[发明专利]定位初始化方法、系统及移动工具

说明书

本发明提供了一种定位初始化方法、系统及移动工具，方法包括：获取车辆的初始位姿点和地图；接收单帧激光点云；在地图中搜索出以初始位姿点为中心的第一区域，并按照第一位置搜索分辨率对第一区域进行栅格化处理得到第一栅格地图；确定出多个估计位姿点及其分别与单帧激光点云的匹配度，从多个估计位姿点中选取多个候选位姿点；在地图中搜索出以候选位姿点为中心的第二区域，并按照第二位置搜索分辨率对第二区域进行栅格化处理得到第二栅格地图；根据第二栅格地图中各栅格的位置信息和预置的第二搜索角度分辨率，确定出多个待选位姿点；确定单帧激光点云分别与每个待选位姿点的匹配度；根据多个待选位姿点的匹配度确定车辆的目标位姿点。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种定位初始化方法、系统及移动工具。

背景技术

随着科技水平的快速发展，无人驾驶技术越发受到重视。无人驾驶可高效利用交通资源，减少碳排放，并能有效应对劳动力的成本上升，减少人们繁重的重复性体力劳动，具有广泛的应用市场。无论是低速商用机器人或是高速乘用车，实现无人驾驶功能均需要依赖高精度定位技术。

目前室内低速商用移动机器人定位主要采用多传感器融合技术，探测周围环境主要采用激光或摄像头，而单线激光由于其稳定可靠价格低廉的优势，在该领域具有广泛的应用市场。采用单线激光与地图匹配方案进行定位主要分为定位初始化，实时融合定位两部分，因此定位初始化是单线激光无人车定位的基础。室内无人车初始化时由于缺少全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）提供的绝对姿态，相对室外乘用车定位初始化较为不同。

目前针对激光定位初始化方法主要有两种：1.基于GNSS绝对位置的初始化方案；2.基于固定启动点的初始化方案。

基于GNSS绝对位置的初始化方案主要应用于室外GNSS信号良好的区域，当GNSS信号较好时可以给定较好的车辆初始位置。该方案要求卫星信号接收良好，但是室内环境无法满足，因此该方案的适应环境有限。

基于固定启动点的初始化方案受环境干扰较小，在室内同样适用，但要求车辆在固定地点进行初始化。该方案对于车辆停放的准确性要求较高，无法满足车位被占用等情形，因此该方案对于室内快速激光定位挑战较大。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种定位初始化方法，能够稳定有效、快速且准确进行定位初始化，以快速得到精准的目标位姿。

本发明第一方面提供了一种定位初始化方法，所述定位初始化方法包括：

获取车辆的初始位姿点和地图；

接收车辆上激光雷达采集的单帧激光点云；

在所述地图中搜索出以初始位姿点为中心的第一区域，并按照第一位置搜索分辨率对所述第一区域进行栅格化处理得到第一栅格地图；

根据第一栅格地图中各栅格的位置信息和预置的第一搜索角度分辨率，确定出多个估计位姿点；

确定所述单帧激光点云分别与每个估计位姿点的匹配度；根据所述匹配度从所述多个估计位姿点中选取多个候选位姿点；

针对每个候选位姿点，在所述地图中搜索出以候选位姿点为中心的第二区域，并按照第二位置搜索分辨率对所述第二区域进行栅格化处理得到第二栅格地图；根据第二栅格地图中各栅格的位置信息和预置的第二搜索角度分辨率，确定出多个待选位姿点；所述第二位置搜索分辨率小于第一位置搜索分辨率；

确定所述单帧激光点云分别与每个待选位姿点的匹配度；

根据所述多个待选位姿点的匹配度确定所述车辆的目标位姿点。

在一种可能的实现方式中，所述确定所述单帧激光点云分别与每个估计位姿点的匹配度，具体包括：

针对每个估计位姿点，执行以下步骤：

根据估计位姿点将所述单帧激光点云投影到所述地图中，得到激光点云中各激光点在所述地图中的投影点；

计算每个投影点与最近障碍物的距离值；