定位可靠性检测方法及相关设备与流程

技术特征：
1.一种定位可靠性检测方法，其特征在于，应用于车载终端，所述方法包括：获取目标车辆的第一定位结果；根据所述第一定位结果和高精度地图确定第一要素图像；根据所述第一要素图像对所述第一定位结果进行可靠性检测，以得到所述第一定位结果的第一检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一要素图像对所述第一定位结果进行可靠性检测，以得到所述第一定位结果的第一检测结果，包括：将所述第一要素图像输入到目标检测模型中进行处理，以得到所述第一定位结果的第一检测结果；其中，所述目标检测模型是基于视觉几何组网络架构实现的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述第一要素图像输入到目标检测模型中进行处理，以得到所述第一定位结果的第一检测结果之前，所述方法还包括：获取车辆的n个第二定位结果和m个第三定位结果，其中，所述第二定位结果为定位正常的历史定位结果，所述第三定位结果为定位异常的历史定位结果，所述n和所述m为正整数；根据所述n个第二定位结果和高精度地图确定n张第二要素图像，以及根据所述m个第三定位结果和高精度地图确定m张第三要素图像，其中，所述n个第二定位结果与所述n张第二要素图像一一对应，所述m个第三定位结果与m张第三要素图像一一对应；采用所述n张第二要素图像和所述m张第三要素图像对初始检测模型进行训练，得到所述目标检测模型；其中，所述初始检测模型是基于所述视觉几何组网络架构实现的。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据目标定位结果和高精度地图通过以下步骤确定目标要素图像：从所述高精度地图中获取预设区域内的地图要素点数据，其中，所述预设区域是基于所述目标定位结果确定的，所述地图要素点数据包括多个地图要素点；将所述多个地图要素点中的每个地图要素点的第一坐标转换成第二坐标，其中，所述每个地图要素点的第一坐标为所述地图要素点在世界坐标系中的坐标，所述第二坐标为所述地图要素点在第二坐标系中的坐标，所述第二坐标系为以所述目标定位结果中的定位坐标为原点的坐标系；根据所述车载终端的摄像头内参将所述每个地图要素点的第二坐标转换成图像坐标，得到所述目标要素图像，其中，所述目标要素图像的像素点坐标为所述图像坐标；其中，若所述目标定位结果为所述第一定位结果，则所述目标要素图像为所述第一要素图像；若所述目标定位结果为所述第二定位结果，则所述目标要素图像为所述第二要素图像；若所述目标定位结果为所述第三定位结果，则所述目标要素图像为所述第三要素图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据以下公式将所述第一坐标转换成所述第二坐标：
其中，(x
w
，y
w
，z
w
)为所述第一坐标，(x
c
，y
c
，z
c
)为所述第二坐标，r为所述目标定位结果中的姿态三自由度的旋转矩阵，t为所述目标定位结果中的定位坐标的平移矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据以下公式将所述第二坐标转换成图像坐标：其中，(u，v)为所述图像坐标，f
x
、f
y
为所述车载终端的摄像头焦距，u0、v0为相对于成像平面的主点坐标。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一定位结果直接来自定位传感器，则获取所述定位传感器针对所述第一定位结果确定的定位误差协方差；根据所述第一检测结果和所述定位误差协方差确定所述第一定位结果的第二检测结果。8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一检测结果和所述第二检测结果指示所述第一定位结果正常，则采用所述第一定位结果进行自动驾驶；若所述第一检测结果和/或所述第二检测结果指示所述第一定位结果异常，则警示关闭自动驾驶。9.一种定位可靠性检测装置，其特征在于，应用于车载终端，所述装置包括：获取单元，用于获取目标车辆的第一定位结果；确定单元，用于根据所述第一定位结果和高精度地图确定第一要素图像；检测单元，用于根据所述第一要素图像对所述第一定位结果进行可靠性检测，以得到所述第一定位结果的第一检测结果。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述检测单元，用于：将所述第一要素图像输入到目标检测模型中进行处理，以得到所述第一定位结果的第一检测结果；其中，所述目标检测模型是基于视觉几何组网络架构实现的。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括训练单元，用于：获取车辆的n个第二定位结果和m个第三定位结果，其中，所述第二定位结果为定位正常的历史定位结果，所述第三定位结果为定位异常的历史定位结果，所述n和所述m为正整数；根据所述n个第二定位结果和高精度地图确定n张第二要素图像，以及根据所述m个第三定位结果和高精度地图确定m张第三要素图像，其中，所述n个第二定位结果与所述n张第二要素图像一一对应，所述m个第三定位结果与m张第三要素图像一一对应；采用所述n张第二要素图像和所述m张第三要素图像对初始检测模型进行训练，得到所
述目标检测模型；其中，所述初始检测模型是基于所述视觉几何组网络架构实现的。12.根据权利要求9-11任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元，用于：从所述高精度地图中获取预设区域内的地图要素点数据，其中，所述预设区域是基于所述目标定位结果确定的，所述地图要素点数据包括多个地图要素点；将所述多个地图要素点中的每个地图要素点的第一坐标转换成第二坐标，其中，所述每个地图要素点的第一坐标为所述地图要素点在世界坐标系中的坐标，所述第二坐标为所述地图要素点在第二坐标系中的坐标，所述第二坐标系为以所述目标定位结果中的定位坐标为原点的坐标系；根据所述车载终端的摄像头内参将所述每个地图要素点的第二坐标转换成图像坐标，得到所述目标要素图像，其中，所述目标要素图像的像素点坐标为所述图像坐标；其中，若所述目标定位结果为所述第一定位结果，则所述目标要素图像为所述第一要素图像；若所述目标定位结果为所述第二定位结果，则所述目标要素图像为所述第二要素图像；若所述目标定位结果为所述第三定位结果，则所述目标要素图像为所述第三要素图像。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，根据以下公式将所述第一坐标转换成所述第二坐标：其中，(x
w
，y
w
，z
w
)为所述第一坐标，(x
c
，y
c
，z
c
)为所述第二坐标，r为所述目标定位结果中的姿态三自由度的旋转矩阵，t为所述目标定位结果中的定位坐标的平移矩阵。14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，根据以下公式将所述第二坐标转换成图像坐标：其中，(u，v)为所述图像坐标，f
x
、f
y
为所述车载终端的摄像头焦距，u0、v0为相对于成像平面的主点坐标。15.根据权利要求9-14任一项所述的装置，其特征在于，所述检测单元，还用于：若所述第一定位结果直接来自定位传感器，则获取所述定位传感器针对所述第一定位结果确定的定位误差协方差；根据所述第一检测结果和所述定位误差协方差确定所述第一定位结果的第二检测结果。16.根据权利要求9-15任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括处理单元，用于：若所述第一检测结果和所述第二检测结果指示所述第一定位结果正常，则采用所述第
一定位结果进行自动驾驶；若所述第一检测结果和/或所述第二检测结果指示所述第一定位结果异常，则警示关闭自动驾驶。17.一种车载终端，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-8任一项所述的方法中的步骤的指令。18.一种芯片，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。19.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。20.一种计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。21.一种智能汽车，其特征在于，所述智能汽车包括控制系统，所述控制系统执行如权利要求1-8任一项所述的方法，以控制所述智能汽车行驶。

技术总结
本申请实施例涉及智能驾驶技术领域，具体提供一种定位可靠性检测方法及相关设备，其中，所述方法包括：获取目标车辆的第一定位结果；根据所述第一定位结果和高精度地图确定第一要素图像；根据所述第一要素图像对所述第一定位结果进行可靠性检测，以得到所述第一定位结果的第一检测结果。采用本申请实施例，能够对自动驾驶汽车的定位结果进行可靠性检测，有利于降低自动驾驶中的安全隐患。利于降低自动驾驶中的安全隐患。利于降低自动驾驶中的安全隐患。


技术研发人员：陈超越
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2020.08.29
技术公布日：2022/3/18