一种基于路面特征的车辆定位方法及在视觉定位中应用
专利汇可以提供一种基于路面特征的车辆定位方法及在视觉定位中应用专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种基于路面特征的车辆 定位 方法，包括以下操作步骤：A）、设备准备：在车辆底盘上安装面向地面拍摄的高速相机；B）、路面图像连续输入；C）、通过 机器视觉 算法 计算车辆位移：在输入的图像上确定特征 像素 点，通过机器视觉算法对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配，计算出特性像素点在图像尺度下的位移；再由图像尺度到实际尺度的标定转化关系得出像素点的实际 位置 ，由相对运动原理得出车辆的实际位移；D）、完成。本发明通过高速相机实时采集车辆经过之处的地面图像，应用特征识别和匹配算法来估计连续两 帧 图像所对应的车辆位移，与IMU测量数据融合获得了更准确的车辆位置，获得了更高的车辆定位 精度 。，下面是一种基于路面特征的车辆定位方法及在视觉定位中应用专利的具体信息内容。
1.一种基于路面特征的车辆定位方法，其特征在于：包括以下操作步骤：
A）、设备准备：
在车辆底盘上安装面向地面拍摄的高速相机，确保其能采集高质量的路面图像信息；
B）、路面图像连续输入：
将采集的所有连续路面图像信息作为图像特征识别和匹配算法的输入；
C）、通过机器视觉算法计算车辆位移：
在输入的图像上确定特征像素点，通过机器视觉算法对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配，计算出特性像素点在图像尺度下的位移；再由图像尺度到实际尺度的标定转化关系得出像素点的实际位置，由相对运动原理得出车辆的实际位移，进而得到车辆在采集到的连续两张图像这一短时间段之内的位置变化；
D）、完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于路面特征的车辆定位方法，其特征在于：所述的步骤B）中，图像连续输入时，采集到的连续两帧图像有20%～50%的重叠度，即需要两张图像中有一定比例的像素点表征的是相同的路面，以便进行两帧图像的特征匹配。
3.根据权利要求1所述的一种基于路面特征的车辆定位方法，其特征在于：所述的步骤C）中，机器视觉算法采用OpenCV库中的ORB算法，对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配的依据是图像上的特征像素具有不同的灰度梯度和特征角点。
4.根据权利要求3所述的一种基于路面特征的车辆定位方法，其特征在于：所述的ORB算法对图像的处理具备旋转不变性、尺度不变性的突出特点，适合对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配。
5.一种基于路面特征的车辆定位方法在视觉定位中应用，其特征在于：预先标定出高速相机的像素距离和实际距离的转化关系，并对高速相机安装测距传感器，通过测量高速相机与路面之间的实际距离来修正标定过的像素距离和实际距离的转化关系；采用惯性测量单元IMU的测量数据作为对实际道路存在连续的起伏、阶跃式的凸凹变化情况的修正；对于连续的起伏路面，将IMU数据的俯仰角和翻滚角作为图像算法得出的位移矢量的修正量；
对于阶跃式凹凸变化路面，采用IMU三轴加速度中的垂直于地面的加速度分量来识别；在经过连续的起伏、阶跃式的凸凹变化路况路面的时间内完全依靠IMU进行车辆位置估计，具有更少的中间待标定参数以及没有积分环节带来的原始误差被放大的问题。
一种基于路面特征的车辆定位方法及在视觉定位中应用
技术领域
背景技术
发明内容
在车辆底盘上或者其他合适位置安装面向地面拍摄的高速相机，确保其能采集高质量的路面图像信息；
B）、路面图像连续输入：
将采集的所有连续路面图像信息作为图像特征识别和匹配算法的输入；
C）、通过机器视觉算法计算车辆位移：
在输入的图像上确定特征像素点，通过机器视觉算法对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配，计算出特性像素点在图像尺度下的位移；再由图像尺度到实际尺度的标定转化关系得出像素点的实际位置，由相对运动原理得出车辆的实际位移，进而得到车辆在采集到的连续两张图像这一短时间段之内的位置变化；
D）、完成。
采用惯性测量单元IMU的测量数据作为对实际道路存在连续的起伏、阶跃式的凸凹变化情况的修正；对于连续的起伏路面，将IMU数据的俯仰角和翻滚角作为图像算法得出的位移矢量的修正量；对于阶跃式凹凸变化路面，采用IMU三轴加速度中的垂直于地面的加速度分量来识别；在经过连续的起伏、阶跃式的凸凹变化路况路面的时间内完全依靠IMU进行车辆位置估计，具有更少的中间待标定参数以及没有积分环节带来的原始误差被放大的问题；由于通过两帧图像求得的车辆位移是基于如下的前提假设：该车辆在拍摄两张图像的这样一个短时间内是行驶在理想平面的道路上，而实际道路存在连续的起伏、阶跃式的凸凹变化等情况，因此采用惯性测量单元IMU的测量数据作为修正是必需的；对于连续的起伏而言，将IMU数据的俯仰角和翻滚角作为图像算法得出的位移矢量的修正量；对于阶跃式凹凸变化路面，需采用IMU三轴加速度中的垂直于地面的加速度分量来识别这一路况，因为显然由于上述基于图像的导航算法会在此种情况下失效，因此在经过这个路况的这样一段短时间内需要完全依靠IMU进行车辆位置估计。
具体实施方式
请参阅图1，在车辆底盘上安装面向地面拍摄的高速相机，确保其能采集高质量的路面图像信息；
B）、路面图像连续输入：
请参阅图2，将采集的所有连续路面图像信息作为图像特征识别和匹配算法的输入；
C）、通过机器视觉算法计算车辆位移：
请参阅图3，在输入的图像上确定特征像素点，通过机器视觉算法对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配，计算出特性像素点在图像尺度下的位移；再由图像尺度到实际尺度的标定转化关系得出像素点的实际位置，由相对运动原理得出车辆的实际位移，进而得到车辆在采集到的连续两张图像这一短时间段之内的位置变化；
D）、完成；
所述的步骤B）中，图像连续输入时，采集到的连续两帧图像有20%～50%的重叠度，即需要两张图像中有一定比例的像素点表征的是相同的路面，以便进行两帧图像的特征匹配；
所述的步骤C）中，机器视觉算法采用OpenCV库中的ORB算法，对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配的依据是图像上的特征像素具有不同的灰度梯度和特征角点；
所述的ORB算法对图像的处理具备旋转不变性、尺度不变性的突出特点，适合在这种场景下对道路图像的特征像素集合进行特征识别和匹配。
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