[发明专利]一种确定车辆位姿的方法、车载系统及车辆

说明书

本发明实施例公开了一种确定车辆位姿的方法、用于车载系统及车辆，根据各单目系统的位姿输出融合以得到车辆的融合位姿，从而提高车辆的位姿估计精度。本发明实施例方法包括：获取车辆的第一惯性导航信息和第一汽车里程计信息；根据第一惯性导航信息和第一汽车里程计信息，确定车辆的第一当前估计位姿；获取车辆的N个单目摄像头外参，N为大于1的整数；根据所述N个单目摄像头外参和所述第一当前估计位姿，将惯导里程计算法与各单目摄像头的视觉SLAM算法融合，以估计N个单目摄像头的当前位姿；对所述N个单目摄像头的当前位姿分别进行坐标转换，得到所述车辆的N个转换位姿；根据所述N个转换位姿，得到所述车辆的融合位姿。

技术领域

本发明涉及智能汽车技术领域，具体涉及确定车辆位姿的方法、车载系统及车辆。

背景技术

在自动驾驶领域，单目视觉同步定位与地图创建(Simultaneous Localizationand Mapping，SLAM)是指自动驾驶车辆利用单个视觉传感器(如单目摄像头)创建一个与真实环境相一致的地图，并同时确定自身在地图中的位置。

单目视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping，SLAM)与惯性导航系统融合可以对车辆进行定位。但单目摄像头的视野范围通常有限，有时会因检测到的图像特征或视差太少，影响单目SLAM定位的精度和连续性。

发明内容

本发明实施例提供了一种确定车辆位姿的方法、车载系统及车辆，用于可以根据车辆的多个单目摄像头的外参得到转换位姿，进行融合，得到车辆的融合位姿，从而，提高车辆的位姿估计精度。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种确定车辆位姿的方法，可以包括：

获取车辆的第一惯性导航信息和第一汽车里程计信息；

根据所述第一惯性导航信息和所述第一汽车里程计信息，确定所述车辆的第一当前估计位姿；

获取所述车辆的N个单目摄像头外参，N为大于1的整数；

根据所述N个单目摄像头外参和所述第一当前估计位姿，将惯导里程计算法与各单目摄像头的视觉SLAM算法融合，以估计N个单目摄像头的当前位姿；

对所述N个单目摄像头的当前位姿分别进行坐标转换，得到所述车辆的N个转换位姿；

根据所述N个转换位姿，得到所述车辆的融合位姿。

可选的，在本发明的一些实施例中，

所述根据所述N个车辆的转换位姿，得到所述车辆的融合位姿，包括：

根据所述N个转换位姿和所述车辆的第一当前估计位姿，确定各个转换位姿的权重；

根据所述各个转换位姿的权重和所述N个转换位姿，采用加权平均法，得到所述车辆的融合位姿。

可选的，在本发明的一些实施例中，

所述根据所述N个车辆的转换位姿，得到所述车辆的融合位姿，包括：

根据预置算法和所述N个转换位姿，确定每个转换位姿的权重；

根据所述每个转换位姿的权重和所述N个转换位姿，采用加权平均法，得到所述车辆的融合位姿。

可选的，在本发明的一些实施例中，所述方法还包括：

根据所述N个单目摄像头外参，将所述惯导里程计输出信息与各单目摄像头的SLAM算法融合，构建N个单目摄像头视觉特征地图。

可选的，在本发明的一些实施例中，所述方法还包括：

根据所述N个单目摄像头视觉特征地图中共同的车辆轨迹，将所述N个单目摄像头视觉特征地图融合为参考视觉特征地图。