[发明专利]一种车辆智能定位方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种车辆智能定位方法，其特征在于，包括：

获取预设场景下建立的车辆定位模型，并根据所述车辆定位模型得到车辆位置的目标函数；

对基于改进后的捕食者算法的种群的相关参数进行初始化，并根据所述车辆位置的目标函数计算所述种群的适应度值；

根据当前迭代次数获取所述捕食者算法在对应阶段的位置更新模型，并根据所述位置更新模型和预设的环境因素模型对所述种群的位置进行第一更新，得到所述种群的第一更新位置；

根据所述种群的适应度值的大小对所述种群的第一更新位置进行第二更新，得到所述种群的最优位置；

判断所述当前迭代次数是否大于或等于所述最大迭代次数，若是，则输出所述种群的最优位置，若否，则令所述当前迭代次数加一，并返回至所述对基于改进后的捕食者算法的种群的相关参数进行初始化，并根据所述车辆位置的目标函数计算所述种群的适应度值的步骤。

2.根据权利要求1所述的车辆智能定位方法，其特征在于，所述获取预设场景下建立的车辆定位模型，并根据所述车辆定位模型得到车辆位置的目标函数，包括：

获取预设场景下建立的车辆定位模型；

根据所述车辆定位模型计算得到车辆的位置观测值和位置估计值；

根据所述车辆的位置观测值、位置估计值与预设误差阈值之间的数学关系得到所述车辆位置的目标函数。

3.根据权利要求1所述的车辆智能定位方法，其特征在于，所述根据当前迭代次数获取所述捕食者算法在对应阶段的位置更新模型，并根据所述位置更新模型和预设的环境因素模型对所述种群的位置进行第一更新，得到所述种群的第一更新位置，包括：

基于改进后的捕食者算法建立精英捕食者的矩阵和猎物矩阵；

基于捕食者与猎物的移动速度之间的大小关系，根据所述精英捕食者的矩阵和所述猎物矩阵，建立第一位置更新模型、第二位置更新模型和第三位置更新模型；

当判断到当前迭代次数小于第一迭代次数时，根据所述第一位置更新模型对所述种群的位置进行更新，得到更新后的种群的位置；

当判断到所述当前迭代次数大于或等于所述第一迭代次数，且小于第二迭代次数时，根据所述第二位置更新模型对所述种群的位置进行更新，得到更新后的种群的位置；

当判断到所述当前迭代次数大于或等于所述第二迭代次数时，根据所述第三位置更新模型对所述种群的位置进行更新，得到更新后的种群的位置；

根据预设的环境因素模型对所述更新后的种群的位置进行第一更新，得到所述种群的第一更新位置。

4.根据权利要求3所述的车辆智能定位方法，其特征在于，所述基于捕食者与猎物的移动速度之间的大小关系，根据所述精英捕食者的矩阵和所述猎物矩阵，建立第一位置更新模型、第二位置更新模型和第三位置更新模型，包括：

当捕食者的移动速度大于猎物的移动速度时，根据所述精英捕食者的矩阵和所述猎物矩阵，建立第一位置更新模型；

当所述捕食者的移动速度等于所述猎物的移动速度时，根据所述精英捕食者的矩阵和所述猎物矩阵，建立第二位置更新模型；

当所述捕食者的移动速度小于所述猎物的移动速度时，根据所述精英捕食者的矩阵和所述猎物矩阵，建立第三位置更新模型。

5.根据权利要求3所述的车辆智能定位方法，其特征在于，所述根据预设的环境因素模型对所述更新后的种群的位置进行第一更新，得到所述种群的第一更新位置，包括：

基于环境因素和猎物群体的活动的影响，建立预设的环境因素模型；

根据所述预设的环境因素模型对所述更新后的种群的位置进行第一更新，得到所述种群的第一更新位置。

6.根据权利要求1所述的车辆智能定位方法，其特征在于，所述根据所述种群的适应度值的大小对所述种群的第一更新位置进行第二更新，得到所述种群的最优位置，包括：

根据所述适应度值的大小将所述种群由小到大平均分为三个子种群；其中，三个所述子种群分别为领导者子群、追随者子群和衔尾者子群；

对所述追随者子群和所述衔尾者子群的位置进行第二更新，得到所述种群的最优位置。