[发明专利]基于遥感图像的视觉定位方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感图像的视觉定位方法，包括以下步骤：根据遥感数据提取场景道路网络和地物语义特征；从视觉传感器获取观测值，对传感器数据进行特征提取和特征匹配，实现定位和地图构建；根据定位地图优化定位与地图；定位地图路网模块优化定位，实时估计当前位姿在路网中的绝对位置，辅助于定位。本发明在遥感卫星地图上提取道路网络以及语义信息辅助视觉定位，可在未知环境下实现高精度视觉定位。

技术领域

本发明属于视觉定位领域，具体涉及一种基于遥感图像的视觉定位方法。

背景技术

机器人通常需要通过传感器装置获取自身以及周围环境的信息，从而实现以人类指定目标为导向的自主运动，并完成一系列其他作业任务。无人系统的定位技术是指在系统运行过程中能够自主确定其所在的位置和方向，定位通常有绝对定位与相对定位，绝对定位通常利用GPS等卫星导航系统，相对定位主要靠IMU等实现。但这些方案要么在实际应用中存在诸多局限，要么代价太高难以普及。比如，GPS无法在室内及遮挡严重的室外环境中使用，且定位精度较低，高精度的惯导系统成本太高且难以民用，基于无线信号的定位方案需要事先布置使用场景等。随着视觉技术的不断发展，利用视觉定位方法已成定位技术研究的重点，在无人驾驶领域，其不仅可以满足无人系统自主定位的需求，还可以解决GPS盲区的定位问题。

用视觉的方法实现移动机器人的定位通常需要两个步骤，即建立全局一致地图和全局位姿估计。创建全局一致地图可以视为SLAM(Simultaneous Localization andMapping)问题，移动机器人需要借助里程计、激光雷达、相机、陀螺仪等传感器进行环境感知以实现位姿状态估计，同时依靠所得到的精确位姿状态构建全局一致的地图。全局位姿估计指的是在已知全局地图的前提下，通过当前局部观测信息对移动机器人自身位姿进行估计。

根据国内外研究进展，SLAM技术定位精度有限，而全局位姿估计需要事先建立定位所需地图，无法应用在未知环境，并需要耗费大量精力在建图方面。因此在未知环境下实现高精度定位一直是国内外研究者的主要问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于遥感图像的视觉定位方法，在遥感卫星地图上提取道路网络以及语义信息辅助视觉定位，可在未知环境下实现高精度视觉定位。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于遥感图像的视觉定位方法，包括以下步骤：

步骤1，根据遥感数据恢复场景道路网络和地物语义特征；

步骤2，从视觉传感器获取观测值，对传感器数据进行特征提取和特征匹配；

步骤3，根据定位地图优化定位与地图；

步骤4，通过定位地图路网模块优化定位，实时估计当前位姿在路网中的绝对位置。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)本发明在遥感卫星图像的基础上，实现未知环境下实现高精度视觉定位技术方案；(2)本发明使用遥感图作为视觉定位先验信息，提出基于神经网络的全自动道路网提取技术和地物语义提取技术；(3)提出道路变化点提取以及特征描述方法，在路网地图和结构拓扑地图基础上提出了定位地图结构，作用于定位优化；(4)提出视觉定位结构框架，分为跟踪模块，优化模块两大模块；(5)使用道路网变化点、路网结构和地物语义信息作用于优化定位与建图。

附图说明

图1是基于遥感图像的视觉定位方法流程图。

图2是生成对抗网络模型图。

图3是预测网络模型图。

图4是路网结构图。

图5是变化点结构图。

图6是变化点示意图。

图7是视觉定位流程图。

图8是位姿估计流程图。