【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能定位，具体涉及一种基于特征匹配的定位方法、装置、设备以及介质。
技术介绍
1、目前在弱gps信息或无gps信息情况下的重定位算法，多依赖于视觉信息，激光雷达信息或imu信息等多传感器信息进行融合实现。但传统图像信息易受到外界因素干扰，难以实现长时间，大范围的精确鲁棒定位。为解决上述问题，研究学者提出了基于道路语义特征定位的方法，并将深度学习应用到了道路语义特征的检测与提取。如主要面对车库的应用场景下，华为的avp-slam提出利用强健语义特征来辅助车辆在停车场中实现导航定位，车辆周围安装了四个摄像头，通过ipm(逆透视变换)将图像变成鸟瞰图。之后使用神经网络检测语义特征，包括车道、停车线、路标、减速带等，基于上述元素构建了语义视觉地图。通过厘米级语义特征匹配，在地图上对车辆进行定位。而激光雷达成本较高，且后期维护耗时，相关研究如基于激光搭建的slam系统loam，主要由特征提取以及里程计解算两个核心部分组成。后续还有基于loam框架的语义辅助lidar-slam，简称sa-loam，充分利用里程计和回环检测中的语义信息...
【技术保护点】
1.一种基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述语义要素数据库的构建，包括：
3.根据权利要求1所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述通过对采集的图像数据进行特征提取，获得对应的点云描述子，包括：
4.根据权利要求1所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述根据所述点云描述子、构建的语义要素数据库和所述全局点云地图，对所述点云描述子进行定位，包括：
5.根据权利要求4所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述将连续两帧的第一匹配结...
【技术特征摘要】
1.一种基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述语义要素数据库的构建，包括：
3.根据权利要求1所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述通过对采集的图像数据进行特征提取，获得对应的点云描述子，包括：
4.根据权利要求1所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述根据所述点云描述子、构建的语义要素数据库和所述全局点云地图，对所述点云描述子进行定位，包括：
5.根据权利要求4所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在于，所述将连续两帧的第一匹配结果和第二匹配结果进行匹配，获得对所述点云描述子的定位结果，包括：
6.根据权利要求2所述的基于特征匹配的定位方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：任祥云，罗毅，康轶非，施佳良，程景春，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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