融合定位方法、装置、设备、存储介质及程序产品与流程

本公开实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种融合定位方法、装置、电子设备、非瞬时计算机可读存储介质及计算机程序产品，可用于智能驾驶领域。

背景技术：

智能驾驶车辆中的定位系统用于确定当前车辆的位置、姿态、速度等，是智能驾驶系统不可缺少的一部分。由于传感器性能的局限，使用单一传感器进行定位无法达到智能驾驶车辆的性能要求，因此通常会采用多传感器融合定位的方法将多个传感器的数据进行融合以最终获得定位信息。

为了保证定位信息的实时准确且对系统资源消耗低，多传感器融合定位后端大多采用扩展卡尔曼滤波的估计方法，该方法需要保证多传感器数据在同一个时间系统下，且其不记录历史数据，要求融合时刻的传感器数据时间戳一致。通过硬件秒脉冲信号或者软件系统时间可以保证多传感器采集数据在同一个时间系统下，但部分传感器采集数据并打上时间戳后，会再进行一些较为耗时的预处理后才能参与数据融合，即，部分传感器数据到达数据融合阶段的时刻与采集时刻往往存在时间延迟，不同传感器的时间延迟不同，因此，需要进行时间对齐后再进行数据融合。

技术实现要素：

本公开提供了一种提高了实现了多传感器融合定位的时间对齐的融合定位方法、装置、电子设备、非瞬时计算机可读存储介质及计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种融合定位方法，包括：

接收多个传感器的数据；

响应于获取到融合定位信号，根据当前时刻和预设延迟时间，确定融合估计时刻；

根据所述融合估计时刻，从所述多个传感器的数据中确定多个目标数据；

对所述多个目标数据进行数据融合，得到融合定位信息。

根据本公开的另一方面，提供了一种融合定位装置，包括：

接收模块，用于接收多个传感器的数据；

延迟模块，用于响应于获取到融合定位信号，根据当前时刻和预设延迟时间，确定融合估计时刻；

确定模块，用于根据所述融合估计时刻，从所述多个传感器的数据中确定多个目标数据；

融合模块，用于对所述多个目标数据进行数据融合，得到融合定位信息。

根据本公开的再一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面所述的方法。

根据本公开的又一方面，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，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面所述的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，所述程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。

根据本公开的技术方案，实现了多传感器融合定位的时间对齐。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例提供的融合定位方法的流程示意图；

图2是根据本公开实施例提供的融合定位触发示意图；

图3是根据本公开实施例提供的多传感器采集数据的时刻示意图；

图4是根据本公开实施例提供的多传感器数据到达时刻示意图；

图5是根据本公开实施例提供的融合定位装置的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例的融合定位方法的电子设备的示意性框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

智能驾驶车辆中的定位系统用于确定当前车辆的位置、姿态、速度等，是智能驾驶系统不可缺少的一部分。由于传感器性能的局限，使用单一传感器进行定位无法达到智能驾驶车辆的性能要求，因此通常会采用多传感器融合定位的方法将多个传感器的数据进行融合以最终获得定位信息。

示例的，定位系统通常采用全球导航卫星系统(globalnavigationsatellitesystem，gnss)、惯性传感器(inertialmeasurementunit，imu)、图像传感器、激光雷达等多种传感器数据进行融合定位。

为了保证定位信息的实时准确且对系统资源消耗低，多传感器融合定位后端大多采用扩展卡尔曼滤波的融合估计方法，该方法需要保证多传感器数据在同一个时间系统下，且该方法中不记录历史数据，要求融合时刻的传感器数据时间戳一致。通常情况下，可以通过硬件秒脉冲信号或者软件系统时间等方法保证多传感器采集数据在同一个时间系统下，但是，部分传感器在采集数据并打上时间戳后，这些数据还需要再进行一些较为耗时的预处理后才能参与数据融合，例如图像传感器采集图像数据后，图像数据需要经过图像特征提取后才能参与数据融合，因此，部分传感器数据到达数据融合阶段的时刻与采集时刻往往存在时间延迟，不同传感器的时间延迟不同，因此，在融合阶段需要对多个传感器的数据进行时间，保证时间戳一致，之后才能进行数据融合。

目前，在融合阶段进行时间对齐的方法通常是，将多个传感器中延迟最大的传感器的数据作为关键帧，每接收到一次关键帧，就将该最新关键帧和上一关键帧之间的所有传感器数据打包，依次按时间先后进行数据融合得到融合定位信息。然而，该方法依赖于关键帧，若关键帧丢失则相应时刻其他传感器数据也无法进行融合，鲁棒性较差，容易导致定位精度降低。

为了解决上述问题，本公开实施例提出一种融合定位方法，该方法考虑不依赖于接收到延迟最大的传感器的关键帧来进行数据融合，而是利用一个融合定位信号来触发数据融合，在每次获取到融合定位信号时，确定本次数据融合对应的融合估计时刻，该融合估计时刻是根据当前时刻和预设延迟时间确定的，可以保证具有延迟的传感器数据可以参与融合，实现了多传感器融合定位的时间对齐。且该方法无需等待关键帧来触发数据融合，不依赖于某一特定传感器，提高了融合定位的灵活性和鲁棒性，保证了定位精度。

下面，将通过具体的实施例对本公开提供的融合定位方法进行详细地说明。可以理解的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1是根据本公开实施例提供的融合定位方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

s101、接收多个传感器的数据。

本公开实施例中对于多个传感器的类型不作限定，示例的，传感器可以为gnss、imu、图像传感器、激光雷达等，具体可以根据车辆的实际情况确定。定位系统中的融合估计器接收多个传感器发送的传感器数据，其中，多个传感器采集的数据在同一时间系统下，但各传感器采集数据的频率可以不同。融合估计器可以通过软件和/或硬件的方式实现，用于对多传感器数据进行融合估计。示例的，imu采集数据的频率通常高于图像传感器采集数据的频率。由于部分传感器数据需要经过必要的预处理后才能传输至融合估计器进行数据融合，因此各传感器在同一时刻采集的数据到达融合估计器的时间可能不同。

s102、响应于获取到融合定位信号，根据当前时刻和预设延迟时间，确定融合估计时刻。

s103、根据融合估计时刻，从多个传感器的数据中确定多个目标数据。

融合定位信号用于触发融合估计器进行数据融合，融合定位信号可以按照预设的频率或时间来触发融合估计器。融合估计器获取到融合定位信号后开始进行数据融合，为了确定本次需要融合哪些数据，融合估计器需要确定一个融合估计时刻，该融合估计时刻由融合估计器根据当前时刻和预设延迟时间来确定，其中，预设延迟时间可以是根据多个传感器的延迟时间预先设定的，该预设延迟时间可以保证具有延迟的传感器数据可以参与数据融合。在确定融合估计时刻后，融合估计器从多个传感器的数据中确定本次需要融合的多个目标数据。

s104、对多个目标数据进行数据融合，得到融合定位信息。

本步骤中对数据融合的具体方法不作限定，数据融合可以采用相关技术中已公开的任意融合方法。

本公开实施例中，利用一个融合定位信号来触发数据融合，在每次获取到融合定位信号时，确定本次数据融合对应的融合估计时刻，该融合估计时刻是根据当前时刻和预设延迟时间确定，可以保证具有延迟的传感器数据可以参与融合，实现了多传感器融合定位的时间对齐，且该方法无需等待关键帧来触发数据融合，提高了融合定位的鲁棒性，保证了定位精度。

在上述实施例的基础上，对融合定位信号、融合估计时刻以及目标数据等做进一步说明。

并且本公开实施例中可以设置一个系统时钟，如图2中所示，该系统时钟以预设频率触发融合定位信号，利用系统时钟，保证触发融合定位信号的稳定性。

融合估计器在获取到融合定位信号后，将当前时刻tc减去预设延迟时间td，得到融合估计时刻te，并从多个传感器的数据中，获取该融合估计时刻与上一次融合估计时刻之间的多个数据，并将多个数据确定为多个目标数据。通过将当前时刻减去一段预设延迟时间得到融合估计时刻，对融合估计时刻之前的目标数据进行数据融合，避免以当前时刻进行数据融合导致延迟较大的传感器数据无法参与数据融合。

以图像传感器和imu为例进行说明，如图3中所示，imu的采集频率是图像传感器的2倍。图4中示意了图像传感器的数据和imu数据到达融合估计器的时刻对比，通常情况下imu数据没有延迟或者延迟可以忽略，而图像传感器则具有较大延迟，例如imut2时刻采集的数据已达到融合估计器时，图像传感器在t1时刻采集的数据还未达到。

为了保证延迟较大的传感器的数据可以参与数据融合，本申请实施例中可以设置预设延迟时间td大于多个传感器中延迟最大的传感器的最大延迟时间。如图4中所示，图像传感器为延迟最大的传感器，其最大延迟时间为图中所示的tm。假设系统在t7时刻触发融合定位信号，即当前时刻tc为t7，当前时刻t7减去td得到融合估计时刻te，td大于tm，如图4中所示，te在t5和t6之间，假设上一次融合定位时的融合估计时刻在图4中所示的tn时刻，则本次融合估计器确定的目标数据为图像传感器在t5时刻的数据，以及imu在t4时刻和t5时刻的数据。

本申请实施例中设置预设延迟时间td大于多个传感器中延迟最大的传感器的最大延迟时间，是为了避免融合估计时刻超前于延迟最大的传感器当前已到达融合估计器的数据对应的时刻，即，避免在融合估计时刻，延迟最大的传感器还有融合估计时刻之前的某些时刻的数据未到达融合估计器，导致与该某些时刻对应的其他传感器的数据在本次融合定位中进行了数据融合，使得延迟最大的传感器该某些时刻的数据达到之后无法再参与数据融合，影响定位精度。

需要说明的是，融合估计器接收到多个传感器的数据时，可以将多个传感器的数据分别存入相应的多个容器中，便于对多个传感器的数据进行管理和存取，相应的，在确定融合估计时刻后，根据融合估计时刻，从多个容器中取出确定的多个目标数据，并且将多个目标数据按时间先后进行排序，并按照时间顺序依次进行数据融合，得到融合定位信息。由于多个传感器采集数据的频率可以不同，因此本次融合估计时刻与前一次融合估计时刻之间，部分传感器的数据可能包括多个采集时刻的数据，因此在进行数据融合时，需要按照时间先后顺序依次进行数据融合，保证融合结果的准确性。在得到融合定位信息之后，可以再结合融合估计时刻之后的imu数据进行位姿递推，保证车辆定位结果的实时性与准确性。

图5是根据本公开实施例提供的融合定位装置的结构示意图。如图5所示，融合定位装置500包括：

接收模块501，用于接收多个传感器的数据；

延迟模块502，用于响应于获取到融合定位信号，根据当前时刻和预设延迟时间，确定融合估计时刻；

确定模块503，用于根据融合估计时刻，从多个传感器的数据中确定多个目标数据；

融合模块504，用于对多个目标数据进行数据融合，得到融合定位信息。

在一种实施方式中，确定模块503包括：

第一确定单元，用于从多个传感器的数据中，获取融合估计时刻与上一次融合估计时刻之间的多个数据，并将多个数据确定为多个目标数据。

在一种实施方式中，延迟模块502包括：

延迟单元，用于将当前时刻减去预设延迟时间，得到融合估计时刻。

在一种实施方式中，融合定位装置500还包括：

设置模块，用于设置系统时钟，系统时钟以预设频率触发融合定位信号。

在一种实施方式中，延迟时间大于多个传感器中延迟最大的传感器的延迟时间。

在一种实施方式中，融合模块504包括：

融合单元，用于将多个目标数据按时间先后进行排序，并按照时间顺序依次进行数据融合。

在一种实施方式中，融合定位装置500还包括：

存储单元，用于将多个传感器的数据分别存入多个容器中；

确定模块503包括：

第二确定单元，用于根据融合估计时刻，从多个容器中确定多个目标数据。

本公开实施例的装置可用于执行上述方法实施例中的融合定位方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

图6是用来实现本公开实施例的融合定位方法的电子设备的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，电子设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如融合定位方法。例如，在一些实施例中，融合定位方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的融合定位方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行融合定位方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtualprivateserver"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。