[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

说明书

本发明涉及一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，可以应用在无人驾驶车辆的环境感知和智能决策当中。本发明利用离线地图和在线感知信息的配合实现高精度实时定位。离线地图记录无人驾驶车辆行驶区域的道路交通信息。在线感知信息包括车道线和道路边界。无人驾驶车辆在地图区域中行驶时，根据惯性组合导航系统给出的定位信息确定车辆的大概位置，获取位置附近的局部地图，通过车载传感器检测车辆前方的车道线和车辆两边的道路边界，确定车辆与车道线及道路边界的相对位置，对比车辆在地图中的位置，计算偏差，修正定位误差，实现高精度定位。

技术领域

本发明属于无人驾驶车辆技术领域，具体地涉及一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法。

背景技术

无人驾驶车辆是一种自动完成驾驶任务的智能汽车。它依靠车载传感器感知道路环境，采取合适的行驶策略，控制车辆安全可靠地到达目的地。无人驾驶车辆是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

高精度定位是实现无人驾驶的必要条件。无人驾驶车辆利用高精度定位，再配合高精度地图，能够精确判断它所在的位置，熟悉车辆附近的道路交通环境，降低感知系统对环境检测的要求。高精度定位可以帮助决策系统实时规划行驶路径，选择合适的车道，处理各种交通状况，有效提高行驶质量，增强行车的安全性和智能性。

传统的定位通常由卫星定位系统(GPS、北斗等)加惯性导航系统(INS)组成。卫星定位信号在高楼林木遮挡的情况下容易受到干扰，导致信号质量下降。单独使用INS系统输出定位信息的话，误差会随着时间迅速增大。

公开号为CN104089619A的专利(申请号CN201410202876.4)提供了一种无人驾驶汽车的GPS导航地图精确匹配系统及其操作方法。该方法包括定位模块、地图模块和匹配模块，定位模块获取车辆的实时定位信息和路径轨迹信息，地图模块将信息制作成KML文本地图的地图解析模块和地图加载模块，匹配模块在行驶过程中利用定位模块和地图模块的信息实时为车辆匹配最佳路线。该专利利用KML地图与GPS实时测得的经纬度进行匹配，没有利用局部的道路环境特征，由于信息来源单一、地图和GPS信息存在偏差，该专利应用范围有限，定位精度不足。

采用多传感器信息融合的定位方案，可以将多种传感器组合在一起，无人驾驶车辆先接收卫星和惯导定位信号，实现粗定位，再配合环境感知系统，利用车载激光雷达、相机等传感器采集数据，构建场景的二维或三维地图，提取环境特征，借助地图特征匹配获得局部环境下的高精度定位。不同的传感器检测范围不一样，适应的环境有所差别。提供多个信息源，可以扩大检测范围，增加信息冗余度，有效增强了系统的鲁棒性和可靠性。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，本发明能够结合多种信息融合的优点，在各种道路条件下都能够持续稳定进行高精度地图匹配和修正，快速获得高精度定位结果。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，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。

其中，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，