(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210454131.1 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 西安优迈智慧矿山研究院有限公司 地址 710000 陕西省西安市西咸 新区空港 新城广德路41号 (72)发明人 赵颖　毛晶　付明宇　郭迪　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 陈翠兰 (51)Int.Cl. G06T 7/521(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G01S 17/89(2020.01) (54)发明名称 无人车井下定位方法、 系统、 设备及 介质 (57)摘要 本发明公开了一种无人车井下定位方法、 系 统、 设备及介质， 方法包括： 构建井下隧道的环境 地图； 获取第一环境点云数据， 并进行目标识别， 位姿变换， 得到当前车辆的第一定位信息； 将井 下隧道的环 境地图作为原始点云， 所述第二环境 点云数据作为目标点云， 所述当前车辆的第一定 位信息作为NDT预测值， 进行NDT求解， 输出得到 当前车辆的第二定位信息； 获取所述当前车辆的 第一定位信息与所述当前车辆的第二定位信息 的量化差异， 根据所述量化差异， 输出所述当前 车辆的第一定位信息或所述当前车辆的第二定 位信息， 得到所述无人车井下定位结果； 本发明 利用第一和第二定位信息， 实现了车辆的双重定 位， 定位精度较高， 安全性较低。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114820749 A 2022.07.29 CN 114820749 A 1.一种无 人车井下定位方法， 其特 征在于， 方法包括： 构建井下隧道的环境 地图； 获取第一环境点云数据； 其中， 所述第一环境点云数据通过路侧激光雷达当前时刻采 集的环境 点云； 所述路侧激光雷达间隔设置在井下隧道内； 根据所述第一环境点云数据， 利用预设的目标检测算法， 进行目标识别， 得到当前车辆 相对于路侧激光雷达的位置及姿态信息； 根据当前车辆相对于路侧激光雷达的位置及姿态信 息， 以及路侧激光雷达在所述井下 隧道的环境 地图， 对当前 车辆进行位姿变换， 得到当前 车辆的第一定位信息； 将所述井下隧道 的环境地图作为原始点云， 所述第二环境点云数据作为目标点云， 所 述当前车辆的第一定位信息作为NDT预测值， 进行NDT求解， 输出得到当前车辆的第二定位 信息； 其中， 所述第二环境点云数据为车侧激光雷达 当前时刻 采集的环境点云， 所述车侧激 光雷达安装在当前 车辆上； 获取所述当前车辆的第 一定位信 息与所述当前车辆的第 二定位信 息的量化差异， 根据 所述量化差异， 输出所述当前车辆的第一定位信息或所述当前车辆的第二定位信息， 得到 所述无人车井下定位结果。 2.根据权利要求1所述的一种无人车井下定位方法， 其特征在于， 构建井下隧道的环境 地图的过程， 具体为： 利用即时定位与三维建图模块， 构造所述井下隧道的环境 地图。 3.根据权利要求1所述的一种无人车井下定位方法， 其特征在于， 所述井下隧道的环境 地图为井下隧道的环 境三维点云信息， 包括所述井下隧道的环境地图的坐标原 点在世界坐 标系中的位置信息和姿态信息； 其中， 所述姿态信息包括翻滚角、 俯仰角及横滚角。 4.根据权利要求1所述的一种无人车井下定位方法， 其特征在于， 相邻所述路侧激光雷 达的间隔距离小于等于20 0m。 5.根据权利要求1所述的一种无人车井下定位方法， 其特征在于， 所述预设的目标检测 算法为Po intpillars目标检测算法。 6.根据权利要求1所述的一种无人车井下定位方法， 其特征在于， 将所述井下隧道的环 境地图作为原始点云， 所述第二环境点云数据作为 目标点云， 所述当前车辆的第一定位信 息作为NDT预测值， 进行NDT求解， 输出得到当前车辆的第二定位信息之前， 还包括NDT初始 化步骤； 其中， 所述 NDT初始化 步骤， 具体如下： 输入所述井下隧道的环境地图为原始点云， 第一环境点云数据为目标点云， 进行NDT求 解， 若NDT求解收敛， 则当前时刻 的第一环境点云数据于所述井下隧道的环境地图配准成 功， 即完成NDT初始 化； 否则， 重新输入当前车辆相对于路侧激光雷达的位置及 姿态信息， 进 行NDT求解直至收敛成功， 完成NDT初始化。 7.根据权利要求1所述的一种无人车井下定位方法， 其特征在于， 获取所述当前车辆的 第一定位信息与所述当前车辆的第二定位信息的量化差异， 根据所述量化差异， 输出所述 当前车辆的第一定位信息或所述当前车辆的第二定位信息， 得到所述无人车井下定位结果 的过程， 具体如下： 对比所述当前车辆的第 一定位信 息与所述当前车辆的第 二定位信 息的量化差值， 若所 述量化差异大于设定阈值时， 输出所述当前车辆的第一定位信息， 作为所述无人车井下定权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114820749 A 2位结果； 否则， 输出 所述当前 车辆的第二定位信息， 作为所述无 人车井下定位结果。 8.一种无 人车井下定位系统， 其特 征在于， 包括： 地图模块， 用于构建井下隧道的环境 地图； 点云数据模块， 用于获取第 一环境点云数据； 其中， 所述第 一环境点云数据通过路侧激 光雷达当前时刻采集的环境 点云； 所述路侧激光雷达间隔设置在井下隧道内； 目标识别模块， 用于根据 所述第一环境点云数据， 利用预设的目标检测算法， 进行目标 识别， 得到当前 车辆相对于路侧激光雷达的位置及姿态信息； 第一定位信息模块， 用于根据当前车辆相对于路侧激光雷达的位置及姿态信息， 以及 路侧激光雷达在所述井下隧道的环境地图， 对当前车辆进行位姿变换， 得到当前车辆的第 一定位信息； 第二定位信息模块， 用于将所述井下隧道的环境地图作为原始点云， 所述第二环境点 云数据作为目标点云， 所述当前车辆的第一定位信息作为NDT 预测值， 进行NDT求解， 输出得 到当前车辆的第二定位信息； 其中， 所述第二环境点云数据为车侧激光雷达当前时刻采集 的环境点云， 所述车侧激光雷达安装在当前 车辆上； 结果输出模块， 用于获取所述当前车辆的第 一定位信 息与所述当前车辆的第 二定位信 息的量化差异， 根据所述量化差异， 输出所述当前车辆的第一定位信息或所述当前车辆的 第二定位信息， 得到所述无 人车井下定位结果。 9.一种无 人车井下定位设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1 ‑7任一项所述一种无人车井下 定位方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7任一项所述一种无人车井下定位 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114820749 A 3