[发明专利]多相机机动车定位方法和装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明涉及多相机机动车定位方法和装置、电子设备和存储介质。该方法包括S100：确定在预定的范围内的m个推定当前位置；S200：利用n个相机获得n张图片，一个相机获得一张图片；S300：一张图片获得一个特征点，取得特征点在三维地图中的位置；针对各推定当前位置进行S400到S600：S400：针对各图片，分别获取特征点向量；S500：计算各照片中的特征点的地图位置到基于该特征点的特征点向量的距离，获得n个距离；S600：根据该n个距离，确定该推定当前位置的匹配距离；以及步骤S700，根据步骤S400‑S600所获得的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。

技术领域

本发明涉及机动车定位。

背景技术

视觉定位是目前已知硬件成本最低的室内定位方案。目前已经在地下车库定位上得到了应用，并且能够为控制系统提供精确的定位信息，从而引导车辆泊车入库。但是由于相机标定、车辆运动标定、地图精度不可能没有误差；再加上实际运行时，车辆抖动，相机延时不稳定等因素，会导致定位不精确，定位抖动增大。

发明内容

本发明鉴于现有技术的以上问题作出，用以解决现有技术中存在的一项或更多项的问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种多相机机动车定位方法，用于机动车，其特征在于，所述机动车安装有n个相机，n为大于1的正整数，所述方法包括以下的步骤：S100：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；S200：利用所述n个相机，获得n张图片；S300：在所述n张图片中的各图片中分别获得特征点，并取得所述特征点在三维地图中的位置，即特征点的地图位置；针对所述m个推定当前位置中的各推定当前位置，进行步骤S400到步骤S600的处理，获得m个匹配距离：S400：针对所述n张图片中的各图片，分别获取特征点向量，从而得到多个特征点向量，所述特征点向量是从相机到特征点的向量；S500：计算各照片中的特征点的地图位置到基于该特征点的特征点向量的距离，从而获得多个距离；S600：根据该多个距离，确定该推定当前位置的匹配距离；所述方法还包括步骤S700，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。

依据一种实施方式，所述匹配距离是取所述n个距离的平均值。

依据一种实施方式，所述步骤S100包括如下的步骤：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（EKF）算法推定所述起始点位置和所述多个虚拟位置；将推定出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。

根据本发明的另一个方面，提供了一种多相机机动车定位装置，用于机动车，所述机动车安装有n个相机，n为大于1的正整数，所述多相机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；照片获取单元，利用所述n个相机，获得n张图片；特征点获取单元：在所述n张图片中的各图片中分别获得特征点，并取得所述特征点在三维地图中的位置，即特征点的地图位置；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，进行基于特征点向量的处理，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，其中匹配距离获取单元通过如下处理获取所述m个匹配距离：针对所述n张图片中的各图片，分别获取特征点向量，从而得到多个特征点向量，所述特征点向量是从相机到特征点的向量；计算各照片中的特征点的地图位置到基于该特征点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。

根据本发明的一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现本发明的方法。