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[發明專利]基于圖像匹配的指定道路上低速自動駕駛車輛定位及糾偏方法有效

專利信息
申請號: 201810522641.1 申請日: 2018-05-28
公開(公告)號: CN108759823B 公開(公告)日: 2020-06-30
發明(設計)人: 林旭;李梓寧;朱林炯;王文夫;潘之杰;吳朝暉 申請(專利權)人: 浙江大學
主分類號: G01C21/16 分類號: G01C21/16;G01C21/20;G01C21/34;G05D1/02
代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 代理人: 王琛
地址: 310013 浙江*** 國省代碼: 浙江;33
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 圖像 匹配 指定 道路 低速 自動 駕駛 車輛 定位 糾偏 方法
【權利要求書】:

1.一種基于圖像匹配的指定道路上低速自動駕駛車輛定位及糾偏方法,包括如下步驟:

(1)在指定道路上以固定距離間隔設置若干參考點并使車輛在該道路上低速行駛,利用雙目視覺傳感器、里程計以及GPS采集車輛在每一參考點處對應的道路兩側環境圖像、行駛里程以及經緯度,從而構建圖像-經緯度數據集以及里程-經緯度數據集,具體實現過程為:將兩個雙目視覺傳感器分別安裝于車身兩側,在每個參考點處采集道路兩側環境圖像并對圖像進行直方圖均衡化處理以調整圖像飽和度和亮度,進而將每個參考點處對應處理后的環境圖像加上經緯度組成樣本存入圖像-經緯度數據集中,同時將每個參考點處對應的行駛里程加上經緯度組成樣本存入里程-經緯度數據集中,兩個數據集的樣本個數相同即對應為參考點個數;

(2)實時獲取車輛的行駛里程,根據車輛的當前行駛里程distance從圖像-經緯度數據集中提取相近的環境圖像組成圖像集Ω,具體實現過程為:首先從里程-經緯度數據集中提取出最接近distance的n個參考點對應的樣本,并對這些樣本的經緯度求平均得到車輛的當前經緯度Z;同時從圖像-經緯度數據集中提取出這n個參考點對應的樣本,并將這些樣本的環境圖像組成圖像集Ω,n為大于1的自然數;

(3)利用雙目視覺傳感器獲取當前道路兩側環境圖像,由于兩側雙目共得到4張圖像P1~P4;對于其中任一張圖像Pi,通過特征提取使其與圖像集Ω中每一張圖像進行特征匹配,i為自然數且1≤i≤4;

(4)從圖像集Ω中提取與圖像Pi特征匹配結果最優的兩張圖像Q1和Q2,并從圖像-經緯度數據集中查詢得到圖像Q1和Q2對應參考點的經緯度Z1和Z2,進而對經緯度Z1和Z2加權求和得到圖像Pi的定位結果;遍歷得到4張圖像P1~P4的定位結果并結合雙目視覺傳感器相對車輛幾何中心的位置關系,從而求得當前車輛幾何中心的地理坐標X;

(5)對圖像P1~P4進行線段分析并通過偏移識別求得當前車輛的偏移角Δα和偏移量Δβ,進而根據Δα和Δβ計算判別出當前車輛的偏移狀態、偏移距離ΔL以及實際方向角αpm

2.根據權利要求1所述的低速自動駕駛車輛定位及糾偏方法,其特征在于:所述步驟(3)的具體實現過程為:對于圖像Pi,截取其中間1/3寬度的圖像區域,通過SURF特征提取算法求得該圖像區域的特征矢量,并根據該特征矢量通過基于Kd-Tree的FLANN快速搜索算法與圖像集Ω中的圖像依次進行特征匹配。

3.根據權利要求1所述的低速自動駕駛車輛定位及糾偏方法,其特征在于:所述步驟(4)中與圖像Pi特征匹配結果最優的兩張圖像Q1和Q2即圖像集Ω中與圖像Pi特征點匹配個數最多的兩張圖像;對經緯度Z1和Z2加權求和時,經緯度Z1和Z2的權重由對應圖像Q1和Q2與圖像Pi的特征點匹配個數決定,特征點匹配個數越多則相應的權重越大。

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