[发明专利]一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法

权利要求书

1.一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，其特征在于：融合地图模块、相机处理模块和雷达处理模块提供的信息，通过车道线校正和边界校正使车辆在地图中的位置与它在环境中的真实位置相匹配，其中：

所述地图模块，根据实时定位信息绘制以车辆为中心、一定范围内的局部地图，供相机处理模块和雷达处理模块使用；

所述相机处理模块，使用相机采集车辆行驶过程中的路面原始数据，提取车道线，用于地图匹配和校正；

所述雷达处理模块，使用激光雷达采集车辆周围环境信息，提取道路边界，用于地图匹配和校正；

雷达处理模块在做地图匹配和校正之前对检测的道路边界进行可用性评估，评估指标包括：角度angleDT、宽度widthDT和线形leftDDT、rightDDT，

angleDT：表示局部地图中道路的偏转角；

widthDT：表示道路平均宽度；

leftDDT、rightDDT：分别表示左、右边界的形状偏差，边界的线形采用二次曲线拟合；

根据车道线检测失效次数和车辆与实际检测边界的距离，边界的可用性评估分为三个等级：普通、严格、无限制，分别对应不同的阈值向量

2.根据权利要求1所述的基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，其特征在于：相机处理模块在做地图匹配和校正之前对检测的车道线进行可用性评估，评估指标包括：车道夹角angle_camera、车头夹角angle_car和车道宽度差line_width，

angle_camera：表示实时检测的车道线与局部地图中车道线的夹角；

angle_car：表示实时检测的车头方向与局部地图中的车道线夹角；

line_width：表示实时检测的车道线与局部地图中车道线的宽度差。

3.根据权利要求2所述的基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，其特征在于：为车道线可用性评估指标设置阈值向量任一项指标超过阈值，则车道线不具备可用性，不能用于地图校正。

4.根据权利要求1所述的基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，其特征在于：计算检测距离，即车辆与通过评估的车道线或边界的距离，对应找到显示距离，即车辆在地图中与车道线或边界的距离，检测距离和显示距离不一定相等，两者的差值即为需要校正的局部地图的定位偏差，偏差校正公式：

Adjust_x+＝offset*cos(rad)；

Adjust_y+＝offset*sin(rad)； (1)

其中：

Adjust_x：表示地图在正东方向的偏差；

Adjust_y：表示地图在正北方向的偏差；

offset：表示车道线或边界偏差；

rad：表示地图偏转角；

cos：三角函数余弦函数；

sin：三角函数正弦函数；

Adjust_x和Adjust_y的校正结果被永久性保留，供下一次绘制局部地图时使用。