The invention discloses a method of simultaneous positioning and Hybrid Map Construction for dynamic parking environment. By introducing the semantic information of the environment for data association, the dynamic targets in the map of feature points used for positioning are eliminated, and static semantic information such as parking spaces are introduced in positioning, so as to improve positioning accuracy in dynamic environment; and a panoramic stereo vision platform is used. As the only source of environmental perception, combined with the advantages of panoramic camera and vision, it can improve the positioning accuracy without having accurate scale information of the environment, and because of the wide field of vision and the long residence time of feature points in the map; it can integrate semantic information such as parking spaces with the topological road network structure in the environment, which can effectively improve the efficiency of path planning and thus improve the positioning accuracy. One step to improve the real-time performance of the autonomous parking system.
【技术实现步骤摘要】
一种面向动态泊车环境的同时定位及混合地图构建方法
本专利技术属于无人驾驶方面的自主泊车领域,涉及地面无人移动平台在动态变化的停车场中通过同时定位与地图构建方法完成准确定位及混合地图构建。
技术介绍
近年来,随着社会的发展和科学技术的进步,全球汽车保有量及汽车产量不断攀升。汽车的普及引发了交通拥堵以及停车困难等问题。此外,由于停车场的空间一般都比较拥挤狭窄,由于人为操作失误导致在泊车过程中发生剐蹭乃至造成伤亡事故的案例也层出不穷。目前智能泊车系统主要分为被动式泊车辅助、半自主式泊车以及全自主泊车。被动式泊车辅助系统通过倒车雷达、摄像头、超声波等低成本传感器为驾驶员提供泊车环境影像等信息。半自主式泊车在此基础上添加了局部路径规划功能,驾驶员只需要负责油门及刹车控制。而全自主泊车需要车辆主动寻找可用车位并完成泊车操作。本专利技术针对全自主泊车系统进行展开。由于泊车环境存在动态变化的特点,现有的环境感知系统并不能满足全自主泊车系统的需求,构建的停车场地图往往由于环境变化无法重复使用,因此车辆必须在每次泊车操作时重新构建环境地图,泊车效率极低。因此,本专利技术提出使用全景立体视觉感知系统对停车场环境进行感知,同时准确高效的实现车辆定位与混合地图构建,具有重要的研究意义和应用前景。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术针对停车场环境动态变化的特点以及自主泊车对环境感知方面的需求,通过车载全景立体视觉全面的对停车场环境进行感知并构建混合地图,同时引入环境语义信息将地图中动态的特征点进行处理,实现车辆在动态环境中的准确定位。此外,本专利技术构建的混合地图具有拓扑结构及丰富的语义 ...
【技术保护点】
1.一种面向动态泊车环境的同时定位与混合地图构建方法,其特征在于,使用全景立体视觉系统获得环境的实时双目全景图像,针对获得的每一帧双目全景图像,采用如下步骤进行处理:步骤S1:针对当前帧的双目全景图像,基于视觉SLAM方法进行相机位姿估计及环境特征点地图的构建;在环境特征点地图中,基于步骤S3利用上一帧双目全景图像获得的图像语义信息对特征点赋予语义信息,并将属于动态语义目标的特征点剔除;最后,使用数据关联后的特征地图进行匹配获得车辆位姿;步骤S2:利用当前帧的双目全景图像通过双目稠密匹配算法完成停车场环境的三维稠密重建,构建三维稠密点云地图;再通过栅格化方法对三维稠密点图地图进行处理,获得停车场环境的三维栅格地图;最后使用体素扩展和融合算法将栅格地图中的自由空间聚类成多个凸集,以此提取环境拓扑路网结构,构建环境的拓扑地图;步骤S3:针对当前帧的双目全景图像,提取停车场环境的语义信息,并结合所述车辆位姿构建语义地图;将三维栅格地图、拓扑地图以及语义地图进行地图融合,构建用于车辆路径规划及导航的拓扑‑语义混合地图。
【技术特征摘要】
1.一种面向动态泊车环境的同时定位与混合地图构建方法,其特征在于,使用全景立体视觉系统获得环境的实时双目全景图像,针对获得的每一帧双目全景图像,采用如下步骤进行处理:步骤S1:针对当前帧的双目全景图像,基于视觉SLAM方法进行相机位姿估计及环境特征点地图的构建;在环境特征点地图中,基于步骤S3利用上一帧双目全景图像获得的图像语义信息对特征点赋予语义信息,并将属于动态语义目标的特征点剔除;最后,使用数据关联后的特征地图进行匹配获得车辆位姿;步骤S2:利用当前帧的双目全景图像通过双目稠密匹配算法完成停车场环境的三维稠密重建,构建三维稠密点云地图;再通过栅格化方法对三维稠密点图地图进行处理,获得停车场环境的三维栅格地图;最后使用体素扩展和融合算法将栅格地图中的自由空间聚类成多个凸集,以此提取环...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨毅,王健行,蒋斯坦,唐笛,付梦印,
申请(专利权)人:北京理工大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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