[发明专利]一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法

说明书

本发明公开了一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法，该方法包括以下步骤：1)通过车载摄像机采集环视图像数据；2)将前、后、左、右四路摄像机捕获的图像进行矫正，然后将矫正后的图像拼接为一幅特征图像；3)提取拼接后特征图像的ORB描述符；4)采集车位内角点的高精GPS数据和对应车位内角点的像素坐标；5)采集车载INS接收机的像素坐标；6)实现节点和数据信息的一一对应；7)将采集的控制节点和非控制节点的数据经融合后，生成高精视觉地图；8)根据待定位车辆和地图节点的匹配关系获得匹配节点，获得待定位车辆的定位结果。本发明方法能够实现地图信息的多特征存储和多源信息融合，可提高智能车辆定位的鲁棒性和精度。

技术领域

本发明涉及智能车定位技术，尤其涉及一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法。

背景技术

随着电子信息技术的发展，GPS(Global Positioning System)已经成为当今最成熟和应用最广泛的定位技术，在室外环境下，其定位精度为3-10m，尤其是“城市之谷”和“山野之谷”这种大范围的遮挡区域，定位精度进一步下降。在室内环境，定位精度大大降低，无法满足无人驾驶技术需求。特别是，近几年，人们对汽车的安全性、舒适性要求越来越高，无人驾驶已成为各国汽车制造商和互联网公司研发的热点。其中的一个基本问题，而且扮演者极其重要的角色——车辆定位。一个高精度的定位结果使得无人驾驶的轨迹控制及其它控制变得更容易，可以说车辆定位是实现无人驾驶的“基石”。

车辆定位技术还需要车载摄像机、激光雷达和INS，但图像定位受环境影响较大，鲁棒性较低；激光雷达比较昂贵，其费用占普通车辆成本将近一半，要想实现普及还不是很现实。INS随着时间的累积，定位经度大大降低。单一的传感器很难保证定位的成本和定位精度。

目前，市面上的大部分车辆均配置有车载摄像机和INS接受机，本发明在车辆原有配置的基础上，仅通过提供一种方法实现车辆定位，其具有成本低，定位精度高，定位鲁棒性高等特点，是一种较理想的定位方式。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法，包括以下步骤：

1)通过车载摄像机采集环视图像数据，所述车载摄像机为设置在车辆前后左右的四个车载摄像机；

通过车载INS接收机采集控制节点和非控制节点信息，控制节点的信息比较精确，是为了构成局部闭环，消除累积误差，这两类节点仅包含信息不同，并无本质差别。所述控制节点信息包括车载INS接收机在环视图像中的像素坐标、环视图像的全局ORB描述符、局部特征点和局部ORB特征描述符，车位内角点的高精GPS信息和对应的像素坐标；所述非控制节点信息包括车载INS接收机在环视图像中的像素坐标、环视图像的全局ORB描述符、局部特征点和局部ORB特征描述符；

2)将前、后、左、右四路摄像机捕获的图像进行矫正，然后将矫正后的图像拼接为一幅特征图像；

3)对拼接后特征图像排除车辆位置的影响,然后提取拼接后特征图像的全局ORB描述符、局部ORB特征点和局部ORB描述符；

4)采集环视图像视场范围内的车位内角点的高精GPS数据和对应车位内角点的像素坐标；

5)采集车载INS接收机的像素坐标；

6)将采集的同一个节点的环视图像信息、INS数据和车位内角点信息进行关联，实现节点和数据信息的一一对应；

7)将采集的控制节点和非控制节点的数据经融合后，生成轨迹平滑的高精视觉地图，完成HD_map构建；