一种基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，包括步骤如下：S1，测绘车采集自身地理位置和环境图像信息并进行时间同步；S2，构建地理坐标系下的视觉点云地图；S3，通过提取定位关键帧，轻量化点云地图；S4，对相似定位关键帧进行融合处理，剔除冗余信息；S5，基于增强后的定位关键帧，构建视觉基准库；S6，采集车辆所处环境图像信息并生成局部点云，与点云地图进行匹配；S7，初匹配成功后，启动视觉里程计并赋予其初始位姿，从此帧开始持续推算车辆位姿；S8，将点云地图匹配定位结果和视觉里程计航位推算结果进行滤波融合，输出车辆位姿。本发明专利技术能避免匹配失败导致的定位失败问题，为车辆提供长航时定位。为车辆提供长航时定位。为车辆提供长航时定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法


[0001]本专利技术涉及地图测绘和导航定位领域，尤其涉及一种基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法。

技术介绍

[0002]传统的车辆自主导航主要应用惯性/卫星组合导航技术，但在卫星信号拒止情况下，惯性器件的漂移会给车辆导航带来极大的挑战。随着计算机硬件的迭代升级和数据处理技术的发展，引入数字地图匹配环境路标成为无卫星环境下的有效定位方式。
[0003]基于视觉的数字地图匹配方式主要分为基于图像的全景地图匹配和基于描述子的点云地图匹配。全景地图包含环境整体图像信息，不容易受到光照、季节变换等环境因素带来的影响，但是定位精度较低，且无法获得车辆准确的位姿。点云地图包含环境中的视觉特征点及其描述子，综合运用RANSAC(Random Sample Consensus)估值法、卡方检测和光束平差法可以有效剔除伪点，获取车辆的最优位姿估计。现阶段，用于匹配的数字地图往往数据量大，在大范围场景下对存储空间的要求较高。同时，在行驶过程中无法保证任一时刻均可以进行有效匹配，无法满足长时间的行驶定位需求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，测绘车采集自身地理位置信息和环境图像信息并进行时间同步；S2，构建地理坐标系下的视觉点云地图；S3，通过提取定位关键帧，轻量化点云地图；S4，对相似定位关键帧进行融合，筛选有用信息并对定位关键帧进行增强处理，剔除冗余信息；S5，基于增强后的定位关键帧，构建视觉基准库；S6，采集车辆所处环境图像信息并生成局部点云，与点云地图进行匹配；S7，初匹配成功后，将输出位姿赋予视觉里程计作为初始位姿，从此帧开始视觉里程计获取相机采集图像并持续推算车辆位姿；S8，采用滤波融合法，将点云地图匹配定位结果和视觉里程计航位推算结果进行结合，输出车辆位姿。2.根据权利要求1所述基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，其特征在于，步骤S1中，所述地理位置信息包括采集时刻车辆所处的经度、纬度、高度以及该数据的采集时间；则图像采集时刻t
f
，车辆的地理位置表达式如下：其中，距离t
f
时刻前后最近的两个地理位置采集时刻分别为t
l
和t
l+1
，P
g
(t
l+1
)为t
l+1
时刻的地理位置，P
g
(t
l
)为t
l
时刻的地理位置；所述环境图像信息包括采集的图像及采集时间。3.根据权利要求1所述基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，其特征在于，步骤S2中，构建地理坐标系下的视觉点云地图的实现步骤如下：S21，通过光束平差法同时优化视觉帧位姿和路标空间点位置，整体的重投影代价函数如下：其中，u
ij
表示第i个路标空间点在第j帧下的像素坐标，K为相机的内参，表示第j帧的位姿，P
i
表示第i个路标空间点在世界坐标系下的位置，z
i
表示该路标空间点的深度，||||表示范数；S22，将地理位置信息转化到视觉世界坐标系下，从地理位置信息中引入第一误差项e
j
：其中，O
wj
表示第j帧光心在世界坐标系下的位置，P
gj
表示车辆定位装置在地理坐标系下的位置，为的平移分量；为地理坐标系到视觉世界坐标系的转换矩阵，表达式如下：其中，由相机与定位装置安装的位置和角度差计算求得，由初始欧拉角计算求得；S23，设计逆外参强约束方法，引入第二误差项e'：
其中，为第j帧的外参，为的逆，[]
∨
表示从四维矩阵到六维向量的变换，ln()表示自然对数；S24，构建一个统一的代价函数C，此代价函数将所有的误差项进行整合，表达式如下：其中，ρ
ij
、ρ
j
和ρ'表示鲁棒核函数，Ω
ij
、Ω
j
和Ω'分别表示重投影误差、地理位置误差和逆外参误差相关联的协方差矩阵，T表示转置矩阵；S25，建图完成后，经转换成地理坐标系下的视觉点云地图。4.根据权利要求1所述基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，其特征在于，步骤S3中，提取定位关键帧的步骤如下：S31，提取候选图像帧；S32，对于候选图像帧，取其15帧范围以内的关键帧，并选择能观测到路标空间点数目最多的关键帧作为定位关键帧。5.根据权利要求4所述基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，其特征在于，提取候选图像帧的筛选准则需满足如下任一条件：A1，当车辆处于长时间直线行驶状态时，SLAM方法对车辆位置的估计值和定位装置的定位结果之间的位置差超过了空间位置差的阈值Th
D
；A2，当车辆处于转弯状态时，SLAM方法对航向角的估计值与定位装置推算的航向角的角度差超过了空间角度差的阈值Th
A
；A3，当车辆不满足A1或A2中的阈值判断条件，且距离上次筛选图像帧后，累积行驶距离超过了距离阈值Th
L
。6.根据权利要求1所述基于轻量化点云地图的视觉测绘导航定位方法，其特征在于，步骤S4中，对相似定位关键帧进行融合的实现步骤如下：S41，对于筛选出的定位关键帧，进行词袋检测，若有相似度较高的定位关键帧，且满足其与最相...

【专利技术属性】
技术研发人员：许舒晨，孙永荣，王帅帅，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：