本發(fā)明涉及車輛，特別涉及一種定位數(shù)據(jù)處理方法、裝置、云端設(shè)備及車輛。

背景技術(shù)：

1、在自動駕駛技術(shù)的發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)采集和處理是極其關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。隨著技術(shù)的進步，越來越多的汽車公司及專注于自動駕駛領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)開始利用車輛作為移動的數(shù)據(jù)采集平臺。這些車輛不僅包括專門設(shè)計用于數(shù)據(jù)收集的采集車，也涵蓋了市場上銷售的量產(chǎn)車型。通過這種方式，可以廣泛地收集各種行駛條件下的感知信息(如圖像、雷達信號等)以及gps定位數(shù)據(jù)，為訓(xùn)練更精準的自動駕駛算法提供豐富的素材。

2、然而，對于量產(chǎn)車型而言，數(shù)據(jù)采集和處理面臨著一些挑戰(zhàn)，首先是本地硬件算力限制：量產(chǎn)車輛通常配備的是滿足基本駕駛輔助功能所需的計算資源，因此，在進行實時數(shù)據(jù)處理時，特別是涉及到大規(guī)模的數(shù)據(jù)集或是需要執(zhí)行復(fù)雜算法的情況下，現(xiàn)有的車載計算能力可能不足以支撐高效的數(shù)據(jù)分析任務(wù)；其次是傳感器精度問題：雖然現(xiàn)代汽車普遍配備了多種類型的傳感器，但出于成本考慮或設(shè)計上的妥協(xié)，這些傳感器的性能指標往往無法達到最佳水平。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的之一在于提供一種定位數(shù)據(jù)處理方法，以解決目前車輛往往受限于本地硬件算力，無法支持大規(guī)模的快速定位數(shù)據(jù)處理，自帶傳感器精度也受限等問題；目的之二在于提供一種裝置；目的之三在于提供一種云端設(shè)備；目的之四在于提供一種車輛。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：一種定位數(shù)據(jù)處理方法，包括以下步驟：獲取所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包；根據(jù)數(shù)據(jù)采集時間和車輛標識對所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包進行分類；根據(jù)定位數(shù)據(jù)包的總數(shù)量和分類結(jié)果確定容器的目標數(shù)量，開啟目標數(shù)量的容器，并將配置文件和定位數(shù)據(jù)包傳入對應(yīng)容器，其中，容器基于配置文件和多線程技術(shù)對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理。

3、根據(jù)上述技術(shù)手段，本發(fā)明通過采集并分類所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包，利用容器技術(shù)和多線程技術(shù)的位姿圖優(yōu)化融合算法，將配置文件和定位數(shù)據(jù)包傳入對應(yīng)容器，進行融合定位處理，實現(xiàn)了快速高效地處理定位數(shù)據(jù)，同時提高了定位數(shù)據(jù)準確度。

4、進一步，容器基于配置文件和多線程技術(shù)對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理，包括：識別配置文件中的目標處理數(shù)量；根據(jù)目標處理數(shù)量對容器待處理的定位數(shù)據(jù)包進行時序切分和分組；將切分和分組后的數(shù)據(jù)作為一個融合定位任務(wù)，將融合定位任務(wù)放入容器的線程池，開啟至少一個線程處理線程池的融合定位任務(wù)。

5、根據(jù)上述技術(shù)手段，本發(fā)明能夠高效地對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理，提高了數(shù)據(jù)處理的速度與效率，同時確保了資源的有效利用。

6、進一步，開啟至少一個線程處理線程池的融合定位任務(wù)，包括：讀取融合定位任務(wù)對應(yīng)數(shù)據(jù)中的位置數(shù)據(jù)、車道線數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)；根據(jù)車道線數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)進行感知匹配得到語義定位結(jié)果；將位置數(shù)據(jù)、語義定位結(jié)果和航跡推算數(shù)據(jù)融合進入位姿圖，根據(jù)融合后的位姿圖確定對應(yīng)定位數(shù)據(jù)包的融合定位結(jié)果。

7、根據(jù)上述技術(shù)手段，本發(fā)明構(gòu)建融合后的位姿圖，通過融合后的位姿圖能夠更加準確地確定每個定位數(shù)據(jù)包的融合定位結(jié)果。

8、進一步，在將位置數(shù)據(jù)、語義定位結(jié)果和航跡推算數(shù)據(jù)融合進入位姿圖之前，還包括：若融合定位任務(wù)對應(yīng)數(shù)據(jù)中不存在航跡推算數(shù)據(jù)，則識別位置數(shù)據(jù)中輪速和角速度，根據(jù)輪速和角速度進行航跡推算。

9、根據(jù)上述技術(shù)手段，本發(fā)明可以通過位置數(shù)據(jù)中輪速和角速度進行航跡推算，確保了即使在缺少直接航跡信息的情況下，也能通過補充計算來完善定位數(shù)據(jù)集，提高了定位系統(tǒng)的準確性和可靠性。

10、進一步，在將融合定位任務(wù)放入容器的線程池，開啟至少一個線程處理線程池的融合定位任務(wù)之前，還包括：根據(jù)可用的cpu核心和內(nèi)存確定線程池的大小；根據(jù)線程池的大小和目標處理數(shù)量確定線程的開啟數(shù)量。

11、根據(jù)上述技術(shù)手段，可以保證計算資源得到最優(yōu)化利用，既避免了資源浪費也防止了過度競爭導(dǎo)致的性能下降。

12、進一步，容器基于配置文件和多線程技術(shù)對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理之后，還包括：校驗定位數(shù)據(jù)包的融合定位結(jié)果；根據(jù)校驗結(jié)果優(yōu)化融合定位結(jié)果。

13、根據(jù)上述技術(shù)手段，本發(fā)明可以根據(jù)校驗定位數(shù)據(jù)包的融合定位結(jié)果對融合定位結(jié)果進行優(yōu)化調(diào)整，確保了定位信息的準確性與可靠性。

14、進一步，配置文件包括定位程序內(nèi)部參數(shù)、定位結(jié)果保存地址和定位程序日志保存地址，其中，定位程序用于對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理。

15、一種定位數(shù)據(jù)處理裝置，包括：獲取模塊，用于獲取所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包；分類模塊，用于根據(jù)數(shù)據(jù)采集時間和車輛標識對所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包進行分類；確定模塊，用于根據(jù)定位數(shù)據(jù)包的總數(shù)量和分類結(jié)果確定容器的目標數(shù)量，開啟目標數(shù)量的容器，并將配置文件和定位數(shù)據(jù)包傳入對應(yīng)容器，其中，容器基于配置文件和多線程技術(shù)對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理。

16、一種云端設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執(zhí)行程序，以實現(xiàn)上述的定位數(shù)據(jù)處理方法。

17、一種車輛，車輛上傳定位數(shù)據(jù)包至上述的云端設(shè)備。

18、本發(fā)明的有益效果：

19、本發(fā)明通過獲取所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包，協(xié)同車輛標識對所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包進行分類，同時根據(jù)定位數(shù)據(jù)包的總數(shù)量和分類結(jié)果確定容器的目標數(shù)量，開啟目標數(shù)量的容器，并將配置文件和定位數(shù)據(jù)包傳入對應(yīng)容器，由容器基于配置文件和多線程技術(shù)對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理，充分利用了云端算力，高效地加載處理定位相關(guān)數(shù)據(jù)，提高了處理速度，基于位姿圖優(yōu)化的融合方法提高了定位數(shù)據(jù)精確度。由此，解決了目前車輛往往受限于本地硬件算力，無法支持大規(guī)模的快速定位數(shù)據(jù)處理，自帶傳感器精度也受限等問題。

技術(shù)特征：

1.一種定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述容器基于所述配置文件和多線程技術(shù)對所述定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述開啟至少一個線程處理所述線程池的融合定位任務(wù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，在將所述位置數(shù)據(jù)、所述語義定位結(jié)果和航跡推算數(shù)據(jù)融合進入位姿圖之前，還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，在將所述融合定位任務(wù)放入所述容器的線程池，開啟至少一個線程處理所述線程池的融合定位任務(wù)之前，還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述容器基于所述配置文件和多線程技術(shù)對所述定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理之后，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任意一項所述的定位數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述配置文件包括定位程序內(nèi)部參數(shù)、定位結(jié)果保存地址和定位程序日志保存地址，其中，所述定位程序用于對所述定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理。

8.一種定位數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，包括：

9.一種云端設(shè)備，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項所述的定位數(shù)據(jù)處理方法。

10.一種車輛，其特征在于，所述車輛上傳定位數(shù)據(jù)包至權(quán)利要求9所述的云端設(shè)備。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種定位數(shù)據(jù)處理方法、裝置、云端設(shè)備及車輛，其中，方法包括：獲取所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包；根據(jù)數(shù)據(jù)采集時間和車輛標識對所有目標車輛的定位數(shù)據(jù)包進行分類；根據(jù)定位數(shù)據(jù)包的總數(shù)量和分類結(jié)果確定容器的目標數(shù)量，開啟目標數(shù)量的容器，并將配置文件和定位數(shù)據(jù)包傳入對應(yīng)容器，其中，容器基于配置文件和多線程技術(shù)對定位數(shù)據(jù)包進行融合定位處理，充分利用云端算力，大規(guī)模高效地加載處理定位相關(guān)數(shù)據(jù)，提高處理速度，基于位姿圖優(yōu)化的融合方法提高定位數(shù)據(jù)精確度。由此，解決了目前車輛往往受限于本地硬件算力，無法支持大規(guī)模的快速定位數(shù)據(jù)處理，自帶傳感器精度也受限等問題。

技術(shù)研發(fā)人員：王昕,許洋,康軼非
受保護的技術(shù)使用者：重慶長安科技有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8