一种视觉定位方法、装置及智能车辆制造方法及图纸

本申请涉及一种视觉定位方法、装置及智能车辆。上述方法包括获取相机采集的包括完整地面路标的图像，将包括完整地面路标的图像进行分割，获得二值图，提取二值图中的真实地面路标的角点，获取相机的历史位姿和地面路标地图，根据历史位姿和地面路标地图，获得估算地面路标的角点，将估算地面路标的角点与真实地面路标的角点进行匹配，获得当前所述相机的位姿。本申请以解决智能车辆在行驶时，视觉定位系统出现的定位漂移现象，通过对估算的地面路标的角点与真实的地面路标的角点进行匹配，不断的矫正真实的相机和估算的相机的位姿偏差，使得获得的当前时刻的相机的位姿更准确，智能车辆的定位精度更高。车辆的定位精度更高。车辆的定位精度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种视觉定位方法、装置及智能车辆


[0001]本申请涉及视觉定位
，特别涉及一种视觉定位方法、装置及智能车辆。

技术介绍

[0002]视觉定位是一种新型的定位技术，通过图像采集设备采集环境图像，提取视觉特征点并进行追踪，从而计算当前设备的运动轨迹，进一步推算出当前设备的位姿，具有低成本、高精度、易使用等优点，越来越多的应用于无人驾驶领域。
[0003]在进行视觉定位时，通常需要对图像进行特征提取与特征匹配，以计算位姿。然而，多数视觉定位方法在移动数公里后，会出现定位漂移现象，影响定位的精确度，对估计当前设备的位置造成较大误差。

技术实现思路

[0004]本申请实施方式主要解决的技术问题是提供一种视觉定位方法、装置及智能车辆，以解决智能车辆在视觉定位时，出现的定位漂移现象对车辆定位造成的不良影响，通过减小定位偏差，提高车辆定位精度。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种视觉定位方法，所述方法包括：
[0006]获取相机采集的包括完整地面路标的图像，将所述包括完整地面路标的图像进行分割，获得二值图；
[0007]提取所述二值图中的真实地面路标的角点；
[0008]获取所述相机的历史位姿和地面路标地图，根据所述历史位姿和所述地面路标地图，获得估算地面路标的角点；
[0009]将所述估算地面路标的角点与所述真实地面路标的角点进行匹配，获得当前所述相机的位姿。
[0010]在一些实施例中，所述将所述完整地面路标进行分割，包括：
[0011]将所述包括完整地面路标的图像中的完整地面路标通过识别框完整框出，获得包含完整地面路标的最小矩形图像；
[0012]对所述最小矩形图像进行图像二值化处理得到二值图。
[0013]在一些实施例中，所述提取所述二值图中的真实地面路标的角点，包括：
[0014]掩膜所述二值图中所述地面路标的若干条边，根据所述若干条边分别构建像素点集；
[0015]根据所述像素点集构建直线方程；
[0016]根据所述直线方程得到所述直线方程所在的直线；
[0017]通过所述直线将识别到的掩膜区域进行包围；
[0018]根据包围区域求解所述直线的交点，所述交点的坐标记为真实地面路标的角点。
[0019]在一些实施例中，所述根据所述像素点集构建直线方程，包括：
[0020]以所述像素点集中的每个点为圆心，选取可调半径，构建直线方程。
[0021]在一些实施例中，所述像素点集中各像素点距离所述直线的距离之和小于可调参数。
[0022]在一些实施例中，所述通过所述直线将识别到的掩膜区域进行包围，包括：
[0023]识别距离所述直线最近的所述像素点作为掩膜边缘，所述掩膜边缘用于包围所述掩膜区域。
[0024]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0025]获取所述相机采集的初始图像；
[0026]判断所述初始图像中地面路标是否完整；
[0027]若否，则调用IMU和轮式里程计的数据，并根据所述数据输出局部定位结果。
[0028]在一些实施例中，所述将所述估算地面路标的角点与所述真实地面路标的角点进行匹配，包括：
[0029]获得估算地面路标的几何中心和真实地面路标的几何中心；
[0030]将所述估算路标的几何中心和所述真实地面路标的几何中心对齐；
[0031]基于所述几何中心通过KD树搜索最近点对；
[0032]将所述估算地面路标的角点与所述真实地面路标的角点进行点对点匹配。
[0033]第二方面，本申请实施例中提供了一种视觉定位装置，包括：
[0034]获取模块，用于获取相机采集的包括完整地面路标的图像，将所述包括完整地面路标的图像进行分割，获得二值图；
[0035]提取模块，用于提取所述二值图中的真实地面路标的角点；
[0036]估算模块，用于获取所述相机的历史位姿和地面路标地图，根据所述历史位姿和所述地面路标地图，获得估算地面路标的角点；
[0037]匹配模块，用于将所述估算地面路标的角点与所述真实地面路标的角点进行匹配，获得当前所述相机的位姿。
[0038]第三方面，本申请实施例中提供了一种智能车辆，包括：
[0039]相机；
[0040]至少一个处理器，所述相机与所述至少一个处理器通信连接；
[0041]以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
[0042]其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述方法。
[0043]本申请实施例的有益效果：区别于相关技术的情况，本申请实施例提供的视觉定位方法、装置及智能车辆，通过获取相机采集的包括完整地面路标的图像，将所述包括完整地面路标的图像进行分割，获得二值图，提取所述二值图中的真实地面路标的角点，获取所述相机的历史位姿和地面路标地图，根据所述历史位姿和所述地面路标地图，获得估算地面路标的角点，将所述估算地面路标的角点与所述真实地面路标的角点进行匹配，获得当前所述相机的位姿。本申请以解决智能车辆在行驶时，视觉定位系统出现的定位漂移现象，影响视觉定位精度，通过对估算的地面路标角点与真实的地面路标角点进行匹配，利用迭代方法对相机的位姿进行优化，不断的矫正真实的相机和估算的相机的位姿偏差，使得获得的当前时刻的相机的位姿更准确，智能车辆的定位精度更高。
附图说明
[0044]一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
[0045]图1是本申请实施例提供的视觉定位方法的应用环境示意图；
[0046]图2是本申请实施例提供的一种视觉定位方法的流程示意图；
[0047]图3是本申请实施例提供的一种完整地面路标分割得到的二值图的示意图；
[0048]图4是本申请实施例提供的一种提取地面路标角点示意图；
[0049]图5是本申请实施例提供的一种角点匹配的示意图；
[0050]图6是本申请实施例提供的一种视觉定位装置结构示意图；
[0051]图7是本申请实施例提供的一种智能车辆的结构示意图。
具体实施方式
[0052]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0053]需要说明的是，如果不冲突，本申请实施例中的各个特征可以相互组合，均在本申请的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块的划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置示意图中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0054本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取相机采集的包括完整地面路标的图像，将所述包括完整地面路标的图像进行分割，获得二值图；提取所述二值图中的真实地面路标的角点；获取所述相机的历史位姿和地面路标地图，根据所述历史位姿和所述地面路标地图，获得估算地面路标的角点；将所述估算地面路标的角点与所述真实地面路标的角点进行匹配，获得当前所述相机的位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述完整地面路标进行分割，包括：将所述包括完整地面路标的图像中的完整地面路标通过识别框完整框出，获得包含完整地面路标的最小矩形图像；对所述最小矩形图像进行图像二值化处理得到二值图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述二值图中的真实地面路标的角点，包括：掩膜所述二值图中所述地面路标的若干条边，根据所述若干条边分别构建像素点集；根据所述像素点集构建直线方程；根据所述直线方程得到所述直线方程所在的直线；通过所述直线将识别到的掩膜区域进行包围；根据包围区域求解所述直线的交点，所述交点的坐标记为真实地面路标的角点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点集构建直线方程，包括：以所述像素点集中的每个点为圆心，选取可调半径，构建直线方程。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述像素点集中各像素点距离所述直线的距离之和小于可调参数。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述直线将识别到的掩膜区域进行包围，包括：识别距离所述直线最近的所述像...

【专利技术属性】
技术研发人员：于洋，刘明，王鲁佳，
申请(专利权)人：深圳一清创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：