车辆重定位的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车辆重定位的方法及装置，该方法包括：获取待定位车辆的环境图像；提取环境图像中的预设特征信息；预设特征信息包括几何特征信息和/或语义特征信息；根据预设特征信息构建环境图像对应的视觉特征；将视觉特征与预设视觉特征进行匹配，以确定待定位车辆所在的位置；其中，预设视觉特征为地图数据中的视觉特征。本发明专利技术提供的车辆重定位的方法及装置，减少了重定位过程中的计算量，且提高了计算的鲁棒性。

Method and device for vehicle relocation

The invention provides a vehicle relocation method and device, which includes: acquiring the environment image of the vehicle to be located; extracting the preset feature information in the environment image; preset feature information including geometric feature information and/or semantic feature information; constructing the visual features corresponding to the environment image according to the preset feature information; The visual features are matched with the preset visual features to determine the location of the vehicle to be located, and the preset visual features are the visual features in the map data. The method and device for vehicle relocation provided by the invention can reduce the amount of calculation in the relocation process and improve the robustness of calculation.

【技术实现步骤摘要】
车辆重定位的方法及装置
本专利技术涉及车辆定位
，尤其涉及一种车辆重定位的方法及装置。
技术介绍
车联网系统是近年兴起的一种以提高交通效率和交通安全为主要目的的网络与应用系统，车辆定位技术是其中的关键技术，获取精确位置对于提高智能车辆的安全性和实现自主驾驶都具有重要意义。目前，汽车用于高精度导航与定位的地图主要分为两类，一类为激光点云为主的地图(激光雷达地图)，一类为矢量信息为主的地图(高精度矢量地图)。当车辆借助高精度地图的行驶过程中，因为某些原因突然丢失自身位置时，需要快速准确地在高精度地图中恢复自身的定位(称为重定位)，以保障车辆(特别是导航系统)的正常运行。现有技术中，主要技术有基于激光点云匹配的重定位方法和基于图像点特征信息的重定位方法。其中，基于激光点云匹配的方法依赖于GPS、IMU、里程计等辅助信息给出较为精准的初始搜索位置，在缺少辅助信息时(如隧道、高楼等)，重定位的运算量非常大，无法快速完成。基于图像点特征的信息鲁棒性较差。因此，如何减少重定位过程中的计算量，且提高计算的鲁棒性是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种车辆重定位的方法及装置，以减少重定位过程中的计算量，且提高计算的鲁棒性。本专利技术实施例提供一种车辆重定位的方法，包括：获取待定位车辆的环境图像；提取所述环境图像中的预设特征信息；所述预设特征信息包括几何特征信息和/或语义特征信息；根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征；将所述视觉特征与预设视觉特征进行匹配，以确定所述待定位车辆所在的位置；其中，所述预设视觉特征为地图数据中的视觉特征。在本专利技术一实施例中，所述根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征，包括：确定所述预设特征信息对应的描述子；确定所述描述子对应的词袋模型中的单词；其中，每一个所述单词对应一个或多个所述描述子；根据与每一个所述单词匹配的描述子的个数构建所述环境图像对应的视觉特征。在本专利技术一实施例中，所述根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征之前，还包括：将所述环境图像划分为多个子区域；所述根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征，包括：确定每一个子区域中预设特征信息对应的特征向量；将每一个所述子区域对应的特征向量按照分布位置进行向量组合，构建所述环境图像对应的视觉特征。在本专利技术一实施例中，所述将所述环境图像划分为多个子区域之前，还包括：确定所述环境图像中的消隐点；所述将所述环境图像划分为多个子区域，包括：根据所述消隐点将所述环境图像划分为所述多个子区域。在本专利技术一实施例中，所述环境图像包括激光点云数据，所述提取所述环境图像中的预设特征信息，包括：提取所述环境图像中的特征信息；根据预设规则在所述特征信息中选取所述预设特征信息；其中，所述预设规则为随机采样规则、法向量分布规则集均匀采样规则中的一种或多种的组合。本专利技术实施例还提供一种车辆重定位的装置，包括：获取单元，用于获取待定位车辆的环境图像；提取单元，用于提取所述环境图像中的预设特征信息；所述预设特征信息包括几何特征信息和/或语义特征信息；构建单元，用于根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征；确定单元，用于将所述视觉特征与预设视觉特征进行匹配，以确定所述待定位车辆所在的位置；其中，所述预设视觉特征为地图数据中的视觉特征。在本专利技术一实施例中，所述构建单元，具体用于确定所述预设特征信息对应的描述子；确定所述描述子对应的词袋模型中的单词；其中，每一个所述单词对应一个或多个所述描述子；并根据与每一个所述单词匹配的描述子的个数构建所述环境图像对应的视觉特征。在本专利技术一实施例中，该车辆重定位的装置还包括划分单元；所述划分单元，用于将所述环境图像划分为多个子区域；所述构建单元，具体用于确定每一个子区域中预设特征信息对应的特征向量；并将每一个所述子区域对应的特征向量按照分布位置进行向量组合，构建所述环境图像对应的视觉特征。在本专利技术一实施例中，所述确定单元，还用于确定所述环境图像中的消隐点；所述划分单元，具体用于根据所述消隐点将所述环境图像划分为所述多个子区域。在本专利技术一实施例中，所述环境图像包括激光点云数据；所述提取单元，具体用于提取所述环境图像中的特征信息；并根据预设规则在所述特征信息中选取所述预设特征信息；其中，所述预设规则为随机采样规则、法向量分布规则集均匀采样规则中的一种或多种的组合。本专利技术实施例提供的车辆位置重定位的方法及装置，通过获取待定位车辆的环境图像，并提取环境图像中的预设特征信息；再根据预设特征信息构建环境图像对应的视觉特征；之后，再将视觉特征与预设视觉特征进行匹配，从而确定待定位车辆所在的位置。由此可见，本专利技术实施例提供的车辆位置重定位的方法及装置，在确定待定位车辆所在位置时，是根据预先构建环境图像对应的视觉特征，并将该视觉特征与地图数据的预设视觉特征进行匹配，从而确定待定位车辆所在位置，不仅减少了重定位过程中的计算量，而且提高了计算的鲁棒性。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。图1为本专利技术实施例提供的一种车辆重定位的方法的示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种环境图像的示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种标注点特征的环境图像的示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种标注线特征和圆特征的环境图像的示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种标注语义特征的环境图像的示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种构建环境图像对应的视觉特征的示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种通过对应词袋模型中的单词构建环境图像对应的视觉特征的示意图；图8为本专利技术实施例提供的另一种构建环境图像对应的视觉特征的示意图；图9为本专利技术实施例提供的通过划分子区域构建环境图像对应的视觉特征的示意图；图10为本专利技术实施例提供的一种通过消隐点划分环境图像的示意图；图11为本专利技术实施例提供的另一种通过消隐点划分环境图像的示意图；图12为本专利技术实施例提供的再一种通过消隐点划分环境图像的示意图；图13为本专利技术实施例提供的一种车辆重定位的装置的结构示意图；图14为本专利技术实施例提供的另一种车辆重定位的装置的结构示意图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆重定位的方法，其特征在于，包括：获取待定位车辆的环境图像；提取所述环境图像中的预设特征信息；所述预设特征信息包括几何特征信息和/或语义特征信息；根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征；将所述视觉特征与预设视觉特征进行匹配，以确定所述待定位车辆所在的位置；其中，所述预设视觉特征为地图数据中的视觉特征。

【技术特征摘要】
1.一种车辆重定位的方法，其特征在于，包括：获取待定位车辆的环境图像；提取所述环境图像中的预设特征信息；所述预设特征信息包括几何特征信息和/或语义特征信息；根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征；将所述视觉特征与预设视觉特征进行匹配，以确定所述待定位车辆所在的位置；其中，所述预设视觉特征为地图数据中的视觉特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征，包括：确定所述预设特征信息对应的描述子；确定所述描述子对应的词袋模型中的单词；其中，每一个所述单词对应一个或多个所述描述子；根据与每一个所述单词匹配的描述子的个数构建所述环境图像对应的视觉特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征之前，还包括：将所述环境图像划分为多个子区域；所述根据所述预设特征信息构建所述环境图像对应的视觉特征，包括：确定每一个子区域中预设特征信息对应的特征向量；将每一个所述子区域对应的特征向量按照分布位置进行向量组合，构建所述环境图像对应的视觉特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述环境图像划分为多个子区域之前，还包括：确定所述环境图像中的消隐点；所述将所述环境图像划分为多个子区域，包括：根据所述消隐点将所述环境图像划分为所述多个子区域。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述环境图像包括激光点云数据，所述提取所述环境图像中的预设特征信息，包括：提取所述环境图像中的特征信息；根据预设规则在所述特征信息中选取所述预设特征信息；其中，所述预设规则为随机...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢彦斌，胡祝青，刘青，
申请(专利权)人：斑马网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31