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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了一种高精度车辆定位、矢量化地图构建及定位模型训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、深度学习、计算机视觉等技术领域。实现方案为：获取车辆的初始位姿、车辆的多模态传感器数据和用于定位车辆的多个地图元素；对多模态传感器数据进行编码，以得到环境特征；对多个地图元素进行编码，以得到地图特征；基于环境特征和地图特征，确定用于修正初始位姿的目标位姿偏移量；以及将初始位姿与目标位姿偏移量进行叠加，以得到车辆的修正后的位姿。本公开可以提高自动驾驶车辆的定位精度。
主权项：1.一种车辆定位方法，包括：获取所述车辆的初始位姿、所述车辆的多模态传感器数据和用于定位所述车辆的多个地图元素；对所述多模态传感器数据进行编码，以得到环境特征，所述环境特征包括目标三维空间中的至少一个环境特征图，所述至少一个环境特征图的尺寸各不相同；对所述多个地图元素进行编码，以得到地图特征；基于所述环境特征和所述地图特征，确定用于修正所述初始位姿的目标位姿偏移量，包括：将所述至少一个环境特征图按照尺寸由小到大的顺序排列；对于所述至少一个环境特征图中的任一环境特征图：在预设的偏移量采样范围内进行采样，以得到多个候选位姿偏移量；对于所述多个候选位姿偏移量中的任一候选位姿偏移量，确定在所述候选位姿偏移量下所述环境特征图与所述地图特征的匹配度；基于所述多个候选位姿偏移量各自对应的匹配度，对所述多个候选位姿偏移量进行融合，以得到第一位姿偏移量；以及将当前位姿偏移量与所述第一位姿偏移量进行叠加，以得到更新后的位姿偏移量，其中，第一个环境特征图对应的当前位姿偏移量为全零向量，第二个及后续每个环境特征图对应的当前位姿偏移量为上一个环境特征图对应的更新后的位姿偏移量；将最后一个环境特征图对应的更新后的位姿偏移量确定为用于修正所述初始位姿的目标位姿偏移量；以及将所述初始位姿与所述目标位姿偏移量进行叠加，以得到所述车辆的修正后的位姿。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 高精度车辆定位、矢量化地图构建及定位模型训练方法
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