[发明专利]多特征点机动车定位方法和装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种多特征点机动车定位方法，所述机动车安装有相机，其特征在于，所述方法包括以下的步骤：

确定m个推定当前位置，所述m个推定当前位置在预定的范围内，m是大于1的正整数；

利用所述相机获得图片；

在所述图片中获得n个特征点，并取得各特征点在三维地图中的位置，即所述各特征点的地图位置，n为大于1的整数；

获得匹配距离的步骤，针对所述m个推定当前位置中的各推定当前位置，基于所述各特征点的特征点向量，获得m个匹配距离，所述特征点向量是从相机到特征点的向量；

根据所述m个匹配距离确定匹配度，将匹配度最高的推定当前位置，确定为当前位置，

其中，所述确定m个推定当前位置的步骤包括：

设定起始点位置，所述起始点位置所在的位置范围是已知的；

在该起始点位置周围一定的范围内随机生成多个虚拟位置；

在机动车运动时，利用扩展卡尔曼滤波算法推定运动后的所述起始点位置和所述多个虚拟位置；

将推定出的运动后的所述起始点位置和所述多个虚拟位置的当前位置设定为所述推定当前位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述m个推定当前位置中的各推定当前位置，如下地获得各推定当前位置的匹配距离：

针对所述各特征点，分别获取基于各特征点的特征点向量，从而得到n个特征点向量；

计算所述各特征点的地图位置到其对应的特征点向量的距离，从而获得多个距离；

根据该多个距离，确定该推定当前位置的匹配距离。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括特征筛选的步骤，去除俯仰角低于预定值的特征向量；其中，所述匹配距离是取所述多个距离的平均值或和值，其中m大于等于100小于等于1000。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述图片中获得n个特征点的步骤中，利用距离图片中心在预定距离范围内的像素选取特征点；

其中，所述特征点多于三个，而且任何特征点不在其他任何两个特征点的连线或连线的延长线上；

其中，所述各特征点的大小大于预定值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述相机获得图片的步骤在多个位置分别获得图片，

所述方法还包括针对所述m个推定当前位置中的各推定当前位置，确定各推定当前位置的对应运动轨迹，

在所述获得匹配距离的步骤，针对各推定当前位置，利用所述运动轨迹，在所述多个位置中的各位置分别获得一个匹配距离，从而获得多个匹配距离，对所述多个匹配距离进行加权平均，确定各推定当前位置的最终匹配距离。

6.一种多特征点机动车定位装置，用于机动车，所述机动车安装有相机，其特征在于，所述多特征点机动车定位装置包括：

推定当前位置确定单元，确定m个推定当前位置，所述m 个推定当前位置在预定的范围内，m是大于1的正整数；

图片获取单元，利用所述相机获得图片；

特征点获取单元，在所述图片中获得n个特征点，并取得各特征点在三维地图中的位置，即所述各特征点的地图位置，n为大于1的整数；

匹配距离获取单元，针对所述m个推定当前位置中的各推定当前位置，基于所述各特征点的特征点向量，获得m个匹配距离，所述特征点向量是从相机到特征点的向量；以及

当前位置确定单元，根据所述m个匹配距离确定匹配度，将匹配度最高的推定当前位置，确定为当前位置，

其中，所述推定当前位置确定单元如下地确定该m个推定当前位置：

设定起始点位置，所述起始点位置所在的位置范围是已知的；

在该起始点位置周围一定的范围内随机生成多个虚拟位置；

在机动车运动时，利用扩展卡尔曼滤波算法推定运动后的所述起始点位置和所述多个虚拟位置；

将推定出的运动后的所述起始点位置和所述多个虚拟位置的当前位置设定为所述推定当前位置。