[发明专利]基于SLAM的高精度车辆定位方法

说明书

本发明公开基于SLAM的高精度车辆定位方法，包括：S1、获取车辆待行驶区域的初始环境地图，并基于初始环境地图获取初始环境特征地图；S2、通过第一定位模块获取车辆的初始位姿，基于初始位姿从初始环境地图中获取第一局部地图；S3、基于初始位姿以及第一局部地图进行SLAM定位；S4、基于SLAM定位结果从初始环境特征地图中获取第一局部特征地图，并通过第二定位模块的定位结果从初始环境特征地图中获取车辆的第二局部特征地图；S5、对第一局部特征地图与第二局部特征地图进行特征点匹配，匹配结果大于或等于预设阈值则继续进行SLAM定位，否则重复S2‑S5，直至车辆到达终点。本发明能够有效提高车辆定位的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及车辆定位技术领域，特别是涉及一种基于SLAM的高精度车辆定位方法。

背景技术

无人驾驶技术是当前汽车产业发展的新方向，无人驾驶车辆是一种智能汽车，通过车载传感系统感知道路环境，并自行规划行驶路线抵达预设目的地；车载传感器可根据感知获得的道路状况、车辆位置、障碍物等信息控制车辆的转向和速度，其目标是替代驾驶员执行“枯燥的、恶劣的、危险的、纵深的”任务，具有机动性强、适应能力和生存能力高、降低人员伤亡风险等优点，在军事、民用等方面均拥有广阔的应用前景。无人驾驶汽车经过多年的技术沉淀之后，在当前的大数据、物联网时代获得了更多的关注，无人驾驶目前也被广泛地认为是未来人工智能产品实现大面积落地应用的突破口，因此，无人驾驶成为未来一种重要的发展方向。

与普通车辆相比，自动驾驶车辆需要识别的精度不只是“正行驶在什么道路上”，而是“行驶在哪个车道”，通常一条车道的宽度只有2.7米到4.6米，允许的误差极小，因此，自动驾驶的实现离不开高精度定位。目前，无人驾驶车辆研究领域使用最多的精确定位就是北斗差分定位，用来确定车辆的三维位置，获取最低米级、最高厘米级的高精度位置信息。在北斗卫星导航的功能下，无人驾驶车辆可自主实现直线行驶、弯道行驶、变道超车和变速。然而，由于无人驾驶技术上的难题以及城市存在个别卫星信号遮挡路段，北斗差分定位的无人驾驶技术多应用于按规定路线行驶的车辆，例如，城市环卫清扫车辆、车市洒水车等领域。GPS是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，它在全球任何地方以及近地空间都能够提供准确的地理定位、车行速度及精确的时间信息，但在无人驾驶的应用中，GPS会受到高楼、树木、隧道等干扰，一般会有10米左右的误差，这一误差对于无人车而言是不可接受的。

综上，提供一种基于SLAM的高精度车辆定位方法显得尤为必要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于SLAM的高精度车辆定位方法，以解决现有技术的问题，能够实现车辆的高精度定位。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于SLAM的高精度车辆定位方法，包括：

S1、获取车辆待行驶区域的初始环境地图，并基于所述初始环境地图获取初始环境特征地图；

S2、通过第一定位模块获取车辆的初始位姿，基于所述初始位姿从所述初始环境地图中获取第一局部地图；

S3、基于所述初始位姿以及所述第一局部地图进行SLAM定位；

S4、基于SLAM定位结果从所述初始环境特征地图中获取第一局部特征地图，并通过第二定位模块的定位结果从所述初始环境特征地图中获取车辆的第二局部特征地图；

S5、对所述第一局部特征地图与所述第二局部特征地图进行特征点匹配，匹配结果大于或等于预设阈值则继续进行SLAM定位，直至所述车辆到达预设终点，否则，重复步骤S2-S5，直至所述车辆到达预设终点。

优选地，所述步骤S1中，基于所述初始环境地图获取初始环境特征地图的方法为：将所述初始环境地图中的固定物体通过不同尺寸、不同形状的图形进行表示，得到所述初始环境特征地图；其中所述图形由线段进行表示。