一种车载多相机视觉定位方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车载多相机视觉定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采用多个双目相机同时进行图像获取；双目相机包括车载上安装的前置双目相机、后置双目相机、左置双目相机和右置双目相机；对双目相机获取的图像进行处理，获得双目相机的位姿数据；将双目相机的位姿数据转换到车辆坐标系下，输出车辆坐标系下的第一车辆位姿数据；通过视觉融合算法将第一车辆位姿数据、通过车载惯性测量单元得到的第二车辆位姿数据和车载GPS输出的车辆初始全局定位数据进行融合，得到车辆全局定位信息。本申请采用多个双目立体视觉相机，通过视觉融合算法，对车辆进行实时定位，提高了车辆定位的鲁棒性和定位精度，同时降低了车辆高精度定位成本。

A Visual Positioning Method, Device, Equipment and Storage Medium for Vehicle-borne Multiphase Cameras

This application discloses a vehicle-mounted multi-camera visual positioning method, device, equipment and storage medium, which includes: simultaneous image acquisition using multiple binocular cameras; binocular cameras include front-mounted binocular cameras, rear-mounted binocular cameras, left-mounted binocular cameras and right-mounted binocular cameras; image acquisition by binocular cameras is processed to obtain binocular cameras. The position and attitude data of binocular camera are transformed into vehicle coordinate system, and the first vehicle position and attitude data in vehicle coordinate system are output. The first vehicle position and attitude data, the second vehicle position and attitude data obtained by vehicle inertial measurement unit and the initial vehicle global positioning data output by vehicle GPS are fused by visual fusion algorithm to obtain the global vehicle positioning information. This application uses multiple binocular stereo vision cameras and real-time vehicle positioning by visual fusion algorithm, which improves the robustness and positioning accuracy of vehicle positioning, and reduces the cost of high-precision vehicle positioning.

【技术实现步骤摘要】
一种车载多相机视觉定位方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及视觉定位
，特别是涉及一种车载多相机视觉定位方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，随着无人驾驶汽车技术的推进，高精度定位技术是实现自动驾驶的关键技术。现有的车辆高精度定位技术大多采用GPS/INS组合惯导定位，由于GNSS卫星信号可能被遮挡，同时轮式里程计精度易受车轮滑移影响，造成车辆无法满足复杂行驶环境中的定位精度要求；现有的采用64线激光雷达可对车辆进行高精度定位，但成本太高，难以实现产品化。并且，现有的视觉定位技术多应用于室内机器人导航，无法满足车辆室外大场景视觉定位稳定性和鲁棒性要求。因此，如何提高车辆定位的鲁棒性和定位精度，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种车载多相机视觉定位方法、装置、设备及存储介质，可以提高车辆定位的鲁棒性和定位精度，同时降低了车辆高精度定位成本。其具体方案如下：一种车载多相机视觉定位方法，包括：采用多个双目相机同时进行图像获取；所述双目相机包括车载上安装的前置双目相机、后置双目相机、左置双目相机和右置双目相机；对所述双目相机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车载多相机视觉定位方法，其特征在于，包括：采用多个双目相机同时进行图像获取；所述双目相机包括车载上安装的前置双目相机、后置双目相机、左置双目相机和右置双目相机；对所述双目相机获取的图像进行处理，获得所述双目相机的位姿数据；将所述双目相机的位姿数据转换到车辆坐标系下，输出车辆坐标系下的第一车辆位姿数据；通过视觉融合算法将所述第一车辆位姿数据、通过车载惯性测量单元得到的第二车辆位姿数据和车载GPS输出的车辆初始全局定位数据进行融合，得到更新后的车辆全局定位信息。

【技术特征摘要】
1.一种车载多相机视觉定位方法，其特征在于，包括：采用多个双目相机同时进行图像获取；所述双目相机包括车载上安装的前置双目相机、后置双目相机、左置双目相机和右置双目相机；对所述双目相机获取的图像进行处理，获得所述双目相机的位姿数据；将所述双目相机的位姿数据转换到车辆坐标系下，输出车辆坐标系下的第一车辆位姿数据；通过视觉融合算法将所述第一车辆位姿数据、通过车载惯性测量单元得到的第二车辆位姿数据和车载GPS输出的车辆初始全局定位数据进行融合，得到更新后的车辆全局定位信息。2.根据权利要求1所述的车载多相机视觉定位方法，其特征在于，对所述双目相机获取的图像进行处理，获得所述双目相机的位姿数据，具体包括：对所述双目相机获取的图像进行图像深度信息计算以及立体点云生成；将生成的当前帧的三维点云图像数据存入三维立体点云图像序列池；所述三维立体点云图像序列池内包括在车辆行驶设定时间内所有的所述双目相机对应的三维点云图像数据；采用迭代最近邻算法通过多线程对当前帧的三维点云图像数据与所述三维立体点云图像序列池内前一帧的三维点云图像数据进行相机位姿计算，获得所述双目相机的位姿数据。3.根据权利要求2所述的车载多相机视觉定位方法，其特征在于，通过视觉融合算法将所述第一车辆位姿数据、通过车载惯性测量单元得到的第二车辆位姿数据和车载GPS输出的车辆初始全局定位数据进行融合，得到更新后的车辆全局定位信息，具体包括：将所述第一车辆位姿数据与通过车载惯性测量单元得到的第二车辆位姿数据进行观测修正与融合，获取第三车辆位置数据；通过扩展卡尔曼滤波算法将车载GPS输...

【专利技术属性】
技术研发人员：马芳武，史津竹，代凯，葛林鹤，仲首任，蒲永锋，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22