[发明专利]定位方法、装置及设备、以及自动驾驶定位系统

权利要求书

1.一种定位方法，其特征在于，应用于定位装置，所述方法包括：

获取第一点云集合及第一点云对应的第一目标物体；其中，所述第一点云集合包括至少一个所述第一点云，定位对象附近有至少一个所述第一目标物体；

根据所述第一点云从高精地图中获取所述第一目标物体对应的第一候选位置集合；其中，所述第一候选位置集合包括至少一个第一位置；

计算所述第一位置的匹配度，将匹配度最大的第一位置作为所述定位对象的位置输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一位置的匹配度，以将最大的匹配度对应的所述第一位置作为所述定位对象的位置输出，进一步包括：

根据所述第一位置与所述第一目标物体的对应关系，确定所述第一位置对应的第二目标物体集合；

对所述第二目标物体集合与所述第一位置的标准物体集合进行匹配度计算，以获得所述第一位置的匹配度；

其中，所述标准物体集合是从所述高精地图中获取的位于第一位置的物体集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第二目标物体集合与所述第一位置的标准物体集合进行匹配计算，进一步包括：

获取第二目标物体的点云和标准物体的点云，其中，所述第二目标物体集合包括至少一个所述第二目标物体；所述标准物体集合包括至少一个所述标准物体；

计算所述第二目标物体的点云和所述标准物体的点云的匹配度，以获得所述第一位置的匹配度。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取第一点云集合及第一点云对应的第一目标物体，进一步包括：

采集所述定位对象周围场景的点云；

从所述周围场景的点云中提取待识别的点云；

利用已训练的学习模型对所述待识别的点云进行识别处理，以输出所述第一点云集合及所述第一点云对应的所述第一目标物体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用已训练的学习模型对所述待识别点云进行识别处理，进一步包括：

对所述待识别的点云进行编码处理，以输出所述待识别的点云对应的描述子，其中，所述描述子用于表示所述识别的点云对应的第一目标物体的轮廓特征；

对所述待识别的点云对应的描述子进行解码处理，以输出所述第一点云以及所述第一点云对应的所述第一目标物体。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述周围场景的点云中提取出待识别的点云，进一步包括：

对所述周围场景的点云进行预处理，以去除干扰点云；

对所述预处理后的点云进行降维处理，以获得二维形式的点云；

对所述二维形式的点云进行过滤处理，以获得二维形式的待识别的点云；

对所述二维形式的待识别的点云进行三维重构，以获得所述待识别的点云。

7.一种定位装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取第一点云集合及第一点云对应的第一目标物体；其中，所述第一点云集合包括至少一个所述第一点云，定位对象附近有至少一个所述第一目标物体；

所述获取模块还用于根据所述第一点云从高精地图中获取所述第一目标物体对应的第一候选位置集合；其中，所述第一候选位置集合包括至少一个第一位置；

计算模块，用于确定所述第一位置的匹配度，以将最大的匹配度对应的所述第一位置作为所述定位对象的位置输出。

8.一种自动驾驶的定位系统，其特征在于，包括：

车载定位模块，基于卫星定位对车身进行定位，并输出卫星定位信息；

点云定位模块，用于根据权利要求1至6任一项所述的定位方法基于实时点云与高精地图中点云的匹配度进行车身定位，并输出点云语义定位信息；

融合定位模块，用于融合所述卫星定位信息和所述点云语义定位信息，并输出融合处理之后的定位信息。