一种地铁隧道内的列车定位方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种地铁隧道内的列车定位方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着城市轨道交通的快速发展，地铁限界入侵事件多有发生，给地铁安全运行带来了极大挑战，列车驾驶以提高车辆安全性、高效性为目标，而列车的安全性和高效性需要以高精度定位为支撑。路上空旷场景比较成熟的定位设备是卫星导航和惯性导航，路上、城市楼宇及树木遮挡场景大多采用激光雷达、相机和组合惯导进行融合定位或建图定位，现有的地铁定位系统强依赖地铁线路原始测绘信息、应答器基础设施及其位置信息、信号系统等，而地铁线路的原始测绘信息涉及保密问题，一旦泄露会危及公共安全，为提高定位精度而增设应答器基础设施也会增加成本。
3.基于此，需要一种成本低、精度高、实用性强的地铁隧道内的列车定位方法。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提出一种地铁隧道内的列车定位方法、装置、设备及存储介质。
5.基于上述目的，本发明提供了一种地铁隧道内的列车定位方法，包括：
6.采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图；
7.通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图；
8.获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息；
9.获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。
10.进一步地，采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图，包括：
11.所述环境数据信息包括激光原始数据、第二惯导数据和卫星数据，基于所述惯导数据和所述卫星数据计算得到位姿数据，基于所述位姿数据和所述激光原始数据计算得到所述高精点云图。
12.进一步地，所述通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图，包括：
13.将所述高精点云图转换为二维图像；
14.通过第一预训练模型对所述二维图像中对应的所述目标物体特征进行分类；
15.将经过分类的所述目标物体特征投影至所述高精点云图中，得到所述结构化点云
图。
16.进一步地，所述获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息，包括：
17.基于所述匹配结果确定列车的第一实时位置信息；
18.基于所述第一实时位置信息和所述第一惯导数据确定列车的第二实时位置信息；
19.所述第一实时位置信息和所述第二实时位置信息构成所述实时位置信息。
20.进一步地，所述百米标的数据信息包括属性信息和所述百米标相对于列车的位置信息，获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，包括：
21.获取列车运行时实时采集到的百米标的图像信息，通过第二预训练模型对所述图像信息进行识别，得到所述属性信息；
22.获取列车运行时实时采集到的点云信息，基于所述图像信息和所述点云信息得到所述百米标相对于列车的位置信息。
23.进一步地，所述基于所述图像信息和所述点云信息得到所述百米标相对于列车的位置信息，包括：
24.所述图像信息通过部署在列车上的摄像装置获取，所述点云信息通过部署在列车上的激光雷达获取，以所述摄像装置为原点构建第一坐标系，将所述图像信息在所述第一坐标系中的坐标记为第一坐标；
25.以所述激光雷达为原点构建第二坐标系，将所述百米标在所述第二坐标系中的坐标记为第二坐标；
26.将所述第二坐标系通过旋转和平移映射至所述第一坐标系中，将所述第二坐标对应的所述点云信息标记在所述第一坐标中，基于经过标记的所述第一坐标得到所述百米标相对于列车的位置信息。
27.进一步地，所述基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息，包括：
28.基于所述属性信息得到所述百米标与所述地铁隧道起始点的距离；
29.基于所述百米标与所述地铁隧道起始点的距离和所述百米标相对于列车的位置信息，通过计算得到所述位置信息。
30.基于同一发明构思，本发明还提供了一种地铁隧道内的列车定位装置，包括：
31.高精点云图构建模块，被配置成采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图；
32.结构化点云图构建模块，通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图；
33.实时位置获取模块，被配置成获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息；
34.校准模块，被配置成获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。
35.基于同一发明构思，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的方法。
36.基于同一发明构思，本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上述所述的方法。
37.从上面所述可以看出，本发明提供的一种地铁隧道内的列车定位方法、装置、设备及存储介质，实现了在缺少卫星信号和纵向特征的长距离隧道的高精点云图的构建，实现了在不依赖原始测绘信息、应答器基础设施及其位置信息、信号系统的基础上的高精度厘米级的定位，为限界空间内的异物检测和地铁隧道场景内的列车自动驾驶提供了基础支撑。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1为本发明实施例的一种地铁隧道内的列车定位方法的流程图；
40.图2为本发明实施例的一种地铁隧道内的列车定位装置的结构示意图；
41.图3为本发明实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
42.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
43.需要说明的是，除非另外定义，本发明实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
44.申请人在实现本方案的过程中发现，现有的地铁定位系统多依赖于地铁线路的原始测绘信息、应答器基础设施及其位置信息、信号系统等，而原始真实线路的测绘信息涉及保密问题，一旦泄露会危及公共安全，为提高定位精度而增多的应答器属于基础设施，其数量的增加必然会造成地铁公司项目成本的增长。目前轨道交通行业为了提高列车运行的安全性都在积极部署主动防撞系统，主动防撞系统涉及到的传感器主要有惯导、激光雷达、相机、毫米波雷达等。在露天场景可借助惯导实现高精度建图及定位，但是在缺少卫星信号和纵向特征的长距离地铁隧道内很难完成建图和定位。基于此，申请人提供了一种地铁隧道内的列车定位方法，该方法实现了长距离地铁隧道的高精点云图的构建，和在只基于原有主动防撞系统涉及到的传感器的基础上，实现对列车的高精度厘米级的定位，为限界空间内的异物检测和列车的自动驾驶提供了基础支撑。
45.以下结合具体的实施例，并具体结合图1出示的一种地铁隧道内的列车定位方法的流程图，来详细说明本发明实施例的技术方案。
46.参考图1，本发明一个实施例的一种地铁隧道内的列车定位方法，包括以下步骤：
47.步骤s101、采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图。
48.具体的，环境数据包括激光原始数据、第二惯导数据和卫星数据。
49.在本实施例中，使用移动测量系统采集地铁隧道内的环境数据信息。其中，移动测量系统是一种基于飞机、飞艇、火车、汽车等移动载体的快速测量系统，移动测量系统上装配有全球定位系统、视频系统、惯性导航系统或航位推算系统、移动激光测量系统等先进的传感器和设备，在载体高速行进时，可以快速采集周边空间的位置数据和属性数据并同步存储。
50.将移动测量系统安装在铁路工程车上，给系统上电后在隧道外露天场景静止5分钟完成设备初始化，然后工程车以40km/h驶过隧道，在隧道的另一端露天场景处静止5分钟完成激光原始数据、惯导数据和卫星数据的采集。该移动测量系统主要包含的传感器是惯导和激光扫描仪，激光原始数据是由激光扫描仪采集的，惯导数据和卫星数据是由惯导采集的。
51.利用点云预处理软件通过惯导数据和卫星数据解算出惯导在测量过程中的位置和姿态，再利用点云预处理软件通过位置和姿态数据、激光原始数据解算出地铁隧道的高精点云图。
52.通过本步骤中的方案，构建了长距离地铁隧道的高精点云图，完成了地铁隧道的三维建模，基于此高精点云图，可构建面向定位的结构化点云图，为列车的高精度定位提供了基础数据。
53.步骤s102、通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图。
54.具体的，首先将构建的地铁隧道高精点云图转化为二维图像，利用标记软件yolo_mark对二维图像中的部分特征进行标注，再通过预训练的分类模型对其进行分类。
55.将需要进行目标物体特征提取的地铁隧道高精点云图转换为二维图像，用预先训练出的分类模型对二维图像中的目标物体特征进行分类提取，其中目标物体为地铁隧道内的百米标、轨道、隧道壁、信号灯等。将提取的各类特征物投影至三维高精点云图中，得到结构化点云图。
56.结构化点云图中的各类目标物体特征具有属性信息和位置信息，基于其属性信息和位置信息建立索引并进行存储以供定位设备进行匹配。
57.通过本步骤中的技术方案，一方面可以实现精准定位，另一方面基于精准定位可以预知前方任意长度的轨道信息，进而可以判断实时检测中的目标物体是否在轨道限界空间内，克服了列车上有关定位的传感器能检测到较远的目标物体，但只能检测到有限长度的轨道距离的缺点。
58.步骤s103、获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息。
59.具体的，列车上部署的主动防撞系统中的激光雷达在列车运行时可实时采集到目
标物体特征，列车上部署的主动防撞系统中的惯导能实时采集到关于列车的第一惯导数据。将激光雷达采集到的目标物体特征与结构化点云图进行10hz的低频匹配定位，再融合惯导采集的第一惯导数据进行100hz的高频定位。
60.将列车上的激光雷达实时采集到的目标物体特征与结构化点云图中的目标物体特征的匹配结果确定为列车的第一实时位置信息，基于第一实时位置信息和列车的第一惯导数据确定列车的第二实时位置信息，第一实时位置信息和第二实时位置信息均为列车的实时位置信息。
61.通过本步骤中的方案，实现了只借助现有的列车上的主动防撞系统中的传感器对列车进行定位，该定位方法精度高、成本低且实用，为地铁隧道场景中列车的自动驾驶提供了技术支持。
62.步骤s104、获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。
63.具体的，百米标的数据信息包括属性信息和百米标相对于列车的位置信息，其中属性信息即百米标上的数字。
64.获取列车运行时列车上的相机采集到的百米标的图像，从图像中提取百米标的轮廓信息，通过预训练的模型对图像中的百米标的轮廓信息进行识别，得到百米标上的数字。
65.获取列车上的激光雷达采集到的点云信息，以相机为原点构建第一坐标系，将百米标的轮廓信息在第一坐标系中的坐标记为第一坐标。以激光雷达为原点构建第二坐标系，将激光雷达观测到的百米标特征在第二坐标系中的坐标记为第二坐标。基于相机和激光雷达之间的相对位置参数通过旋转和平移将第二坐标系映射在第一坐标系中，将第二坐标对应的点云信息标记在第一坐标中，基于经过标记的第一坐标获取百米标相对于列车的位置信息。
66.基于列车实时运行时获取的百米标图像上的数字可以确定百米标与地铁隧道起始点之间的距离，基于百米标与地铁隧道起始点之间的距离和该百米标相对于列车的位置信息得到列车校准后的位置信息。
67.通过该步骤中的方案，实现了在隧道这种纵向特征退化场景不需要额外配置应答器等基础设施，只借助地铁隧道内现有的纵向特征物百米标进行位置校准的方法。通过对列车的实时位置信息进行校准，可以消除通过与结构化点云图进行匹配定位获取列车实时位置信息产生的累计误差。
68.需要说明的是，本发明实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
69.需要说明的是，上述对本发明的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
70.基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本发明还提供了一种地铁
隧道内的列车定位装置。
71.图2示出了本实施例所提供的一种地铁隧道内的列车定位装置的结构示意图，包括：
72.高精点云图构建模块201，被配置成采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图；
73.结构化点云图构建模块202，通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图；
74.实时位置获取模块203，被配置成获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息；
75.校准模块204，被配置成获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。
76.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
77.上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的一种地铁隧道内的列车定位方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
78.基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的一种地铁隧道内的列车定位方法。
79.图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
80.处理器1010可以采用通用的cpu(central processing unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
81.存储器1020可以采用rom(read only memory，只读存储器)、ram(random access memory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
82.输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
83.通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如usb、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、wifi、蓝牙等)实现通信。
84.总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
85.需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
86.上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的一种地铁隧道内的列车定位方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
87.基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的一种地铁隧道内的列车定位方法。
88.本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
89.上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
90.所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
91.另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(ic)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
92.尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态ram(dram))可以使用所讨论的实施例。
93.本发明实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，该方法包括：采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图；通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图；获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息；获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。2.根据权利要求1所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图，包括：所述环境数据信息包括激光原始数据、第二惯导数据和卫星数据，基于所述惯导数据和所述卫星数据计算得到位姿数据，基于所述位姿数据和所述激光原始数据计算得到所述高精点云图。3.根据权利要求1所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，所述通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图，包括：将所述高精点云图转换为二维图像；通过第一预训练模型对所述二维图像中对应的所述目标物体特征进行分类；将经过分类的所述目标物体特征投影至所述高精点云图中，得到所述结构化点云图。4.根据权利要求1所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，所述获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息，包括：基于所述匹配结果确定列车的第一实时位置信息；基于所述第一实时位置信息和所述第一惯导数据确定列车的第二实时位置信息；所述第一实时位置信息和所述第二实时位置信息构成所述实时位置信息。5.根据权利要求1所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，所述百米标的数据信息包括属性信息和所述百米标相对于列车的位置信息，获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，包括：获取列车运行时实时采集到的百米标的图像信息，通过第二预训练模型对所述图像信息进行识别，得到所述属性信息；获取列车运行时实时采集到的点云信息，基于所述图像信息和所述点云信息得到所述百米标相对于列车的位置信息。6.根据权利要求5所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，所述基于所述图像信息和所述点云信息得到所述百米标相对于列车的位置信息，包括：所述图像信息通过部署在列车上的摄像装置获取，所述点云信息通过部署在列车上的激光雷达获取，以所述摄像装置为原点构建第一坐标系，将所述图像信息在所述第一坐标系中的坐标记为第一坐标；
以所述激光雷达为原点构建第二坐标系，将所述百米标在所述第二坐标系中的坐标记为第二坐标；将所述第二坐标系通过旋转和平移映射至所述第一坐标系中，将所述第二坐标对应的所述点云信息标记在所述第一坐标中，基于经过标记的所述第一坐标得到所述百米标相对于列车的位置信息。7.根据权利要求5所述的一种地铁隧道内的列车定位方法，其特征在于，所述基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息，包括：基于所述属性信息得到所述百米标与所述地铁隧道起始点的距离；基于所述百米标与所述地铁隧道起始点的距离和所述百米标相对于列车的位置信息，通过计算得到所述位置信息。8.一种地铁隧道内的列车定位装置，其特征在于，该装置包括：高精点云图构建模块，被配置成采集地铁隧道内的环境数据信息，基于所述环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图；结构化点云图构建模块，通过从所述高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图；实时位置获取模块，被配置成获取列车运行时实时采集到的所述目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的所述目标物体特征与所述结构化点云图中的所述目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和所述第一惯导数据获取列车的实时位置信息；校准模块，被配置成获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于所述百米标的数据信息通过计算对所述实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任意一项所述的方法。

技术总结
本发明公开一种地铁隧道内的列车定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集地铁隧道内的环境数据信息，基于环境数据信息通过计算得到所述地铁隧道内的高精点云图；通过从高精点云图中提取目标物体特征构建结构化点云图；获取列车运行时实时采集到的目标物体特征和第一惯导数据，并将实时采集到的目标物体特征与结构化点云图中的目标物体特征进行匹配，基于匹配结果和第一惯导数据获取列车的实时位置信息；获取列车运行时实时采集到的隧道内的百米标的数据信息，基于百米标的数据信息通过计算对实时位置信息进行校准，得到列车的位置信息。本发明提供的技术方案是一种成本低、精度高、实用性强的列车定位方法。实用性强的列车定位方法。实用性强的列车定位方法。


技术研发人员：侯志超 潘文波 袁希文 黄文宇 李程 胡云卿
受保护的技术使用者：中车株洲电力机车研究所有限公司
技术研发日：2021.10.27
技术公布日：2023/4/28