【技术实现步骤摘要】
一种铰链式车辆中的多相机定位方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体涉及一种铰链式车辆中的多相机定位方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]无人驾驶技术(也称自动驾驶技术)是指车辆（或其他运载工具）在不需要人为操作的情况下，通过自身配备的传感器感知行驶环境，自主决策行驶路径，并控制车辆按照期望的路径到达期望目的地的技术。
[0003]与传统驾驶相同，对车辆运行环境实时感知与定位（SLAM）是无人驾驶系统实施决策和控制的基础，相关的感知技术和车辆位姿估计方法也受到学术界和工业界的重点关注。为满足实时性与可靠性要求，无人驾驶车辆通常配备有视觉相机、惯性测量单元（IMU）、激光雷达和轮速计等多种传感器。其中，相机能够感知的外界信息最为丰富，如车辆周边景物的色彩、结构、纹理以及一些语义信息（如：道路、行人、交通标识等），因此视觉相机是无人驾驶车辆通常的基本配置。由于单个相机的视场角有限，因此无人驾驶系统越来越多的采用多个相机组成全景成像系统。
[0004]而由于铰接式车辆通常车体较长，相...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种铰接式车辆中的多相机定位方法，其特征在于，所述方法包括：根据第一相机分别在第一时刻与第二时刻采集到的第一特征点对、以及第二相机分别在第一时刻与第二时刻采集到的第二特征点对，计算所述第一相机的第一相对运动参数，以及第二相机的第二相对运动参数；所述第一相机与所述第二相机分别位于目标铰链式车辆的不同刚体上；根据第一相对运动参数对所述第一特征点对进行三角化处理，并根据第二相对运动参数对第二特征点对进行三角化，以获得三维特征点集合；获取第一相机在第三时刻采集到的第一更新特征点，以及第二相机在第三时刻采集到的第二更新特征点；将所述三维特征点投影至所述第一相机的相机平面，并与所述第一更新特征点匹配，获得所述第一相机对应的第一位姿；将所述三维特征点投影至所述第二相机的相机平面，并与所述第二更新特征点匹配，获得所述第二相机对应的第二位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征点对包括相匹配的第一特征点以及第二特征点；所述第二特征点对包括相匹配的第三特征点以及第四特征点；所述根据第一相机分别在第一时刻与第二时刻采集到的第一特征点对、以及第二相机分别在第一时刻与第二时刻采集到的第二特征点对，计算所述第一相机的第一相对运动参数，以及第二相机的第二相对运动参数，包括：获取第一相机在第一时刻采集到的第一特征点，以及在第二时刻采集到的第二特征点；获取第二相机在第一时刻采集到的第三特征点，以及在第二时刻采集到的第四特征点；基于所述第一特征点与所述第二特征点之间的匹配关系、以及所述第三特征点与所述第四特征点之间的匹配关系，以铰接式多视角摄像机的对几何约束为限定条件，确定所述第一相机的第一相对运动参数，以及第二相机的第二相对运动参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据第一相对运动参数对所述第一特征点对进行三角化处理，并根据第二相对运动参数对第二特征点对进行三角化，以获得三维特征点集合，包括：根据所述第一相对运动参数，对相匹配的第一特征点以及第二特征点进行三角化处理，获得第一特征点对所对应的三维坐标，以获得第一特征点对所对应的三维特征点；根据所述第二相对运动参数，对相匹配的第三特征点以及第四特征点进行三角化处理，获得第二特征点对所对应的三维坐标，以获得第二特征点对所对应的三维特征点。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第一位姿，以及相匹配的三维特征点与第一更新特征点，获得第一更新特征点对应的三维特征点；根据所述第二位姿，以及相匹配的三维特征点与第二更新特征点，获得第二更新特征点对应的三维特征点；基于所述第一更新特征点对应的三维特征点、以及所述第二更新特征点对应的三维特征点，更新所述三维特征点集。
5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述三维特征点投影至所述第一相机的相机平面，并与所述第一更新特征点匹配，获得所述第一相机...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭欣，徐晴雯，张如高，虞正华，
申请(专利权)人：苏州魔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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