基于车道线的车辆定位技术及应用制造技术

提供了基于车道线的车辆定位方法、计算装置、智能车辆和基于地面标志的车辆定位方法。基于车道线的车辆定位方法包括：获得包括车道线信息的视觉地图；初始确定车辆在世界坐标系中的当前位置；对于车载相机当前拍摄的图像，生成与视觉地图的比例尺寸相同的俯视图；基于初始确定的车辆的当前位置，确定俯视图在视觉地图上的位置，基于俯视图在视觉地图上的位置，确定视觉地图上、用于匹配的车道线部分作为视觉地图匹配车道线标的；在俯视图上搜索与视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分；基于俯视图上的匹配的车道线部分和视觉地图匹配车道线标的，确定俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系，从而精确确定车辆在世界坐标系中的当前位置。

Vehicle location technology based on lane line and its application

Vehicle location method based on Lane line, calculation device, intelligent vehicle and vehicle location method based on ground sign are provided. Vehicle location methods based on Lane include: obtaining a visual map including Lane information; initially determining the current position of the vehicle in the world coordinate system; generating a top view of the same scale as the visual map for the current image taken by the vehicle-mounted camera; and determining the current position of the vehicle based on the initial determination of the current position of the vehicle. The position of the overlook view on the visual map, based on the position of the overlook view on the visual map, determines the part of the lane line for matching on the visual map as the lane marker for matching the visual map; searches the part of the lane line for matching the lane marker with the visual map in the overlook view; matches the vehicle based on the overlook view. The lane line part and the visual map match the lane mark, and determine the coordinate transformation relationship between the overlook view and the visual map, so as to accurately determine the current position of the vehicle in the world coordinate system.

【技术实现步骤摘要】
基于车道线的车辆定位技术及应用
本专利技术总体地涉及基于计算机视觉的车辆定位技术，特别是涉及基于地面上的标志信息和视觉地图来进行车辆定位的方法、计算装置、计算机存储介质和车辆。
技术介绍
智能驾驶，如ADAS(高级智能辅助驾驶)和无人驾驶，尤其是无人驾驶，由于涉及到人身和车辆安全，对位置的精度要求很高，目前使用的常规定位方法的精度和实时性显著不足。
技术实现思路
鉴于上述情况，提出了本专利技术。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于车道线的车辆定位方法，可以包括：获得包括车道线信息的视觉地图；通过不同于所述车辆定位方法的方法，初始确定车辆在世界坐标系中的当前位置；对于车载相机当前拍摄的图像，生成与视觉地图的比例尺寸相同的俯视图；基于初始确定的车辆在世界坐标系中的当前位置，确定俯视图在视觉地图上的位置，以及基于俯视图在视觉地图上的位置，确定视觉地图上、用于匹配的车道线部分作为视觉地图匹配车道线标的；在俯视图上搜索与所述视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分；基于搜索到的俯视图上的匹配的车道线部分和视觉地图匹配车道线标的，确定俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系，从而精确确定车辆在世界坐标系中的当前位置。可选的，视觉地图为结构化的视觉地图。可选的，视觉地图的结构化信息包括下列项目中的一项或组合：地图的比例尺信息；车道线方向；车道线宽度；车道线长度；以及车道线的上下端点的位置。可选的，确定俯视图在视觉地图上的位置包括：基于车辆在世界坐标系中的当前位置、世界坐标系与车载相机的相机坐标系之间的转换关系、世界坐标系与视觉地图坐标系之间的转换关系，确定俯视图在视觉地图上的位置。可选的，车辆定位方法还包括：利用车载相机拍摄的下一帧图像和视觉地图进行定位，包括：利用运动跟踪算法确定下一帧俯视图在视觉地图上的位置。可选的，利用运动跟踪算法确定下一帧俯视图在视觉地图上的位置包括：确定下一帧时车辆在世界坐标系中的位置；基于下一帧时车辆在世界坐标系中的位置、世界坐标系与车载相机的相机坐标系之间的转换关系、世界坐标系与视觉地图坐标系之间的转换关系，确定下一帧俯视图在视觉地图上的位置。可选的，在俯视图上搜索与所述视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分包括：横向匹配，沿着横向方向搜索与整个所述视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分。可选的，在俯视图上搜索与所述视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分还包括：纵向匹配，沿着竖向方向搜索与所述视觉地图匹配车道线标的中的单条竖向车道线匹配的车道线部分。可选的，横向匹配包括：基于所述视觉地图匹配车道线标的，生成横向匹配模板作为核；基于所述视觉地图匹配车道线标的的位置，确定俯视图上的搜索范围；利用所述核在所述搜索范围内做卷积；基于卷积结果，获得候选匹配点，基于候选匹配点来拟合直线作为匹配的车道线部分。可选的，基于所述视觉地图匹配车道线标的的位置，确定俯视图上的搜索范围包括：获得作为视觉地图匹配车道线标的的车道线的上下端点在俯视图上的位置，基于所述车道线的上下端点在俯视图上的位置和车道线的方向，在俯视图上取出以该车道线为中线，宽度对应于两倍横向搜索阈值，高度为车道线长度的矩形区域作为搜索范围。可选的，基于卷积结果，获得候选匹配点，基于候选匹配点来拟合直线作为匹配的车道线部分包括：提取每行最大值和最小值，以及其对应的位置；其中对于超出确定阈值的最大值，并且最大值与最小值之间的距离超过一定范围的情况，仅提取其最大值的位置；以及以提取出的各个位置作为候选匹配点；对上述候选匹配点利用Ransac算法提取直线作为匹配的车道线部分。可选的，基于所述视觉地图匹配车道线标的，生成横向匹配模板作为核包括：根据视觉地图提供的关于所述视觉地图匹配车道线标的的宽度lane_wid和长度lane_len生成宽度和长度分别为W＝3×lane_wid,L＝lane_len/3的模板作为横向匹配模板，其中第1列到第lane_wid和第2×lane_wid+1到第3×land_wid列为-1，第lane_wid+1到第2×lane_wid-1列为1。可选的，纵向匹配包括：基于所述视觉地图匹配车道线标的，生成纵向匹配模板作为核；基于所述视觉地图匹配车道线标的的位置，确定俯视图上的搜索范围；利用所述核在所述搜索范围内做卷积；基于卷积结果，获得候选匹配点，基于候选匹配点得到匹配的车道线部分。可选的，基于所述视觉地图匹配车道线标的的位置，确定俯视图上的搜索范围包括：获得作为视觉地图匹配车道线标的的车道线的特定端点在俯视图上的位置；以及以所述车道线的特定端点的位置为中心取出预定区域作为搜索范围。可选的，基于所述视觉地图匹配车道线标的，生成纵向匹配模板作为核包括：根据视觉地图提供的关于所述视觉地图匹配车道线标的的宽度lane_wid和长度lane_len生成宽度和长度分别为W＝lane_wid,L＝lane_len/3的模板，其中如果所述特定端点是上端点，第1行到第L行为-1，第L+1到第2L行为1；如果所述特定端点是下端点，其中第1行到第L行为1，第L+1到第2L行为-1。可选的，基于搜索到的俯视图上的匹配的车道线部分和视觉地图匹配车道线标的，确定俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系，从而精确确定车辆在视觉坐标系中的当前位置包括：基于俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系、视觉地图坐标系与世界坐标系之间的坐标转换关系、相机外参，确定车载相机在世界坐标系中的当前位置，从而确定车辆在世界坐标系中的当前位置。可选的，车辆定位方法还包括：基于精确确定的车辆在世界坐标系中的当前位置，对车辆进行控制。根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算装置，包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被处理器执行时，执行前述车辆定位方法。根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被处理器执行时，执行前述车辆定位方法。根据本专利技术的另一方面，提供了一种智能车辆，包括车载相机，计算装置和无线通信装置,车载相机拍摄行驶中车辆前方的地面；无线通信装置能够连通双目相机和计算装置；计算装置包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被处理器执行时，执行前述车辆定位方法。根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于地面标志的车辆定位方法，包括：获得包括地面标志信息的视觉地图；通过不同于所述车辆定位方法的方法，初始确定车辆在世界坐标系中的当前位置；对于车载相机当前拍摄的图像，生成与视觉地图的比例尺寸相同的俯视图；基于初始确定的车辆在世界坐标系中的当前位置，确定俯视图在视觉地图上的位置，以及基于俯视图在视觉地图上的位置，确定视觉地图上、用于匹配的地面标志部分作为视觉地图匹配地面标志标的；在俯视图上搜索与所述视觉地图匹配地面标志标的匹配的地面标志部分；基于搜索到的俯视图上的匹配的地面标志部分和视觉地图匹配地面标志标的，确定俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系，从而精确确定车辆在世界坐标系中的当前位置。根据本专利技术实施例的车辆定位方法、计算装置、智能车辆，能够获得下述技术优势中的一个或多个：(1)比传统车辆定位方法(例如GPS定位)更精确地定位车辆；(2)在采用结构化视觉地图的情况下，需要较小的存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车道线的车辆定位方法，包括：获得包括车道线信息的视觉地图；通过不同于所述车辆定位方法的方法，初始确定车辆在世界坐标系中的当前位置；对于车载相机当前拍摄的图像，生成与视觉地图的比例尺寸相同的俯视图；基于初始确定的车辆在世界坐标系中的当前位置，确定俯视图在视觉地图上的位置，以及基于俯视图在视觉地图上的位置，确定视觉地图上、用于匹配的车道线部分作为视觉地图匹配车道线标的；在俯视图上搜索与所述视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分；基于搜索到的俯视图上的匹配的车道线部分和视觉地图匹配车道线标的，确定俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系，从而精确确定车辆在世界坐标系中的当前位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于车道线的车辆定位方法，包括：获得包括车道线信息的视觉地图；通过不同于所述车辆定位方法的方法，初始确定车辆在世界坐标系中的当前位置；对于车载相机当前拍摄的图像，生成与视觉地图的比例尺寸相同的俯视图；基于初始确定的车辆在世界坐标系中的当前位置，确定俯视图在视觉地图上的位置，以及基于俯视图在视觉地图上的位置，确定视觉地图上、用于匹配的车道线部分作为视觉地图匹配车道线标的；在俯视图上搜索与所述视觉地图匹配车道线标的匹配的车道线部分；基于搜索到的俯视图上的匹配的车道线部分和视觉地图匹配车道线标的，确定俯视图与视觉地图之间的坐标转换关系，从而精确确定车辆在世界坐标系中的当前位置。2.根据权利要求1的车辆定位方法，所述视觉地图为结构化的视觉地图。3.根据权利要求2的车辆定位方法，所述视觉地图的结构化信息包括下列项目中的一项或组合：地图的比例尺信息；车道线方向；车道线宽度；车道线长度；以及车道线的上下端点的位置。4.根据权利要求1的车辆定位方法，所述确定俯视图在视觉地图上的位置包括：基于车辆在世界坐标系中的当前位置、世界坐标系与车载相机的相机坐标系之间的转换关系、世界坐标系与视觉地图坐标系之间的转换关系，确定俯视图在视觉地图上的位置。5.根据权利要求2的车辆定位方法，还包括：利用车载相机拍摄的下一帧图像和视觉地图进行定位，包括：利用运动跟踪算法确定下一帧俯视图在视觉地图上的位置。6.根据权利要求4的车辆定位方法，所述利用运动跟踪算法确定下一帧俯视图在视觉地图上的位置包括：确定下一帧时车辆在世界坐标系中的位置；基于下一帧时车辆在世界坐标系中的位置、世界坐标系与车载相机的相机坐标系之间的转换关系、世界坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雪梅，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11