[发明专利]定位方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种定位方法、装置、设备及存储介质，涉及自动驾驶，尤其是自主泊车技术领域。该方法包括：根据待定位设备的定位数据，从高精地图中确定第一定位元素；对采集的待定位设备的环境图像进行识别，确定环境图像中的第二定位元素；将第二定位元素与第一定位元素进行匹配，得到匹配结果；基于匹配结果对待定位设备的定位数据进行修正，得到修正后的定位数据，其中，第一定位元素与第二定位元素均为具有语义的视觉特征。本申请实施例的技术方案，能够降低环境对定位结果的影响，实现对待定位设备的高精度定位。

技术领域

本申请涉及自动驾驶，尤其是自主泊车技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，智能驾驶技术正在迅速发展，对待定位设备例如车辆进行定位是智能驾驶技术的基础，成为了关注的焦点。

现有技术中，一般采用单一的定位装置例如全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)对待定位设备进行定位。然而，单一的定位装置的定位结果普遍存在较大误差，以GPS为例，GPS定位装置本身的定位误差在10-20米以内，并且受到天气、卫星星历误差、电离层折射等诸多因素影响，导致定位结果的误差波动较大，无法实现对待定位设备的高精度定位。

发明内容

本申请实施例提供一种定位方法、装置、设备及存储介质，用于解决单一的定位装置的定位结果普遍存在较大误差，无法实现对待定位设备的高精度定位的问题。

第一方面，本申请提供一种定位方法，包括：根据待定位设备的定位数据，从高精地图中确定第一定位元素；对采集的所述待定位设备的环境图像进行识别，确定所述环境图像中的第二定位元素；将所述第二定位元素与所述第一定位元素进行匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果对所述定位数据进行修正，得到修正后的定位数据，其中，所述第一定位元素与所述第二定位元素均为具有语义的视觉特征。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述将所述第二定位元素与所述第一定位元素进行匹配，包括：确定所述第二定位元素的拓扑结构以及所述第一定位元素的拓扑结构；将所述第二定位元素的拓扑结构与所述第一定位元素的拓扑结构进行匹配。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述对采集的所述待定位设备的环境图像进行识别，确定所述环境图像中的第二定位元素，包括：通过深度神经网络模型确定所述环境图像中具有语义的点线面视觉特征；基于所述环境图像中具有语义的所述点线面视觉特征，识别所述环境图像中的第二定位元素。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述识别所述环境图像中的第二定位元素，包括：确定各个所述第一定位元素的类型；基于各个所述第一定位元素的类型以及所述点线面视觉特征，对所述环境图像中的第二定位元素进行识别。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述基于各个所述第一定位元素的类型以及所述点线面视觉特征，对所述环境图像中的第二定位元素进行识别，包括：基于各个所述第一定位元素的类型以及拓扑结构，确定所述环境图像中对应的第二定位元素的类型；基于所述第二定位元素的类型以及所述点线面视觉特征，对所述第二定位元素进行识别。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述基于所述匹配结果对所述定位数据进行修正，包括：基于所述匹配结果确定所述待定位设备在所述高精地图中的位姿信息；基于所述位姿信息对所述待定位设备的定位数据进行修正。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述位姿信息包括位置信息，所述方法还包括：基于所述待定位设备在所述高精地图中的所述位置信息，确定所述待定位设备所处的路面的高度信息；基于所述路面的高度信息，确定所述待定位设备在所述高精地图里的虚拟高度信息；基于所述虚拟高度信息对所述待定位设备的定位数据进行修正。