[发明专利]一种基于多视觉惯导融合的自主泊车系统及方法

说明书

本发明公开一种基于多视觉惯导融合的自主泊车系统，包括双目视觉SLAM模块、环视泊车检测模块和决策及控制模块，双目视觉SLAM模块，用于将所采集的停车场图像通过多视觉惯导融合生成停车场模拟地图，且获取车辆在停车场模拟地图坐标系下的实时定位信息传送至决策及控制模块；环视泊车检测模块，用于采集车辆当前位置数据检测当前环境特征参数检测，且将其检测结果传送至决策及控制模块；决策及控制模块，用于根据所接收的车辆在停车场模拟地图中地理定位信息和当前环境特征参数作出车辆自主泊车策略。本发明还公开一种基于多视觉惯导融合的自主泊车方法，用以实现上述系统。

技术领域

本发明涉及车辆自主泊车技术领域，特别涉及一种基于多视觉惯导融合的自主泊车系统及方法。

背景技术

在汽车普及如此迅猛的背景下，汽车智能化成为汽车产业发展的一大趋势，其中由于泊车环节繁琐，对驾驶者技术要求高，泊车过程容易出现意外等原因，自主泊车系统更是吸引各大汽车厂商投入大量资金研究发展。目前为止，市面上高端车型配备的自主泊车系统大部分依靠于雷达和超声波传感器实现，通过雷达，超声波获取汽车与周边物体间的距离以达到泊车的目的。但雷达与超声波传感器均存在一定的盲点，无法完整地把数据采集下来。同时，此类传感器价格高昂，一般只配备在高端品牌的高端车型上，对于智能车的普及无法起到积极的作用。

同时，由于车辆数目的快速增长，城市停车位在繁忙时段一位难求，寻找停车库位的过程是枯燥的，极其麻烦的，但遗憾的是，市面上大部分的自主泊车系统需要驾驶者自己寻找停车库位并把车驾驶到库位附近才能实现自主泊车，部分的自主泊车系统还需要驾驶者把停车库位标记出来。十分不人性化。

此外，市面上极少应用视觉SLAM技术为自主泊车系统提供定位信息，视觉SLAM技术难以做到稳定的追踪计算当前位置信息，对场景，车速要求极高，不适用于真正多变的泊车环境。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于多视觉惯导融合的自主泊车系统，旨在克服上述问题。

为实现上述目的，本发明提出的基于多视觉惯导融合的自主泊车系统，包括双目视觉SLAM模块、环视泊车检测模块和决策及控制模块，其中：双目视觉SLAM模块，用于将所采集的停车场图像通过多视觉惯导融合生成停车场模拟地图，且获取车辆在停车场模拟地图坐标系下的实时定位信息传送至决策及控制模块，其中双目视觉SLAM模块包括惯性测量元件IMU，用以获取车辆当前位置的IMU信息；环视泊车检测模块，用于采集车辆当前位置数据检测当前环境特征参数检测，且将其检测结果传送至决策及控制模块；决策及控制模块，用于根据所接收的车辆在停车场模拟地图中地理定位信息和当前环境特征参数作出车辆自主泊车策略，以此控制车辆自主泊车的操作。

优选地，所述双目视觉SLAM模块包括图像采集处理单元、建图单元、车辆视觉定位单元和场景定位修正单元，其中：图像采集处理单元，用于通过双目相机采集车辆当前帧图像，对其处理得到该图像的深度信息，从该图像的深度信息中提取车辆当前帧图像的ORB特征；建图单元，用于根据车辆在停车场行驶从每帧车辆当前帧图像所提取的ORB特征通过多视觉惯导融合生成若干停车场SLAM图像，且由若干停车场SLAM图像组成停车场模拟地图；车辆视觉定位单元，用于车辆无人泊车进程中通过多视觉惯导融合的轨迹推导车辆在停车场模拟地图坐标系下的初始实时定位信息；场景定位修正单元，用于将车辆无人泊车进程中的当前帧图像的ORB特征与停车场SLAM图像的特征图像进行场景实时定位修正，将车辆在停车场模拟地图坐标系下的初始实时定位信息修正为车辆在停车场模拟地图坐标系下的实时定位信息，并输出至决策及控制模块。