CN116009046A - 车辆定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种车辆定位方法及装置，该方法包括：根据目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定目标车辆的自车定位轨迹。接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，感知车辆轨迹为路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的。在至少一条感知车辆轨迹中，确定与自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹。针对第一时段内的任一个第一时刻，若目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据目标车辆轨迹，预测目标车辆在第一时刻的车辆位置。本申请的技术方案在基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，可以有效提升车辆定位准确性。

Description

车辆定位方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种车辆定位方法及装置。

背景技术

高精定位技术可以利用RTK(Real-time kinematic，实时动态差分)定位、自车惯导以及高精路网来实现高精度的定位。

其中高精定位技术通常可以利用地面基站加强，从而提高传统的定位效果。但是在地面基站覆盖不足的情况下，就会导致高精定位漂移或者失效，此时可以借助惯导融合和地图匹配技术在短时间内修正定位，但是在长期的定位偏差的影响下，利用惯导融合和地图匹配修正的定位结果也会产生累计误差。

因此目前的高精定位技术在地面基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，会存在车辆定位准确性不佳的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种车辆定位方法及装置，以克服车辆定位准确性不佳的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种车辆定位方法，包括：

根据所述目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定所述目标车辆的自车定位轨迹；

接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，所述感知车辆轨迹为所述路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的；

在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹；

针对第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置。

第二方面，本申请实施例提供一种车辆定位装置，包括：

确定模块，用于根据所述目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定所述目标车辆的自车定位轨迹；

接收模块，用于接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，所述感知车辆轨迹为所述路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的；

所述确定模块，还用于在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹；

处理模块，用于针对第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计中任一所述的方法。

本申请实施例提供一种车辆定位方法及装置，该方法包括：根据目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定目标车辆的自车定位轨迹。接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，感知车辆轨迹为路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的。在至少一条感知车辆轨迹中，确定与自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹。针对第一时段内的任一个第一时刻，若目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据目标车辆轨迹，预测目标车辆在第一时刻的车辆位置。通过在路侧计算设备所发送的多条感知车辆轨迹中，确定和目标车辆的自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹，从而可以得到路侧计算设备针对目标车辆所确定的车辆轨迹，之后在目标车辆的自车定位信息的准确性无法保证的情况下，根据目标车辆轨迹预测目标车辆的车辆位置，因为路侧计算设备所确定的车辆轨迹不受基站部署的影响，因此在基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，有效提升车辆定位准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的车辆定位方法的应用场景进行说明；

图2为本申请实施例提供的车辆定位方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的车辆定位方法的流程图二；

图4为本申请实施例提供的确定目标车辆轨迹的实现示意图；

图5为本申请实施例提供的车辆定位方法的流程图三；

图6为本申请实施例提供的轨迹数据采集频率的示意图；

图7为本申请实施例提供的轨迹点时间对齐的实现示意图；

图8为本申请实施例提供的显示车辆信息的界面示意图；

图9为本申请实施例提供的感知车辆轨迹的平滑处理的实现示意图；

图10为本申请实施例提供的车辆定位方法的***示意图；

图11为本申请实施例提供的车辆定位装置的结构示意图；

图12为本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。

为了更好的理解本申请的技术方案，首先对本申请所涉及的相关概念进行说明。

车道级导航：利用高精路网和高精定位技术为车辆提供车道级定位和车道级引导的能力。

高精路网：由车道、路段、路口及其上下游关系构成的路网拓扑结构。

高精定位：利用RTK定位、自车惯导和高精路网实现厘米级高精定位的能力。

感知融合：由毫米波雷达、激光雷达、高清摄像头等感知设备识别到的车辆与高精路网做映射得到的车辆经纬度数据，并利用感知数据进行跨点位轨迹融合得到全路径车道级轨迹的方法。

轨迹预测：结合历史轨迹数据，利用车辆前n个点的轨迹信息，预测未来m个时间片内的轨迹。

在上述介绍内容的基础上，下面对本申请所涉及的相关技术进行进一步的详细介绍。

车道级导航技术的目的是为车辆提供车道级定位和车道级引导，相较于传统的导航技术，车道级导航技术可以将偏航分析从道路级提升到车道级，并且针对当前的车道重新规划路线。

要实现准确的车道级导航，那么准确的确定车辆在道路中的定位信息就是非常重要的，目前的车道级导航技术通常是借助RTK定位、自车惯导和高精路网的技术来实现高精定位。

因为RTK技术本身就需要依赖于地面基站，因此目前的高精定位技术为了进一步提升定位效果，通常可以进行地面基站加强，从而提高传统的高精定位效果，使得定位效果可以达到分米级甚至厘米级。

但是在地面基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，就会导致高精定位漂移或者失效，此时借助惯导融合和地图匹配技术可以在短时间内修正定位结果，但是比如说在山体遮挡或者隧道等场景下，可能会出现长期定位偏差，那么利用惯导融合和地图匹配修正后的定位结果就会出现越来越严重的累计误差。因此目前的高精定位技术在地面基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，会存在定位准确性不佳的问题。

针对上述介绍的技术问题，本申请提出了如下技术构思：可以采用车路协同技术，通过接收道路中的感知设备发送的路侧感知结果，与自车的定位结果进行融合，从而确定车辆的定位，则可以在地面基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，也可以有效的确定车辆位置，从而提升车辆定位的准确性。

下面结合图1对本申请所提供的车辆定位方法的应用场景进行说明，图1为本申请实施例提供的车辆定位方法的应用场景进行说明。

如图1所示，在道路中存在路侧设备，其中，路侧设备比如说可以包括路侧感知设备101、路侧计算设备102、路侧通信设备103。

其中路侧感知设备101用于采集道路中的路侧信息，其中路侧感知设备101比如说可以为摄像头、毫米波雷达或者激光雷达等等设备，路侧感知设备的具体实现可以根据实际情况进行确定。路侧感知设备所采集的路侧信息比如说可以包括车辆图像、采集到的车辆信息以及道路图像等等。

其中路侧计算设备102可以部署在道路沿线，用于对路侧信息和/或车端信息进行高性能的运算以及决策，因此路侧计算设备具备数据处理功能。比如说路侧计算设备102可以接收路侧感知设备101发送的路侧信息，并根据路侧信息确定道路中的车辆的行驶轨迹。如图1所示，路侧计算设备比如说可以为MEC(Mobile Edge Computing，移动边缘计算)设备，或者还可以为其余的数据处理单元。

其中路侧通信设备103可以与车载终端进无线通信，路侧设备比如说可以为RSU(Road Side Unit，路侧单元)，或者还可以是通信基站等等。

比如说参照图1进行理解，路侧感知设备101可以采集路侧信息，并将路侧信息上报给路侧计算设备102，其中路侧计算设备102比如说可以根据路侧信息确定道路中车辆的行驶轨迹。之后路侧计算设备102比如说可以通过路侧通信设备103，将车辆的行驶轨迹广播给道路中的各个车辆。

可以理解的是，路侧计算设备102在确定车辆行驶轨迹的时候，是根据路侧感知设备101所上报的路侧信息确定的，因此路侧计算设备102比如说可以计算位于路侧感知设备101的采集范围内的多个车辆的车辆轨迹。以及在通过路侧通信设备103发送车辆行驶轨迹的时候，是通过广播的形式发送的，那么在路侧通信设备103的通信范围内的车辆就可以接收到车辆行驶轨迹。

而在道路中，路侧感知设备、路侧计算设备以及路侧通信设备通常都是对应配置的，其可以是独立的多个设备，也可以是一体的设备。因此可以理解的是，实际上就是路侧设备可以确定一定范围内的车辆的行驶轨迹，并将确定的车辆行驶轨迹广播给在这个范围内的车辆。

在一种可能的实现方式中，在车载终端中比如说可以存在OBU(On board Unit，车载单元)，因此在路侧计算设备向车载终端发送车辆轨迹的时候，比如说可以通过MEC-RSU-OBU这个链路进行发送。相应的，在车载终端需要向路侧计算设备上报信息的时候，可以通过OBU-RSU-MEC这个链路将车端数据汇聚至MEC。

在上述介绍内容的基础上，下面结合具体的实施例对本申请提供的车辆定位方法进行介绍，本申请各实施例提供的方法应用于目标车辆，在一种可能的实现方式中，比如说可以是由目标车辆中的处理器或者芯片执行各个步骤，从而实现相应的效果。

首先结合图2进行说明，图2为本申请实施例提供的车辆定位方法的流程图。

如图2所示，该方法包括：

S201、根据目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定目标车辆的自车定位轨迹。

在目标车辆中存在定位单元，其中定位单元比如说可以通过上述介绍的RTK定位以及自车惯导等方式，确定目标车辆自身的定位信息，本实施例中将其称作自车定位信息。

其中，目标车辆可以根据定位单元在多个时刻所确定的自车定位信息，确定目标车辆的自车定位轨迹，其中自车定位轨迹也就是目标车辆自行确定的车辆行驶轨迹。

S202、接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，感知车辆轨迹为路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的。

本实施例中的目标设备还可以接收路侧计算设备所发送的至少一条感知车辆轨迹，基于上述介绍可以确定的是，路侧计算设备可以根据路侧感知设备所采集的路侧信息，确定道路中的车辆的车辆轨迹，本实施例中将路侧计算设备计算得到的车辆轨迹称为感知车辆轨迹。之后路侧计算设备可以通过路侧通信设备向目标终端发送车辆轨迹。

在一种可能的实现方式中，路侧计算设备比如说可以利用高精路网和雷视融合技术，对道路中的车辆进行检测、跟踪以及定位，同时利用时空约束，以及车道、速度、车辆属性以及前后关系等特征进行跨点位的轨迹融合，从而确定设备覆盖范围内的全路径的车道级轨迹还原结果，实现车辆的跟踪接力，从而有效的确定道路中的车辆的感知车辆轨迹。

S203、在至少一条感知车辆轨迹中，确定与自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹。

基于上述介绍可以确定的是，本实施例中的感知车辆轨迹是路侧计算设备通过融合计算所确定的车辆轨迹，其可能存在多条，具体数量取决于道路中的车辆情况。而自车定位轨迹是目标车辆根据自己采集的自车定位信息所确定的。因为目标车辆也是在道路中行驶的，因此在至少一条感知车辆轨迹中，可能就存在目标车辆所对应的车辆轨迹。

在一种可能的实现方式中，可以在至少一条感知车辆轨迹中，确定与自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹，其中目标车辆轨迹就可以认为是路侧计算设备确定的目标车辆的车辆轨迹。

S204、针对第一时段内的任一个第一时刻，若目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据目标车辆轨迹，预测目标车辆在第一时刻的车辆位置。

可以理解的是，因为道路中的车辆是会移动的，因此路侧计算单元向道路中的车辆发送感知车辆轨迹时，比如说可以是定时发送最新的感知车辆轨迹，那么目标车辆就会在不同的时刻会多次接收到路侧计算单元所发送的感知车辆轨迹。

在目标车辆每一次接收到感知车辆轨迹到下一次接收到感知车辆轨迹之间的时段，这个时段比如说就可以是本实施例中的第一时段。其中，在第一时段内，目标车辆就会根据最近接收到的感知车辆轨迹进行相应的定位处理。在接收到新的感知车辆轨迹的时候，就会进入新的第一时段，然后按照新的感知车辆轨迹进行相应的定位处理。或者，第一时段还可以是任意的需要确定目标车辆的车辆位置的时段，其可以根据实际需求进行选择和设置。

在第一时段内可以存在多个时刻，针对第一时段内的每一个时刻，目标车辆都需要确定目标车辆的车辆位置，而针对第一时段内的每一个时刻的处理方式都是类似的，因此下面针对第一时段内的任一个第一时刻进行说明。

本实施例中针对自车定位信息置有第一预设条件，其中第一预设条件比如说可以是自车定位信息的定位准确度小于或等于第一阈值，比如说可以根据自车定位信息和道路的匹配情况确定定位准确度，当自车定位信息明显偏移道路的时候可以认为准确度较差。或者还可以根据历史时刻的多个自车定位信息分析定位准确度，比如说相邻多个时刻的自车定位信息出现异常的波动，则可以认为准确性较差。

或者第一预设条件比如说还可以是自车定位信息是在目标车辆位于预设类型的路段时采集的，其中预设类型的路段比如说可以是基站覆盖较少的路段，或者预设类型的路段可以是隧道路段以及山体路段等等。

因此可以理解的是，当自车定位信息满足第一预设条件时，就表示自车定位信息明显异常或者丢失。则在目标车辆的自车定位信息的定位准确度满足第一预设条件时，可以确定当前根据自车定位信息无法准确的确定目标车辆的位置。

在一种可能的实现方式中，因为路侧计算设备所确定的车辆轨迹不受基站部署的影响，因此可以根据目标车辆轨迹对目标车辆在第一时刻的车辆位置进行预测，从而确定目标车辆在第一时刻的车辆位置。

在另一种可能的实现方式中，若目标车辆的自车定位信息不满足第一预设条件时，可以认为目标车辆的自车定位信息是相对较为准确的，因此在这种情况下，就可以根据目标车辆在第一时刻的自车定位信息，确定目标车辆在第一时刻的车辆位置。

本申请实施例提供的车辆定位方法，包括：根据目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定目标车辆的自车定位轨迹。接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，感知车辆轨迹为路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的。在至少一条感知车辆轨迹中，确定与自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹。针对第一时段内的任一个第一时刻，若目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据目标车辆轨迹，预测目标车辆在第一时刻的车辆位置。通过在路侧计算设备所发送的多条感知车辆轨迹中，确定和目标车辆的自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹，从而可以得到路侧计算设备针对目标车辆所确定的车辆轨迹，之后在目标车辆的自车定位信息的准确性无法保证的情况下，根据目标车辆轨迹预测目标车辆的车辆位置，因为路侧计算设备所确定的车辆轨迹不受基站部署的影响，因此在基站覆盖不足或者无法接收到基站信号的情况下，有效提升车辆定位准确性。

在上述介绍内容的基础上，在根据目标车辆轨迹，预测目标车辆在第一时刻的车辆位置之后，比如说可以根据第一时段内的多个时刻的车辆位置确定子轨迹，然后将子轨迹拼接至目标车辆的自车定位轨迹上，以得到更新后的自车定位轨迹。这样就可以保证目标车辆所确定的自车定位轨迹中，将异常的轨迹点替换为正常的轨迹点，保证自车定位轨迹的准确性，从而为后续的车辆定位数据提供正确的数据基础。

因此本申请的技术方案一方面可以融合自车定位结果和路侧感知结果，以提升目标车辆的定位精度，同时可以剔除自车定位的异常结果并进行位置纠偏。另一方面可以在自车定位丢失的情况下，利用路侧感知结果进行轨迹的补全，保证车辆在山体遮挡或者隧道内等特殊路段下的高精定位结果。

基于上述介绍可以确定的是，本实施例中需要在多条感知车辆轨迹中，确定和目标车辆的自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹，下面结合图3至图4对确定目标车辆轨迹的具体实现方式进行进一步的详细介绍，图3为本申请实施例提供的车辆定位方法的流程图二，图4为本申请实施例提供的确定目标车辆轨迹的实现示意图。

如图3所示，该方法包括：

S301、获取各感知车辆轨迹各自的轨迹标识。

路侧感知设备针对确定的每一条感知车辆轨迹都会确定各自对应的轨迹标识，以区分多条不同的轨迹，并且可以根据轨迹标识对每一条轨迹进行连续的维护。因此本实施例中的目标车辆可以获取各个感知车辆轨迹各自对应的轨迹标识。

S302、判断多个轨迹标识中是否存在预设轨迹标识，若是，则执行S303，若否，则执行S304。

基于上述介绍可以确定的是，路侧计算设备会定时的向目标车辆多次发送感知车辆轨迹，以及路侧计算设备会采用相同的轨迹标识连续的维护一条感知车辆轨迹。则在接收到感知车辆轨迹的时候，比如说可以首先判断是否存在之前匹配到过的感知车辆轨迹。

在一种可能的实现方式中，比如说可以在多个轨迹标识中确定是否存在预设轨迹标识，其中预设轨迹标识就是在历史时段内与目标车辆的自车定位轨迹相匹配的感知车辆轨迹的轨迹标识。

S303，将预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为目标车辆轨迹。

在一种可能的实现方式中，若多个轨迹标识中存在预设轨迹标识，则可以确定之前匹配过该预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，因此可以直接将预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为与目标车辆的自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹。

比如说可以结合图4进行理解，如图4所示，其中的轨迹401假设是目标车辆的自车定位轨迹，以及假设目标车辆接收到了路侧计算设备发送的3条感知车辆轨迹，分别是图4所示的轨迹1、轨迹2和轨迹3。

假设轨迹2是在历史时段内与自车定位轨迹401相匹配的感知车辆轨迹，那么轨迹2的轨迹标识就是预设轨迹标识，因此可以确定轨迹2就是当前所确定的目标车辆轨迹。

在一种可能的实现方式中，为了保证预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹确实是目标车辆轨迹所对应的车辆轨迹，可以进一步的确定预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹和自车定位轨迹之间的相似度。如果相似度大于或等于第二预设阈值，则可以将预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹确定为目标车辆轨迹，这样可以进一步的提升确定的目标车辆轨迹的正确性。

比如说在图4的示例中，就是确定轨迹401和轨迹2之间的相似度，如果相似度大于或等于第二预设阈值，则可以确定轨迹2就是轨迹401所匹配的目标车辆轨迹。

S304、根据感知车辆轨迹中的各个轨迹点各自的轨迹点信息，以及自车定位轨迹中各个轨迹点各自的轨迹点信息，确定感知车辆轨迹和自车定位轨迹的相似度。

在另一种可能的实现方式中，如果说多个轨迹标识中不存在预设轨迹标识，那么也就表示当前路侧计算设备所发送的多条感知车辆轨迹中，并不存在目标车辆之前匹配过的车辆轨迹，因此可以根据感知车辆轨迹中的各个轨迹点各自的轨迹点信息，以及自车定位轨迹中的各个轨迹点的各自的轨迹点信息，确定感知车辆轨迹和自车定位轨迹的相似度。

或者，如果说预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹和自车定位轨迹之间的相似度小于第二预设阈值，则表示当前预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹可能并不是自车定位轨迹所匹配的，则也可以根据感知车辆轨迹中的各个轨迹点各自的轨迹点信息，以及自车定位轨迹中的各个轨迹点的各自的轨迹点信息，确定感知车辆轨迹和自车定位轨迹的相似度。

可以理解的是，本实施例中在多个感知车辆标识中存在目标车辆以前匹配过的感知车辆轨迹的情况下，可以直接确定目标车辆轨迹，或者可以仅仅确定单条感知车辆轨迹和自车定位轨迹之间的相似度，就可以确定目标车辆轨迹。

而在并不存在目标车辆以前匹配过的感知车辆轨迹的情况下，或者在以前匹配过的感知车辆轨迹当前和自车定位轨迹的相似度不佳的情况下，才需要针对多条感知车辆轨迹都确定相似度，因此可以有效的节省计算资源，提升车辆定位的效率。

本实施例中的轨迹点信息比如说可以包括轨迹点的经纬度位置、位置高度、行驶速度、加速度以及方向角等等信息。比如说可以根据轨迹点信息，确定感知车辆轨迹和自车定位轨迹中的两个相应的轨迹点之间的横向距离、纵向距离、位置高度差异、行驶速度差异、加速度差异以及方向角差异的，然后确定两个相应的轨迹点之间的轨迹点相似度，然后根据多个轨迹点相似度，确定两个轨迹之间的相似度。在确定相似度的时候比如说可以确定上述介绍的多维度数据的协方差，然后比较多条轨迹对应的联合高斯概率分布，其中概率最大的感知车辆轨迹，对应的就是相似度最高的感知车辆轨迹。

在实际实现过程中，确定轨迹之间的相似度的具体实现还可以根据实际需求进行选择和设置，本实施例对此不做限制。

S305、将相似度最高并且相似度大于第一预设阈值的感知车辆轨迹，确定为目标车辆轨迹。

在确定各条感知车辆轨迹和自车定位轨迹之间的相似度之后，比如说可以将相似度最高，并且相似度大于第一预设阈值的感知车辆轨迹，确定为目标车辆轨迹。

本实施例中的第一预设阈值和第二预设阈值均可以根据实际需求进行选择和设置，其可以相同也可以不同，本实施例对此不做限制。

本申请实施例提供的车辆定位方法，通过在多条感知车辆轨迹的轨迹标识中，确定是否存在预设轨迹标识。在存在预设轨迹标识的情况下，直接将预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为目标车辆轨迹。在不存在预设轨迹标识的情况下，再确定各个感知车辆轨迹和自车定位轨迹的相似度，从而可以有效的减少数据计算量，提升车辆定位的效率。以及在确定各个感知车辆轨迹和自车定位轨迹的相似度之后，可以将相似度最高并且相似度大于或等于第一预设阈值的感知车辆轨迹确定为目标车辆轨迹，从而可以有效的确定目标车辆所对应的目标车辆轨迹。

在上述介绍内容的基础上，因为路侧感知设备进行数据采集的频率和目标车辆进行数据采集的频率可能并不相同，因此感知车辆轨迹和自车定位轨迹的各个轨迹点的时刻可能并不对应，为了正确的进行后续的数据处理，本实施例中可以在根据感知车辆轨迹进行数据处理之前，首先对感知车辆轨迹中的轨迹点和自车定位轨迹中的轨迹点进行时间对齐。

下面结合图5至图7对时间对齐的具体实现方式进行进一步的详细介绍，图5为本申请实施例提供的车辆定位方法的流程图三，图6为本申请实施例提供的轨迹数据采集频率的示意图，图7为本申请实施例提供的轨迹点时间对齐的实现示意图。

如图5所示，该方法包括：

S501、根据延迟时长，对感知车辆轨迹中的各个轨迹点的采集时刻进行延迟补偿，得到延迟补偿后的感知车辆轨迹。

比如说可以首先结合图6理解感知车辆轨迹和自车定位轨迹的轨迹点频率。如图6所示，我们期望的采集数据如601所示，是高频并且等间距的。但是在实际实现过程中，可能无法做到高频采集数据，可能的采集频率如图6中的602和603所示。

参照图6，目标车辆的数据采集频率比如说可以是每间隔100ms采集一帧，那么如图6中的602所示，自车定位轨迹中相邻的两个轨迹点之间的采集时刻就间隔100ms。

以及参照图6，假设路侧感知设备的数据采集频率是每间隔160ms采集一次，那么如图6中的603所示，感知车辆轨迹中相邻的两个轨迹点之间的采集时刻就间隔160ms。

因此感知车辆轨迹中的各个轨迹点和自车定位轨迹中的各个轨迹点在时间上不是对齐的，为了保证后续数据处理的准确性，可以对两条轨迹中的轨迹点进行时间对齐。

在一种可能的实现方式中，因为路侧计算设备在向目标车辆发送感知车辆轨迹的时候，会经过一定的数据传输链路，这个数据传输链路就会导致数据的延迟，则比如说可以首先根据延迟时长，对感知车辆轨迹中的各个轨迹点的采集时刻进行延迟补偿，从而得到延迟补偿后的感知车辆轨迹。

S502、根据延迟补偿后的感知车辆轨迹中的各个轨迹点和自车定位轨迹中的各个轨迹点的对应关系，确定至少一个轨迹点对。

在确定延迟补偿后的感知车辆轨迹之后，比如说可以根据延迟补偿后的感知车辆轨迹中的各个轨迹点和自车定位轨迹中的各个轨迹点的对应关系，确定至少一个轨迹点对。在每个轨迹点对中，包括延迟补偿后的感知车辆轨迹中的一个第一轨迹点，以及自车定位轨迹中的一个第二轨迹点。此处的对应关系比如说可以按照轨迹点的采集时刻的相近程度来确定，比如说针对延迟补偿后的感知车辆轨迹中的任一个轨迹点a，在自车定位轨迹的多个轨迹点中，确定采集时刻最接近的一个轨迹点b，然后将轨迹点a和轨迹点b确定为对应的轨迹点。

比如说可以结合图7进行理解，如图7所示，假设自车定位轨迹的相邻轨迹点间隔为100ms，图7中示意了自车定位轨迹包括轨迹点1～轨迹点8。以及假设自车定位轨迹的相邻轨迹点间隔为160ms，图7中示意了自车定位轨迹包括轨迹点a～轨迹点e。

则比如说按照采集时刻的相近程度来确定轨迹点对，可以参照图7所示，确定了5个轨迹点对，分别是轨迹点2和轨迹点a的轨迹点对、轨迹点3和轨迹点b的轨迹点对、轨迹点5和轨迹点c的轨迹点对、轨迹点6和轨迹点d的轨迹点对以及轨迹点8和轨迹点e的轨迹点对。那么可以理解的是，轨迹点对的数量是取决于采集频率较低的轨迹中的轨迹点数量的。

S503、针对任一个轨迹点对，根据第一轨迹点对应的第一采集时刻和第二轨迹点对应的第二采集时刻，确定目标时刻。

本实施例在确定轨迹点对之后，可以对轨迹点对中的两个轨迹点进行时间对齐处理，要进行时间对齐，就需要确定一个基准的对齐时间，因此比如说根据轨迹点对中的第一轨迹点对应的第一采集时刻和第二轨迹点对应的第二采集时刻，确定目标时刻，其中目标时刻也就是两个轨迹点所需要对齐的时刻。

在一种可能的实现方式中，比如说可以将第一采集时刻和第二采集时刻中较靠后的时刻确定为目标时刻。或者还可以是将第一采集时刻和第二采集时刻中较靠前的时刻确定为采集时刻。或者还可以是在第一采集时刻和第二采集时刻之间确定目标时刻，比如说目标时刻是第一采集时刻和第二采集时刻之间的中间时刻，或者目标时刻还可以是第一采集时刻和第二采集时刻之间的任意时刻，本实施例对目标时刻的具体实现方式不做限制，只要为第一轨迹点和第二轨迹点确定一个相同的进行对齐的基准时刻即可。

S504、在延迟补偿后的感知车辆轨迹中采集时刻为目标时刻的第三轨迹点，以及在自车定位轨迹中确定采集时刻为目标时刻的第四轨迹点。

在确定上述介绍的目标时刻之后，就可以根据延迟补偿后的感知车辆轨迹，确定采集时刻为目标时刻的第三轨迹点。以及根据自车定位轨迹，确定采集时刻为目标时刻的第四轨迹点。

其中第三轨迹点也可以理解为进行时间对齐后的第一轨迹点，则比如说可以在延迟补偿后的感知车辆轨迹中的目标时刻进行插帧处理，从而确定第三轨迹点。以及第四轨迹点也可以理解为时间对齐后的第二轨迹点，则比如说可以在自车定位轨迹的目标时刻进行插帧处理，从而确定第四轨迹点。

比如说可以结合图7进行理解，图7示例的确定目标时刻的方式是将第一采集时刻和第二采集时刻中较靠后的确定为目标时刻。比如说针对轨迹点2和轨迹点a的轨迹点对，较靠后的采集时刻是200ms，那么可以确定目标时刻为200ms。

之后比如说可以根据自车定位轨迹，确定自车定位轨迹中采集时刻为200ms的轨迹点2`(实际上就等同于轨迹点2)，以及可以根据延迟补偿后的感知车辆轨迹，确定感知车辆轨迹中采集时刻为200ms的轨迹点a`(这个可以是进行插帧处理预测得到)。那么轨迹点2`就可以理解为上述介绍的第四轨迹点，轨迹点a`就可以理解为上述介绍的第三轨迹点。

针对图7中示意的其余轨迹点对也可以进行类似的处理，此处不再赘述。

S505、将第三轨迹点和第四轨迹点，确定时间对齐后的轨迹点对。

在确定第三轨迹点和第四轨迹点之后，可以将第三轨迹点和第四轨迹点，确定时间对齐后的轨迹点对。

S506、根据多个时间对齐后的轨迹点对，确定时间对齐后的感知车辆轨迹以及时间对齐后的自车定位轨迹。

之后就可以根据多个时间对齐后的轨迹点对，将其中的多个第三轨迹点依次连接构成时间对齐后的感知车辆轨迹，以及将其中的多个第四轨迹点依次连接构成时间对齐后的自车定位轨迹。时间对齐后的感知车辆轨迹和时间对齐后的自车定位轨迹中的各个轨迹点的采集时刻就是对应的。

本申请实施例提供的车辆定位方法，通过对感知车辆轨迹和自车定位轨迹中的各个轨迹点对齐到相同的目标时刻上，可以有效避免因为路侧感知设备和目标车辆的数据采集频率不同，所导致的数据误差，通过保证自车定位轨迹和感知车辆轨迹的轨迹点在相同的时间点下，从而可以为后续的数据处理提供高质量的轨迹数据，因此可以进一步的提升车辆定位的准确性。

在上述介绍内容的基础上，还需要说明的是，本申请提供的车辆定位方法，除了可以提供目标车辆的定位信息之外，还可以提供道路中其余车辆的定位信息。

可以理解的是，在目前的相关技术中，如果车辆需要了解道路中周围其余车辆的信息，则一般需要依赖于自动驾驶的感知技术，利用车辆的摄像头和激光雷达等进行多传感器融合，从而实现对周围车辆的感知。但是自动驾驶的感知技术需要车辆安装昂贵的软硬件感知设备，很多的成品车都不具备这些能力，因此目前的诸多车辆都无法获取道路中其余车辆的信息。

本申请的技术方案在确定与自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹之后，可以确定根据除目标车辆轨迹之外的其余感知车辆轨迹，确定道路中除目标车辆之外的其余车辆在第一时刻内的多个时刻的车辆位置，从而可以使得非自动驾驶车辆具备感知周围车辆的能力。

在一种可能的实现方式中，比如说可以根据其余车辆的车辆位置，在第一时段内的各个时刻，在目标车辆的图形用户界面中渲染其余车辆的位置。以及可以根据目标车辆的车辆位置，在第一时刻的各个时刻，在目标车辆的图形用户界面中渲染目标车辆的位置信息，以使得用户可以快速有效的获取到道路中的车辆情况。

比如说可以参照图8进行理解，图8为本申请实施例提供的显示车辆信息的界面示意图。

如图8所示，比如说可以根据目标车辆的车辆位置在图形用户界面中渲染目标车辆的位置信息，比如说参照801所示。以及还可以根据其余车辆的车辆位置在图形用户界面中渲染其余车辆的位置信息，比如说参照图8中的802～805所示。

在一种可能的实现方式中，路侧计算设备比如说还可以利用视频识别能力检测道路中的事件，并确定事件的分类。其中事件比如说可以有车辆碰撞事件、堵车事件、障碍物事件等等，本实施例对道路中的事件的具体实现不做限制，之后路侧计算设备比如说可以将事件信息发送给目标车辆，其中事件信息比如说可以包括事件分类、事件位置、事件图像等等，本实施例对事件信息的具体实现不做特别限制。

之后目标车辆比如说可以根据事件信息，在图形用户界面中渲染该事件对应的事件标识，以提醒用户在相应的位置存在一定的事件。

在一种可能的实现方式中，在渲染目标车辆的车辆信息、其他车辆的车辆信息以及事件信息的时候，比如说可以将其他车辆的位置以及事件信息的位置，转换为相对于目标车辆的位置，之后再进行渲染。同时还可以提供风险预警服务，比如说周围车辆的碰撞预警，超视距范围车辆以及车辆的提前预警等等。

综上所述，本申请的技术方案可以依赖于路侧感知数据车路协同技术，利用道路智慧杆上架设的摄像头或者毫米波雷达等路侧感知设备进行路侧信息获取，并通过路侧计算设备确定车辆轨迹以及事件信息，之后将车辆轨迹和事件信息发送给目标设备。目标设备就可以结合结合自车定位信息和路侧感知信息，一方面提升车辆自身定位精度，特别是在隧道等信号不好的地方能够大幅度提升自车定位效果；另一方面则可以获取到他车以及道路中的事件等信息，使得大量非自动驾驶车辆具备获取周围感知车辆、事件等信息的能力，从而实现风险提前预警、超视距风险感知和提高车辆通行效率的能力。

在一种可能的实现方式中，路侧计算设备所下发的感知车辆轨迹可能存在一些噪声、乱序、丢帧等情况，则可以在接收到感知车辆轨迹之后，首先对感知车辆轨迹进行平滑处理。比如说可以结合图9进行理解，图9为本申请实施例提供的感知车辆轨迹的平滑处理的实现示意图。

如图9所示，接收到的感知车辆轨迹可能出现数据重复下发的情况，比如说参照图9第一种情况，收到的轨迹数据中存在t2时刻和t3时刻重复的轨迹点，以及t4时刻和t5时刻重复的轨迹点，针对这些情况，比如说可以针对重复的轨迹点进行去重处理，例如剔除重复的轨迹点，仅保留一个。

以及参照图9中的第二种情况，接收到的感知车辆轨迹可能出现数据延迟下发的情况，比如说某个轨迹点本身应该对应t1时刻，但是实际上对应的t1`时刻。以及比如说某个轨迹点本身应该对应t2时刻，但是实际上对应的t2`时刻。在出现这种情况的时候可以进行延迟补偿。

以及参照图9中的第三种情况，接收到的感知车辆轨迹可能出现数据缺失的情况，例如在t1时刻和t2时刻之间本来还应该存在两个轨迹点，但是因为数据缺失，导致这两个轨迹点不存在。针对这种情况，比如说可以根据接收到的轨迹点对缺失的轨迹点进行补齐。

以及参照图9中的第四种情况，接收到的感知车辆轨迹可能出现轨迹点乱序的情况，针对乱序的情况可以根据轨迹点的采集时刻，对轨迹点进行正确排序，以实现轨迹的平滑处理。

之后基于平滑处理后的感知车辆轨迹进行后续处理，就可以有效的保证数据处理的准确性和有效性。

在上述介绍的各个实施例的基础上，下面结合图10对本申请提供的车辆定位方法的具体实现进行进一步的详细介绍，图10为本申请实施例提供的车辆定位方法的***示意图。

如图10所示，存在云端服务器、路侧设备、目标车辆这三侧的设备，其中云端服务器可以为路侧设备提供控制服务，比如说控制路侧计算单元进行怎么样的计算处理，以及云端服务器还可以为目标车辆提供地图服务。

其中，路侧计算设备，比如说图10所示的MEC，可以进行事件感知以及轨迹融合，从而确定事件信息以及感知车辆轨迹，并且通过MEC-RSU-OBU这个链路，将相关的信息发送给目标车辆。

其中，目标车辆中比如说可以存在车道级导航的地图服务应用程序，在该应用程序中可以通过地图SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，基于云端提供的地图服务进行地图服务，比如说导航处理。以及可以根据自车定位结果和感知车辆轨迹进行轨迹融合，从而确定车辆的行驶轨迹，以及还可以确定自车的定位结果，他车的定位结果，以及还可以确定道路中的事件，并在该应用程序中进行渲染，从而显示相应的车辆和事件结果。

基于上述介绍可以确定的是，本申请实施例提供的车辆定位方法，通过接收路侧计算设备下发的感知车辆轨迹，并且根据感知车辆轨迹确定自车的定位结果和他车的定位结果，从而可以为车辆提供车道级导航服务，以及还可以接收路侧计算设备下发的事件信息，并根据事件信息提前进行车辆碰撞、事故事件等风险预警，而不依赖于车侧的激光雷达、摄像头等感知设备。同时在确定自车定位的时候，是根据感知车辆轨迹和自车定位轨迹进行综合确定，从而可以在基站信号不良好或者无法接收到基站信号的情况下，也准确有效的确定车辆位置，以提升车辆在隧道或者山体遮挡等特殊路段下的定位精度。

图11为本申请实施例提供的车辆定位装置的结构示意图。如图11所示，该装置110包括：确定模块1101、接收模块1102以及处理模块1103。

确定模块1101，用于根据目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定所述目标车辆的自车定位轨迹；

接收模块1102，用于接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，所述感知车辆轨迹为所述路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的；

所述确定模块1101，还用于在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹；

处理模块1103，用于针对第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置。

在一种可能的设计中，所述处理模块1103还用于：

针对所述第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息不满足所述第一预设条件，则根据所述目标车辆在所述第一时刻的自车定位信息，确定所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置；

其中，所述第一时段为当前接收所述路侧计算设备发送的感知车辆轨迹的时刻到下一次接收所述路侧计算设备发送的感知车辆轨迹的时刻之间的时段。

在一种可能的设计中，所述处理模块1103还用于：

在所述根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置之后，根据所述第一时段内的多个时刻的所述车辆位置，确定子轨迹；

将所述子轨迹拼接至所述目标车辆的自车定位轨迹上，得到更新后的自车定位轨迹。

在一种可能的设计中，所述确定模块1101具体用于：

获取各所述感知车辆轨迹各自的轨迹标识；

若所述多个轨迹标识中存在预设轨迹标识，则将所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹，其中，所述预设轨迹标识为在历史时段内与所述目标车辆的自车定位轨迹相匹配的感知车辆轨迹的轨迹标识；

若所述多个轨迹标识中不存在所述预设轨迹标识，则根据所述感知车辆轨迹中的轨迹点与所述自车定位轨迹中的轨迹点，在所述至少一条感知车辆轨迹中确定所述目标车辆轨迹。

在一种可能的设计中，所述确定模块1101具体用于：

根据所述感知车辆轨迹中的各个轨迹点各自的轨迹点信息，以及所述自车定位轨迹中各个轨迹点各自的轨迹点信息，确定所述感知车辆轨迹和所述自车定位轨迹的相似度；

将所述相似度最高并且相似度大于第一预设阈值的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹。

在一种可能的设计中，所述确定模块1101具体用于：

确定所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹和所述自车定位轨迹之间的相似度；

若所述相似度大于或等于第二预设阈值，则将所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹。

在一种可能的设计中，所述处理模块1103还用于：

在所述在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹之前，根据延迟时长，对所述感知车辆轨迹中的各个轨迹点的采集时刻进行延迟补偿，得到延迟补偿后的感知车辆轨迹；

根据所述延迟补偿后的感知车辆轨迹中的各个轨迹点和所述自车定位轨迹中的各个轨迹点的对应关系，确定至少一个轨迹点对；

针对任一个所述轨迹点对，将所述轨迹点对中的两个轨迹点进行时间对齐处理，得到时间对齐后的轨迹点对；

根据多个时间对齐后的所述轨迹点对，确定时间对齐后的感知车辆轨迹以及时间对齐后的自车定位轨迹。

在一种可能的设计中，所述轨迹点对中包括所述延迟补偿后的感知车辆轨迹中的第一轨迹点，以及所述自车定位轨迹中的第二轨迹点；

所述处理模块1103具体用于：

根据所述第一轨迹点对应的第一采集时刻和所述第二轨迹点对应的第二采集时刻，确定目标时刻；

在所述延迟补偿后的感知车辆轨迹中采集时刻为所述目标时刻的第三轨迹点，以及在所述自车定位轨迹中确定采集时刻为所述目标时刻的第四轨迹点；

将所述第三轨迹点和所述第四轨迹点，确定时间对齐后的轨迹点对。

在一种可能的设计中，所述确定模块1101还用于：

在所述在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹之后，根据除所述目标车辆轨迹之外的其余感知车辆轨迹，确定其余车辆在第一时刻内的多个时刻的车辆位置，所述其余车辆为道路中除所述目标车辆之外的车辆。

在一种可能的设计中，所述处理模块1103还用于：

根据所述其余车辆的车辆位置，在所述第一时段内的各个时刻，在所述目标车辆的图形用户界面中渲染所述其余车辆的位置信息；以及，

根据所述目标车辆的车辆位置，在所述第一时段内的各个时刻，在所述目标车辆的图形用户界面中渲染所述目标车辆的位置信息。

本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

图12为本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图，如图12所示，本实施例的电子设备120包括：处理器1201以及存储器1202；其中

存储器1202，用于存储计算机执行指令；

处理器1201，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中车辆定位方法所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。

可选地，存储器1202既可以是独立的，也可以跟处理器1201集成在一起。

当存储器1202独立设置时，该电子设备还包括总线1203，用于连接所述存储器1202和处理器1201。

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中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上电子设备所执行的车辆定位方法。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。

应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、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：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (14)

1.一种车辆定位方法，其特征在于，应用于目标车辆，所述方法包括：

根据所述目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定所述目标车辆的自车定位轨迹；

接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，所述感知车辆轨迹为所述路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的；

在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹；

针对第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对所述第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息不满足所述第一预设条件，则根据所述目标车辆在所述第一时刻的自车定位信息，确定所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置；

其中，所述第一时段为当前接收所述路侧计算设备发送的感知车辆轨迹的时刻到下一次接收所述路侧计算设备发送的感知车辆轨迹的时刻之间的时段。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置之后，所述方法还包括：

根据所述第一时段内的多个时刻的所述车辆位置，确定子轨迹；

将所述子轨迹拼接至所述目标车辆的自车定位轨迹上，得到更新后的自车定位轨迹。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹，包括：

获取各所述感知车辆轨迹各自的轨迹标识；

若所述多个轨迹标识中存在预设轨迹标识，则将所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹，其中，所述预设轨迹标识为在历史时段内与所述目标车辆的自车定位轨迹相匹配的感知车辆轨迹的轨迹标识；

若所述多个轨迹标识中不存在所述预设轨迹标识，则根据所述感知车辆轨迹中的轨迹点与所述自车定位轨迹中的轨迹点，在所述至少一条感知车辆轨迹中确定所述目标车辆轨迹。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述感知车辆轨迹中的轨迹点与所述自车定位轨迹中的轨迹点，在所述至少一条感知车辆轨迹中确定所述目标车辆轨迹，包括：

根据所述感知车辆轨迹中的各个轨迹点各自的轨迹点信息，以及所述自车定位轨迹中各个轨迹点各自的轨迹点信息，确定所述感知车辆轨迹和所述自车定位轨迹的相似度；

将所述相似度最高并且相似度大于第一预设阈值的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹。

6.根据权利要求4或5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹，包括：

确定所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹和所述自车定位轨迹之间的相似度；

若所述相似度大于或等于第二预设阈值，则将所述预设轨迹标识所对应的感知车辆轨迹，确定为所述目标车辆轨迹。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹之前，所述方法还包括：

根据延迟时长，对所述感知车辆轨迹中的各个轨迹点的采集时刻进行延迟补偿，得到延迟补偿后的感知车辆轨迹；

根据所述延迟补偿后的感知车辆轨迹中的各个轨迹点和所述自车定位轨迹中的各个轨迹点的对应关系，确定至少一个轨迹点对；

针对任一个所述轨迹点对，将所述轨迹点对中的两个轨迹点进行时间对齐处理，得到时间对齐后的轨迹点对；

根据多个时间对齐后的所述轨迹点对，确定时间对齐后的感知车辆轨迹以及时间对齐后的自车定位轨迹。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述轨迹点对中包括所述延迟补偿后的感知车辆轨迹中的第一轨迹点，以及所述自车定位轨迹中的第二轨迹点；

所述将所述轨迹点对中的两个轨迹点进行时间对齐处理，得到时间对齐后的轨迹点对，包括：

根据所述第一轨迹点对应的第一采集时刻和所述第二轨迹点对应的第二采集时刻，确定目标时刻；

在所述延迟补偿后的感知车辆轨迹中采集时刻为所述目标时刻的第三轨迹点，以及在所述自车定位轨迹中确定采集时刻为所述目标时刻的第四轨迹点；

将所述第三轨迹点和所述第四轨迹点，确定时间对齐后的轨迹点对。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹之后，所述方法还包括：

根据除所述目标车辆轨迹之外的其余感知车辆轨迹，确定其余车辆在第一时刻内的多个时刻的车辆位置，所述其余车辆为道路中除所述目标车辆之外的车辆。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述其余车辆的车辆位置，在所述第一时段内的各个时刻，在所述目标车辆的图形用户界面中渲染所述其余车辆的位置信息；以及，

根据所述目标车辆的车辆位置，在所述第一时段内的各个时刻，在所述目标车辆的图形用户界面中渲染所述目标车辆的位置信息。

11.一种车辆定位装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于根据目标车辆的定位单元所确定的自车定位信息，确定所述目标车辆的自车定位轨迹；

接收模块，用于接收路侧计算设备发送的至少一条感知车辆轨迹，所述感知车辆轨迹为所述路侧计算设备根据采集的路侧信息确定的；

所述确定模块，还用于在所述至少一条感知车辆轨迹中，确定与所述自车定位轨迹相匹配的目标车辆轨迹；

处理模块，用于针对第一时段内的任一个第一时刻，若所述目标车辆的自车定位信息满足第一预设条件，则根据所述目标车辆轨迹，预测所述目标车辆在所述第一时刻的车辆位置。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如权利要求1至10中任一所述的方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至10中任一所述的方法。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一所述的方法。

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