θ)＝M2(ρ，θ-θ0) (7)，
其中，M1表示频域中在线地图的幅值；M2表示频域中参考地图的幅值；以及θ0表示在空间域中在线地图和参考地图之间的旋转角度。如这里所使用的，极坐标系可以指二维坐标系，所述二维坐标系平面上的每个点的坐标由距参考点的距离和与参考方向之间的角度表示。
在730中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以基于在频域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系，确定空间域中的在线地图与参考地图之间的旋转角度。
在一些实施例中，处理引擎122可以基于相位相关方法关联频域中参考地图的幅值(例如，M2)和频域中在线地图的幅值(例如，θ1)，如结合操作610、620和630所述。例如，处理引擎122可以确定频域中M1和M2之间的互功率谱。处理引擎122可以将频域中的M1和M2之间的互功率谱转换到空间域。处理引擎122可以基于空间域中的M1和M2之间的互功率谱确定极坐标系中的M1和M2之间的偏差。极坐标系中的M1和M2之间的偏差可以是极坐标系中的在线地图与参考地图之间的旋转角度θ0。处理引擎122可以通过对极坐标系中的在线地图和参考地图之间的旋转角度θ0执行反极坐标转换操作，确定空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度θ0。
在740中，处理引擎122(例如，确定模块440)可以基于对应于参考地图的参考方向，以及空间域中的在线地图与参考地图之间的旋转角度，确定参考地图中的目标航向角。
在一些实施例中，处理引擎122可以基于对应于参考地图的参考方向和空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度，确定物体的目标航向角。例如，假设对应参考地图的物体的参考方向是θ1，空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度是θ0，处理引擎122可以确定物体的目标方向是(θ1+θ0)。
需要注意的是，以上描述仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本申请的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不会背离本申请的范围。在一些实施例中，可以在示例性流程700中的其他地方添加一个或以上其他可选操作(例如，存储操作)。在存储操作中，处理引擎122可以在本申请中其他地方披露的存储器(例如，存储设备140)中存储与在线地图和参考地图相关联的信息和/或数据(例如，在频域和/或空间域中的在线地图和参考地图之间的几何变换关系)。在一些实施例中，处理引擎122(例如，关联模块430)可以对在线地图和参考地图执行极坐标转换操作，将图像坐标系中的在线地图和参考地图转换到极坐标系中。处理引擎122(例如，关联模块430)可以确定空间域中的在线地图和参考地图在极坐标系中的几何变换关系。
图8是根据本申请的一些实施例所示的确定物体的目标位姿信息的示例性过程的示意图。在一些实施例中，流程800示出了确定物体(例如，车辆110)的目标位姿信息(例如，目标位置、目标航向角)的过程，结合图5中的流程500、图6中的流程600和图7中的流程700所描述的。如图8所示，在810中，处理引擎122可以获取与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的参考地图，如结合操作530所描述的。参考地图可以包括强度图像和/或高程图像。在820中，处理引擎122可以生成与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图，如结合操作520所描述的。在线地图可以包括强度图像和/或高程图像。在830中，处理引擎122可以在参考地图和/或在线地图上执行极坐标转换操作，如结合操作720和730所描述的。在840中，处理引擎122可以关联频域中的在线地图和参考地图，如结合操作540所描述的。例如，处理引擎122可以通过使用相位相关方法关联频域中的在线地图和参考地图。在850中，处理引擎122可以基于空间域中的在线地图和参考地图之间的互功率谱，确定空间域中的在线地图和参考地图之间的X-Y偏差，如结合操作610、620和630所描述的。在一些实施例中，处理引擎122可以基于空间域中的在线地图和参考地图之间的X-Y偏差和物体的估计位姿信息，确定参考地图中物体的目标位置，如结合操作640所描述的。在860中，处理引擎122可以基于物体的参考位姿信息和空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度，确定物体的偏航角(也称为行进方向)，如结合操作740所描述的。
图9是根据本申请的一些实施例所示的确定物体的目标位置的示例性过程的示意图。在一些实施例中，流程900示出了确定物体(例如，车辆110)的目标位置的过程，结合图5中的流程500和图6中的流程600所描述的。如图9所示，在910中，处理引擎122可以生成与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图，如结合操作520所描述的。在920中，处理引擎122可以通过将空间域中的在线地图转换到频域，确定与在线地图相对应的频率图像，如结合操作610所描述的。在930中，处理引擎122可以获取与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的参考地图，如结合操作530所描述的。在940中，处理引擎122可以通过将空间域中的参考地图转换到频域，确定与参考地图相对应的频率图像，如结合操作610所描述的。在950中，处理引擎122可以确定频域中的在线地图和参考地图之间的互相关谱图(即，互功率谱)，如结合操作610所描述的。在960中，处理引擎122可以对频域中的在线地图和参考地图之间的互相关谱图(即，互功率谱)执行逆DFT操作，确定空间域中的在线地图和参考地图之间的互相关谱图，如结合操作620所述。在970中，处理引擎122可以确定与空间域中的互功率谱的峰值相对应的位置(例如，X值和Y值)。处理引擎122可以基于与空间域中的互功率谱的峰值相对应的位置，确定空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差。例如，处理引擎122可以确定与空间域中的在线地图和参考地图之间的互相关谱图相关联的函数曲线的子像素点峰值，作为空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差，如结合操作630所述。处理引擎122可以基于物体的估计位置和空间域中的在线地图和参考地图之间的偏差，确定参考地图中的物体的目标位置，如结合操作640所描述的。
图10是根据本申请的一些实施例所示的确定物体的目标航向角的示例性过程的示意图。在一些实施例中，流程1000示出了确定物体(例如，车辆110)的目标航向角的过程，结合图5中的流程500和图7中的流程700所描述的。如图10所示，在1010中，处理引擎122可以生成与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的在线地图，如结合操作520所描述的。在1020中，处理引擎122可以通过将空间域中的在线地图转换到频域，确定对应于在线地图的频率图像，如结合操作710和720所描述的。在1030中，处理引擎122可以确定对应于在线地图的频率图像的幅值，如结合操作720所描述的。
在1040中，处理引擎122可以获取与物体的估计位姿信息相关联的空间域中的参考地图，如结合操作530所描述的。在1050中，处理引擎122可以通过将空间域中的参考地图转换到频域，确定与参考地图相对应的频率图像，如结合操作710和720所描述的。在1060中，处理引擎122可以确定对应于参考地图的频率图像的幅值，如结合操作720所描述的。在一些实施例中，处理引擎122可以对与在线地图对应的频率图像的幅值和对应于参考地图的频率图像的幅值执行极坐标转换操作，如结合操作720所描述的。
在1070中，处理引擎122可以对与在线地图对应的频率图像的幅值和与参考地图对应的频率图像的幅值执行相位相关操作，如结合操作730所描述的。在1080中，处理引擎122可以基于对应于在线地图的频率图像的幅值与对应于参考地图的频率图像的幅值之间的关联性，确定在极坐标系中对应于在线地图的频率图像的幅值与参考地图对应的频率图像的幅值之间的偏差，如结合操作730所述。
在1090中，处理引擎122可以基于极坐标系中对应于在线地图的频率图像的幅值与对应于参考地图的频率图像的幅值之间的偏差，确定空间域中的在线地图和参考地图之间的旋转角度，如结合操作730所述。在一些实施例中，处理引擎122可以通过对极坐标系中对应于在线地图的频率图像的幅值与对应于参考地图的频率图像的幅值之间的偏差执行反极坐标转换操作，确定空间域中在线地图和参考地图之间的旋转角度。处理引擎122可以基于参考地图对应的参考方向和空间域中的在线地图与参考地图之间的旋转角度，确定参考地图中物体的目标航向角，如结合操作740所述。
图11A、11B和11C是根据本申请的一些实施例所示的在线地图和参考地图之间的相位相关示意图。图11A示出了在空间中呈现20m×20m区域的空间域中的参考地图，参考地图的尺寸为200像素×200像素。图11B示出了在空间中呈现20m×20m区域的空间域中的在线地图，在线地图的尺寸为200像素×200像素。可以结合图5中所示的操作510至530所描述的方法，获取空间域中的参考地图和/或在线地图。图11C示出了空间域中参考地图和在线地图之间的互功率谱。在一些实施例中，可以结合操作610和620所描述的方法，获取图11C所示的空间域中的参考地图和在线地图之间的互功率谱。如图11C所示，空间域中的参考地图和在线地图之间的互功率谱可以包括一个显著的峰值A。在一些实施例中，对应于互功率谱中的峰值A的位置可以被确定为空间域中的参考地图和在线地图之间的偏差，如结合操作630所描述的。
图12A、12B和12C是根据本申请的一些实施例所示的在线地图和参考地图之间的相位相关的示意图。图12A示出了在空间中呈现20m×20m区域的空间域中的参考地图，参考地图的尺寸为200像素×200像素。图12B示出了在空间中呈现20m×20m区域的空间域中的在线地图，在线地图的尺寸为200像素×200像素。如图12B所示，在线地图可以具有低纹理和高噪声点。可以结合图5中所示的操作510至530所描述的方法，获取空间域中的参考地图和/或在线地图。图12C示出了空间域中的参考地图和在线地图之间的互功率谱。在一些实施例中，可以结合操作610和620所描述的方法，获取图12C中所示的空间域中的参考地图和在线地图之间的互功率谱。如图12C所示，空间域中的参考地图和在线地图之间的互功率谱可以包括一个显著的峰值B。在一些实施例中，对应于互功率谱中的峰值B的位置可以被确定为空间域中的参考地图和在线地图之间的偏差，如结合操作630所描述的。
图13A和13B是根据本申请的一些实施例所示的图像的极坐标转换的示意图。图13A示出了空间域中的原始图像(例如，参考地图、在线地图)。图13B示出了对应于原始图像的极坐标转换图像。在一些实施例中，可以通过在原始图像上执行极坐标转换操作，获得图13B所示的极坐标转换图像，如结合操作720所描述的。
图14A-14E是根据本申请的一些实施例所示的空间域中原始图像与至少两个图像之间的旋转角度的示例性结果的示意图。
图14A示出了空间域中的原始图像(例如，在线地图)。图14B-14E分别示出了通过以5.0度、10.0度、30度和90度的预设旋转角旋转原始图像而获得的至少两个图像(例如，参考地图)。处理引擎122可以确定原始图像与至少两个图像中的每一个图像(即，图14B所示的图像B、图14C所示的图像C、图14D所示的图像D、图14E所示的图像E)之间的旋转角度，如结合操作710-740所描述的。处理引擎122可以确定原始图像与图像B、图像C、图像D、图像E之间的旋转角度分别为5.16336度、10.2197度、30.504度和89.9801度。
图15A-15C是根据本申请的一些实施例所示的空间域中的原始图像与至少两个图像之间的偏差和旋转角度的示例性结果的示意图。
图15A-15C示出了通过平移和旋转图14A中所示的原始图像(例如，在线地图)而获得的至少两个图像(例如，参考地图)。原始图像和图15A所示的图像F之间的预设偏差是(5，5)，并且原始图像和图像F之间的预设旋转角度是5.0度，如图15A所示。原始图像和图15B所示的图像G之间的预设偏差是(5，5)，并且原始图像和图像G之间的预设旋转角度是15.0度，如图15B所示。原始图像和图15C所示的图像H之间的预设偏差是(5，5)，并且原始图像和图像H之间的预设旋转角度是45.0度，如图15C所示。
处理引擎122可以确定原始图像与至少两个图像中的每一个图像(即，图像F、图像G、图像H)之间的偏差，如结合操作610-640所描述的。相应的，处理引擎122可以确定原始图像与图像F、图像G和图像H之间的偏差分别为(4.95259，4.9668)、(4.81576，4.82327)和(4.9156，4.88809)。
处理引擎122可以确定原始图像与至少两个图像中的每一个图像(即，图像F、图像G、图像H)之间的旋转角度，如结合操作710-740所描述的。相应的，处理引擎122可以确定原始图像与图像F、图像G、图像H之间的旋转角度分别为5.22457度、15.6433度和45.5852度。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员来说，上述发明披露仅作为示例，并不构成对本申请的限制。虽然此处并没有明确说明，本领域普通技术人员可以对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如，“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应当强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特性可以进行适当的组合。
此外，本领域的普通技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的制程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改良。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件实施、可以完全由软件(包括韧体、常驻软件、微代码等)实施、也可以由硬件和软件组合实施，上述硬件或软件均可以被称为“模块”、“单元”、“组件”、“装置”或“***”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或以上计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。此类传播讯号可以有多种形式，包括电磁形式、光形式等或任何合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行***、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质、或任何上述介质的组合。
本申请各方面操作所需的计算机程序码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写，包括面向的编程语言，如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python或类似的常规程序编程语言，如“C”编程语言、Visual Basic、Fortran2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP、动态编程语言如Python、Ruby和Groovy或其它编程语言。程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机上运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算器可以通过任何网络形式与用户计算器连接，例如，局域网络(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算器(例如通过互联网)，或在云端计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解，此类细节仅起说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例精神和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上描述的***组件可以通过安装于硬件装置中实施，但也可以只通过软件的解决方案实施，例如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的***。
同理，应当注意的是，为了简化本申请揭示的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档、物件等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (26)

1.一种定位***，包括：
至少一个包括一组指令的存储介质；以及
至少一个处理器与所述存储介质通信，当执行所述指令时，所述至少一个处理器使所述***：
获取物体的估计位姿信息；
生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；
基于所述估计位姿信息，获取参考地图；
确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性；和
基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性，所述至少一个处理器使所述***：
使用相位相关方法确定所述频域中的所述在线地图和所述参考地图之间的关联性。
3.根据权利要求1或2所述的***，其特征在于，所述估计位姿信息包括估计位置和估计航向角中的至少一个，所述目标位姿信息包括目标位置和目标航向角中的至少一个。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息，所述至少一个处理器使所述***：
基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述关联性，确定所述在线地图和所述参考地图之间的偏差；和
基于所述物体的所述估计位置和所述在线地图与所述参考地图之间的偏差，确定所述参考地图中的所述目标位置。
5.根据权利要求4所述的***，其特征在于，所述至少一个处理器使所述***：
确定所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的互功率谱；
将所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱从所述频域中转换到空间域中；和
基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差。
6.根据权利要求5所述的***，其特征在于，基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差，所述至少一个处理器使所述***：
确定所述空间域中的所述在线地图和所述参考地图之间的所述互功率谱的峰值位置；和
基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱的峰值位置，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述至少一个处理器使所述***：
通过对所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱执行插值操作，确定拟合曲线；和
指定所述拟合曲线的峰值位置，作为所述在线地图与所述参考地图之间的偏差。
8.根据权利要求3所述的***，其特征在于，基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息，所述至少一个处理器使所述***：
基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述关联性，确定所述在线地图与所述参考地图之间的旋转角度；和
基于所述在线地图与所述参考地图之间的所述旋转角度，确定所述参考地图中的所述目标航向角。
9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述至少一个处理器使所述***：
确定所述频域中所述在线地图与所述参考地图之间的几何变换关系；和
基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述几何变换关系，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述旋转角度。
10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，所述至少一个处理器使所述***：
对所述在线地图和所述参考地图执行极坐标转换操作。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的***，其特征在于，所述在线地图包括强度图像或高程图像中的至少一个。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的***，其特征在于，所述参考地图包括强度图像或高程图像中的至少一个。
13.一种定位方法，包括：
获取物体的估计位姿信息；
生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；
基于所述估计位姿信息，获取参考地图；
确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性；和
基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性，包括：
使用相位相关方法确定所述频域中的所述在线地图和所述参考地图之间的关联性。
15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述估计位姿信息包括估计位置和估计航向角中的至少一个，所述目标位姿信息包括目标位置和目标航向角中的至少一个。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息，包括：
基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述关联性，确定所述在线地图和所述参考地图之间的偏差；和
基于所述物体的所述估计位置和所述在线地图与所述参考地图之间的偏差，确定所述参考地图中的所述目标位置。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，进一步包括：
确定所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的互功率谱；
将所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱从所述频域中转换到空间域中；和
基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱，确定所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差，包括：
确定所述空间域中的所述在线地图和所述参考地图之间的所述互功率谱的峰值位置；和
基于所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱的峰值位置，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述偏差。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，进一步包括：
通过对所述空间域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述互功率谱执行插值操作，确定拟合曲线；和
指定所述拟合曲线的峰值位置，作为所述在线地图与所述参考地图之间的偏差。
20.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，进一步包括：
基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述关联性，确定所述在线地图与所述参考地图之间的旋转角度；和
基于所述在线地图与所述参考地图之间的所述旋转角度，确定所述参考地图中的所述目标航向角。
21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，进一步包括：
确定所述频域中所述在线地图与所述参考地图之间的几何变换关系；和
基于所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的所述几何变换关系，确定所述在线地图与所述参考地图之间的所述旋转角度。
22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，进一步包括：
对所述在线地图和所述参考地图执行极坐标转换操作。
23.根据权利要求13至22中任一项所述的方法，其特征在于，所述在线地图包括强度图像或高程图像中的至少一个。
24.根据权利要求13至23中任一项所述的方法，其特征在于，所述参考地图包括强度图像或高程图像中的至少一个。
25.一种非暂时性计算机可读介质，所述存储介质存储指令，当至少一个处理器执行所述指令时，所述至少一个处理器实现一种方法，包括：
获取物体的估计位姿信息；
生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；
基于所述估计位姿信息，获取参考地图；
确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性；和
基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
26.一种定位***，包括：
获取模块，用于获取物体的估计位姿信息；
生成模块，用于生成与所述估计位姿信息相关联的在线地图；
所述获取模块用于基于所述估计位姿信息，获取参考地图；
关联模块，用于确定频域中的在线地图和参考地图之间的关联性；和
确定模块，用于基于所述估计位姿信息和所述频域中的所述在线地图与所述参考地图之间的关联性，确定所述物体的目标位姿信息。
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