CN113932834B - 融合定位设备的检验方法、装置及电子设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种融合定位设备的检验方法、装置及电子设备、存储介质,该方法包括:获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,融合定位设备预先安装在自动驾驶车辆上,第一定位数据包括基于融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;根据融合定位数据生成对应的定位轨迹;检验第一原始定位数据和融合定位数据对应的定位轨迹是否满足第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到融合定位设备的检验结果。本申请实现了对融合定位设备本身以及融合定位算法的准确性进行简单、快速的检验,无需真值设备或者高精地图,效率更高,且成本更低。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种融合定位设备的检验方法、装置及电子设备、存储介质。
背景技术
随着自动驾驶技术的飞速发展,对于高精度定位设备以及定位算法的需求日益增加。高精度定位是整个自动驾驶流程中最基础、最关键的能力。有了可靠的定位信息,自动驾驶车辆才会按照正确的轨迹行驶,才能保证后续感知、规划以及控制等模块发挥功能,因此需要事先对融合定位设备的定位能力进行检验。
目前主流的融合定位设备的定位能力检验方法是使用真值设备或高精地图作为参考,来衡量自研的融合定位设备和定位算法的能力。真值设备或高精地图虽然精度高,输出的位置可以作为参考,但这两种方案却至少存在如下问题:
1)真值设备以及相应的后解算软件价格昂贵,为每一辆自动驾驶车辆配备真值设备的成本太高,并且需要基站信息作为前提;
2)高精地图同样成本高,且保密性高,使用流程复杂。
发明内容
本申请实施例提供了一种融合定位设备的检验方法、装置及电子设备、存储介质,以简单、快速地检验融合定位设备的定位能力。
本申请实施例采用下述技术方案:
第一方面,本申请实施例提供一种融合定位设备的检验方法,其中,所述方法包括:
获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果。
可选地,所述第一预设行驶条件包括第一测试起点和第一测试路线,所述根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹包括:
以所述第一测试起点为原点,将所述融合定位数据转换到东北天坐标系下;
根据所述东北天坐标系下的融合定位数据,生成所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹。
可选地,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线对应的原始定位数据的正常值阈值,所述检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果包括:
检验所述第一原始定位数据是否在所述原始定位数据的正常值阈值范围内;
在所述第一原始定位数据在所述原始定位数据的正常值阈值范围内的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;
否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备的配置和连接状态。
可选地,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线,所述检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果包括:
检验所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否符合所述测试路线;
在所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹符合所述测试路线的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;
否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备内置的融合定位算法。
可选地,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:
获取所述融合定位设备在第二预设行驶条件下采集的第二定位数据,所述第二定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第二原始定位数据;
对所述第二原始定位数据进行统计分析,得到所述第二原始定位数据的数据分布;
根据所述第二原始定位数据的数据分布,确定所述第二原始定位数据的正常值阈值,作为所述原始定位数据的正常值阈值。
可选地,所述第二原始定位数据包括所述惯性测量单元输出的三轴加速度和三轴角速度,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:
分别对所述三轴加速度和所述三轴角速度进行统计分析,得到所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布;
根据所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布,确定所述三轴加速度的正常值阈值以及所述三轴角速度的正常值阈值。
可选地,所述第二预设行驶条件包括第二测试起点和第二测试路线,所述第二预设行驶条件通过如下方式得到:
设定多个第二测试起点和所述第二测试起点对应的第二测试路线;
其中,所述第二测试路线包括路线形状和行驶速度,所述行驶速度包括恒速、恒加速以及变加速中的任意一种或多种。
第二方面,本申请实施例还提供一种融合定位设备的检验装置,其中,所述装置包括:
采集单元,用于获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
生成单元,用于根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验单元,用于检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果。
第三方面,本申请实施例还提供一种电子设备,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述之任一所述方法。
第四方面,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时,使得所述电子设备执行前述之任一所述方法。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:本申请实施例的融合定位设备的检验方法,先获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,融合定位设备预先安装在自动驾驶车辆上,第一定位数据包括基于融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;然后根据融合定位数据生成对应的自动驾驶车辆定位轨迹;最后检验第一原始定位数据和融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到融合定位设备的检验结果。本申请实施例的融合定位设备的检验方法通过分析融合定位设备在预设行驶条件下输出的定位数据,即可实现对融合定位设备本身以及融合定位算法的准确性进行简单、快速的检验,无需真值设备或者高精地图,效率更高,且成本更低。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例中一种融合定位设备的检验方法的流程示意图;
图2为本申请实施例中一种融合定位设备的检验装置的结构示意图;
图3为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、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。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
本申请实施例提供了一种融合定位设备的检验方法,如图1所示,提供了本申请实施例中一种融合定位设备的检验方法的流程示意图,所述方法至少包括如下的步骤S110至步骤S130:
步骤S110,获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据。
本申请实施例在对融合定位设备的融合定位能力进行检验之前,需要事先将融合定位设备安装到自动驾驶车辆的相应位置上,这里的融合定位设备可以包括能够实现组合导航定位功能的惯导设备,融合定位设备中还内置有融合定位算法,通过融合定位算法实现自动驾驶车辆的高精度定位。本申请实施例对于融合定位设备的融合定位能力的检验,既可以包括对融合定位设备本身进行检验,也可以包括对融合定位算法的内部逻辑进行检验。
在对融合定位设备的融合定位能力进行检验时,需要先获取融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,第一预设行驶条件可以是指设定的自动驾驶车辆的行驶方式,本领域技术人员可以根据实际测试需求灵活设定,在此不作具体限定。
上述第一定位数据具体可以包括原始定位数据和融合定位数据,融合定位数据可以看作是利用融合定位算法对第一原始定位数据和其他传感器输出的定位数据进行融合后得到的。例如,如果融合定位设备由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)与实时差分定位设备(Real Time Kinematic,RTK)组成,那么第一原始定位数据就可以是IMU原始输出的定位数据,融合定位数据就可以是利用卡尔曼滤波器对IMU原始输出的定位数据和RTK输出的定位数据进行融合后输出的定位数据。
步骤S120,根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹。
在得到第一原始定位数据和融合定位数据后,还可以基于融合定位数据生成可视化的自动驾驶车辆定位轨迹,便于后续更加直观地查看自动驾驶车辆定位轨迹是否准确。
步骤S130,检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果。
实际测试场景下,预设行驶条件可以有很多,不同的预设行驶条件对应的定位精度的要求也不同,因此本申请实施例在得到融合定位设备输出的第一原始定位数据和融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹后,需要分别检验第一原始定位数据和融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否均满足第一预设行驶条件所对应的融合定位要求,从而得到最终的融合定位设备的检验结果。
本申请实施例的融合定位设备的检验方法通过分析融合定位设备在预设行驶条件下输出的定位数据,即可实现对融合定位设备本身以及融合定位算法的准确性进行简单、快速的检验,无需真值设备或者高精地图,效率更高,且成本更低。
在本申请的一个实施例中,所述第一预设行驶条件包括第一测试起点和第一测试路线,所述根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹包括:以所述第一测试起点为原点,将所述融合定位数据转换到东北天坐标系下;将所根据所述东北天坐标系下的融合定位数据,生成所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹。
本申请实施例的第一预设行驶条件可以包括第一测试起点即自动驾驶车辆的出发位置,还可以包括第一测试路线即按照何种路线形状和行驶速度进行行驶。在生成自动驾驶车辆定位轨迹时,可以以上述第一测试起点为原点,将融合定位设备输出的融合定位数据转换到的东北天(East-North-Up,简称ENU)坐标系下,然后对东北天ENU坐标系下的融合定位数据进行处理,生成可视化的自动驾驶车辆定位轨迹。
在本申请的一个实施例中,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线对应的原始定位数据的正常值阈值,所述检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果包括:检验所述第一原始定位数据是否在所述原始定位数据的正常值阈值范围内;在所述第一原始定位数据在所述原始定位数据的正常值阈值范围内的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备的配置和连接状态。
本申请实施例的第一预设行驶条件预设的融合定位要求可以包括融合定位设备在事先设定的测试路线下输出的原始定位数据的正常值阈值,在检验当前融合定位设备的定位能力时,可以对当前融合定位输出的定位数据进行分析,例如,判断融合定位设备原始输出的定位数据是否在上述设定的正常值阈值范围内,如果在,说明融合定位设备没有问题,否则,需要检查融合定位设备的连接、配置等情况,以保证融合定位设备有正常输出。
在本申请的一个实施例中,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线,所述检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果包括:检验所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否符合所述测试路线;在所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹符合所述测试路线的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备内置的融合定位算法。
本申请实施例的第一预设行驶条件预设的融合定位要求还可以包括融合定位设备设定的测试路线,由于自动驾驶车辆定位轨迹是基于融合定位数据生成,而融合定位数据又是通过融合定位算法对按照设定的测试路线采集的定位数据进行计算得到的,因此通过将基于融合定位数据生成的自动驾驶车辆定位轨迹与设定的测试路线进行比较,从而可以根据比较结果确定融合定位算法的内部实现逻辑是否存在问题。
上述比较的维度可以包括自动驾驶车辆定位轨迹是否平滑以及自动驾驶车辆定位轨迹的形状是否符合测试路线。如果自动驾驶车辆定位轨迹平滑,且形状与测试路线相符,则可以认为融合定位算法没有问题;而如果自动驾驶车辆定位轨迹不平滑,或者形状与测试路线不符,例如,预设测试路线的形状是L形状,而实际自动驾驶车辆定位轨迹是V形状,则认为融合定位算法有问题,需要进一步检查融合定位算法的内部逻辑。此外,还可以对角度融合、速度融合以及定位频率等是否准确进行验证。
在本申请的一个实施例中,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:获取所述融合定位设备在第二预设行驶条件下采集的第二定位数据,所述第二定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第二原始定位数据;对所述第二原始定位数据进行统计分析,得到所述第二原始定位数据的数据分布;根据所述第二原始定位数据的数据分布,确定所述第二原始定位数据的正常值阈值,作为所述原始定位数据的正常值阈值。
本申请实施例在确定原始定位数据的正常值阈值时,为了不失一般性,可以先在不同的第二预设行驶条件下通过正常的融合定位设备采集大量的原始定位数据,例如通过融合定位设备中的IMU采集大量的原始IMU定位数据,然后利用数据统计分析方法对采集的原始定位数据进行统计分析,得到原始定位数据的数据分布情况,从而根据数据分布情况确定原始定位数据的正常值阈值。
在本申请的一个实施例中,所述所述第二原始定位数据包括所述惯性测量单元输出的三轴加速度和三轴角速度,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:分别对所述三轴加速度和所述三轴角速度进行统计分析,得到所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布;根据所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布,确定所述三轴加速度的正常值阈值以及所述三轴角速度的正常值阈值。
如前所述,本申请实施例的融合定位设备可以包括IMU,IMU采集到的第二原始定位数据具体可以包括IMU原始输出的三轴加速度和三轴角速度,分别统计三轴加速度、三轴角速度的数值分布,根据上述数值分布,确定IMU的三轴加速度和三轴角速度的正常值阈值。
需要说明的是,不同的行驶条件采集的定位数据的分布情况可能不同,因此对应的原始定位数据的正常值阈值也可能不同,实际测试场景下,可根据具体情况分别确定不同行驶条件对应的原始定位数据的正常值阈值。
在本申请的一个实施例中,所述第二预设行驶条件包括第二测试起点和第二测试路线,所述第二预设行驶条件通过如下方式得到:设定多个第二测试起点和所述第二测试起点对应的第二测试路线;其中,所述第二测试路线包括路线形状和行驶速度,所述行驶速度包括恒速、恒加速以及变加速中的任意一种或多种。
在设定行驶条件时,可以设定多个测试起点和对应的测试路线,每个测试起点可以对应一条或多条不同的测试路线,这里的测试路线可以包括路线形状和在该路线上的行驶速度,路线形状和行驶速度需要尽可能的包括自动驾驶车辆在实际行驶中可能遇到的各种情况,例如,路线形状可以包括直线形状、S形状、L形状、O形状、V形状等,行驶速度可以包括恒速、恒加速、变加速等。
通过上述几个维度的相互组合,基本可以覆盖加减速直行、拐弯、超车、绕圈等各种行驶场景,例如,在直线行驶路线上以多组不同速度恒速直行,在直线行驶路线上以多组不同恒加速直行,在L形状行驶路线上恒速行驶,在S形状或O形状行驶路线上恒速行驶等等。
本申请实施例通过设置多组行驶条件,能够包含实际场景中可能出现的各种定位错误,例如:
1)O形状或S形状的测试路线,可验证角度融合是否正确;
2)直线行驶路线上以多组不同速度恒速直行,可通过可视化的定位间隔验证定位频率是否正确;
3)直线行驶路线上以多组不同速度恒加速直行,可验证速度融合是否正确。
本申请实施例还提供了一种融合定位设备的检验装置200,如图2所示,提供了本申请实施例中一种融合定位设备的检验装置的结构示意图,所述装置200包括:采集单元210、生成单元220以及检验单元230,其中:
采集单元210,用于获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
生成单元220,用于根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验单元230,用于检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果。
在本申请的一个实施例中,所述生成单元220具体用于:以所述第一测试起点为原点,将所述融合定位数据转换到东北天坐标系下;将所根据所述东北天坐标系下的融合定位数据,生成所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹。
在本申请的一个实施例中,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线对应的原始定位数据的正常值阈值,所述检验单元230具体用于:检验所述第一原始定位数据是否在所述原始定位数据的正常值阈值范围内;在所述第一原始定位数据在所述原始定位数据的正常值阈值范围内的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备的配置和连接状态。
在本申请的一个实施例中,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线,所述检验单元230具体用于:检验所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否符合所述测试路线;在所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹符合所述测试路线的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备内置的融合定位算法。
在本申请的一个实施例中,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:获取所述融合定位设备在第二预设行驶条件下采集的第二定位数据,所述第二定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第二原始定位数据;对所述第二原始定位数据进行统计分析,得到所述第二原始定位数据的数据分布;根据所述第二原始定位数据的数据分布,确定所述第二原始定位数据的正常值阈值,作为所述原始定位数据的正常值阈值。
在本申请的一个实施例中,所述第二定位数据包括惯性测量单元IMU的第一原始定位数据,所述IMU的第一原始定位数据包括IMU的加速度和IMU的角速度,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:分别对所述三轴加速度和所述三轴角速度进行统计分析,得到所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布;根据所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布,确定所述三轴加速度的正常值阈值以及所述三轴角速度的正常值阈值。
在本申请的一个实施例中,所述第二预设行驶条件包括第二测试起点和第二测试路线,所述第二预设行驶条件通过如下方式得到:设定多个第二测试起点和所述第二测试起点对应的第二测试路线;其中,所述第二测试路线包括路线形状和行驶速度,所述行驶速度包括恒速、恒加速以及变加速中的任意一种或多种。
能够理解,上述融合定位设备的检验装置,能够实现前述实施例中提供的融合定位设备的检验方法的各个步骤,关于融合定位设备的检验方法的相关阐释均适用于融合定位设备的检验装置,此处不再赘述。
图3是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图3,在硬件层面,该电子设备包括处理器,可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中,存储器可能包含内存,例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory,RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少1个磁盘存储器等。当然,该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接,该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture,工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture,扩展工业标准结构)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3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。
存储器,用于存放程序。具体地,程序可以包括程序代码,所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器,并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行,在逻辑层面上形成融合定位设备的检验装置。处理器,执行存储器所存放的程序,并具体用于执行以下操作:
获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果。
上述如本申请图1所示实施例揭示的融合定位设备的检验装置执行的方法可以应用于处理器中,或者由处理器实现。处理器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。上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central ProcessingUnit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,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申请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。结合本申请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,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图1中融合定位设备的检验装置执行的方法,并实现融合定位设备的检验装置在图1所示实施例的功能,本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储一个或多个程序,该一个或多个程序包括指令,该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时,能够使该电子设备执行图1所示实施例中融合定位设备的检验装置执行的方法,并具体用于执行:
获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式,如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种融合定位设备的检验方法,其中,所述方法包括:
获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果;
所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线,所述检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果包括:
检验所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否符合所述测试路线,包括:检验所述自动驾驶车辆定位轨迹是否平滑以及所述自动驾驶车辆定位轨迹的形状是否符合所述测试路线的形状;
在所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹符合所述测试路线的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;
否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备内置的融合定位算法。
2.根据权利要求1所述方法,其中,所述第一预设行驶条件包括第一测试起点和第一测试路线,所述根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹包括:
以所述第一测试起点为原点,将所述融合定位数据转换到东北天坐标系下;
根据所述东北天坐标系下的融合定位数据,生成所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹。
3.根据权利要求1所述方法,其中,所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线对应的原始定位数据的正常值阈值,所述检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果包括:
检验所述第一原始定位数据是否在所述原始定位数据的正常值阈值范围内;
在所述第一原始定位数据在所述原始定位数据的正常值阈值范围内的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;
否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备的配置和连接状态。
4.根据权利要求3所述方法,其中,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:
获取所述融合定位设备在第二预设行驶条件下采集的第二定位数据,所述第二定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第二原始定位数据;
对所述第二原始定位数据进行统计分析,得到所述第二原始定位数据的数据分布;
根据所述第二原始定位数据的数据分布,确定所述第二原始定位数据的正常值阈值,作为所述原始定位数据的正常值阈值。
5.根据权利要求4所述方法,其中,所述第二原始定位数据包括所述惯性测量单元输出的三轴加速度和三轴角速度,所述原始定位数据的正常值阈值通过如下方式得到:
分别对所述三轴加速度和所述三轴角速度进行统计分析,得到所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布;
根据所述三轴加速度的数据分布和所述三轴角速度的数据分布,确定所述三轴加速度的正常值阈值以及所述三轴角速度的正常值阈值。
6.根据权利要求4所述方法,其中,所述第二预设行驶条件包括第二测试起点和第二测试路线,所述第二预设行驶条件通过如下方式得到:
设定多个第二测试起点和所述第二测试起点对应的第二测试路线;
其中,所述第二测试路线包括路线形状和行驶速度,所述行驶速度包括恒速、恒加速以及变加速中的任意一种或多种。
7.一种融合定位设备的检验装置,其中,所述装置包括:
采集单元,用于获取自动驾驶车辆的融合定位设备在第一预设行驶条件下输出的第一定位数据,所述融合定位设备预先安装在所述自动驾驶车辆上,所述第一定位数据包括基于所述融合定位设备内置的惯性测量单元得到的第一原始定位数据和基于所述融合定位设备内置的融合定位算法得到的融合定位数据;
生成单元,用于根据所述融合定位数据生成当前对应的自动驾驶车辆定位轨迹;
检验单元,用于检验所述第一原始定位数据和所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否满足所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求,得到所述融合定位设备的检验结果;
所述第一预设行驶条件预设的融合定位要求包括所述融合定位设备设定的测试路线,所述检验单元还用于:
检验所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹是否符合所述测试路线,包括:检验所述自动驾驶车辆定位轨迹是否平滑以及所述自动驾驶车辆定位轨迹的形状是否符合所述测试路线的形状;
在所述融合定位数据对应的自动驾驶车辆定位轨迹符合所述测试路线的情况下,得到所述融合定位设备的检验通过结果;
否则,得到所述融合定位设备的检验未通过结果,并检查所述融合定位设备内置的融合定位算法。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时,使得所述电子设备执行所述权利要求1~6之任一所述方法。
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