[发明专利]一种港口无人集卡视觉特征匹配定位方法

权利要求书

1.一种港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：车辆行驶在预设道路上，基于车载摄像头获取当前路况图片，对所述当前路况图片进行图像阀值化处理，输出目标图片数据信息；

S2：基于所述目标图片数据信息，进行深度化学习，获取车道线识别数据矩阵、路标识别数据矩阵和语义分割数据矩阵，对所述语义分割数据矩阵进行特征变换，输出车辆相对位姿；

S3：基于所述车道线识别数据矩阵和路标识别数据矩阵，耦合高精地图数据信息，根据车道线匹配定位算法输出第一车辆位姿，根据贝拉号匹配定位算法输出第二车辆位姿；

S4：根据预先采集好的矢量地图，获取车辆当前位置的矢量特征信息，耦合车辆相对位姿、第一车辆位姿和第二车辆位姿，输出车辆修正位姿和置信度信息。

2.根据权利要求1所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：在步骤S3中，所述车道线匹配定位算法包括：

S311：判断车辆初始位姿质量是否满足要求，如果否，则将初始位姿进行优化处理并设置信度为0，输出优化后的初始位姿，如果是则进入步骤S312；

S312：基于车辆的初始位姿，获取车辆当前位置路面的车道线数据信息，进行过滤保留车辆左右两条车道线数据信息，再根据高精地图，输出车道线位置点的数据矩阵；

S313：将所述车道线位置点的数据矩阵通过初始位姿转换到车体坐标系下，基于最小二乘优化算法，输出车辆最优偏移量；

S314：将所述车辆最优偏移量补偿到初始位姿上，输出第一车辆位姿。

3.根据权利要求2所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：在步骤S313中，所述车道线位置点通过初始位姿转换到车体坐标的计算公式为：

其中，T为待优化的局部补偿位姿，T₀为初始位姿，(x_robot，y_robot，0)为车道线位置点在车体坐标下的坐标点，(x_world，y_world,0)为车道线位置点。

4.根据权利要求1所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：在步骤S3中，所述贝拉号匹配定位算法包括：

S321：基于所述路标识别数据矩阵和高精地图，获取贝拉号信息，根据初始位姿获取车辆当前位置所在的Yardnum，判断是否成功获取Yardnum，如果是则进入步骤S322；

S322：根据贝拉号信息，获取与之对应的Yard值，根据Yard值判断需要摄像头的数据，再根据所述车辆当前位置所在的Yardnum，在高精地图中查找与之对应的Baynum，输出高精地图Baynum；

S323：根据所述高精地图Baynum，通过初始位姿转换到车体坐标系中，输出偏移量数据信息；

S324：将偏移量数据信息补偿到初始位姿上，并输出第二车辆位姿。

5.根据权利要求4所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：在步骤S322中，根据Yard值判断需要摄像头的数据包括：当在奇数Yard获取左侧摄像头的数据，在偶数Yard获取右侧摄像头的数据。

6.根据权利要求4所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：所述Yardnum与所述Baynum为映射关系。

7.根据权利要求4所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：在步骤S321中，如果否，则将初始位姿进行优化处理并设置信度为0，输出优化后的初始位姿。

8.根据权利要求1所述的港口无人集卡视觉特征匹配定位方法，其特征在于：所述矢量特征信息包括车辆的位置、方向和转向角信息。

9.一种港口无人集卡视觉特征匹配定位系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1～8中任意一项所述港口无人集卡视觉特征匹配定位方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～8中任意一项所述港口无人集卡视觉特征匹配定位方法的计算机程序。