[发明专利]确定导航状态信息的方法、装置、设备、介质及自动驾驶车辆

说明书

本公开提供了一种确定导航状态信息的方法、装置、设备、介质及自动驾驶车辆，涉及导航技术领域，尤其涉及自动驾驶和人工智能技术领域。具体实现方案包括：对N+1个时刻内的GNSS的量测数据和IMU的量测数据进行前向卡尔曼滤波，解算得到各时刻分别对应的前向滤波方差和前向状态值；对前向滤波方差分别进行平滑处理；对GNSS的量测数据和IMU的量测数据进行后向卡尔曼滤波，解算得到各时刻分别对应的后向滤波方差和后向状态值；对后向滤波方差分别进行平滑处理；根据平滑后的前向滤波方差和平滑后的后向滤波方差，对前向状态值和后向状态值进行融合，得到状态信息。从而使得融合得到的各状态信息的轨迹更加平滑，状态信息精度更高。

技术领域

本公开涉及导航技术领域，尤其涉及自动驾驶和人工智能技术领域。

背景技术

自动驾驶车辆的定位和感知离不开高精地图和定位地图，线上高精度地图/定位地图制作都依赖于高精度的初始状态信息，基于高精度/高可用的初始状态信息，能够有效提升高精度地图/定位地图制作的效率。而高精度的初始状态信息通常可以通过对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)/惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)的量测数据进行后处理解算获取。

发明内容

本公开提供了一种确定状态信息的方法、装置、设备、介质及自动驾驶车辆，确定出的状态信息精度更高。

根据本公开的第一方面，提供了一种确定状态信息的方法，该方法包括：对N+1个时刻内的全球导航卫星系统GNSS的量测数据和惯性测量单元IMU的量测数据进行前向卡尔曼滤波，解算得到各时刻分别对应的前向滤波方差和前向状态值，N为大于或等于1的正整数；对前向滤波方差分别进行平滑处理，得到各时刻分别对应的平滑后的前向滤波方差；对GNSS的量测数据和IMU的量测数据进行后向卡尔曼滤波，解算得到各时刻分别对应的后向滤波方差和后向状态值；对后向滤波方差分别进行平滑处理，得到各时刻分别对应的平滑后的后向滤波方差；根据平滑后的前向滤波方差和平滑后的后向滤波方差，对前向状态值和后向状态值进行融合，得到状态信息。

根据本公开的第二方面，提供了一种确定状态信息的装置，该装置包括：前向滤波模块，用于对N+1个时刻内的全球导航卫星系统GNSS的量测数据和惯性测量单元IMU的量测数据进行前向卡尔曼滤波，解算得到各时刻分别对应的前向滤波方差和前向状态值，N为大于或等于1的正整数；前向平滑模块，用于对前向滤波方差分别进行平滑处理，得到各时刻分别对应的平滑后的前向滤波方差；后向滤波模块，用于对GNSS的量测数据和IMU的量测数据进行后向卡尔曼滤波，解算得到各时刻分别对应的后向滤波方差和后向状态值；后向平滑模块，用于对后向滤波方差分别进行平滑处理，得到各时刻分别对应的平滑后的后向滤波方差；融合模块，用于根据平滑后的前向滤波方差和平滑后的后向滤波方差，对前向状态值和后向状态值进行融合，得到状态信息。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面提供的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行根据第一方面提供的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面提供的方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括本公开第三方面提供的电子设备。

本公开能够通过增加分别对正向(即前向)滤波解算和反向(即后向)滤波解算过程中的滤波方差进行平滑处理，从而使得根据各自平滑处理后的滤波方差对正反向解算结果进行融合得到的各状态信息的轨迹更加平滑，状态信息精度更高，有利于后续根据得到的状态信息进行高精度地图/定位地图的制作。