确定汽车位姿信息的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开一种确定汽车位姿信息的方法及装置。本申请的方法包括：S1：获取目标物体对应的第一图像和第二图像；S2：根据每个边缘点对应的第一位置坐标确定目标物体对应的第一面积；S3：根据位姿矩阵、相机内参、每个边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定目标物体对应的第二面积；S4：根据第一面积和第二面积，计算预置相机对应的当前重投影误差；S5：根据预置规则判断当前重投影误差是否符合要求；若符合要求，则根据当前重投影误差确定目标自动驾驶汽车对应的位姿信息；若不符合要求，则对位姿矩阵和每个边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整，并基于优化调整后的位姿矩阵和每个边缘点对应的竖轴坐标值回到步骤S3。步骤S3。步骤S3。

【技术实现步骤摘要】
确定汽车位姿信息的方法及装置


[0001]本申请涉及自动驾驶汽车
，尤其涉及一种确定汽车位姿信息的方法及装置。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展，自动驾驶技术也得到了迅速的发展。在自动驾驶汽车自动驾驶的过程中，为了保证自身的安全性和稳定性，自动驾驶汽车需要实时确定自身的位姿信息。
[0003]目前，自动驾驶汽车通常是先通过预置相机在不同时刻拍摄同一特征点，获得包含该特征点的两张图像，再根据该特征点在两张图像中的位置坐标，计算预置相机对应的重投影误差，最后，根据计算得到的重投影误差确定自动驾驶汽车的位姿信息。
[0004]然而，当自动驾驶汽车行驶在高速公路等简单视觉场景下时，自动驾驶汽车无法准确地在两张图像中对特征点进行特征匹配，以使得无法准确地确定特征点在两张图像中的位置坐标，从而无法准确地计算预置相机对应的重投影误差，进而导致无法准确地确定自动驾驶汽车的位姿信息。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种确定汽车位姿信息的方法及装置，主要目的在于准确地确定自动驾驶汽车的位姿信息。
[0006]为解决上述技术问题，本申请实施例提供如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请提供了一种确定汽车位姿信息的方法，所述方法应用于目标自动驾驶汽车的车载终端设备，所述方法包括：
[0008]步骤S1：获取目标物体对应的第一图像和第二图像，其中，所述目标物体包含多个边缘点，所述第一图像为通过预置相机在第一时刻拍摄所述目标物体得到的图像，所述第二图像为通过预置相机在第二时刻拍摄所述目标物体得到的图像；
[0009]步骤S2：根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标确定所述目标物体对应的第一面积，其中，所述边缘点对应的第一位置坐标为所述边缘点在所述第一图像中的位置坐标，所述目标物体对应的第一面积为第一图形占所述第一图像的面积，所述第一图形为所述目标物体在所述第一图像中呈现的图形；
[0010]步骤S3：根据位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定所述目标物体对应的第二面积，其中，所述边缘点对应的第二位置坐标为所述边缘点在所述第二图像中的位置坐标，所述目标物体对应的第二面积为将第二图形投影到所述第一图像中后，投影在所述第一图像中的第二图形与所述第一图像中的第一图形的重合部分占所述第一图像的面积，所述第二图像为所述目标物体在所述第二图像中呈现的图形；
[0011]步骤S4：根据所述第一面积和所述第二面积，计算所述预置相机对应的当前重投
影误差；
[0012]步骤S5：根据预置规则判断所述当前重投影误差是否符合要求；若符合要求，则根据所述当前重投影误差确定所述目标自动驾驶汽车对应的位姿信息；若不符合要求，则对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整，并基于优化调整后的所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值回到步骤S3。
[0013]可选的，所述步骤S3：根据位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定所述目标物体对应的第二面积，包括：
[0014]根据所述位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第二位置坐标和竖轴坐标值，确定每个所述边缘点对应的投影位置坐标，其中，各个所述边缘点对应的投影位置坐标为投影在所述第一图像中的第二图形的各个边缘点在所述第一图像中的位置坐标；
[0015]根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标和投影位置坐标确定所述目标物体对应的第二面积。
[0016]可选的，所述步骤S4：根据所述第一面积和所述第二面积，计算所述预置相机对应的当前重投影误差，包括：
[0017]计算所述第二面积与所述第一面积的比值；
[0018]将所述比值确定为所述预置相机对应的当前重投影误差。
[0019]可选的，所述对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整，包括：
[0020]根据所述位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定优化矩阵和每个所述边缘点对应的优化值；
[0021]对所述位姿矩阵和所述优化矩阵进行求和计算，以获得第一计算结果；
[0022]将所述第一计算结果确定为优化调整后的所述位姿矩阵；
[0023]分别对每个所述边缘点对应的竖轴坐标值和优化值进行求和计算，以获得每个所述边缘点对应的第二计算结果；
[0024]将每个所述边缘点对应的第二计算结果确定为优化调整后的每个所述边缘点对应的竖轴坐标值。
[0025]可选的，所述预置规则为：若历史重投影误差与所述当前重投影误差之间的差值小于或等于预设阈值时，判定所述当前重投影误差符合要求；若所述历史重投影误差与所述当前重投影误差之间的差值大于所述预设阈值时，判定所述当前重投影误差不符合要求，其中，所述历史重投影误差为上一轮计算得到的重投影误差。
[0026]第二方面，本申请还提供一种确定汽车位姿信息的装置，所述装置应用于目标自动驾驶汽车的车载终端设备，所述装置包括：
[0027]获取单元，用于获取目标物体对应的第一图像和第二图像，其中，所述目标物体包含多个边缘点，所述第一图像为通过预置相机在第一时刻拍摄所述目标物体得到的图像，所述第二图像为通过预置相机在第二时刻拍摄所述目标物体得到的图像；
[0028]第一确定单元，用于根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标确定所述目标物体对应的第一面积，其中，所述边缘点对应的第一位置坐标为所述边缘点在所述第一图像中
的位置坐标，所述目标物体对应的第一面积为第一图形占所述第一图像的面积，所述第一图形为所述目标物体在所述第一图像中呈现的图形；
[0029]第二确定单元，用于根据位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定所述目标物体对应的第二面积，其中，所述边缘点对应的第二位置坐标为所述边缘点在所述第二图像中的位置坐标，所述目标物体对应的第二面积为将第二图形投影到所述第一图像中后，投影在所述第一图像中的第二图形与所述第一图像中的第一图形的重合部分占所述第一图像的面积，所述第二图像为所述目标物体在所述第二图像中呈现的图形；
[0030]计算单元，用于根据所述第一面积和所述第二面积，计算所述预置相机对应的当前重投影误差；
[0031]判断单元，用于根据预置规则判断所述当前重投影误差是否符合要求；若符合要求，则根据所述当前重投影误差确定所述目标自动驾驶汽车对应的位姿信息；若不符合要求，则对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整，并控制所述第二确定单元和所述计算单元基于优化调整后的所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值计算所述预置相机对应的重投影误差。
[0032]可选的，所述第二确定单元包括：
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定汽车位姿信息的方法，其特征在于，所述方法应用于目标自动驾驶汽车的车载终端设备，所述方法包括：步骤S1：获取目标物体对应的第一图像和第二图像，其中，所述目标物体包含多个边缘点，所述第一图像为通过预置相机在第一时刻拍摄所述目标物体得到的图像，所述第二图像为通过预置相机在第二时刻拍摄所述目标物体得到的图像；步骤S2：根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标确定所述目标物体对应的第一面积，其中，所述边缘点对应的第一位置坐标为所述边缘点在所述第一图像中的位置坐标，所述目标物体对应的第一面积为第一图形占所述第一图像的面积，所述第一图形为所述目标物体在所述第一图像中呈现的图形；步骤S3：根据位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定所述目标物体对应的第二面积，其中，所述边缘点对应的第二位置坐标为所述边缘点在所述第二图像中的位置坐标，所述目标物体对应的第二面积为将第二图形投影到所述第一图像中后，投影在所述第一图像中的第二图形与所述第一图像中的第一图形的重合部分占所述第一图像的面积，所述第二图像为所述目标物体在所述第二图像中呈现的图形；步骤S4：根据所述第一面积和所述第二面积，计算所述预置相机对应的当前重投影误差；步骤S5：根据预置规则判断所述当前重投影误差是否符合要求；若符合要求，则根据所述当前重投影误差确定所述目标自动驾驶汽车对应的位姿信息；若不符合要求，则对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整，并基于优化调整后的所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值回到步骤S3。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3：根据位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定所述目标物体对应的第二面积，包括：根据所述位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第二位置坐标和竖轴坐标值，确定每个所述边缘点对应的投影位置坐标，其中，各个所述边缘点对应的投影位置坐标为投影在所述第一图像中的第二图形的各个边缘点在所述第一图像中的位置坐标；根据每个所述边缘点对应的第一位置坐标和投影位置坐标确定所述目标物体对应的第二面积。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4：根据所述第一面积和所述第二面积，计算所述预置相机对应的当前重投影误差，包括：计算所述第二面积与所述第一面积的比值；将所述比值确定为所述预置相机对应的当前重投影误差。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述位姿矩阵和每个所述边缘点对应的竖轴坐标值进行优化调整，包括：根据所述位姿矩阵、所述目标相机对应的相机内参、每个所述边缘点对应的第一位置坐标、第二位置坐标和竖轴坐标值，确定优化矩阵和每个所述边缘点对应的优化值；对所述位姿矩阵和所述优化矩阵进行求和计算，以获得第一计算结果；
将所述第一计算结果确定为优化调整后的所述位姿矩阵；分别对每个所述边缘点对应的竖轴坐标值和优化值进行求和计算，以获得每个所述边缘点对应的第二计算结果；将每个所述边缘点对应的第二计算结果确定为优化调整后的每个所述边缘点对应的竖轴坐标值。5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其特征在于，所述预置规则为：若历史重投影误差与所述当前重投影误差之间的差值小于或等于预设阈值时，判定所述当前重投影误差符合要求；若所述历史重投影误差与所述当前重投影误差之间的差值大于所述预设阈值时，判定所述当前重投影误差不符合要求，其中，所述历史重投影误差为上一轮计算得到的重投影误差。6.一种确定汽车位姿信息的装置，其特征在于，所述装置应用于目标自动驾驶汽车的车载终端设备，所述装置包括：获取单元，用于获取目标物体对应的第一图像和第二图像，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建国，刘祥，
申请(专利权)人：合众新能源汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：