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申请/专利权人：理工雷科智途(北京)科技有限公司;理工雷科智途(泰安)汽车科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于反光柱的无人驾驶车辆重定位的方法及系统，涉及无人驾驶领域，包括：获取定位参考点，在每个定位参考点设置至少三个反光柱；采集反光柱点云数据；获取反光柱边长Li；在各定位参考点，将反光柱边长Li按顺序标记为反光柱特征ai、bi和ci，以及对应的车辆位置坐标Xv,Yv,Zv，构建反光柱特征数据库；基于kdtree算法对反光柱特征数据库进行存储；当无人驾驶车辆启动或定位失效时，获取当前车辆位置的待匹配反光柱特征xsearch，ysearch，zsearch；根据历史反光柱特征索引，在反光柱特征数据库中查询得到与当前车辆位置反光柱特征最匹配的历史车辆位置坐标Xv',Yv',Zv'，进行车辆重定位。针对现有技术中无人驾驶车辆在井下环境复杂地形条件下重定位精度低，本申请提高车辆重定位的精度。

主权项：1.一种基于反光柱的无人驾驶车辆重定位的方法，包括：S1，在井下环境中选择多个无人驾驶车辆的定位参考点，定位参考点包含无人驾驶车辆的起点；在每个定位参考点设置至少三个反光柱；反光柱上涂覆有反射材料；S2，采集反光柱点云数据；对采集的反光柱点云数据进行点强度提取处理，提取点强度大于阈值的点，作为反光柱高强度反射点；S3，对得到的反光柱高强度反射点进行去噪处理；对去噪处理后的反光柱点云数据进行聚类处理，获取每个聚类簇的几何中心；计算各个簇几何中心点之间的欧氏距离，作为反光柱边长Li；S4，在各定位参考点，将反光柱边长Li按顺序标记为反光柱特征ai、bi和ci；其中，ai表示最短边长，bi表示中间边长，ci表示最长边长；根据反光柱特征ai、bi和ci，以及对应的车辆位置坐标Xv,Yv,Zv，构建反光柱特征数据库，建立反光柱特征和车辆位置的映射关系；基于kdtree算法对反光柱特征数据库进行存储；S5，当无人驾驶车辆启动或定位失效时，采集反光柱点云数据，并执行S2和S3的步骤，得到当前车辆位置的待匹配反光柱特征xsearch，ysearch，zsearch；S6，将得到的待匹配反光柱特征xsearch，ysearch，zsearch输入到基于kdtree算法的反光柱特征数据库，进行搜索匹配，获取与待匹配反光柱特征欧氏距离最小的kdtree树节点，获取节点对应的历史反光柱特征索引；S7，根据历史反光柱特征索引，在反光柱特征数据库中查询得到与当前车辆位置反光柱特征最匹配的历史车辆位置坐标Xv',Yv',Zv'，将Xv',Yv',Zv'作为无人驾驶车辆的重定位位置，完成车辆重定位。

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