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申请/专利权人：上海电科智能系统股份有限公司

摘要：本发明涉及一种利用精确定位实现自我车辆和周边障碍物精确探知的方法。本发明利用路侧设备向所有机动车辆广播道路的探测信息，位于目标区域的所有机动车辆共享一个高线束的激光雷达，所有机动车辆都可以利用该激光雷达来替代原本应该安装在机动车辆上的激光雷达，而包含有激光雷达的路侧设备的费用无需机动车辆的用户来承担。采用上述方案后，机动车辆可以仅通过安装一个测距摄像机或微波雷达或者低线束的激光雷达来替代原有的高线束的激光雷达，从而可以大幅降低车辆改装成本，同时，又可以确保例如运算单元之类的用于实现自动驾驶的设备可以获得准确的数据，实现自动驾驶功能。

主权项：1.一种利用精确定位实现自我车辆和周边障碍物精确探知的方法，路侧设备包括线束至少达到200的高线束激光雷达设备、与高线束激光雷达设备相连的边缘计算机、与边缘计算机相连的广播通信设备，高线束激光雷达设备的探测距离为L1，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、路侧设备对目标区域内的物体进行探测，探测到的每个物体对应一个点位，则得到目标区域内与所有物体相对应的所有点位，每个点位的点位信息至少包括物体大小及中心点坐标，第i个点位的中心点坐标定义为xi,yi,zi；步骤2、利用目标区域的电子地图，从步骤1得到的所有点位中筛选出仅位于道路上的点位，组成目标区域的道路点位集；步骤3、将步骤2获得的道路点位集作为广播信息向目标区域内的所有机动车辆广播；步骤4、机动车辆上的车载设备包括用于接收广播信息的通信设备、探测距离为L2的探测设备以及运算设备，L2＜＜L1，机动车辆通过通信设备获得广播信息，同时，运算设备通过探测设备获得探测距离L2范围内与所有物体相对应的所有点位组成区域点位集，每个点位的点位信息至少包括物体大小及中心点坐标，第i个点位的中心点坐标定义为x′i,y′i,z′i；步骤5、机动车辆的运算设备依据点位信息中的物体大小，剔除道路点位集中物体大小不大于体积阈值V的所有点位后，所有剩余的点位组成道路车辆点位集；同时，运算设备依据点位信息中的物体大小，剔除区域点位集中物体大小不大于体积阈值V的所有点位后，所有剩余的点位组成区域车辆点位集；其中，体积阈值V通过统计机动车辆所对应的物体大小的统计值所确定；步骤6、运算设备利用道路车辆点位集形成道路车辆点位图；同时，运算设备利用区域车辆点位集形成区域车辆点位图；步骤7、运算设备将道路车辆点位图与区域车辆点位图相匹配，若匹配失败，则运算设备向路侧设备请求重新发送广播信息后，返回步骤4，若匹配成功，则进入步骤8；步骤8、从道路车辆点位图中获得与区域车辆点位图相对应的区域，获得该区域中所有点位组成区域匹配点位集；步骤9、机动车辆的运算设备获取当前机动车辆的高度H，并获取区域匹配点位集中所有点位的点位信息中中心点坐标的Z轴坐标，若Z轴坐标与高度H相匹配，则将Z轴坐标所对应的点位作为候选点位，所有候选点位构成候选点位集；步骤10、设步骤5获得的区域车辆点位集中共有N个点位，从该N个点位中选择与当前机动车辆距离最接近的n个点位，2≤nN，计算该n个点位与当前机动车辆之间的相对方位及相对距离，即获得n个相对方位及n个相对距离；步骤11、利用步骤10获得的n个相对方位及相对距离从步骤9获得的候选点位集中匹配得到与当前机动车辆相对应的候选点位，匹配得到的候选点位为匹配点位，通过匹配点位实现当前机动车辆的自我车辆定位，若匹配成功，则进入步骤12，若匹配失败则运算设备向路侧设备请求重新发送广播信息后，返回步骤4，其中，匹配方法包括以下步骤：设候选点位集中共有J个候选点位，对于第j个候选点位，j＝1,…,J，则有：从区域匹配点位集中取与第j个候选点位距离最接近的n个点位，计算该n个点位与第j个候选点位之间的相对方位及相对距离，即获得n个相对方位及n个相对距离，将本步骤获得的n个相对方位及相对距离与步骤10获得的n个相对方位及n个相对距离进行匹配，若匹配成功，则第j个候选点为匹配点位，若匹配失败，则继续对第j+1个候选点位进行匹配，直至遍历J个候选点位；步骤12、依据匹配点位的中心点坐标与机动车辆通过探测设备获得的当前机动车辆所对应的点位的中心点坐标之间的对应关系，当前机动车辆的运算设备利用空间坐标转换方法将步骤4中接收到的广播信息的道路点位集所处的路侧设备坐标系转换至当前机动车辆所处坐标系，实现对道路点位集中所有点位所对应的物体的定位，从而实现对周边车辆的定位。

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百度查询： 上海电科智能系统股份有限公司 利用精确定位实现自我车辆和周边障碍物精确探知的方法