[发明专利]自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法及系统

说明书

本发明公开一种自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法及系统，其通过检测路面车道线，对车道线的边缘点进行扩展卡尔曼滤波得到车道线的曲线，获取车辆到左右车道线的横向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的横向位置纠正；同时检测识别路面交通标识，计算当前时刻车辆车载相机与目标物的纵向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的纵向位置纠正；最后结合横向位置纠正和纵向位置纠正得到精确的车辆定位信息。如此，即通过采用价格低廉的低精度GPS与高精度地图的配合作用，实现高精度视觉辅助定位功能，其定位稳定、鲁棒性强且成本低，不受城市建筑、高架桥等障碍物遮挡反射影响，横向定位精度能够达到20厘米以内，适于商业推广应用。

技术领域

本发明涉及自动驾驶车辆定位技术领域，具体涉及一种自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法及系统。

背景技术

在自动驾驶和辅助驾驶领域，真实交通场景中高精度和鲁棒的定位尤为重要。在城市交通中，仅仅通过全球卫星导航系统(GNSS)定位误差多达10米甚至更大。如果结合高精度惯性导航(INS)和全球卫星导航系统(GNSS)可以到达较高精度的定位，但是高精度惯导成本高昂且典型的交通场景常常存在一些干扰，比如植被、建筑物的堵塞遮挡或者反射影响，导致定位漂移。因此，亟待提供一种低成本、定位稳定且鲁棒性强的视觉定位方法及系统。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种低成本、定位稳定且鲁棒性强的自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法及系统。

一种自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法，所述自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法包括以下步骤：

S1、检测路面车道线，对车道线的边缘点进行扩展卡尔曼滤波得到车道线的曲线，获取车辆到左右车道线的横向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的横向位置纠正；

S2、检测识别路面交通标识，计算当前时刻车辆车载相机与目标物的纵向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的纵向位置纠正；

S3、结合横向位置纠正和纵向位置纠正得到精确的车辆定位信息。

一种自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位系统，所述自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位系统包括以下功能模块：

横向纠正模块，用于检测路面车道线，对车道线的边缘点进行扩展卡尔曼滤波得到车道线的曲线，获取车辆到左右车道线的横向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的横向位置纠正；

纵向纠正模块，用于检测识别路面交通标识，计算当前时刻车辆车载相机与目标物的纵向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的纵向位置纠正；

精准定位模块，用于结合横向位置纠正和纵向位置纠正得到精确的车辆定位信息。

本发明提供一种自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法及系统，其通过检测路面车道线，对车道线的边缘点进行扩展卡尔曼滤波得到车道线的曲线，获取车辆到左右车道线的横向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的横向位置纠正；同时检测识别路面交通标识，计算当前时刻车辆车载相机与目标物的纵向距离，结合高精度地图和GPS得到对车辆的纵向位置纠正；最后结合横向位置纠正和纵向位置纠正得到精确的车辆定位信息。如此，即通过采用价格低廉的低精度GPS与高精度地图的配合作用，实现高精度视觉定位功能，其定位稳定、鲁棒性强且成本低，不受植被障碍物遮挡反射影响，横向定位精度能够达到20厘米以内，适于商业推广应用。

附图说明

图1是本发明所述自动驾驶中结合低精度GPS的视觉定位方法的流程框图；

图2为图1中步骤S1的流程框图；

图3为图1中步骤S2的流程框图；

图4为图2中步骤S12的流程框图；