本发明涉及汽车，具体而言，涉及一种初始化收敛方法、收敛装置、电子设备、车辆及存储介质。
背景技术：
1、随着科技的不断发展，自动驾驶技术正逐渐成为现代交通领域的研究热点。在自动驾驶的实现过程中，主要是解决三大问题：“我在哪”，“我去哪”和“怎么去”。其中，“我在哪”是解决车辆的定位问题，是解决其他问题的基础，因此尤为关键。
2、车辆准确的定位是自动驾驶领域至关重要的一环。在传统的定位方法中，由于在初始化时常常过多的依赖gps信息，因此在初始化时间和初始化位置的过程中往往存在一定局限性。尤其是在隧道、地下停车场等复杂环境下，由于信号遮挡、丢失等原因，时常造成精度不够高、初始化速度较慢等问题，造成自动驾驶系统定位问题的发生，导致自动驾驶系统的安全性问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术实施例的目的在于提供一种初始化收敛方法、收敛装置、电子设备、车辆及存储介质，解决背景技术中指出的，车辆初始化精度不够高、速度慢的问题。
2、为实现上述技术目的，本技术采用的技术方案如下：
3、第一方面，本技术提供一种初始化收敛方法，所述方法包括：
4、基于车辆的组合惯导系统，获取车辆的先验位姿和地图信息；
5、根据所述先验位姿生成粒子群，并实时更新所述粒子群的位姿信息；
6、根据所述粒子群的位姿信息，获取基于所述粒子群的道路感知信息；
7、根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群以及所述粒子群的权重；
8、根据所述粒子群以及所述粒子群的权重，判断所述粒子群是否收敛，若收敛，则此时所述粒子群的位姿信息为当前车辆的初始位姿。
9、结合第一方面，进一步限定，在判断所述粒子群是否收敛的步骤中，基于收敛约束策略判断所述粒子群是否收敛，其中，所述收敛约束策略包括横向收敛策略、纵向收敛策略和航向角收敛策略。
10、结合第一方面，进一步限定，在判断所述粒子群是否收敛的步骤中，基于收敛约束策略判断所述粒子群是否收敛，其中，所述收敛约束策略包括横向收敛策略、纵向收敛策略和航向角收敛策略。
11、结合第一方面，进一步限定，所述横向收敛策略包括：
12、根据所述粒子群的位姿信息，将所述粒子群中的所有粒子垂直投影至x坐标轴；
13、计算x坐标轴上相距最远的两个粒子之间的横向距离；
14、若所述横向距离大于横向距离阈值，所述粒子群横向不收敛，反之，所述粒子群横向收敛。
15、结合第一方面，进一步限定，所述纵向收敛策略包括：
16、根据所述粒子群的位姿信息，将所述粒子群中的所有粒子垂直投影至y坐标轴；
17、计算y坐标轴上相距最远的两个粒子之间的纵向距离；
18、若所述纵向距离大于纵向距离阈值，所述粒子群纵向不收敛，反之，所述粒子群纵向收敛。
19、结合第一方面，进一步限定，所述航向角收敛策略包括：
20、根据所述粒子群的位姿信息，获取所述粒子群中每个粒子的航向角；
21、计算所述粒子群中最大航向角和最小航向角之间的航向角差值；
22、若所述航向角差值大于航向角差值阈值，所述粒子群航向角不收敛，反之，所述粒子群航向角收敛。
23、结合第一方面，进一步限定，计算所述粒子群中最大航向角和最小航向角之间的航向角差值，包括：
24、将所述粒子群的航向角的取值范围分别映射到第一周期范围和第二周期范围，其中，第一周期范围为(0°，360°]，第二周期范围为(-180°,180°]；
25、基于第一周期范围，计算所述粒子群中最大航向角和最小航向角之间的航向角差值；
26、基于第二周期范围，计算所述粒子群中最大航向角和最小航向角之间的航向角差值；
27、比较两个航向角差值的大小，取较小的值作为最终的航向角差值。
28、结合第一方面，进一步限定，所述航向角收敛策略包括：
29、根据所述粒子群的位姿信息，获取所述粒子群中每个粒子的航向角；
30、根据所述粒子群的粒子数量和航向角，计算航向角集中度，公式如下：
31、
32、其中，r表示航向角集中度，n表示粒子数量，θi表示第i个粒子的航向角；
33、若所述航向角集中度小于集中度阈值，所述粒子群航向角不收敛，反之，所述粒子群航向角收敛。
34、结合第一方面，进一步限定，在判断所述粒子群是否收敛的步骤中，根据单个粒子的权重判断所述粒子群是否收敛：
35、若单个粒子的权重大于权重阈值，所述粒子群收敛，反之，所述粒子群不收敛。
36、结合第一方面，进一步限定，根据车辆组合惯导系统的精度状态，确定所述粒子群的采样范围、采样数量和采样步长；
37、所述组合惯导系统的精度越低，所述粒子群的采样范围越大，采样数量越多，采样步长越小。
38、结合第一方面，进一步限定，所述精度状态包括：航迹推算、单点解、浮点解和固定解；所述组合惯导系统的精度在所述航迹推算、所述单点解、所述浮点解和所述固定解的状态下依次提高。
39、结合第一方面，进一步限定，根据所述先验位姿生成粒子群，并实时更新所述粒子群的位姿信息，包括：
40、在所述先验位姿附近生成粒子群；
41、获取所述粒子群当前时刻的位姿信息、速度和角速度，其中，所述位姿信息包括坐标信息和姿态；
42、根据当前时刻的所述位姿信息、所述速度和所述角速度，并基于车辆的运动模型对所述粒子群进行航迹推算，更新所述粒子群中每个粒子的位姿信息，公式如下：
43、
44、其中，(xt，yt)表示粒子当前时刻的坐标信息，(xt+1，yt+1)表示粒子下一时刻的坐标信息，rt表示粒子当前时刻的姿态，rt+1表示粒子下一时刻的姿态，v表示粒子的速度，ω表示粒子的角速度，δt表示当前时刻与下一时刻的时间间隔。
45、结合第一方面，进一步限定，根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群以及所述粒子群的权重，包括：
46、基于所述粒子群中的单个粒子，计算所述道路感知信息与所述地图信息之间的匹配误差，其中，所述地图信息和所述道路感知信息均为语义信息，所述语义信息包括车道线信息和特殊语义信息；
47、将对应不同所述语义信息的匹配误差转换为分数；
48、将所有语义信息的分数进行得分加权处理，获得粒子的加权分数，其中，不同语义信息的权重不同；
49、所述粒子群中的每个粒子均重复上述步骤，获得每个粒子的加权分数，并抛弃加权分数小于分数阈值的粒子；
50、将所述粒子群中剩余的粒子的加权分数进行归一化处理，归一化后的粒子的加权分数即为粒子的权重。
51、结合第一方面，进一步限定，根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群的权重，还包括：
52、当车辆组合惯导系统的精度为固定解时，根据所述固定解和所述位姿信息更新所述粒子群的权重。
53、结合第一方面，进一步限定，根据所述固定解和所述位姿信息更新所述粒子群的权重，包括：
54、根据所述位姿信息，获取粒子的坐标信息；
55、计算每个粒子与所述固定解之间的欧式距离，计算公式如下：
56、
57、其中，d表示欧氏距离，(xfixed，yfixed)表示粒子的坐标信息，(x，y)表示固定解；
58、当粒子的所述欧式距离大于等于距离阈值时，根据所述欧式距离更新粒子的权重，当粒子的所述欧式距离小于距离阈值时，粒子的权重保持不变，计算公式如下：
59、
60、其中，wi表示第i个粒子的权重，di表示第i个粒子的欧式距离，dthreshold表示距离阈值，σ表示标准差。
61、第二方面，本技术提供一种初始化收敛装置，所述装置包括：
62、组合惯导模块，用于基于车辆的组合惯导系统，获取车辆的先验位姿和地图信息；
63、粒子生成模块，用于根据所述先验位姿生成粒子群，并实时更新所述粒子群的位姿信息；
64、粒子感知模块，用于根据所述粒子群的位姿信息，获取基于所述粒子群的道路感知信息；
65、粒子更新模块，用于根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群以及所述粒子群的权重；
66、收敛判断模块，用于根据所述粒子群以及所述粒子群的权重，判断所述粒子群是否收敛，若收敛，则此时所述粒子群的位姿信息为当前车辆的初始位姿。
67、第三方面，本技术提供一种电子设备，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如第一方面种任一项所述的方法。
68、第四方面，本技术提供一种车辆，所述车辆包括车辆本体及如第三方面所述的电子设备，所述电子设备设置于所述车辆本体上。
69、第五方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面中任一项所述的方法。
70、采用上述技术方案的发明，具有如下优点：
71、1、通过采用本技术的方法，首先在车辆的先验位姿附近生成粒子群，然后通过基于粒子群的道路感知信息与地图信息相配合，更新粒子群以及粒子群的权重，最后通过粒子群来判断是否收敛，从而对车辆进行定位。该方法能够减少车辆在初始化定位时对卫星信号的依赖，辅助车辆在隧道、地下停车场等卫星信号被遮挡的场景下，实现快速的初始化，以及实现高精度的定位。
72、2、本身申请的方法在车辆的泊车模式和行车模式的场景下都能使用，都能够实现车辆快速且高精度的定位，具有较好的应用前景。
73、3、本技术通过设置横向收敛策略、纵向收敛策略和航向角收敛策略配合车辆不同的场景，能够进一步提升粒子群的收敛速度，同时实现对车辆的高精度定位。
74、4、本技术通过对粒子群以及粒子群权重的更新，能够进一步提升粒子群的收敛速度，实现车辆的快速初始化和高精度定位。
1.一种初始化收敛方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述粒子群是否收敛的步骤中，基于收敛约束策略判断所述粒子群是否收敛，其中，所述收敛约束策略包括横向收敛策略、纵向收敛策略和航向角收敛策略。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在判断所述粒子群是否收敛的步骤中，根据车辆的运行场景，匹配不同的收敛约束策略，所述运行场景包括低速场景、中速场景和高速场景；
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述横向收敛策略包括：
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述纵向收敛策略包括：
6.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述航向角收敛策略包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，计算所述粒子群中最大航向角和最小航向角之间的航向角差值，包括：
8.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述航向角收敛策略包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述粒子群是否收敛的步骤中，根据单个粒子的权重判断所述粒子群是否收敛：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据车辆组合惯导系统的精度状态，确定所述粒子群的采样范围、采样数量和采样步长；
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述精度状态包括：航迹推算、单点解、浮点解和固定解；所述组合惯导系统的精度在所述航迹推算、所述单点解、所述浮点解和所述固定解的状态下依次提高。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述先验位姿生成粒子群，并实时更新所述粒子群的位姿信息，包括：
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群以及所述粒子群的权重，包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，根据所述地图信息和所述道路感知信息，更新所述粒子群的权重，还包括：
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，根据所述固定解和所述位姿信息更新所述粒子群的权重，包括：
16.一种初始化收敛装置，其特征在于，所述装置包括：
17.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-15中任一项所述的方法。
18.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括车辆本体及如权利要求17所述的电子设备，所述电子设备设置于所述车辆本体上。
19.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-15中任一项所述的方法。
