[发明专利]激光雷达定位

说明书

本公开提供了“激光雷达定位”。一种系统，包括处理器和存储器，所述存储器包括指令，所述指令由所述处理器执行以确定地图数据，确定未校准的激光雷达数据，通过将所述地图数据与所述未校准的激光雷达数据组合来确定车辆在所述地图数据中的位置，并且基于所述车辆在所述地图数据中的所述位置来操作所述车辆。

技术领域

本公开涉及车辆操作，且具体地涉及用于激光雷达定位的系统和方法。

背景技术

车辆可被配备为在自主驾驶模式和乘员驾驶模式两者下操作。车辆可配备有计算装置、网络、传感器和控制器，以获取关于车辆环境的信息并基于该信息操作车辆。车辆的安全和舒适操作可取决于获取关于车辆位置的准确且及时的信息。因此，车辆传感器提供关于车辆位置的最可能的准确数据非常重要。例如，将通过解决在车辆在道路上操作时获取关于车辆相对于地图以及因此相对于道路和对象的位置的准确且及时的信息的问题，增强车辆的安全和舒适的操作。

发明内容

车辆可被配备为在自主驾驶模式和乘员驾驶模式下操作。所谓半自主或全自主模式是指一种操作模式，其中车辆可以由作为具有传感器和控制器的车辆信息系统的一部分的计算装置驾驶。车辆可以被乘坐或未被乘坐，但在任一种情况下，车辆都可以在没有乘员帮助的情况下驾驶。出于本公开的目的，自主模式被定义为其中车辆推进(例如，经由包括内燃发动机和/或电动马达的动力传动系统)、制动和转向中的每一种由一个或多个车辆计算机控制的模式；在半自主模式中，车辆计算机控制车辆推进、制动和转向中的一种或两种。在非自主车辆中，这些中的每一种都不由计算机控制。

例如，计算装置可以使用对车辆相对于地图的位置的估计来使道路上的车辆从当前位置运行到所确定的目的地。计算装置可以从包括全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)和里程计的传感器输入数据，以确定对包括车辆相对于地图的位置的定位数据的估计。参考图1和图2，在本公开的上下文中，里程计是指基于计算装置115从传感器116记录的里程表和罗盘航向数据确定车辆110的位置。来自激光雷达传感器的数据可用于通过确定地图中包括的对象的位置来提高对车辆相对于地图的位置的估计的准确性。例如，来自未校准的激光雷达传感器的地平面边缘数据可用于提高对相对于地图的车辆位置的估计的准确性，且从而改进计算装置对车辆的操作。

本文公开了一种方法，该方法包括确定地图数据，确定未校准的激光雷达数据，通过将地图数据与未校准的激光雷达数据组合来确定车辆在地图数据中的位置，并且基于车辆在地图数据中的位置来操作车辆。确定地图数据可包括基于包括GPS、INS和里程计的位置传感器确定相对于地图数据的第一位置。确定未校准的激光雷达数据可包括确定对应于地平面返回数据的反射测量结果并且排除对应于非地面返回数据的测量数据。确定未校准的激光雷达数据可包括将反射测量结果正交投影到2D网格上。确定未校准的激光雷达数据可包括确定未校准的激光雷达数据的x和y梯度。确定未校准的激光雷达数据可包括基于多个激光雷达扫描的位置组合来自激光雷达扫描的未校准激光雷达数据的x和y梯度。未校准的激光雷达数据可包括被编码为无穷大的丢失数据。可以在x和y中以10cm对2D网格进行采样。

将地图数据与未校准的激光雷达数据组合可包括将地图数据与未校准的激光雷达数据匹配，以通过确定地图数据与未校准的激光雷达数据之间的一组邻域位置/姿势的归一化交互信息来确定地图数据与未校准的激光雷达数据之间的配准。确定车辆相对于地图数据的位置可包括通过利用扩展卡尔曼滤波器处理地图数据与未校准的激光雷达数据之间的配准来更新位置。通过确定一组邻域位置/姿势的归一化交互信息来确定地图数据与未校准的激光雷达数据之间的配准可包括确定地图数据与未校准的激光雷达数据之间的最大匹配。归一化交互信息可被计算为地图数据与未校准的激光雷达数据之间的熵和联合熵。确定地图数据可包括基于位置数据形成地图数据的局部部分并且基于未校准的激光雷达数据形成地理区域，其中地理区域是在x和y中以10cm采样的2D网格。