[发明专利]一种基于单目视觉SLAM的车辆定位方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910132886.8 申请日: 2019-02-22
公开(公告)号: CN109887032B 公开(公告)日: 2021-04-13
发明(设计)人: 周建;李良;刘中元;肖志光 申请(专利权)人: 广州小鹏汽车科技有限公司
主分类号: G06T7/73 分类号: G06T7/73;G06T11/20
代理公司: 广州德科知识产权代理有限公司 44381 代理人: 万振雄;杨中强
地址: 510555 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 目视 slam 车辆 定位 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于单目视觉SLAM的车辆定位方法,其特征在于,包括:

从车辆的单目摄像头拍摄到的真实环境图像序列中确定出至少两个初始帧,并通过车辆的定位模块获取在所述至少两个初始帧的拍摄时刻之间所述车辆的实际移动距离;

结合所述车辆的实际移动距离和所述至少两个初始帧进行单目视觉SLAM初始化;

根据拍摄到的特征点在图像中的位置确定所述真实环境图像序列中每个图像帧对应的所述单目摄像头的估计位姿,并以所述车辆的实际移动距离为单位尺度恢复所述图像帧包含的特征点相对于所述估计位姿的深度信息,以得到所述特征点的三维空间位置;所述图像帧包括所述初始帧;

通过各个所述图像帧对应的所述单目摄像头的估计位姿构建所述单目摄像头的估计位姿序列,并通过所述车辆的定位模块获取与所述单目摄像头的估计位姿序列相对应的所述车辆的第一位姿序列;

迭代调整所述估计位姿序列中各个所述估计位姿的取值、所述特征点的三维空间位置的取值以及所述单位尺度的取值,直至所述单目摄像头的估计位姿序列与所述第一位姿序列之间的第一投影误差最小;

利用所述第一投影误差最小时,所述单目摄像头的估计位姿序列中各个所述估计位姿的取值、所述特征点的三维空间位置的取值以及所述单位尺度的取值构建SLAM地图;

在重定位时,根据特征点在所述单目摄像头拍摄到的目标图像中的图像位置以及特征点在所述SLAM地图中的三维空间位置确定所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿;

根据所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿确定所述车辆在所述SLAM地图中的重定位位姿。

2.根据权利要求1所述的基于单目视觉SLAM的车辆定位方法,其特征在于,所述在重定位时,根据特征点在所述单目摄像头拍摄到的目标图像中的图像位置以及特征点在所述SLAM地图中的三维空间位置,确定所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿,包括:

在重定位时,获取所述单目摄像头拍摄到的多帧目标图像;

针对所述多帧目标图像中的每帧目标图像,匹配所述特征点在该帧目标图像中的图像位置以及所述特征点在所述SLAM地图中的三维空间位置,以确定与该帧目标图像对应的所述单目摄像头在所述SLAM地图中的估计重定位位姿,得到所述单目摄像头的估计重定位位姿序列;所述估计重定位位姿序列中包含各帧所述目标图像对应的所述单目摄像头在所述SLAM地图中的估计重定位位姿;

通过所述车辆的定位模块获取与所述估计重定位位姿序列对应的所述车辆的第二位姿序列;

基于多帧目标图像以及所述估计重定位位姿序列确定所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿,以使利用所述单目摄像头的所述重定位位姿将所述第二位姿序列转换到所述SLAM地图的SLAM地图坐标系时,转换得到的第三位姿序列与所述估计重定位位姿序列的误差最小。

3.根据权利要求2所述的基于单目视觉SLAM的车辆定位方法,其特征在于,所述根据所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿确定所述车辆在所述SLAM地图中的重定位位姿,包括:

根据所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿确定单目摄像头坐标系与所述SLAM地图坐标系之间的第一转换关系;

通过所述车辆的定位模块获取与所述单目摄像头的所述重定位位姿对应的所述车辆的第一位姿;

根据所述第一转换关系以及预先标定的所述单目摄像头坐标系与车辆坐标系之间的第二转换关系,将所述第一位姿转换到所述SLAM地图坐标系,以得到所述车辆在所述SLAM地图中的重定位位姿。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述根据所述单目摄像头在所述SLAM地图中的重定位位姿确定所述车辆在所述SLAM地图中的重定位位姿之后,所述方法还包括:

获取当前时刻所述车辆的定位模块测量到的所述车辆的当前位姿;

根据所述当前位姿与所述第一位姿之间的相对位置关系,以及所述车辆在所述SLAM地图中的重定位位姿,确定所述当前位姿在所述SLAM地图中的定位位姿作为当前时刻所述车辆的定位结果。

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