[發明專利]無人車的定位方法、裝置、無人車及存儲介質

在審

• 申請號: 202010596714.9
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111783611A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 丁文東;萬國偉;芮曉飛;宋適宇
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/246;G06T7/73
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 朱穎;臧建明

1.一種無人車的定位方法，所述方法包括：

對車載相機采集到的圖像進行特征提取，得到特征點；

從所述特征點中選取至少一個跟蹤點；

基于連續兩幀圖像中所述跟蹤點的位置信息、以及無人車的位姿信息，確定所述無人車的定位信息。

2.根據權利要求1所述的方法，在基于連續兩幀圖像中所述跟蹤點的位置信息、以及無人車的位姿信息，確定所述無人車的定位信息之前，還包括：

獲取上一幀圖像中跟蹤點的位置信息；

通過光流法，對下一幀圖像中的所述跟蹤點進行檢測，確定所述下一幀圖像中，所述跟蹤點的位置信息。

3.根據權利要求1所述的方法，在基于連續兩幀圖像中所述跟蹤點的位置信息、以及無人車的位姿信息，確定所述無人車的定位信息之前，還包括：

獲取上一幀圖像中跟蹤點的位置信息；

將下一幀圖像劃分為多個區域網格，通過光流法對各個區域網格進行跟蹤點檢測；

若從區域網格中檢測出所述跟蹤點，則停止對剩余的其他區域網格進行檢測；

確定所述下一幀圖像中，所述跟蹤點的位置信息。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，所述基于連續兩幀圖像中所述跟蹤點的位置信息、以及無人車的位姿信息，確定所述無人車的定位信息，包括：

根據車載相機的內參，將連續兩幀圖像中所述跟蹤點的坐標轉換至歸一化平面，得到所述跟蹤點在連續兩幀圖像中對應的二維坐標；

通過三角化，將連續兩幀圖像中對應的二維坐標轉換為三維坐標，得到所述無人車的定位信息；其中，在二維坐標轉換為三維坐標時，通過無人車的初始位姿，以及輪速計和慣性測量單元預測的位姿信息構建的目標函數優化所述三維坐標，所述目標函數的優化問題包括：控制所述目標函數優化過程中引入的里程計關鍵點、地圖關鍵點元素、語義路標元素相對于車載相機的投影點在所述目標函數中對應的損失最小。

5.根據權利要求1所述的方法，在對車載相機采集到的圖像進行特征提取，得到特征點之前，還包括：

確定所述車載相機對應的畸變參數；

根據所述畸變參數，對所述車載相機采集到的圖像進行去畸變處理。

6.根據權利要求1所述的方法，所述特征點包括：實際物體上的角點、物體上的紋理形成的角點、物體與平面的交叉點。

7.根據權利要求1所述的方法，從所述特征點中選取至少一個跟蹤點，包括：

獲取所述特征點在圖像前景和背景上的深度值；

選取深度值的差異度小于預設值的特征點作為跟蹤點。

8.一種無人車的定位裝置，所述裝置包括：

采集模塊，用于對車載相機采集到的圖像進行特征提取，得到特征點；

篩選模塊，用于從所述特征點中選取至少一個跟蹤點；

確定模塊，用于基于連續兩幀圖像中所述跟蹤點的位置信息、以及無人車的位姿信息，確定所述無人車的定位信息。

9.根據權利要求8所述的裝置，還包括：檢測模塊，用于：

獲取上一幀圖像中跟蹤點的位置信息；

通過光流法，對下一幀圖像中的所述跟蹤點進行檢測，確定所述下一幀圖像中，所述跟蹤點的位置信息。

10.根據權利要求8所述的裝置，還包括：檢測模塊，用于：

獲取上一幀圖像中跟蹤點的位置信息；

將下一幀圖像劃分為多個區域網格，通過光流法對各個區域網格進行跟蹤點檢測；

若從區域網格中檢測出所述跟蹤點，則停止對剩余的其他區域網格進行檢測；

確定所述下一幀圖像中，所述跟蹤點的位置信息。