申请/专利权人：江苏集萃清联智控科技有限公司

申请日：2024-04-11

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118031983B

主分类号：G01C21/26

分类号：G01C21/26;G01C21/16;G01C22/00;G01S17/86;G01C21/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种自动驾驶融合定位方法及系统，包括：获取IMU惯性测量数据，并根据所述IMU惯性测量数据进行车辆状态预测后获得的车辆状态预测位姿构建IMU预积分残差；获取激光点云数据，并根据所述车辆状态预测位姿对所述激光点云数据进行畸变矫正处理后构建激光里程计残差；获取矢量地图信息，并根据所述车辆状态预测位姿对所述矢量地图信息进行矢量区域提取以及矢量数据筛选后构建矢量地图匹配残差；根据所述IMU预积分残差、激光里程计残差以及矢量地图匹配残差进行联合位姿优化，获得车辆优化位姿。本发明提供的自动驾驶融合定位方法能够提升自动驾驶车辆的定位精度以及鲁棒性。

主权项：1.一种自动驾驶融合定位方法，其特征在于，包括：获取IMU惯性测量数据，并根据所述IMU惯性测量数据进行车辆状态预测后获得的车辆状态预测位姿构建IMU预积分残差；获取激光点云数据，并根据所述车辆状态预测位姿对所述激光点云数据进行畸变矫正处理后构建激光里程计残差；获取矢量地图信息，并根据所述车辆状态预测位姿对所述矢量地图信息进行矢量区域提取以及矢量数据筛选后构建矢量地图匹配残差；根据所述IMU预积分残差、激光里程计残差以及矢量地图匹配残差进行联合位姿优化，获得车辆优化位姿；其中，根据所述IMU惯性测量数据进行车辆状态预测后获得的车辆状态预测位姿构建IMU预积分残差，包括：根据前一时刻的车辆优化位姿并结合所述IMU惯性测量数据进行车辆状态预测，获得车辆状态预测位姿；根据车辆状态预测位姿构建IMU预积分量；根据所述IMU预积分量构建IMU预积分残差；根据所述IMU预积分量构建IMU预积分残差，包括：将所述IMU预积分量作为测量值，并对两时刻之间的状态量进行约束，获得IMU预积分残差，其中IMU预积分残差的计算公式为： ，其中，表示预积分残差，表示平移残差，表示旋转残差，表示速度残差，表示加速度计零偏的残差，表示陀螺仪零偏的残差，表示i时刻世界坐标系到IMU坐标系的旋转矩阵，表示j时刻IMU坐标系到世界坐标系的平移变换，表示i时刻IMU坐标系到世界坐标系的平移变换，表示i时刻世界坐标系下的速度，表示世界坐标系下的重力加速度，表示与平移相关的预积分量，表示j时刻IMU坐标系到i时刻IMU坐标系的旋转矩阵，表示j时刻IMU坐标系到世界坐标系的旋转矩阵，表示j时刻世界坐标系下的速度，表示与旋转相关的预积分量，表示j时刻加速度计零偏，表示i时刻加速度计零偏，表示j时刻陀螺仪零偏，表示i时刻陀螺仪零偏；根据所述IMU预积分残差、激光里程计残差以及矢量地图匹配残差进行联合位姿优化，获得车辆优化位姿，包括：根据所述IMU预积分残差、激光里程计残差以及矢量地图匹配残差构建代价函数；计算所述代价函数的最小值以获取待优化状态量的最大后验估计，获得车辆优化位姿；其中，所述代价函数的表达式为： ，其中，表示激光里程计残差，协方差矩阵由激光雷达精度确定，表示IMU预积分残差，协方差矩阵由预积分误差传递公式确定，表示矢量匹配残差，协方差矩阵由激光雷达和矢量地图的精度确定。

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