[发明专利]一种地图匹配方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开实施例涉及一种地图匹配方法、装置、电子设备和存储介质。本公开实施例中，基于车辆传感器数据确定多个观测语义特征，并基于车辆的初始定位信息获取局部地图信息和多个候选定位信息，局部地图信息包括多个地图语义特征；进而针对每个候选定位信息，均进行观测语义特征和候选地图语义特征的匹配，得到匹配对；从而基于每个候选定位信息对应的匹配对，确定车辆的最优候选定位信息和最优候选定位信息对应的匹配对。本公开实施例适用于矢量语义地图，仅利用矢量语义地图的矢量信息，实现观测特征与地图特征的实时匹配，不依赖于额外的描述子、强度等额外数据，在降低储存需求和算力使用的基础上，实现良好的匹配效果。

技术领域

本公开实施例涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种地图匹配方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质。

背景技术

在智能驾驶技术领域中，无论是辅助驾驶还是自动驾驶，车辆定位技术占有重要地位。目前，主流的车辆定位技术包括基于视觉的vslam(visual simultaneouslocalization and mapping，视觉即时定位与地图构建)技术以及基于激光雷达的lslam(laser simultaneous localization and mapping，激光即时定位与地图构建)技术等，这些方法通常需要事先建立稠密的定位地图，并且储存描述子、强度等用于匹配的信息，对储存资源的占用较大。

为了降低定位地图的尺寸，同时提高某些场景下的鲁棒性，一些定位方案基于矢量语义地图进行定位。然而，尽管矢量地图的稀疏性使其尺寸大大减小，描述子等信息的缺失也对如何实现高效且高正确率的实时匹配提出了挑战。

上述对问题的发现过程的描述，仅用于辅助理解本公开的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

为了解决现有技术存在的至少一个问题，本公开的至少一个实施例提供了一种地图匹配方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质。

第一方面，本公开实施例提出一种地图匹配方法，所述方法包括：

获取车辆的初始定位信息和车辆传感器数据；

基于所述初始定位信息，确定多个候选定位信息；

基于所述车辆传感器数据，确定多个观测语义特征；

基于所述初始定位信息，获取局部地图信息，所述局部地图信息包括多个地图语义特征；

针对每个所述候选定位信息：

基于该候选定位信息，将所述多个地图语义特征转换至所述车辆传感器的坐标系下，得到该坐标系下的多个候选地图语义特征；

将所述多个观测语义特征和所述多个候选地图语义特征进行匹配，得到匹配对；

基于每个所述候选定位信息对应的匹配对，确定所述车辆的最优候选定位信息和所述最优候选定位信息对应的匹配对。

第二方面，本公开实施例还提出一种地图匹配装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取车辆的初始定位信息和车辆传感器数据；基于所述初始定位信息，获取局部地图信息，所述局部地图信息包括多个地图语义特征；

第一确定单元，用于基于所述初始定位信息，确定多个候选定位信息；基于所述车辆传感器数据，确定多个观测语义特征；

匹配单元，用于针对每个所述候选定位信息：

基于该候选定位信息，将所述多个地图语义特征转换至所述车辆传感器的坐标系下，得到该坐标系下的多个候选地图语义特征；

将所述多个观测语义特征和所述多个候选地图语义特征进行匹配，得到匹配对；