[发明专利]基于视觉的自动引导车定位方法

权利要求书

1.一种基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、使用双目相机实时采集自动引导车前方的图像；

S2、提取当前双目图像的特征点进行匹配，并计算匹配成功的特征点的深度以用于后续解算左目相机的当前位姿；将左目图像舍弃未在右目图像中找到匹配的特征点后，作为当前图片帧；

S3、将所述当前图片帧中的特征点与地图中上一关键帧中的特征点进行匹配，并根据匹配结果，利用迭代最近点算法解算左目相机的当前位姿；其中，所述地图是所有关键帧及关键帧中所有特征点的集合；

S4、根据左目相机的当前位姿以及自动引导车与左目相机之间的位姿变换关系，解算自动引导车的当前位置；

S5、检测是否有二维码定位信息输入，若有，则执行步骤S6；若无，则执行步骤S7；

S6、将所述当前图片帧设为当前关键帧并对所述地图进行全局优化；

S7、判断所述当前图片帧是否满足预设条件，若满足，则将所述当前图片帧设为当前关键帧并对所述地图进行局部滑动窗口优化；若不满足，则舍弃当前图片帧并返回步骤S1；

S8、利用经过全局优化或者局部滑动窗口优化的关键帧及其特征点更新所述地图，然后返回步骤S1开始下一时刻的定位。

2.如权利要求1所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，步骤S8还包括：

依据预设规则删除所述地图中的部分关键帧及其特征点，以更新所述地图。

3.如权利要求2所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，依据预设规则删除所述地图中的部分关键帧及其特征点包括：删除实际可见和预测可见的比值小于25％的特征点，删除90％以上的特征点都能被其它关键帧观测到的关键帧。

4.如权利要求1所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，步骤S2中所提取的是双目图像的ORB特征点。

5.如权利要求1所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，步骤S7中所述预设条件包括：与上一关键帧之间间隔了至少10个图片帧，包括至少20对匹配点，以及，与上一关键帧的匹配点对数少于80％。

6.如权利要求1所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，步骤S2中双目图像的特征点匹配包括：

对于每一个在左目图像中出现的特征点，根据其特征描述子在右目图像中附近的行的左侧寻找与其匹配的特征点，并进行抛物线拟合来获得亚像素级别的匹配。

7.如权利要求1所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，步骤S3中利用迭代最近点算法解算左目相机的当前位姿包括：

使用光束平差法评估所述地图中的参考点和左目相机的观测之间的误差，并使用列文伯格马夸尔特方法最小化所述误差，从而计算出左目相机的当前位姿；其中，所述参考点是所述上一关键帧中与所述当前图片帧的特征点匹配成功的特征点。

8.如权利要求1所述的基于视觉的自动引导车定位方法，其特征在于，步骤S6中的所述全局优化包括：

将所述当前关键帧及其特征点的位姿作为固定变量，将所述当前关键帧周围预定范围内的关键帧及其特征点的位姿作为待优化变量，进行联合优化，优化的公式为：

其中，关键帧的位姿等同于相应时刻左目相机的位姿，关键帧中特征点的位姿根据特征点自身的深度、左目相机的位姿以及左目相机内部参数解算得到；a表示所述预定范围内所有特征点的集合，b表示所述预定范围内所有关键帧的集合，Xⁱ表示世界坐标系下第i个特征点的位置，R^j表示第j个关键帧的旋转矩阵，t^j表示第j个关键帧的平移向量，ρ为Huber罚函数，x_i表示相机坐标系下第i个特征点的位置。