(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 202210724561.0 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 合众新能源 汽车有限公司 地址 314500 浙江省嘉兴 市桐乡市梧桐街 道同仁路98 8号 (72)发明人 王建国　刘祥　 (74)专利代理 机构 北京鼎佳达知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11348 专利代理师 刘铁鸣　刘铁生 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/80(2017.01) (54)发明名称 确定汽车位姿信息的方法及装置 (57)摘要 本申请公开一种确定汽车位姿信息的方法 及装置。 本申请的方法包括： S1： 获取目标物 体对 应的第一图像和第二图像； S2： 根据每个边缘点 对应的第一位置坐标确定目标物体对应的第一 面积； S3： 根据位姿矩阵、 相机内参、 每个边缘点 对应的第一位置坐标、 第二位置坐标和竖轴坐标 值， 确定目标物 体对应的第二面积； S4： 根据第一 面积和第二面积， 计算预置相机对应的当前重投 影误差； S5： 根据预置规则判断当前重投影误差 是否符合要求； 若符合要求， 则根据当前重投影 误差确定目标自动驾驶汽车对应的位姿信息； 若 不符合要求， 则对位姿矩阵和每个边缘点对应的 竖轴坐标值进行优化调整， 并基于优化调整后的 位姿矩阵和每个边缘点对应的竖轴坐标值回到 步骤S3。 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 115115704 A 2022.09.27 CN 115115704 A 1.一种确定汽车位姿信息的方法， 其特征在于， 所述方法应用于目标自动驾驶汽车的 车载终端设备， 所述方法包括： 步骤S1： 获取目标物体对应的第一图像和第二图像， 其中， 所述目标物体包含多个边缘 点， 所述第一图像为通过预置相 机在第一时刻拍摄所述 目标物体得到的图像， 所述第二图 像为通过预置相机在第二时刻拍摄所述目标物体得到的图像； 步骤S2： 根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标确定所述目标物体对应的第一面 积， 其中， 所述边缘点对应的第一位置坐标为所述边缘点在所述第一图像中的位置坐标， 所 述目标物体对应的第一面积为第一图形占所述第一图像的面积， 所述第一图形为所述目标 物体在所述第一图像中呈现的图形； 步骤S3： 根据位姿矩阵、 所述目标相机对应的相机内参、 每个所述边缘点对应的第一位 置坐标、 第二位置坐标和竖轴坐标值， 确定所述目标物体对应的第二面积， 其中， 所述边缘 点对应的第二位置坐标为所述边缘点在所述第二图像中的位置坐标， 所述目标物体对应的 第二面积为将第二图形投影到所述第一图像中后， 投影在所述第一图像中的第二图形与所 述第一图像中的第一图形的重合部 分占所述第一图像的面积， 所述第二图像为所述目标物 体在所述第二图像中呈现的图形； 步骤S4： 根据所述第一面积和所述第二面积， 计算所述预置相机对应的当前重投影误 差； 步骤S5： 根据预置规则判断所述当前重投影误差是否符合要求； 若符合要求， 则根据所 述当前重投影误差确定所述 目标自动驾驶汽车对应的位姿信息； 若不符合要求， 则对所述 位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进 行优化调整， 并基于优化调整后的所述位 姿矩阵和每 个所述边缘点对应的竖轴坐标值回到步骤S3 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S3： 根据位姿矩阵、 所述目标相机 对应的相机内参、 每个所述边缘点对应的第一位置坐标、 第二位置坐标和竖轴坐标值， 确定 所述目标物体对应的第二 面积， 包括： 根据所述位姿矩阵、 所述目标相机对应的相机内参、 每个所述边缘点对应的第二位置 坐标和竖轴坐标值， 确定每个所述边缘点对应的投影位置坐标， 其中， 各个所述边缘点对应 的投影位置坐标为投影在所述第一图像中的第二图形的各个边缘点在所述第一图像中的 位置坐标； 根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标和投影位置坐标确定所述目标物体对应的 第二面积。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S4： 根据所述第一面积和所述第 二面积， 计算所述预置相机对应的当前重投影误差， 包括： 计算所述第二 面积与所述第一 面积的比值； 将所述比值确定为所述预置相机对应的当前重投影误差 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对 应的竖轴坐标值进行优化调整， 包括： 根据所述位姿矩阵、 所述目标相机对应的相机内参、 每个所述边缘点对应的第一位置 坐标、 第二 位置坐标和竖轴坐标值， 确定优化矩阵和每 个所述边缘点对应的优化 值； 对所述位姿矩阵和所述优化矩阵进行求和计算， 以获得第一计算结果；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115115704 A 2将所述第一计算结果确定为优化调整后的所述 位姿矩阵； 分别对每个所述边缘点对应的竖轴坐标值和优化值进行求和计算， 以获得每个所述边 缘点对应的第二计算结果； 将每个所述边缘点对应的第二计算结果确定为优化调整后的每个所述边缘点对应的 竖轴坐标值。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述预置规则为： 若历史重投 影误差与所述当前重投影误差之间的差值小于或等于预设阈值时， 判定所述当前重投影误 差符合要求； 若 所述历史重投影误差与所述当前重投影误差之 间的差值大于所述预设阈值 时， 判定所述当前重投影误差不符合要求， 其中， 所述历史重投影误差为上一轮计算得到的 重投影误差 。 6.一种确定汽车位姿信息的装置， 其特征在于， 所述装置应用于目标自动驾驶汽车的 车载终端设备， 所述装置包括： 获取单元， 用于获取目标物体对应的第一图像和第 二图像， 其中， 所述目标物体包含多 个边缘点， 所述第一图像为通过预置相 机在第一时刻拍摄所述 目标物体得到的图像， 所述 第二图像为 通过预置相机在第二时刻拍摄所述目标物体得到的图像； 第一确定单元， 用于根据每个所述边缘点对应的第 一位置坐标确定所述目标物体对应 的第一面积， 其中， 所述边缘点对应的第一位置坐标为所述边缘点在所述第一图像中的位 置坐标， 所述 目标物体对应的第一面积为第一图形占所述第一图像的面积， 所述第一图形 为所述目标物体在所述第一图像中呈现的图形； 第二确定单元， 用于根据位姿矩阵、 所述目标相机对应的相机内参、 每个所述边缘点对 应的第一位置坐标、 第二位置坐标和竖轴坐标值， 确定所述目标物体对应的第二面积， 其 中， 所述边缘点对应的第二位置坐标为所述边缘点在所述第二图像中的位置坐标， 所述 目 标物体对应的第二面积为将第二图形投影到所述第一图像中后， 投影在所述第一图像中的 第二图形与所述第一图像中的第一图形的重合部分占所述第一图像的面积， 所述第二图像 为所述目标物体在所述第二图像中呈现的图形； 计算单元， 用于根据所述第一面积和所述第二面积， 计算所述预置相机对应的当前重 投影误差； 判断单元， 用于根据 预置规则判断所述当前重投影误差是否符合要求； 若符合要求， 则 根据所述当前重投影误差确定所述 目标自动驾驶汽车对应的位姿信息； 若不符合要求， 则 对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整， 并控制所述第二确定 单元和所述计算单元基于优化调整后的所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标 值计算所述预置相机对应的重投影误差 。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述第二确定单 元包括： 第一确定模块， 用于根据 所述位姿矩阵、 所述目标相机对应的相机内参、 每个所述边缘 点对应的第二位置坐标和竖轴坐标值， 确定每个所述边缘点对应的投影位置坐标， 其中， 各 个所述边缘点对应的投影位置坐标为投影在所述第一图像中的第二图形的各个边缘点在 所述第一图像中的位置坐标； 第二确定模块， 用于根据每个所述边缘点对应的第 一位置坐标和投影位置坐标确定所 述目标物体对应的第二 面积。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115115704 A 3