[發明專利]一種基于圖像匹配/慣導/里程計的車輛自主導航方法

有效

• 申請號: 202010419325.9
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111426320B
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發明（設計）人: 韓松來;羅世林;蘆佳振;羅世彬
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/34
• 代理公司: 長沙七源專利代理事務所(普通合伙) 43214
• 代理人: 張勇;周曉艷

本發明提供了一種基于圖像匹配/慣導/里程計的車輛自主導航方法。在需要定位的地面車輛上配置一架裝備了對地拍照相機的無人機；啟動車載慣導/里程計組合導航系統，車輛在運動條件下由駕駛人員判斷無人機是否具備起飛條件；如果具備起飛條件則UAV自主起飛并自主跟蹤車輛，同時對地拍照并利用拍攝的實時圖像和提前制作的基準圖匹配，實現地面車輛的定位；得到定位結果后發送給車輛導航計算機進行數據融合；得到車輛定位結果后，無人機自主降落返回車輛。本發明提出了一種新的導航方案，利用無人機搭載航拍相機，將實時航拍圖像與基準圖庫進行模板匹配，從而確定實時航拍圖中車輛的地理坐標，將匹配定位結果修正慣導/里程計的組合導航誤差。

技術領域

本發明涉及定位導航技術領域，具體涉及一種基于圖像匹配/慣導/里程計的車輛自主導航方法。

背景技術

車輛定位常用的方法是基于衛星導航(GNSS)和慣性導航(INS)融合的導航方法。這種導航方法的缺陷是在GNSS信號受到干擾、遮擋或欺騙的情況下，組合導航系統的導航性能會顯著下降，無法滿足車輛導航需求。隨著智能技術的發展，對不依賴外部信息的自主導航技術的需求不斷增加，典型的應用包括無人車和軍用特種車輛等。可以預計，未來無人車將廣泛應用于物流、人員運輸、巡邏和測繪等領域，在這些應用中，無人車的行駛區域復雜多變，由于GNSS信號的干擾、遮擋和慣性導航系統的誤差累積等原因，如果采用傳統的GNSS/INS組合導航則無法實現無人車在所有行駛區域的可靠導航，無人車與軍用車輛的可靠導航有賴于自主導航系統的發展。自主導航系統，是指不依賴于系統外部的信號交互即可實現持續可靠導航的系統。

車輛定位技術用于精確確定車輛所在位置的地理坐標，目前常用的車輛自主定位方法有慣性導航和里程計的組合導航，慣性導航、里程計和路標點的組合導航，以及慣導和視覺SLAM的組合導航等方法。下面分別討論其在車輛自主導航中的應用情況。

慣性導航和里程計的組合一般通過卡爾曼濾波實現，按照觀測量的不同可分為以下三種方法。第一種方法通過里程計進行位置解算，并以里程計位置與慣性導航解算位置的差值作為卡爾曼濾波器的觀測量。第二種方法以里程計解算得到的速度作為參考速度，并利用里程計速度和慣性導航解算的速度的差值作為卡爾曼濾波的觀測量。第三種方法使用在特定的采樣間隔內里程計解算的位置增量和慣導解算的位置增量的差值作為濾波觀測量進行融合，避免了以速度誤差作為觀測量時可能存在隨機誤差放大的問題。通過里程計和慣性導航的融合，可以顯著提升導航系統的性能，減緩導航誤差的累積,但是由于里程計的測量信息中不包含絕對位置信息，組合導航系統的誤差會由于里程計的測量誤差和慣性傳感器的漂移等問題隨時間積累，同時考慮到車輛的打滑和運動耦合誤差，系統的導航誤差最終仍然會隨時間發散。

為了抑制慣性導航和里程計組合導航誤差的發散，慣導、里程計和路標點的組合導航方案被提出，該方案通過車載相機、雷達等測距測角傳感器測量點和線的幾何關系建立角度和位置測量模型，并基于多狀態約束卡爾曼濾波對慣導和里程計組合導航的積累誤差進行修正。此方案的合理使用可以消除前面討論的慣導和里程計組合導航的累積誤差，但該方案的缺點是需要預先在特定位置設置路標點，路標點的建設和維護工作量巨大，并帶來成本增加，難以推廣應用。

慣性導航和視覺SLAM組合導航系統通過視覺傳感器對周邊的環境進行感知來解算車輛的位置和姿態信息，并將解算的位置和姿態信息與慣導進行融合優化獲得車輛最優的導航解。由車載相機獲取周邊物體的影像信息，通過多幀照片之間的匹配計算車輛相對于周邊環境的位置和姿態，并與慣導系統通過濾波進行融合。基于濾波的數據融合方法魯棒性高，計算復雜度低，但是無法用到全局信息對導航結果進行優化。基于此一種全局優化算法通過關鍵幀匹配技術，用一個統一的代價函數同時優化視覺和慣導的位姿信息，算法具有較高的精度和實時性。由于視覺SLAM導航是通過光學成像原理計算得到車輛與周圍物體的相對位置，而非車輛的絕對地理坐標，所以視覺SLAM和慣導/里程計的融合導航會存在持續的誤差累積。如果車輛的軌跡是閉合的，通過閉環檢測可以消除這種累積誤差，但是閉環檢測的條件對車輛的運動軌跡進行了約束，對車輛行駛軌跡進行約束這在通常的車輛運動中是無法保證的。