一种车辆定位方法技术

本发明专利技术公开了一种车辆定位方法，包括：获取目标车辆的前方环境图像；通过像素分离技术对所述前方环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的目标分离图像；对所述目标分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定目标最优特征点；通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行处理，得到目标最优特征点所对应的分类信息；根据阶距计算公式对所述目标最优特征点的领域重心进行计算，得到目标最优特征点方向；根据目标最优特征点所对应的分类信息在预先建立的定位地图上进行匹配处理，结合所述目标最优特征点方向确定目标车辆的定位位置。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆定位方法
本专利技术涉及车辆定位
，尤其涉及一种车辆定位方法。
技术介绍
对车辆实时定位的准确性对于自动驾驶代客泊车的行车安全至关重要。现有的一种自动驾驶代客泊车车辆定位采用的是：在无人驾驶的汽车上安装导航接收装置，在车辆行驶的一定范围内安装基站，通过卫星和基站把车辆定位信息传送给接收装置，以实现车辆的实时定位。然而实际应用中，一方面，在隧道、地下停车场等场景定位效果差，通过卫星和基站车辆定位精度低，对车辆位姿信息描述不够准确，另一方面，移动基站安装不方便且成本较高，不利于自动驾驶代客泊车车辆的大范围应用。因此，目前市面上亟需一种车辆定位策略，可以精确地获取车辆的位姿信息，并对车辆进行精确定位，以提高车辆自动驾驶的泊车效率。
技术实现思路
本专利技术提供了一种车辆定位方法，可以精确地获取车辆的位姿信息，并对车辆进行精确定位，以提高车辆自动驾驶的泊车效率。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种车辆定位方法，包括：获取目标车辆的前方环境图像；通过像素分离技术对所述前方环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的目标分离图像；对所述目标分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定目标最优特征点；通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行处理，得到目标最优特征点所对应的分类信息；根据阶距计算公式对所述目标最优特征点的领域重心进行计算，得到目标最优特征点方向；根据目标最优特征点所对应的分类信息在预先建立的定位地图上进行匹配处理，结合所述目标最优特征点方向确定目标车辆的定位位置。作为优选方案，所述定位地图的建立步骤，包括：获取历史环境图像；通过像素分离技术对所述历史环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的历史分离图像；对所述历史分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定历史最优特征点；通过深度学习算法对含有所述历史最优特征点的图像帧进行处理，得到历史最优特征点所对应的分类信息；对含有分类信息的图像帧进行储存，得到定位地图。作为优选方案，在所述得到定位地图之后，还包括：对新增加的图像帧在定位地图中搜索匹配实现闭环检测，通过光束平差法对定位地图中的误差进行修正，以实现更新地图。作为优选方案，所述获取历史环境图像的步骤中，包括：对所述历史环境图像进行标定和滤波处理，以对历史环境图像进行优化。作为优选方案，所述通过深度学习算法对含有所述历史最优特征点的图像帧进行处理，得到历史最优特征点所对应的分类信息的步骤中，包括：通过深度学习算法对含有所述历史最优特征点的图像帧进行卷积处理，得到历史特征图；对所述历史特征图进行区域生成网络处理，得到历史最优特征点所对应的分类信息。作为优选方案，所述通过深度学习算法对含有所述历史最优特征点的图像帧进行卷积处理，得到历史特征图的步骤中，包括：对含有所述历史最优特征点的图像帧通过卷积层、线性修正层、池化层进行卷积处理，得到历史特征图。作为优选方案，所述获取目标车辆的前方环境图像的步骤中，包括：对所述前方环境图像进行标定和滤波处理，以对前方环境图像进行优化。作为优选方案，所述通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行处理，得到目标最优特征点所对应的分类信息的步骤中，包括：通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行卷积处理，得到目标特征图；对所述目标特征图进行区域生成网络处理，得到目标最优特征点所对应的分类信息。作为优选方案，所述通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行卷积处理，得到目标特征图的步骤中，包括：对含有所述目标最优特征点的图像帧通过卷积层、线性修正层、池化层进行卷积处理，得到目标特征图。相比于现有技术，本专利技术实施例具有如下有益效果：1、通过对前方环境图像帧进行像素分离，经过筛选并结合特征标签获得最优特征点，根据最优特征点的分类信息在预先建立的定位地图中匹配相应的位置，再结合最优特征点方向可以精确地获取车辆的位姿信息，并对车辆进行精确定位，以提高车辆自动驾驶的泊车效率。2、采用了深度学习算法，通过引入深度学习分类描述环境中的目标，使得车辆能很好的利用环境中丰富的语义信息，结合深度学习的分类识别优势能极大的提高车辆定位的能力。3、可以充分利用了深度学习分类在语义识别上的优势，并结合特征点方向提供的空间关系，能极大的提升车辆的定位能力。附图说明图1：为本专利技术车辆定位方法的一种实施例的流程示意图；图2：为本专利技术定位地图的建立过程的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1请参照图1，是本专利技术提供的车辆定位方法的一种实施例的流程示意图，该方法包括步骤101至步骤106，各步骤具体如下：步骤101，获取目标车辆的前方环境图像。在优选实施例中，步骤101包括：对所述前方环境图像进行标定和滤波处理，以对前方环境图像进行优化。其中，需要说明的是，前方环境图像的数据获取方法和途径可以有多种，而在本实施例中，可以在车辆上固定一个单目摄像头，以及设置用于接收和处理单目摄像头信息的处理器，处理器可以将所述单目摄像头经过标定及滤波得到车辆前方环境图像帧。其中，更具体的技术方案还可以是：所述单目摄像头为可见光感知摄像头；所述标定是通过棋盘法以纠正摄像头畸变参数，所述滤波是通过高斯滤波以消除噪声，所述图像帧是可见光感知车辆前方环境图像信息。步骤102，通过像素分离技术对所述前方环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的目标分离图像。具体地，像素分离的计算式是：式中x∈(p-δ,p+δ)，d为暗点(darker)，s为相似点(similar)，b为亮点(brighter)，t为阈值，p为中心点，δ为中心周围点，Ip为中心点的像素值，Ix为中心周围点的像素值，定义像素分离后的特征点为初选特征点。步骤103，对所述目标分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定目标最优特征点。其中，筛选的计算式是：其中，(2n+1)(2m+1)表示以x(i，j)为中心的窗口，mij为局部均值，xkl为窗口内的某点，v代表区域方差，对比初选关键点在窗口内与局部方差的大小，即在邻域内只保留最大局部方差的关键点为优质关键点。其中，最优特征点由优质关键点与特征标签组成。所述特征标签为在停车场内的重要节点如路口、私家车位、进出口灯地方贴上特征标签，特征标签需要与背景呈本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：/n获取目标车辆的前方环境图像；/n通过像素分离技术对所述前方环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的目标分离图像；/n对所述目标分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定目标最优特征点；/n通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行处理，得到目标最优特征点所对应的分类信息；/n根据阶距计算公式对所述目标最优特征点的领域重心进行计算，得到目标最优特征点方向；/n根据目标最优特征点所对应的分类信息在预先建立的定位地图上进行匹配处理，结合所述目标最优特征点方向确定目标车辆的定位位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：
获取目标车辆的前方环境图像；
通过像素分离技术对所述前方环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的目标分离图像；
对所述目标分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定目标最优特征点；
通过深度学习算法对含有所述目标最优特征点的图像帧进行处理，得到目标最优特征点所对应的分类信息；
根据阶距计算公式对所述目标最优特征点的领域重心进行计算，得到目标最优特征点方向；
根据目标最优特征点所对应的分类信息在预先建立的定位地图上进行匹配处理，结合所述目标最优特征点方向确定目标车辆的定位位置。


2.如权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述定位地图的建立步骤，包括：
获取历史环境图像；
通过像素分离技术对所述历史环境图像中的暗点特征和亮点特征进行分离，得到含有初选特征点的历史分离图像；
对所述历史分离图像中的初选特征点进行筛选，根据预设的特征标签确定历史最优特征点；
通过深度学习算法对含有所述历史最优特征点的图像帧进行处理，得到历史最优特征点所对应的分类信息；
对含有分类信息的图像帧进行储存，得到定位地图。


3.如权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于，在所述得到定位地图之后，还包括：对新增加的图像帧在定位地图中搜索匹配实现闭环检测，通过光束平差法对定位地图中的误差进行修正，以实现更新地图。


4.如权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于，所述获取历史环境图像的步骤中，包括：对所述历史环境图像进行标定和滤波处理，以对历史环...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗文，熊禹，吴祖亮，冼伯明，刘丽云，
申请(专利权)人：东风柳州汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45