[发明专利]一种基于环境图片特征匹配的定位方法

说明书

本发明公开了一种基于环境图片特征匹配的定位方法，事先采集好环境的图片及每张图片对应的位置和姿态，生成数据集，再次进入该环境时，拍摄当前图片并与数据集终的图片进行比对，找到最相似的图片并获取其对应的位置。所述定位方法能够在无GPS的情况下进行粗略定位，在无人车丢失定位的情况下找回正确位置。

技术领域

本发明涉及无人驾驶的定位技术，特别适用于无GPS或者GPS仅有微弱信号的场景下，给无人车进行粗定位的方法。

背景技术

定位在无人驾驶中非常重要，没有定位，无人车不知道自身的位置，就不能够运行。目前的无人车通常采用多传感器融合的方案进行定位。其中一种方案就是结合gps和激光雷达，激光雷达定位需要给定初值，在有gps信号的情况下可以通过gps获取的位置经过坐标换算提供给激光雷达，而在没有gps的情况下就只能靠其他方式获取初值。

一般来说，建筑的外形以及道路两旁的环境变化较小，特征点也比较多，适用于使用图片进行匹配定位。此算法提供了一种使用环境图片进行定位的方法，在一些特定的场景下(无 GPS信号等)能够提供一个大概的位置，然后使用激光雷达找到精确位置，使无人车在丢失位置的时候能够快速寻找回正确的位置。

发明内容

本发明公开了一种基于图片特征匹配的定位方法，能够在无GPS的情况下进行粗略定位，为无人车在丢失定位的情况下找回正确位置。

为解决上述问题，本发明所采用的技术方案是：

利用摄像头多角度采集需要定位场地的环境图片，同时通过其他定位传感器获取的位置保存图片所对应的位置信息，制作成数据集。定位期间拍摄当前位置周围环境的图片与数据库进行匹配来找到与当前所拍摄图片最相近的图片，从而找到当前的位置。

作为一种基于环境图片特征匹配的定位方法的优选方案，所述定位传感器用来获取拍摄环境图片时，设备在环境中的绝对坐标和姿态，并保存在坐标文件中。图片的编号和坐标文件中的行号一一对应。

作为一种基于环境图片特征匹配的定位方法的优选方案，提取所拍摄的所有环境图片的特征点并生成特征向量，特征向量和图片的编号相关联，并保存在数据集中。

作为一种基于环境图片特征匹配的定位方法的优选方案，当重新进入定位环境中时，摄像头从多个角度拍摄当前环境图片，提取每张图片的特征点并生成特征向量，用当前图片的特征向量与数据集中的特征向量进行匹配，找到特征最接近的图片，根据对应关系进而找到近似的位置。

作为一种基于环境图片特征匹配的定位方法的优选方案，特征向量匹配通过快速最邻近搜索完成，可在短时间内找到最佳匹配。

作为一种基于环境图片特征匹配的定位方法的优选方案，匹配找到的近似图片通常不止一张，而是多张图片，因此就对应于多个可能的位置，采用聚类的方法，将最聚集的几个位置挑选出来，取其聚类中心作为最可能的位置。

附图说明

图1是本申请的基于环境图片特征匹配的定位方法的一个实施例的流程图；

具体实施方式

将多目摄像头和定位设备固定在车辆上，并连接电脑，开启定位程序和数据采集程序。

沿着道路前进方向，分别拍摄道路左、右两侧的环境图片，拍摄的时间间隔与前进的速度有关，速度不宜过快，需保证采集到的相邻图片之间内容的重叠部分大于50％，且图片较清晰，无汽车等移动遮挡物，拍摄图片的同时，保存与图片相对应的位置和姿态信息，一张图片对应一条位置和姿态信息。同一条路，来回各靠右采集一次环境图片与位置信息，获取更完整的数据集，同时将位置信息保存为文件。