[发明专利]一种基于语义信息的车辆地库重定位方法、装置、设备和介质

说明书

本发明涉及机器人导航定位技术以及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于语义信息的车辆地库重定位方法、装置、设备和介质，方法包括：接收重定位功能机制触发信号；进行局部地标检测，得到地标检测结果；将所述地标检测结果同矢量地图库中的地标进行全局匹配，获得第一定位结果；采用基于栅格化地图的算法对所述第一定位结果进行处理，得到配准得分函数；利用高斯牛顿算法对所述配准得分函数进行迭代优化，得到第二定位结果。本发明提供的车辆地库重定位方法可以在定位失效且不受光线变化条件干扰情况下，达到快速重定位的目的，能够满足大部分功能场景车辆地库重定位的情况，也能保证精准实现自动泊车功能。

技术领域

本发明涉及机器人导航定位技术以及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于语义信息的车辆地库重定位方法、装置、设备和介质。

背景技术

当前车辆在地库中实现自动泊车，大多数采用的是AVP，全称Automated ValetParking，中文名“自动代客泊车系统”。作为自动驾驶在泊车场景下的应用，AVP实现的是全自动驾驶代客泊车功能，最终目标是取代传统的人工代客泊车，帮助用户节省大量的停车时间，解决高峰期排队停车的痛点。

AVP涉及的细分场景复杂，技术难度大，并且对保证车辆安全性来说，也是巨大的挑战。目前行业还没有量产的产品面世。而AVP场景的完整功能实现涉及车联网、感知识别、同步定位、规划控制等多个领域，其中涉及的关键技术有高精地图、SLAM、融合感知、融合定位、路径规划等。其中，定位方向对整个功能场景起到了至关重要的角色。

传统车辆的定位主要依赖于GNSS，即全球导航卫星系统，如GPS、北斗等。但GNSS的定位精度只有米级，无法满足自动驾驶的定位需求；同时对于AVP来说，卫星信号无法覆盖地下车库的场景，故而传统GNSS定位会失效。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供了一种基于语义信息的车辆地库重定位方法、设备和介质，能够在车辆定位失效的情况下快速重定位还同时不受光线干扰，保证车辆能够在定位失效时重新定位准确找到当前所在位置。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于语义信息的车辆地库重定位方法，包括如下步骤：接收重定位功能机制触发信号；

进行局部地标检测，得到地标检测结果；将所述地标检测结果同矢量地图库中的地标进行全局匹配，获得第一定位结果；采用基于栅格化地图的算法对所述第一定位结果进行处理，得到配准得分函数；利用高斯牛顿算法对所述配准得分函数进行迭代优化，得到第二定位结果。

在本发明的一可选实施例中，重定位功能机制的触发条件包括：

获取车辆的环境图像；将所述环境图像进行语义分割，分割结果在图像中以像素点的形式表征；将分割结果中的像素点与所述矢量地图库中的特征向量点进行匹配；当在所述矢量地图库中匹配不到对应的所述特征向量点时，触发重定位功能机制。

在本发明的一可选实施例中，在接收重定位功能机制触发信号步骤之前还包括：

建立地标向量组地图库，所述地标向量组地图库包括多组路标向量，其中，所述路标向量包括中心位置、方向向量和路面标记的元素类别。

在本发明的一可选实施例中，进行局部地标检测，得到地标检测结果的步骤包括：

重新获取所述车辆的环境图像，对所述环境图像进行语义分割，以分割出所述环境图像中路面标记，其中，所述路面标记在图像中以像素的形式表征；对分割出的所述路面标记的像素进行矢量化处理，提取所述路面标记的轮廓点；根据所述路面标记的轮廓点计算中心位置，以作为所述路面标记的中心位置；根据所述路面标记的轮廓点，来获取所述路面标记的方向向量；根据所述中心位置、所述方向向量和元素类别组成当前车辆位置的地标检测结果。