[发明专利]惯性传感器和多鱼眼相机联合的地下停车场车辆定位方法

说明书

本发明公开了一种惯性传感器和多鱼眼相机联合的地下停车场车辆定位方法，其步骤包括：1建立停车场全局初始三维可视化地图；2收集车辆惯性传感器数据，进行数据预处理；3收集停车场鱼眼相机图像数据，进行数据预处理；4建立定位模型联立车辆惯性数据以及鱼眼相机图像数据实现定位。本发明能扩大摄像头的视觉感知范围，减少摄像头的布置数量，从而能降低成本并提高停车场内车辆的定位精度。

技术领域

本发明涉及停车场室内车辆定位引导领域，尤其涉及一种惯性传感器与鱼眼相机联合定位的方法。

背景技术

随着人工智能、计算机视觉、传感技术等基础理论的持续快速发展，停车场的车辆自主引导开始走进了我们的生活，而要想实现停车场内车辆的自主引导，就需要对车辆的位置进行精确的定位，针对于地下停车场等室内环境，很难使用GPS进行定位，因为信号会被建筑物遮挡从而影响定位信号的接收与发送。因此针对停车场等室内环境的车辆定位，需要让车辆在不借助GPS信号的情况下进行自主定位。目前广泛使用的利用车辆自身所携带的传感器来实现车辆定位，其中比较有代表性的是利用惯性传感器的测量信息借助航位推算法来推算车辆位置，但是由于惯性导航技术的累积误差，导致其精度不高，但实时性较好。单独采用视觉定位时由于需要处理大量图片，所以存在数据处理效率低下而无法满足实时性要求。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种惯性传感器和多鱼眼相机联合的地下停车场车辆定位方法，以期能扩大摄像头的视觉感知范围，减少摄像头的布置数量，从而能降低成本并提高停车场内车辆的定位精度。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种惯性传感器和多鱼眼相机联合的地下停车场车辆定位方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1：建立停车场初始三维可视化地图；

步骤1.1：利用鱼眼相机获取一幅停车场图像，并利用式(1)对所述停车场图像中的每个像素点进行校正，得到校正后的停车场图像：

式(1)中，x、y分别表示所述停车场图像中一个像素点的横、纵坐标；r表示横纵坐标x和y平方的和；x_dis、y_dis表示校正后的停车场图像中一个像素点的横、纵坐标；k₁,k₂,k₃表示鱼眼相机的三个内参，p₁,p₂表示鱼眼相机的畸变参数；

步骤1.2：在停车场中建立大地坐标系n；

步骤1.3：以大地坐标系n为基准测量所有m个鱼眼相机中心的坐标，得到鱼眼相机位置的坐标数据集以及相对位置关系，其中，CC_i表示第i个鱼眼相机中心的坐标，所述相对位置关系包括：旋转矩阵和平移矩阵R_pq表示第p个鱼眼相机和第q个鱼眼相机之间的旋转矩阵；T_pq表示第p个鱼眼相机和第q个鱼眼相机之间的平移矩阵，分别表示第p个鱼眼相机和第q个鱼眼相机之间在大地坐标系n中x轴、y轴、z轴上的坐标位置；

步骤1.4：应用双目测距原理，计算两两一组鱼眼相机的深度信息，并生成点云地图M_pq：

步骤1.4.1：利用式(2)计算第p个鱼眼相机和第q个鱼眼相机之间的左、右旋转矩阵和

步骤1.4.2：利用式(3)计算第p个鱼眼相机和第q个鱼眼相机之间的标准校正矩阵

式(3)中，e₁、e₂、e₃表示标准校正矩阵中的三个向量，并有：