[發(fā)明專利]用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610128656.0
• 申請(qǐng)日: 2016-03-08
• 公開（公告）號(hào): CN105783936B
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王軍德;劉伶俐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢中海庭數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G01C21/34
• 分類號(hào): G01C21/34
• 代理公司: 武漢河山金堂專利事務(wù)所(普通合伙) 42212
• 代理人: 胡清堂

1.一種用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法，其特征在于，所述用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法包括以下步驟：

S1、通過(guò)結(jié)合雙目攝像機(jī)獲取的圖像和激光雷達(dá)的圖像，以及全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的位置信息，制作高精度路面特征高精度地圖；

S2、利用攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像，檢測(cè)出車輛當(dāng)前位置鄰近區(qū)域的道路標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)；

S3、根據(jù)卡爾曼濾波定位模型及車輛的速率和偏航率估算車輛當(dāng)前的粗略位置，并把高精度地圖中相對(duì)車輛當(dāng)前位置鄰近區(qū)域的道路標(biāo)識(shí)映射到攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像上；

S4、利用卡爾曼濾波定位模型對(duì)高精度地圖中道路標(biāo)識(shí)的線段采樣點(diǎn)與圖像中檢測(cè)的邊緣點(diǎn)進(jìn)行最近距離間的匹配，得到車輛的最優(yōu)位置估計(jì)，實(shí)現(xiàn)車輛的精確定位；

所述步驟S1包括以下分步驟：

S11、根據(jù)全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)獲得車輛的位置信息；

S12、對(duì)于道路標(biāo)線清晰且沒有障礙物遮擋的路面，利用雙目攝像機(jī)獲取可見光圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)可見光圖像數(shù)據(jù)自動(dòng)生成半成品地圖；

S13、對(duì)于有復(fù)雜分歧路口的路況，或者對(duì)面車道的路面標(biāo)識(shí)不太清楚的情況，采用激光掃描器獲取激光雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)，手動(dòng)在雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)上畫出車道線和路面標(biāo)識(shí)，并在離線高精度地圖編輯器中添加道路標(biāo)識(shí)的細(xì)節(jié)；

S14、結(jié)合激光圖像數(shù)據(jù)和雙目圖像數(shù)據(jù)，半自動(dòng)地生成高精度地圖；

所述步驟S4包括以下分步驟：

S41、對(duì)高精度地圖上的道路標(biāo)識(shí)的線段進(jìn)行采樣，得到線段采樣點(diǎn)；

S42、將高精度地圖中道路標(biāo)識(shí)的線段采樣點(diǎn)與圖像中檢測(cè)的邊緣點(diǎn)進(jìn)行匹配；

S43、計(jì)算檢測(cè)圖像中道路標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)與高精度地圖中道路標(biāo)識(shí)的線段采樣點(diǎn)之間的橫向殘差和縱向殘差；

S44、利用橫向殘差和縱向殘差，并通過(guò)卡爾曼濾波定位模型，得到當(dāng)前時(shí)刻車輛的最優(yōu)位置估計(jì)，實(shí)現(xiàn)車輛的精確定位。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法，其特征在于，所述道路標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)包括車道線邊緣點(diǎn)和路面標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下分步驟：

S21、利用攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像，檢測(cè)出車輛當(dāng)前位置鄰近區(qū)域的車道線的邊緣點(diǎn)；

S22、利用攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像，檢測(cè)出車輛當(dāng)前位置鄰近區(qū)域的路面標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法，其特征在于，所述步驟S21包括以下分步驟：

S211、設(shè)定檢測(cè)區(qū)域，對(duì)圖像上的檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行邊緣強(qiáng)度計(jì)算，通過(guò)自適應(yīng)閾值檢測(cè)得到道路標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)；

S212、對(duì)所述邊緣點(diǎn)進(jìn)行上升沿、下降沿集合的分類，并分別對(duì)上升沿、下降沿邊緣點(diǎn)進(jìn)行Hough變換，得到上升沿、下降沿邊緣直線；

S213、對(duì)得到的上升沿、下降沿邊緣直線進(jìn)行車道線配對(duì)得到車道線，提取車道線的邊緣點(diǎn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法，其特征在于，所述步驟S22包括以下分步驟：

S221、對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行LSD直線檢測(cè)，并對(duì)LSD直線檢測(cè)得到的局部直線進(jìn)行描畫直線，形成各個(gè)獨(dú)立連通域；

S222、對(duì)連通域進(jìn)行初步篩選，除掉面積、大小、形狀不符合的連通域；

S223、制作SVM分類器，利用分類器進(jìn)行對(duì)連通域進(jìn)行分類，得到導(dǎo)流線、停止線、各類指示箭頭的標(biāo)識(shí)精確分類，提取路面標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位方法，其特征在于，所述步驟S3包括以下分步驟：

S31、根據(jù)前一時(shí)刻車輛位置信息，結(jié)合車輛速率和偏航率，得到車輛當(dāng)前時(shí)刻的位置估計(jì)值；

S32、根據(jù)車輛的位置估計(jì)值，找出對(duì)應(yīng)的高精度地圖中車輛的當(dāng)前位置鄰近區(qū)域范圍；

S33、把高精度地圖中相對(duì)車輛當(dāng)前位置鄰近區(qū)域的道路標(biāo)識(shí)映射到攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像上。

7.一種用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位系統(tǒng)，其特征在于，所述用于自動(dòng)駕駛中的道路標(biāo)識(shí)制圖及車輛定位系統(tǒng)包括以下功能模塊：

高精度地圖制作模塊、用于通過(guò)結(jié)合雙目攝像機(jī)獲取的圖像和激光雷達(dá)的圖像，以及全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的位置信息，制作高精度路面特征高精度地圖；

邊緣點(diǎn)獲取模塊、用于利用攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像，檢測(cè)出道路標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)；

道路標(biāo)識(shí)映射模塊、用于根據(jù)卡爾曼濾波定位模型及車輛的速率和偏航率估算車輛當(dāng)前的粗略位置，并把高精度地圖中相對(duì)車輛當(dāng)前位置鄰近區(qū)域的道路標(biāo)識(shí)映射到攝像機(jī)獲取的實(shí)時(shí)圖像上；

匹配定位模塊、用于利用卡爾曼濾波定位模型對(duì)高精度地圖中道路標(biāo)識(shí)的線段采樣點(diǎn)與圖像中檢測(cè)的邊緣點(diǎn)進(jìn)行最近距離間的匹配，得到車輛的最優(yōu)位置估計(jì)，實(shí)現(xiàn)車輛的精確定位；

其中，所述高精度地圖制作模塊包括以下子模塊：

位置獲取子模塊、用于根據(jù)全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)獲得車輛的位置信息；

半成品地圖獲取子模塊、用于對(duì)于道路標(biāo)線清晰且沒有障礙物遮擋的路面，利用雙目攝像機(jī)獲取可見光圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)可見光圖像數(shù)據(jù)自動(dòng)生成半成品地圖；

手動(dòng)編輯子模塊、用于對(duì)于有復(fù)雜分歧路口的路況，或者對(duì)面車道的路面標(biāo)識(shí)不太清楚的情況，采用激光掃描器獲取激光雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)，手動(dòng)在雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)上畫出車道線和路面標(biāo)識(shí)，并在離線高精度地圖編輯器中添加道路標(biāo)識(shí)的細(xì)節(jié)；

高精度地圖生成子模塊、用于結(jié)合激光圖像數(shù)據(jù)和雙目圖像數(shù)據(jù)，半自動(dòng)地生成高精度地圖；

所述匹配定位模塊包括以下子模塊：

線段采樣子模塊、用于對(duì)高精度地圖上的道路標(biāo)識(shí)的線段進(jìn)行采樣，得到線段采樣點(diǎn)；

提取點(diǎn)匹配子模塊、用于將高精度地圖中道路標(biāo)識(shí)的線段采樣點(diǎn)與圖像中檢測(cè)的邊緣點(diǎn)進(jìn)行匹配；

殘差計(jì)算子模塊、用于計(jì)算檢測(cè)圖像中道路標(biāo)識(shí)的邊緣點(diǎn)與高精度地圖中道路標(biāo)識(shí)的線段采樣點(diǎn)之間的橫向殘差和縱向殘差；

最優(yōu)值匹配子模塊、用于利用橫向殘差和縱向殘差，并通過(guò)卡爾曼濾波定位模型，得到當(dāng)前時(shí)刻車輛的最優(yōu)位置估計(jì)，實(shí)現(xiàn)車輛的精確定位。