一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法及存储介质，该方法包括以下步骤：S1、对车辆摄像机获取的车辆外部的图像进行处理后，映射到高斯球上；S2、设置RANSAC算法总迭代次数；S3、从高斯球上任选3点(P1，P2，P3)构建一组Manhattan；S4、根据点和向量的误差公式计算该组Manhattan的内点数；S5、重复步骤S3和S4，直到达到步骤S2设置的总迭代次数，选取内点数最多的一组Manhattan，根据所有内点和公式计算相机姿态R

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆定位
，具体涉及一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法及存储介质。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆最基础的功能就是定位，而车辆的定位系统主要由车轮里程计、全球定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)、惯性导航单元(Inertial Measurement Unit,IMU)、相机和激光雷达等传感器组成。在开阔的区域(如高速公路)上GPS可以提供有效的全局位置和全局姿态估计，也就是车辆在世界坐标系下的定位结果。但是在GNSS信号遮挡的区域，尤其是室内或者停车场，就无法进行有效的全局位置和全局姿态估计。这时,通常需要使用同时定位与建图技术(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)。
[0003]SLAM技术，本质上是通过视觉或者激光拍摄到环境的变化计算自身位置和姿态的变化，再通过不断的累积计算出长距离的位置和姿态变换，得到当前时刻相对初始时刻的位姿变换，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对车辆摄像机获取的车辆外部的图像进行处理后，映射到高斯球上；S2、设置RANSAC算法总迭代次数；S3、从高斯球上任选3点(P1，P2，P3)构建一组Manhattan；S4、根据点和向量的误差公式计算该组Manhattan的内点数；S5、重复步骤S3和S4，直到达到步骤S2设置的总迭代次数，选取内点数最多的一组Manhattan，根据所有内点和公式计算相机姿态R
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；S6、计算车辆姿态R
vw
，以估计车辆绝对姿态。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法，其特征在于，在步骤S1中，对车辆摄像机获取的车辆外部的图像进行处理后，映射到高斯球上的步骤包括：S11、将彩色图像进行灰度处理，并提取图像边缘；S12、从图像边缘中提取直线，并将所有直线映射到高斯球上，以完成图像中直线到高斯球上点的映射。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉线特征估计车辆绝对姿态的方法，其特征在于，在步骤S3中，构建一组Manhattan的步骤包括：S31、以点P1、点P2和光心生成平面，其平面的法向量v1为Manhattan的世界轴1；S32、以点P3、v1和光心生成平面，其平面的法向量v2为Manhattan的世界轴2；S33、以v1、v2和光心生成平面，其平面的法向量v3为Manhattan的世界轴3；通过v1、v2和v3构建一组Manhattan。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉线...

【专利技术属性】
技术研发人员：康轶非，罗毅，彭祥军，闫耀威，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：