室内场景下的车辆定位方法、车辆定位装置和车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种室内场景下的车辆定位方法、车辆定位装置和车辆，所述车辆定位方法包括以下步骤：获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集车辆的惯导姿态信息；获取前方道路的当前帧图像中的主消失点；根据惯导姿态信息判断当前帧图像中的主消失点是否存在异常；如果判断当前帧图像中的主消失点未存在异常，则根据当前帧图像中的主消失点计算摄像头的全局姿态信息；根据全局姿态信息对SLAM算法进行校正；以及根据校正后的SLAM算法对所述车辆进行定位。本发明专利技术实施例的车辆定位方法，能够在室内场景下，利用主消失点和惯导融合的方式辅助SLAM算法矫正其积累误差，从而提高车辆定位的准确性。

Vehicle Location Method, Vehicle Location Device and Vehicle in Indoor Scene

【技术实现步骤摘要】
室内场景下的车辆定位方法、车辆定位装置和车辆
本专利技术涉及车辆
，特别涉及一种室内场景下的车辆定位方法、室内场景下的车辆定位装置、车辆、电子设备和非临时性计算机可读存储介质。
技术介绍
在室内场景(例如，室内停车场场景)，因缺少全局位姿观测量，使得当前普遍应用在车辆定位中的惯导(惯性导航系统)+视觉SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图构建)的位姿估计算法，在无法检测到回环时，很难去限制其积累的漂移误差，从而影响车辆定位的准确性。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种室内场景下的车辆定位方法，能够在室内场景下，利用主消失点和惯导融合的方式辅助SLAM算法辅助矫正其积累误差，从而提高车辆定位的准确性。本专利技术的第二个目的在于提出一种室内场景下的车辆定位装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种车辆。本专利技术的第四个目的在于提出一种电子设备。本专利技术的第五个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种室内场景下的车辆定位方法，包括以下步骤：获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU(Inertialmeasurementunit)采集车辆的惯导姿态信息；获取所述前方道路的当前帧图像中的主消失点；根据所述惯导姿态信息判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常；如果判断所述当前帧图像中的主消失点未存在异常，则根据所述当前帧图像中的主消失点计算所述摄像头的全局姿态信息；根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正；以及根据校正后的SLAM算法对所述车辆进行定位。根据本专利技术实施例的室内场景下的车辆定位方法，首先获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集车辆的惯导姿态信息，然后获取前方道路的当前帧图像中的主消失点，并根据惯导姿态信息判断当前帧图像中的主消失点是否存在异常，如果判断当前帧图像中的主消失点未存在异常，则根据当前帧图像中的主消失点计算摄像头的全局姿态信息，最后根据全局姿态信息对SLAM算法进行校正，并根据校正后的SLAM算法对车辆进行定位。由此，该车辆定位方法能够在室内场景下，利用主消失点和惯导融合的方式辅助SLAM算法矫正其积累误差，从而提高车辆定位的准确性。另外，根据本专利技术上述实施例提出的室内场景下的车辆定位方法还可以具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述惯导姿态信息判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常，包括：获取所述摄像头的相对姿态变化值；获取上一帧图像中的主消失点；根据所述摄像头的相对姿态变化值和所述上一帧图像中的主消失点生成所述当前帧图像的预估主消失点；根据所述预估主消失点判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常。在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述预估主消失点判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常，包括：计算所述预估主消失点和所述当前帧图像中的主消失点之间的位置差；判断所述位置差是否超出预设阈值；如果超出所述预设阈值，则判断所述当前帧图像中的主消失点存在异常。在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述当前帧图像中的主消失点计算所述摄像头的全局姿态信息，包括：根据所述当前帧图像中的主消失点的位置和投影关系模型计算所述摄像头相对当前道路的姿态信息；根据所述摄像头相对当前道路的姿态信息生成所述摄像头的全局姿态信息。在本专利技术的一个实施例中，在根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正之前，还包括：根据所述摄像头的全局姿态信息判断是否转换道路；如果判定转换道路，则根据所述惯导姿态信息和前一时刻帧图像的主消失点计算所述转换后道路的转换角；根据所述转换后道路的转换角得到在预设的道路坐标系下所述摄像头的当前的全局姿态信息，并根据所述当前的全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正。为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种室内场景下的车辆定位装置。包括：第一获取模块，用于获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集车辆的惯导姿态信息；第二获取模块，用于获取所述前方道路的当前帧图像中的主消失点；判断模块，用于根据所述惯导姿态信息判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常；计算模块，用于在判断所述当前帧图像中的主消失点未存在异常时，根据所述当前帧图像中的主消失点计算所述摄像头的全局姿态信息；校正模块，用于根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正；以及定位模块，用于根据校正后的SLAM算法对所述车辆进行定位。本专利技术实施例的室内场景下的车辆定位装置，通过第一获取模块获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集获取车辆的惯导姿态信息，通过第二获取模块获取前方道路的当前帧图像中的主消失点，以及通过判断模块根据惯导姿态信息判断当前帧图像中的主消失点是否存在异常，如果判断当前帧图像中的主消失点未存在异常，则通过计算模块根据当前帧图像中的主消失点计算摄像头的全局姿态信息，并通过校正模块根据全局姿态信息对SLAM算法进行校正，以及通过定位模块根据校正后的SLAM算法对车辆进行定位。由此，该车辆定位装置能够在室内场景下，利用主消失点和惯导融合的方式辅助SLAM算法矫正其积累误差，从而提高车辆定位的准确性。另外，根据本专利技术上述实施例提出的室内场景下的车辆定位装置还可以具有如下附加的技术特征：在本专利技术的一个实施例中，所述判断模块，包括：第一获取单元，用于获取所述摄像头的相对姿态变化值；第二获取单元，用于获取上一帧图像中的主消失点；生成单元，用于根据所述摄像头的相对姿态变化值和所述上一帧图像中的主消失点生成所述当前帧图像的预估主消失点；判断单元，用于根据所述预估主消失点判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常。在本专利技术的一个实施例中，所述判断单元，具体用于：计算所述预估主消失点和所述当前帧图像中的主消失点之间的位置差；判断所述位置差是否超出预设阈值；如果超出所述预设阈值，则判断所述当前帧图像中的主消失点存在异常。在本专利技术的一个实施例中，所述计算模块，具体用于：根据所述当前帧图像中的主消失点的位置和投影关系模型计算所述摄像头相对当前道路的姿态信息；根据所述摄像头相对当前道路的姿态信息生成所述摄像头的全局姿态信息。在本专利技术的一个实施例中，所述校正模块，还用于：在根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正之前，根据所述摄像头的全局姿态信息判断是否转换道路；如果判定转换道路，则根据所述惯导姿态信息和前一时刻帧图像的主消失点计算所述转换后道路的转换角；根据所述转换后道路的转换角得到在预设的道路坐标系下所述摄像头的当前的全局姿态信息，并根据所述当前的全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正。为了实现上述目的，本专利技术第三方面实施例提出的一种车辆包括：本专利技术第二方面实施例的室内场景下的车辆定位装置。本专利技术实施例的车辆，通过上述室内场景下的车辆定位装置，能够在室内场景下，利用主消失点和惯导融合的方式辅助SLAM算法矫正其积累误差，从而提高车辆定位的准确性。为达到上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内场景下的车辆定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集车辆的惯导姿态信息；获取所述前方道路的当前帧图像中的主消失点；根据所述惯导姿态信息判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常；如果判断所述当前帧图像中的主消失点未存在异常，则根据所述当前帧图像中的主消失点计算所述摄像头的全局姿态信息；根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正；以及根据校正后的SLAM算法对所述车辆进行定位。

【技术特征摘要】
1.一种室内场景下的车辆定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集车辆的惯导姿态信息；获取所述前方道路的当前帧图像中的主消失点；根据所述惯导姿态信息判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常；如果判断所述当前帧图像中的主消失点未存在异常，则根据所述当前帧图像中的主消失点计算所述摄像头的全局姿态信息；根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正；以及根据校正后的SLAM算法对所述车辆进行定位。2.如权利要求1所述的室内场景下的车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述惯导姿态信息判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常，包括：获取所述摄像头的相对姿态变化值；获取上一帧图像中的主消失点；根据所述摄像头的相对姿态变化值和所述上一帧图像中的主消失点生成所述当前帧图像的预估主消失点；根据所述预估主消失点判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常。3.如权利要求2所述的室内场景下的车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述预估主消失点判断所述当前帧图像中的主消失点是否存在异常，包括：计算所述预估主消失点和所述当前帧图像中的主消失点之间的位置差；判断所述位置差是否超出预设阈值；如果超出所述预设阈值，则判断所述当前帧图像中的主消失点存在异常。4.如权利要求1所述的室内场景下的车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图像中的主消失点计算所述摄像头的全局姿态信息，包括：根据所述当前帧图像中的主消失点的位置和投影关系模型计算所述摄像头相对当前道路的姿态信息；根据所述摄像头相对当前道路的姿态信息生成所述摄像头的全局姿态信息。5.如权利要求1所述的室内场景下的车辆定位方法，其特征在于，在根据所述全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正之前，还包括：根据所述摄像头的全局姿态信息判断是否转换道路；如果判定转换道路，则根据所述惯导姿态信息和前一时刻帧图像的主消失点计算所述转换后道路的转换角；根据所述转换后道路的转换角得到在预设的道路坐标系下所述摄像头的当前的全局姿态信息，并根据所述当前的全局姿态信息对所述SLAM算法进行校正。6.一种室内场景下的车辆定位装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取摄像头拍摄的前方道路的当前帧图像，并从惯性测量单元IMU采集车辆的惯导姿态信息；第二获取模块，用于获取所述前方道路的当前帧图像中的主消失点；判断模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴文楠，刘中元，蒋少峰，周建，潘力澜，李良，
申请(专利权)人：广州小鹏汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44