[发明专利]一种基于视觉、GPS与高精度地图融合的车辆定位方法

说明书

本发明为一种基于视觉、GPS与高精度地图融合的车辆定位方法，该方法首先将地图中惯导数据和车载GPS坐标转换为空间平面坐标，匹配得出距离当前车辆位置最近的路面箭头，确定视觉定位范围，然后使用Kalman滤波器将GPS定位与视觉定位结果融合，利用视觉定位数据修正GPS定位结果，得到车辆在全局坐标系下更精确的位置信息，完成定位。该方法克服了传统的基于点与点之间的距离的非线性约束，利用点到箭头各边之间的距离作为约束，构造线性Kalman滤波器，提高了系统的精度，地图的构建解决了某些复杂路段地图数据缺失和路标磨损的问题，融合定位克服了GPS定位精度低和视觉定位存在累积误差、无法全局定位的问题，从而达到厘米级定位精度。

技术领域

本发明涉及为车辆定位的安全辅助驾驶领域，具体地说是一种基于视觉、GPS与高精度地图融合的车辆定位方法。

背景技术

国家机动业的提升带动了汽车产业的蓬勃发展，据统计，到2016年底，国内汽车拥有量约为1.94亿，如此庞大的数量引起的城市交通问题也渐渐凸显，精确实时的车辆定位对于缓解行车安全、自主导航定位、交通拥堵等问题具有重大意义。目前GPS定位核心技术成熟且使用广泛，但其定位误差为10m左右，精度较低，在高大建筑物林立、树木密集、桥梁隧道等环境下存在信号盲区，通常结合高精度组合惯导系统提高GPS定位精度，但因成本较高无法普遍使用。而视觉定位具有成本低、精度高、信息多等优点，近年来在车辆定位方向展现出了非常好的应用前景，并系统性地发展出一些如视觉同时定位与制图以及视觉里程计等先进的视觉定位技术，但存在计算复杂度高、稳定性差等缺点，且无法避免目标拍摄不完全的问题。

结合各个车辆定位方法的优势，到目前为止，融合定位提高车辆定位精度已经有了广泛的应用。CN106256644A公开了一种识别车辆位置和方向的方法，利用GPS获取车辆位置并使用雷达传感器计算车辆至位置处静态对象的距离，并通过目标检测获取视觉提示，但该方法仅限于特定静态环境下的应用，即车辆处于静止状态时才能定位识别。CN107664500A公开了一种预先对停车位进行编号、记录行车道信息生成车库的电子地图，然后根据识别地图中车位编号的顺序确定车辆的行驶方向和路线的方法，此方法需实时更新停车位的闲置状态,且路线及行驶方向是根据识别的停车位编号排序确定的，存在前后时刻的关联。综上所述，通过融合多种定位技术实现车辆定位的准确性、实时性、鲁棒性的方法还有待研究。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于视觉、GPS与高精度地图融合的车辆定位方法。该方法在离线阶段事先生成路面箭头的高精度地图，以路面箭头为核心元素的地图表征，即从路面箭头的图像特征、地理位置信息以及几何结构信息来对路面路标进行表征，使之适用于智能车高精度定位；在线定位阶段，将车载GPS坐标转化为以路面箭头为空间平面坐标系下的平面坐标，然后利用几何结构计算箭头各边的方程及距车辆的距离，最后利用Kalman滤波实现视觉定位和GPS定位的信息融合，克服了传统的基于点与点之间的距离的非线性约束，利用点到箭头各边之间的距离作为约束，构造线性Kalman滤波器，提高了系统的精度，得到车辆在全局坐标系下的更加精确位置坐标。该方法中地图的构建解决了某些复杂路段地图数据缺失和路标磨损的问题，融合定位克服了GPS定位精度低和视觉定位存在累积误差、无法全局定位的问题，从而达到厘米级定位精度。

本发明解决所述技术问题采用的技术方案是：提供一种基于视觉、GPS与高精度地图融合的车辆定位方法，该方法首先将地图中惯导数据和车载GPS坐标转换为空间平面坐标，匹配得出距离当前车辆位置最近的路面箭头，确定视觉定位范围，然后使用Kalman滤波器将GPS定位与视觉定位结果融合，利用视觉定位数据修正GPS定位结果，得到车辆在全局坐标系下更精确的位置信息，完成定位，具体步骤是：

第一步，构建高精度路面箭头地图：

1-1、地图数据采集：