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