[发明专利]一种对无人驾驶设备的轨迹点验证的方法及装置

权利要求书

1.一种对无人驾驶设备的轨迹点验证的方法，其特征在于，包括：

获取无人驾驶设备当前的定位数据，并根据所述定位数据，确定所述无人驾驶设备当前所处的轨迹点，作为待验证轨迹点；

确定所述无人驾驶设备基于所述定位数据得到所述待验证轨迹点所采用的定位算法，作为目标定位算法；

从所述无人驾驶设备经过的各历史轨迹点中确定出采用除所述目标定位算法以外的其他定位算法所定位出的轨迹点，作为参考轨迹点；

根据所述参考轨迹点以及所述待验证轨迹点，确定所述其他定位算法对所述目标定位算法的综合评估值，作为所述目标定位算法对应的综合评估值；

根据所述综合评估值，验证所述待验证轨迹点是否为所述无人驾驶设备当前所处的实际轨迹点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述无人驾驶设备经过的各历史轨迹点中确定出采用除所述目标定位算法以外的其他定位算法所定位出的轨迹点，作为参考轨迹点，具体包括：

确定所述待验证轨迹点所处的地理区域，作为目标地理区域；

从预先确定出的各地理区域与各算法运行占比的对应关系中，确定所述目标地理区域对应的算法运行占比，一个地理区域对应的算法运行占比用于表示各定位算法在该地理区域中运行的时间占比；

根据所述目标地理区域对应的算法运行占比，从所述无人驾驶设备在位于所述目标地理区域内的各历史轨迹点中确定出采用除所述目标定位算法以外的其他定位算法所定位出的轨迹点，作为参考轨迹点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，预先确定各地理区域与各算法运行占比之间的对应关系，具体包括：

在预设的定位地图中划分各地理区域；

针对每个地理区域，确定该地理区域的中心点；

根据所述中心点，确定每个定位算法的第一容错度以及第二容错度；

根据每个定位算法的第一容错度和/或第二容错度，确定该地理区域所对应的算法运行占比。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述中心点，确定每个定位算法的第一容错度，具体包括：

针对每个定位算法，从该地理区域中确定位于所述中心点附近的若干采样点；

针对每个采样点，根据所述中心点所对应的定位数据，得到该定位算法以该采样点为初始定位点进行定位的定位结果，作为该采样点对应的定位结果；

根据所述中心点以及所述若干采样点对应的定位结果，确定该定位算法在该地理区域中的第一容错度。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述中心点以及在所述若干采样点对应的定位结果，确定该定位算法在该地理区域中的第一容错度，具体包括：

从所述若干采样点中确定失效采样点，所述失效采样点在该定位算法下对应的定位结果与所述中心点之间的距离超过第一设定距离；

从所述失效采样点中确定出距离所述中心点最近的失效采样点，作为失效界限采样点，并将所述失效界限采样点与所述中心点之间的距离，作为该定位算法在该地理区域下的容错距离；

根据所述容错距离，确定该定位算法在该地理区域中的第一容错度。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，定位算法包括：激光雷达定位算法；

根据所述中心点，确定每个定位算法的第二容错度，具体包括：

获取在所述中心点对应的激光点云数据；

修改所述激光点云数据中的N个点的点云数据，得到修改后点云数据；

针对每个定位算法，基于所述修改后点云数据，确定该定位算法对应的定位结果；

以该定位算法对应的定位结果与所述中心点之间的距离不超过第二设定距离为约束条件，确定N的最大值，作为最大容错点数，所述N为正整数；

根据所述最大容错点数，确定该定位算法在该地理区域下的第二容错度。