[发明专利]一种融合双目视觉和差分卫星定位的地标地图生成方法

摘要

本发明公开了一种融合双目视觉和差分卫星定位的地标地图生成方法，先搭建采集系统，建立车辆坐标系，再通过双目相机和差分卫星定位的坐标系统一和信号同步实现图像的采集，利用深度学习算法检测采集到的图像中的静态地标，并进行特征提取和三维重建，然后完成坐标系统的转换，为检测到的地标计算出地球坐标系下的精确位置。

主权项

1.一种融合双目视觉和差分卫星定位的地标地图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、搭建采集系统，建立车辆坐标系将双目相机和差分卫星定位的双定位天线固定至车顶，且保证双目相机和双定位天线处于同一平面，同时保证双目相机的中心相距d1，双定位天线的中心d2；通过双目相机与双定位天线之间物理关系以及车头方向标定双目相机与双定位天线在以地心为中心的坐标系下的绝对坐标(2)、图像采集在双目相机与差分卫星定位信号同步下，左右相机分别采集图像IL、IR；(3)、相机定标对双目相机进行内参标定，获取双目相机的内部参数，并构建内参矩阵K；(4)、利用深度学习算法检测左图像IL或右图像IR中的地标块利用训练好的深度学习模型DM检测左图像I_L或右图像I_R中的地标块，标记为B₁,B₂,…,B_N，N表示地标块的个数，再返回地标块的所处的二维矩形框，为二维矩形框的四个顶点，i＝1,2,…,N；(5)、特征点的三维重建(5.1)、提取左、右图像中的二维特征点(x_j,y_j)_L、(x_j,y_j)_R,j＝1,2,…,M，M表示二维特征点的个数，M＞＞N；再对提取的(x_j,y_j)_L和(x_j,y_j)_R进行特征快速匹配，得到匹配后的二维维特征点，然后利用双目相机的内部参数对匹配后的二维特征点进行畸变矫正，得到矫正后的二维特征点利用多视觉几何方法，重建二维特征点对应的三维特征点的坐标(5.2)、建立优化目标函数F，并对重建的三维特征点进行优化其中，R表示相对旋转矩阵，t表示相对平移向量，d表示计算欧式距离；(6)、搜索位于地标块中的二维特征点，建立二维特征点的坐标(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_N,y_N)到其三维重建的射下的相对三维坐标其中，再根据相机中心的绝对坐标和车头朝向以及地标块重建的相对位置确定N个地标块在地球坐标系下绝对坐标(7)、、重复步骤(4)‑(6)，计算连续多帧图像中第i个地标块在地球坐标系下的经纬度坐标τ表示第τ帧图像，然后求取第i个地标块的经纬度坐标平均值用平均值作为第i个地标块最终的经纬度坐标，再将识别到的地标块及对应的经纬度坐标保存到地标数据库，建立地标地图。