[发明专利]一种基于激光反射强度的无人车实时定位方法

摘要

本发明涉及一种基于激光反射强度的无人车实时定位方法，包括以下步骤：S1，车载的激光雷达对城市道路两侧进行拍摄，获取多帧点云数据，并进行路沿点提取，将路沿点转换到当前车辆坐标系下；S2，选取z轴坐标值位于设定范围内的路沿点获取其在GPS坐标系下的坐标，以无人车当前的GPS坐标点为原点，划分坐标空间得到栅格图；S3，将栅格化的高精度地图与步骤S2得到的栅格图进行匹配，获得无人车在高精度地图上的位置；S4，利用卡尔曼滤波器预测车辆位姿。与现有技术相比，本发明可以在复杂环境下实现实时精确定位，能够有效提高无人车行驶的安全性。

主权项

1.一种基于激光反射强度的无人车实时定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，无人车行驶过程中，车载的激光雷达对城市道路两侧进行拍摄，获取多帧点云数据，并进行路沿点提取，将各帧点云数据中的路沿点转换到当前车辆坐标系下，S2，在步骤S1得到的路沿点中，选取z轴坐标值位于设定范围内的路沿点，利用高斯反投影，获取其在GPS坐标系下的坐标，以无人车当前的GPS坐标点为原点，划分坐标空间得到栅格图，计算其中路沿点的激光反射强度的均值和方差，所述的z轴为竖直方向，S3，采用滑动窗口搜索法，将栅格化的高精度地图与步骤S2得到的栅格图进行匹配，并计算位置偏差，获得无人车在高精度地图上的位置，所述的高精度地图中包含路沿点的激光反射强度信息，S4，利用卡尔曼滤波器预测车辆位姿；所述的步骤S2中，统计落入到各栅格中的路沿点个数，选取路沿点个数大于设定数的栅格作为有效栅格，计算其中路沿点的激光反射强度的均值和方差，用于提供步骤S3中的匹配信息；所述的步骤S3中，构建高精度地图的多个栅格图，利用高斯相似度分别将各栅格图与步骤S2得到的栅格图进行匹配，得到相似度最高的一对，并计算二者的位置偏差，其中，多个栅格图的原点不同；所述的步骤S1中，使用车载的惯性导航系统获取相邻两帧的位移变化量d_x、d_y和航向角变化量d_θ，若第k‑1帧的路沿点Q_k‑1坐标为(x_k‑1,y_k‑1)，则第k‑1帧的路沿点转化到第k帧坐标系下的坐标为所述的步骤S4中，当前t时刻无人车的位姿为则t+1时刻的无人车位姿计算式为其中，为预测的无人车位姿，d_θ为航向角变化量，Δt为时间间隔，v^t为t时刻的车速。