[發明專利]基于頂視圖的停車場車輛自定位及地圖構建方法

有效

• 申請號: 202010587090.4
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111862672B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 楊明;陳禹行;范圣印;李雪
• 申請（專利權）人: 北京易航遠智科技有限公司
• 主分類號: G08G1/14
• 分類號: G08G1/14;H04N7/18;G06K9/00;G06T7/80
• 代理公司: 北京庚致知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11807
• 代理人: 李偉波

一種基于頂視圖的停車場車輛自定位及地圖構建方法，包括實時建圖和自定位兩部分。該方法直接在四幅魚眼相機投影拼接形成的頂視圖中檢測停車場特征，無需在原始魚眼相機圖像或者矯正后的圖像上進行車位檢測，計算成本低，能滿足實時性需求；使用增強的車位信息作為特征描述，結合輪速計對多種場景下的車位追蹤問題進行處理，具有普適性；引入車位之間的位置關系約束，保證類型相同且位置相近的車位的邊界保持平行，增強優化約束，提升了建圖效果。該方法普適于室內、室外停車場，并且以低成本的傳感器系統，在低功耗的車載處理器上可以實時地實現車輛自定位及地圖構建。本公開還提供了一種構建裝置、構建系統、自動駕駛車輛及自主泊車系統。

技術領域

本發明涉及無人駕駛行業中的自主泊車技術領域以及計算機視覺技術領域，具體涉及駕駛車輛在停車場范圍內進行停車場地圖構建以及車輛自定位的方法和裝置。

背景技術

近年來，自動駕駛技術發展迅猛，而解決停車難的問題也是自動駕駛領域研發的重點之一。由以倒車雷達為代表的輔助泊車系統、以超聲波雷達為基礎的雙邊障礙自動泊車技術發展到現在，自動泊車技術已經不僅僅限于泊車入庫這一操作，而是擴展成包含自主低速巡航、尋車位、泊車以及召喚響應的綜合泊車系統。其中，對于停車場的地圖構建、地圖自定位等技術作為新增的技術要點，是自動泊車研究的重點之一。

現有的技術中，大部分技術僅針對或室內或室外一種場景進行研究；部分研究在室內停車場中部署WIFI或UWB等無線設備，需要大量的基站設備，成本昂貴，同時定位精度低，不滿足自主泊車需求。在以SLAM算法為基礎的地圖構建與自定位技術中，按照傳感器不同可分為激光雷達SLAM、雙目SLAM、單目SLAM等技術：其中激光SLAM受到激光設備成本的制約，難以部署在量產車型中；雙目SLAM無法解決室內場景紋理稀疏問題，無法保證精度與穩定性，且雙目視差計算復雜度高，車載低功耗處理器難以達到實時處理；單目SLAM受到尺度漂移問題的影響，難以獲得停車場環境的絕對尺度，無法輔助車輛進行自主泊車。

為了解現有技術的發展狀況，本發明對已有的專利和論文進行了檢索、比較和分析：

技術方案1：專利文獻CN107180215A(“基于庫位和二維碼的停車場自動建圖與高精度定位方法”)，通過對于布置在停車場內的二維碼以及車庫進行檢測，同時利用慣性導航設備估算自車速度與航向角，以SLAM算法實現車庫平面圖的構建，利用建圖結果實現高精度定位。然而，由于二維碼的部署問題，該方法僅適用于室內停車場；此外，圖優化算法計算復雜度高，車載嵌入式設備無法實時建圖。

技術方案2：專利文獻CN108959321A(“停車場地圖構建方法、系統、移動終端及存儲介質”)，提出了基于SLAM算法，通過深度學習算法對于五個車載攝像頭(一個前視相機和四個環視相機)輸出的視頻進行語義分割，提取地標信息和可行駛區域；利用里程計計算自車速度與航向角，進一步生成地標地圖和車輛行駛軌跡；并利用可行駛區域以及行駛軌跡生成柵格地圖。但是，該方法在五路攝像頭上分別進行語義分割等視覺感知任務，計算復雜程度高，很難適用于低功耗的車載處理器。

技術方案3：論文“Houben S,Neuhausen M,Michael M,et al.Park marking-based vehicle self-localization with a fisheye topview system[J].Journal ofReal-Time Image Processing,2019,16(2):289-304.”，采用四個魚眼相機組成的環視系統，獨立地將每個相機采集到的圖像投影到鳥瞰圖中，檢測明亮的直線并聚類作為停車場特征，隨后用卡爾曼濾波算法將初始的粗略位姿與特征進行融合，計算精確且置信程度高的位姿與車身運動。然而，論文中提出的算法獨立地計算每個鏡頭中的特征，增大了計算量和功耗，難以部署在車載設備上；同時在估計自車的姿態與運動的算法中，以檢測到的停車場特征為主，難以應對停車場中車位消失或者斷裂帶來的影響，實際應用意義受到影響。