[发明专利]一种自动驾驶多源融合定位方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开一种自动驾驶多源融合定位方法、装置、设备及存储介质，本申请通过接收卫星广播的卫星状态域改正数；获取车身传感器实时采集的第一微机电惯导数据、第一精密单点定位数据、第一视觉定位数据和第一激光雷达定位数据；利用所述卫星状态域改正数对所述第一精密单点定位数据进行校正，得到第二精密单点定位数据；基于所述第一微机电惯导数据对所述第二精密单点定位数据、所述第一视觉定位数据和所述第一激光雷达定位数据进行惯导融合处理，得到多源融合定位数据，可以实现车辆在利用多源传感器得到精确多源融合定位数据的同时，保证实时定位数据的安全性。

技术领域

本发明涉及车辆定位领域，尤其涉及一种自动驾驶多源融合定位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

车辆实现自动驾驶主要包括定位感知、规划决策、控制执行等方面的技术，定位和感知是实现自动驾驶的前提。自动驾驶车辆的应用场景复杂多样，交通路况包括高速公路、国省干道、城市快速路、城市道路、乡村道路等，覆盖了开阔天空环境、城市峡谷环境、高架下等多种环境，保证获取持续、稳定、可靠的定位感知结果是自动驾驶车辆能够运行的必要条件。自动驾驶汽车对卫星导航定位需求根据不同场景略有不同，根据国际海事无线电技术委员会134特别委员会(RTCM SC134)公开的RTCM Paper 2020-SC134-005报告的《Localization Requirements for Autonomous Vehicles》表明，在高速公路上，自动驾驶汽车定位绝对定位精度(卫星导航定位)横向误差应小于20cm(95％置信度)，在城市道路时，该横向误差应小于10cm(95％置信度)，并且定位完好性需满足ISO26262 ASILD的标准要求，因此，车辆的定位需要满足高精度的标准。

目前，基于卫星导航、激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头等传感器采集定位信息，已经是自动驾驶汽车发展的主要技术路径。但是，不同的传感器定位方式各自存在一些场景盲区，例如，GNSS卫星导航定位传感器定位无法在有遮挡的情况下保证定位可靠，如隧道内、高架下GNSS定位不精确；激光雷达定位无法在大雨、大雾等情况下使用；毫米波雷达定位无法识别障碍物是人还是汽车；视觉定位无法在大雨、大雾等可视条件差的情况下使用。除此之外，激光雷达、毫米波雷达、视觉等方式还存在距离的限制，距离越远，定位可靠性越差，且可测量距离有极限，通常不超过几百米。因此，现有技术中基于多传感器得到的定位结果存在精度低、可靠性低的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种自动驾驶多源融合定位方法、装置、设备及存储介质，可以实现车辆在利用多源传感器得到多源融合定位数据的同时，保证实时定位数据的安全性。

为了达到上述申请的目的，本申请提供了一种自动驾驶多源融合定位方法，该方法包括：

接收卫星广播的卫星状态域改正数；

获取车身传感器实时采集的第一微机电惯导数据、第一精密单点定位数据、第一视觉定位数据和第一激光雷达定位数据；

利用所述卫星状态域改正数对所述第一精密单点定位数据进行校正，得到第二精密单点定位数据；

基于所述第一微机电惯导数据对所述第二精密单点定位数据、所述第一视觉定位数据和所述第一激光雷达定位数据进行惯导融合处理，得到多源融合定位数据。

另一方面，本申请还提供一种自动驾驶多源融合定位装置，该装置包括：

卫星数据接收模块，用于接收卫星广播的卫星状态域改正数；

第一数据获取模块，用于获取车身传感器实时采集的第一微机电惯导数据、第一精密单点定位数据、第一视觉定位数据和第一激光雷达定位数据；

精密单点定位数据校正模块，用于利用所述卫星状态域改正数对所述第一精密单点定位数据进行校正，得到第二精密单点定位数据；