基于视觉的位置和转弯标记预测制造技术

一种用于准确确定车辆位置和实时预测导航关键点的计算机实施的方法和设备。所述方法包括：指示车载摄像头捕获多个图像；计算第一图像和随后的第二图像之间的角度变化；根据所计算的角度变化确定车辆位置和航向矢量；收集多个图像中的至少一个图像作为第一训练子集；获得与第一训练数据子集中的至少一个图像相关的导航关键点的图像相关坐标作为第二训练子集；将第一训练数据子集和第二训练数据子集提供给人工神经网络作为训练数据集；以及在训练数据集上训练人工神经网络以预测指示路标位置和/或转弯点的导航关键点的图像相关坐标。标。标。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于视觉的位置和转弯标记预测
[0001]本公开涉及一种用于确定车辆位置并预测转弯点和车道变换的计算机实施的方法和设备。

技术介绍

[0002]车辆的导航系统中经常使用全球导航卫星系统(GNSS)来确定车辆的位置。通常，这是通过在车辆的导航系统上接收来自至少三颗卫星的信号并通过三边测量利用接收到的信号计算车辆的位置来实现的。一般而言，根据接收到的信号准确地确定车辆的位置是可能的。然而，这依赖于导航系统和卫星之间的无障碍路径。因此，当车辆处于隧道/城市峡谷或在恶劣天气下，导航系统可能难以从卫星接收准确信号，从而削弱其准确确定车辆位置的能力。为了解决这个问题，目前的导航系统包括航位推算过程，所述航位推算过程通过使用先前确定的位置(由GNSS)并基于对车辆速度的估计以及自先前确定的位置以来经过的时间的路线估计当前位置来计算车辆的位置。
[0003]事实证明，使用传统的GNSS装置很难识别车辆的精确行进方向和方位，尤其是当车辆静止时(例如在红灯处)。为了解决这个问题，目前的导航系统配备了内部测量单元(IMU)，所述内部测量单元使用加速度计、陀螺仪、磁力计(有时)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于确定车辆位置和预测导航关键点的计算机实施的方法，所述方法包括以下步骤：指示第一车载摄像头捕获多个第一图像；从所述第一车载摄像头接收所述多个第一图像，所述多个第一图像至少包括以第一时间间隔捕获的第一图像和以所述第一时间间隔之后的第二时间间隔捕获的第二图像；接收GPS坐标、惯性测量单元(IMU)测量值和车辆速度；计算所述第一图像和所述第二图像之间的角度变化；根据所计算的角度变化确定所述车辆的位置和航向矢量；收集所述多个第一图像中的至少一个图像作为第一训练数据子集；获得与所述第一训练数据子集中的所述至少一个图像相关的导航关键点的图像相关坐标作为第二训练数据子集；将所述第一训练数据子集和所述第二训练数据子集提供给人工神经网络作为训练数据集；在所述训练数据集上训练所述人工神经网络来预测指示路标位置和/或转弯点的导航关键点的图像相关坐标；以及由所述人工神经网络处理输入数据集以预测指示路标位置和/或转弯点的导航关键点的图像相关坐标。2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其还包括：基于所接收到的GPS坐标、IMU测量值和车辆速度，确定所确定的车辆位置和航向矢量的置信度值。3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其还包括：如果所述置信度值低于预定阈值，则指示所述第一车载摄像头捕获多个第二图像；以及从所述第一车载摄像头接收所述多个第二图像。4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法，其中：所述多个第二图像至少包括以第三时间间隔捕获的第三图像和以所述第三时间间隔之后的第四时间间隔捕获的第四图像；并且所述第三时间间隔与所述第四时间间隔之间的时间差小于所述第一时间间隔与所述第二时间间隔之间的时间差。5.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其还包括：计算所述第三图像和所述第四图像之间的角度变化；以及根据所计算的所述第三图像和所述第四图像之间的角度变化确定所述车辆的位置和航向矢量。6.根据权利要求1至5中任一项所述的计算机实施的方法，其还包括：指示第二车载摄像头捕获多个第三图像；以及从所述第二车载摄像头接收所述多个第三图像。7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算机实施的方法，其还包括：将所述图像相关坐标转换为地心坐标。8.根据权利要求1至7中任一项所述的计算机实施的方法，其还包括：
将所述地心坐标存储在包括在移动装置中的存储器装置和/或存储在网络可访问的服务器中。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其还包括：确定所述图像相关坐标的置信度值。10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一训...

【专利技术属性】
技术研发人员：AV菲力蒙诺夫，O阿基瓦，TR万格特姆，
申请(专利权)人：哈曼国际工业有限公司，
类型：发明
国别省市：