CN102565832B - 用附加车载视觉传感器加强gps或gps/传感器车辆定位的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用附加车载视觉传感器加强GPS或GPS/传感器车辆定位的方法。具体提供一种利用车载视觉基模块来加强GPS数据的方法。利用从位置模块中获得的位置相关数据来确定车辆位置。定期地对位置误差进行估计。确定位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值。在行驶的过程中，利用来自车载视觉基模块的捕获图像，生成用于车辆的跟踪数据。响应于位置误差估计值超过第一预定误差阈值，将跟踪数据与位置相关数据加以整合以估计车辆位置。确定位置误差估计值是否下降至低于第二预定误差阈值。当位置误差估计值下降至低于第二预定误差阈值时，仅利用位置相关数据对车辆位置进行再确定。

Description

用附加车载视觉传感器加强GPS或GPS/传感器车辆定位的方法
技术领域
本发明总体上涉及GPS辅助定位。
背景技术
全球定位系统(GPS)或其它全球导航卫星系统(GNSS)接收机是通过跟踪视线信号而运行。这些接收机通常要求至少四颗或更多卫星在车辆卫星接收机的无障碍视线中连续地可用。由于存在天然或人造障碍物(例如，建筑物)或天然障碍物(即，密集的树覆盖)，因此在某些情况下准确确定卫星接收机位置所要求的理论上最小数量的卫星有可能不可用。当车辆GPS接收机由于天然障碍物或人造障碍物而导致与各卫星的通信变得不紧密时，可利用其它数据(例如用于航位推算定位的数据)来补偿由于GPS精度低所造成的位置误差增加。一般来说，结合GPS的系统输出位置误差估计值，并且误差越大则所估计的GPS位置就越不可靠。
惯性传感器或其它车辆传感器(如横摆率传感器)可用于生成GPS辅助数据。用于辅助GPS的技术通常能够进行相对导航(捕获相对于给定局部起点的位置和取向变化)，而GPS能够提供相对于全球框架的绝对位置信息。航位推算(DR)是这种相对导航技术的一个例子。采用横摆率（yaw rate）测量值或来自其它这种传感器的数据的一个弊端是：在无校正或校准的情况下在时间上的纯积分(pure integration)会累积传感器误差(如传感器中的噪声和偏差)，其中噪声和偏差的污染度很大程度上取决于传感器的品质。作为一个例子，虽然典型的横摆率传感器的偏差和噪声水平对于短期使用来说也许并不高，但结果是横摆率传感器测量值的积分的有效时间仅为几十秒。随着时间向前推移，由于噪声和偏差所造成的积分误差迅速增加。因此，需要对积分过程进行重新设置和初始化或者连续更新。因此，在GPS系统位置估计和位置误差估计中使用横摆传感器的辅助措施，只可以用于较短的持续时间(根据传感器品质)。
发明内容
本发明实施例的一个优点是：当无法获得用于更新车辆位置的GPS相关数据时，对用于校正车辆位置数据误差的跟踪数据的加强。跟踪数据是由车载视觉基模块所确定的，车载视觉基模块确定在车辆行驶距离中的横摆、俯仰、和距离校正。一旦GPS或GPS-DR数据的位置误差估计值变得不容忽视，那么由车载视觉基模块所捕获的跟踪数据可以补充GPS相关数据，从而使车辆估计位置的误差最小化。
本发明的实施例设想了一种利用车载视觉基模块来加强GPS数据的方法。利用由位置模块所获得的位置相关数据来确定车辆位置。定期地对位置误差进行估计。做出位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值的判定。在行驶过程中，利用来自车载视觉基模块的捕获图像，生成用于车辆的跟踪数据。响应于位置误差估计值超过第一预定误差阈值，将跟踪数据与位置相关数据加以整合而估计车辆位置。做出位置误差估计值是否下降至低于第二预定误差阈值的判定。当位置误差估计值下降至低于第二预定误差阈值时，在无车载视觉基模块的情况下仅利用位置相关数据对车辆位置进行再确定。
本发明的实施例设想了一种经加强的车辆定位系统。车辆位置模块利用位置相关数据来确定车辆的车辆位置。车辆位置模块进一步确定位置误差估计值，该估计值提供车辆位置精度的置信水平。车载视觉基模块捕获在车辆行驶路径上的图像，用以生成跟踪数据。做出位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值的判定。当位置误差超过第一预定误差时，将跟踪数据与位置相关数据加以整合而估计当前的车辆位置。当位置误差估计值小于第二预定误差阈值时，在无车载视觉基模块的情况下仅利用位置相关数据对当前的车辆位置进行再确定。
本发明还涉及以下技术方案。
方案1. 一种利用车载视觉基模块来加强GPS数据的方法，所述方法包括：
利用从位置模块中获得的位置相关数据来确定车辆位置；
定期地估计位置误差；
确定所述位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值；
在行驶的过程中，利用来自所述车载视觉基模块的捕获图像，生成用于所述车辆的跟踪数据；
响应于所述位置误差估计值超过所述第一预定误差阈值，将所述跟踪数据与所述位置相关数据加以整合以估计所述车辆的位置；
确定所述位置误差估计值是否下降至低于第二预定误差阈值；以及
当所述位置误差估计值下降至低于所述第二预定误差阈值时，仅使用所述位置相关数据对所述车辆位置进行再确定。
方案2. 如方案1所述的方法，其中，所述车辆位置模块使用从基于GPS的装置所获得的位置相关数据。
方案3. 如方案1所述的方法，其中，所述车辆位置模块使用从基于GPS航位推算的装置中获得的位置相关数据。
方案4. 如方案1所述的方法，其中，所述第一预定位置误差阈值大于所述第二预定位置误差阈值。
方案5. 如方案1所述的方法，其中，所述车载视觉基模块利用特征识别和分类功能来从所述跟踪数据识别物体并将所述物体分类为静止物体。
方案6. 如方案5所述的方法，其中，将所述静止物体分类为远距离静止物体和近距离静止物体。
方案7. 如方案6所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正横摆估计值。
方案8. 如方案6所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正俯仰估计值。
方案9. 如方案6所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正侧倾估计值。
方案10. 如方案6所述的方法，其中，随时间推移对所述近距离静止物体进行跟踪，以校正横摆估计值。
方案11. 如方案6所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正距离估计值。
方案12. 如方案10所述的方法，其中，利用平地面假设技术对所述近距离静止物体进行跟踪。
方案13. 如方案1所述的方法，其中，所述车载视觉基模块连续地对所述车辆的行驶路径进行跟踪。
方案14. 一种经加强的车辆定位系统，包括：
车辆位置模块，其用于利用位置相关数据来确定车辆的车辆位置，所述车辆位置模块进一步确定位置误差估计值，所述位置误差估计值提供所述车辆位置的精度的置信水平；以及
车载视觉基模块，其用于在所述车辆的行驶路径上捕获图像以生成跟踪数据；
其中，确定所述位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值，其中，当所述位置误差超过所述第一预定误差时，将所述跟踪数据与所述位置相关数据加以整合来估计当前的车辆位置，并且其中，当所述位置误差估计值小于第二预定误差阈值时，仅使用所述位置相关数据对所述当前车辆位置进行再确定。
方案15. 如方案14所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车辆位置模块使用从GPS卫星中获得的GPS数据来确定车辆的GPS相关位置。
方案16. 如方案15所述的经加强的车辆定位系统，还包括至少一个用于获得车辆运动数据的车辆运动传感器，其中，所述车辆位置模块提供航位推算功能，所述航位推算功能用于利用所述车辆运动数据并结合所述GPS数据来估计所述GPS相关位置，在GPS卫星接收受到限制期间，所述车辆位置模块利用所述航位推算功能对所述GPS相关位置进行更新。
方案17. 如方案16所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉基模块从所述捕获图像中识别物体，并且其中，所述车载视觉基模块把所述物体分类为用于跟踪的静止物体。
方案18. 如方案17所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉基模块把所述静止物体分类成远距离静止物体和近距离静止物体。
方案19. 如方案18所述的经加强的车辆定位系统，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正在所述GPS相关位置中的横摆和俯仰估计值。
方案20. 如方案18所述的经加强的车辆定位系统，其中，随时间推移对所述近距离静止物体进行跟踪，以校正在所述GPS相关位置中的横摆和距离估计值。
方案21. 如方案14所述的经加强的GPS相关车辆定位系统，其中，所述第一预定误差阈值大于所述第二预定误差阈值。
方案22. 如方案21所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉模块包括捕获在所述车辆前方的图像的视觉装置。
方案23. 如方案21所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉模块包括捕获在所述车辆后方的图像的视觉装置。
附图说明
图1是车辆定位系统的方框图。
图2是由车载视觉基模块所捕获区域的示例图。
图3是在分析起点的城市峡谷（urban canyon）的捕获图像的图示说明。
图4是行驶一段距离后城市峡谷的捕获图像的图示说明。
图5a是在远距离处的经识别物体的图示。
图5b是在近距离处的经识别物体的图示。
图6是说明用于实现视觉辅助操作的位置误差跟踪的示例图。
具体实施方式
图1中示出了主车辆的车辆定位系统10的方框图。车辆定位系统10包括车载全球导航卫星系统(GNSS)接收机12或者其它全球定位系统(GPS)接收机。应该理解的是，本文中所用的术语“GNSS”与“GPS”是可互换的。GNSS系统包括全球定位卫星群，该卫星群包括至少24颗或更多的围绕地球在预定行进路径中运行的卫星，这些卫星连续地发射时间标记的数据信号。GNSS接收机12通过跟踪视线信号而运行。这些接收机通常要求至少四颗或更多的卫星在车辆上卫星接收机的无阻碍视线中连续地可用。GNSS接收机12接收所发射的数据，并利用此信息来确定其绝对位置。在二维平面中观察地球时，利用两个坐标来确定地球上的各点。第一坐标代表纬度，第二坐标代表经度。为了确定二维平面中的位置，至少需要三颗卫星，因为有三个未知数(两个位置未知数以及也被当做是未知数的接收机时钟计时误差)。一些接收机会假设在短时间内海拔保持相同的高度，因而仅用三颗卫星就可以确定位置；然而，如果把海拔考虑进去(在大多数应用中是这种情况)，那么需要至少四颗卫星来以一定量的误差估计绝对位置。通过使用四颗或更多的卫星可以确定三维空间中的绝对位置，该绝对位置包括高于和低于地球表面(例如，海平面)的高度。
卫星接收机通过跟踪视线信号而运行，其要求各卫星在接收机的视野内。通过设计，GNSS或其它GPS系统确保平均有四颗或更多的卫星连续地在地球上相应接收机的视线中；然而，由于城市峡谷(即，障碍物，如建筑物)或者驾驶到卡车的旁边，因而可能会有较少数量的卫星在视线中，甚至更如此，障碍物可导致比准确确定卫星接收机位置所要求数量更少的卫星。
车辆定位系统10还包括车载运动传感器14，其用于检测车辆的运动。传感器14检测运动，包括但不限于车辆横摆数据、车辆行驶距离、和车辆俯仰（pitch）数据。车辆横摆涉及当车辆自右向左或者自左向右运动时车辆的航向。车辆俯仰涉及沿车辆纵向对称平面延伸的假想轴线，并且可称为扬头（nose up）位置或低头（nose down）位置。上述信息可用于基于车辆行驶过程来确定相对于过去车辆位置的车辆位置。这通常称为航位推算技术。航位推算涉及基于以前确定的位置来估计一实体的目前位置。基于运动数据(如在经过的时间期间所感测到的速度、和横摆的变化)来更新或推进当前位置。当GPS接收机间断地不能接收来自GPS卫星的GPS信号时，GPS导航仪可将航位推算技术用作备用技术来补充速度和航向。在下文中这称为GPS-DR。然而，GPS接收机不能接收GPS信号的持续时间越长，相对于由航位推算技术所确定的计算位置的误差就越增大。这是由于车载传感器(特别是提供横摆数据的车载传感器)所致。如果不使用高精度传感器来感测横摆，那么感测到的数据的不准确度将随时间推移而更快地累积，因而影响利用航位推算技术进行的车辆位置的确定。
车辆定位系统10还包括用于接收GPS数据和车载传感器数据以确定车辆位置的处理器16。处理器16将接收GPS数据和车载传感器数据并当无法获得GPS信号对GPS单元进行更新时利用车载传感器数据来估计当前的车辆位置。应当理解的是，处理器16可整合成可包含各种定位装置(例如，GNSS/GPS装置)的车辆定位模块的一部分。
车辆定位系统10还包括车载视觉基模块18。基于车载视觉的模块18利用指向车辆前方的捕获图像装置来捕获车辆行驶道路中的图像。当车辆沿道路行驶时，捕获图像内的物体通常会变得越来越近。车载视觉基模块18可进一步利用指向车辆后方的捕获图像装置来捕获车辆后方的图像。本文中所用的术语“后方”可包括车辆的各侧(如盲点)以及任何其它非向前的方向。当车辆沿其行驶路径行驶时，由面朝后方的图像捕获装置所捕获的物体变得越来越远。
图2示出了由车载视觉基模块所捕获区域的示例图。图中显示主车辆20正沿着道路22行驶。道路22包括车道标识线24和路缘26。其它车辆28可在道路22的一条或多条车道中行驶。人行道30位于道路的相邻位置并且可包括物体(如标志杆32)。此外，建筑物34和其它固定物位于人行道30的相邻位置。
车载视觉基模块包括：第一捕获图像装置，其捕获在主车辆前方感兴趣区域36中的图像；以及第二捕获图像装置，其捕获在主车辆后方感兴趣区域38中的图像。通过捕获并识别在主车辆20前方和后方的道路22中的物体，车辆定位系统10可以将主车辆的位置精度提高至车道水平精度，特别是当在GPS数据或GPS-DR数据中存在不容忽视的误差时。
如图2中所示，在车辆前方感兴趣区域36中的捕获图像可帮助确定道路22或各车道的位置。在感兴趣区域36中检测到的物体和特征物，可使车道标识线检测和路缘检测成为可能。在道路以外但仍然在感兴趣区域36内所捕获的物体和特征物，使路边物体检测、建筑物检测、和人行道检测成为可能。当确定主车辆20在道路中的位置时，如上所述这些物体和特征物的检测使更高精度成为可能。类似地，在主车辆20后方感兴趣区域38中的物体，也可用于基于类似物体和特征物的识别和分类来确定主车辆20在道路22中的位置。
图3和图4示出了在不同时间段内在车辆前方感兴趣区域中所捕获的图像。图3示出了在分析起点的捕获图像。建筑物和其它结构通常称为城市峡谷，其阻挡GPS信号到达主车辆的GPS接收机。图4示出了在行驶相应距离后的捕获图像。利用建筑物的拐角（corner）对远距离静止点进行跟踪。箭头符号40和42表示建筑物的拐角。利用路边特征物来跟踪近距离静止点44。在行驶期间(即，在图3和图4的图像之间)对远距离静止点与近距离静止点对进行选择和跟踪。通过随时间推移而识别并跟踪捕获图像中的远距离静止点，可以对横摆和俯仰估计值进行校正。而且，通过随时间推移而利用立体视觉技术或从运动恢复形状技术(shape-from-motion techniques)识别并跟踪捕获图像中的近距离静止点，可以对横摆和距离估计值进行校正。
参照图5a和图5b，物体46代表远距离静止点。通过点选择和分类来确定特征点。利用消失点识别(如平行线的交叉)来识别远距离静止点。可替代地，可以在以下位置处识别远距离静止点：物体在车辆正在直线行驶时不运动，具有丰富纹理（rich texture）或高拐角值，并且不位于远处车辆上。高拐角值是这样的值：竖直边缘和水平边缘都具有平滑的边缘表面并且各边缘终止于这两个边缘表面的相交处。
物体48代表近距离静止点。也利用选择和分类来识别近距离静止点的特征点。近距离静止点也被识别为具有丰富纹理或高拐角值的特征点。此外，近距离静止点利用相应的匹配方法(如光流匹配或SIFT匹配)在下一个图像框中发现它们的对应物。光流是由观察物(眼睛或摄像机)与视景之间的相对运动所引起的视景中物体、表面和边缘的视运动的图案（pattern）。有序图像的序列允许将运动估计为瞬时图像速度或离散图像位移。在SIFT匹配中，首先从一组参考图像中提取物体的关键点并将该关键点存储于数据库中。通过单独地将来自新图像的各特征与存储于数据库中的那些物体加以比较并基于相应特征向量的欧氏距离(Euclidean distance)发现具有匹配特征的候选，而在新图像中识别相应物体。在进一步确定哪些物体是近距离静止点对时，将在图像中或运动物体上不太运动的各点排除。这包括：在静止点假设下显示异常运动的各点、或者在被检测的车辆或行人上的各点。而且，可通过采用静态地面假设技术(stationary ground assumption technique)的摄像机校准，来识别地面上的各点(如建筑物的底部拐角或车道标识线拐角)。在采用平地面假设技术中，使用三维坐标系(x、y、z)。通过将各平面中的一个平面(例如，z-方向)设定为地平面，而在各捕获的图像框中确定平的地平面。可利用车道标识线或者道路的其它特征来识别地平面。通过跟踪在各图像之间关于共同地平面(例如，平的地平面)的近静止点，可估计仅相对于x-方向和y-方向的车辆跟踪的偏差。x-方向上的偏差与车辆的横摆有关。y-方向上的偏差与距离有关。由于跟踪附近的静止点，可确定对横摆估计值和距离估计值的校正。可替代地，可利用从运动恢复形状技术确定横摆估计值和距离估计值。
此外，在行驶期间对捕获图像中远距离静止点的跟踪中，可确定横摆估计值和俯仰估计值。俯仰涉及车辆沿z-方向的运动。在行驶期间将对图5a和图5b中所示的物体46进行跟踪，以确定是否应对横摆估计值或俯仰估计值进行校正。而且，可利用地平线49(道路/大地与天空交汇的线)来确定对侧倾估计值的校正。车载视觉基模块可估计与其跟踪数据有关的误差，并且为车辆位置模块提供误差估计值，以确定跟踪数据的可靠性。
图6示出了决定何时使用从车载视觉基模块中获得的跟踪数来加强GPS数据和车载传感器数据从而对当前车辆位置进行再校正的图。如前所述，当经过一段时间后来自GPS卫星的GPS信号变得不能获得时，利用车载传感器数据来补充GPS数据。如果经过一段时间后不对车载传感器数据进行再校准或再初始化，那么GPS或GPS-DR数据也会变得不稳定。为了确定何时GPS数据或GPS-DR数据需要加强（augmentation），而将估计的位置误差与阈值加以比较以确定何时需要加强。在图6中，示出了一幅图，其中y-轴表示位置误差估计值50，x-轴表示时间52。线图54代表在一段时间内行驶时主车辆的位置误差估计值。
56表示第一预定误差阈值。区段57代表从位置误差跟踪的开始至达到第一预定误差阈值的时间点的位置误差估计值部分。在区段57期间，车辆定位系统仅利用GPS或GPS-DR数据来估计当前的车辆位置。在位置误差跟踪在点58处超过第一预定误差阈值的时间点，开始利用车载视觉基跟踪来加强GPS或GPS-DR数据。此时判定GPS或GPS-DR数据的误差太大、或者达到这样的点：主车辆的估计车辆位置变得太不精确。因此，将利用车载视觉基跟踪模块所确定的跟踪数据与GPS或GPS-DR数据加以整合以校正横摆、俯仰和距离信息。区段59是采用视觉辅助操作的位置误差估计值区段。视觉辅助的操作将继续下去，直到位置跟踪估计值下降至低于第二预定误差阈值60。当位置误差估计值54下降至低于点62时，可中止补充GPS或GPS-DR数据的视觉辅助操作。车辆位置估计将仅使用GPS或GPS-DR数据，直到位置误差跟踪估计值54超过第一预定误差阈值56，此时将使用由车载视觉基模块所提供的跟踪及校正数据来加强GPS或GPS-DR数据。优选地，当第一预定误差阈值被超过时，车载视觉基模块仅开始图像捕获和视觉跟踪。这样便节省了存储器分配和处理能力。可替代地，可利用车载视觉基模块来连续跟踪车辆行驶路径；然而，只有当第一预定误差阈值被超过时才使用该跟踪数据。
还注意到，第一预定误差阈值大于第二预定误差阈值。这样就确保了视觉辅助操作的应用一直维持到可以肯定GPS或GPS-DR数据在可接受误差下对车辆定位的估计中是稳定的。可替代地，在不偏离本发明范围的情况下，第一预定误差阈值可小于第二预定误差阈值、或者第一预定误差阈值可等于第二预定误差阈值。
虽然已详细描述了本发明的某些实施例，但本发明所涉及领域的技术人员将认识到如所附权利要求所限定的用以实施本发明的各种替代性设计和实施例。

Claims (21)

1.一种利用车载视觉基模块来加强GPS数据的方法，所述方法包括：
利用从位置模块中获得的位置相关数据来确定车辆位置；
定期地估计位置误差；
确定所述位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值；
在行驶的过程中，利用来自所述车载视觉基模块的捕获图像，生成用于所述车辆的跟踪数据；
响应于所述位置误差估计值超过所述第一预定误差阈值，将所述跟踪数据与所述位置相关数据加以整合以估计所述车辆的位置；
确定所述位置误差估计值是否下降至低于第二预定误差阈值；以及
当所述位置误差估计值下降至低于所述第二预定误差阈值时，仅使用所述位置相关数据对所述车辆位置进行再确定；
其中，所述第一预定误差阈值大于所述第二预定误差阈值。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆位置模块使用从基于GPS的装置所获得的位置相关数据。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆位置模块使用从基于GPS航位推算的装置中获得的位置相关数据。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述车载视觉基模块利用特征识别和分类功能来从所述跟踪数据识别物体并将所述物体分类为静止物体。
5.如权利要求4所述的方法，其中，将所述静止物体分类为远距离静止物体和近距离静止物体。
6.如权利要求5所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正横摆估计值。
7.如权利要求5所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正俯仰估计值。
8.如权利要求5所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正侧倾估计值。
9.如权利要求5所述的方法，其中，随时间推移对所述近距离静止物体进行跟踪，以校正横摆估计值。
10.如权利要求5所述的方法，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正距离估计值。
11.如权利要求9所述的方法，其中，利用平地面假设技术对所述近距离静止物体进行跟踪。
12.如权利要求1所述的方法，其中，所述车载视觉基模块连续地对所述车辆的行驶路径进行跟踪。
13.一种经加强的车辆定位系统，包括：
车辆位置模块，其用于利用位置相关数据来确定车辆的车辆位置，所述车辆位置模块进一步确定位置误差估计值，所述位置误差估计值提供所述车辆位置的精度的置信水平；以及
车载视觉基模块，其用于在所述车辆的行驶路径上捕获图像以生成跟踪数据；
其中，确定所述位置误差估计值是否超过第一预定误差阈值，其中，当所述位置误差超过所述第一预定误差时，将所述跟踪数据与所述位置相关数据加以整合来估计当前的车辆位置，并且其中，当所述位置误差估计值小于第二预定误差阈值时，仅使用所述位置相关数据对所述当前车辆位置进行再确定；
其中，所述第一预定误差阈值大于所述第二预定误差阈值。
14.如权利要求13所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车辆位置模块使用从GPS卫星中获得的GPS数据来确定车辆的GPS相关位置。
15.如权利要求14所述的经加强的车辆定位系统，还包括至少一个用于获得车辆运动数据的车辆运动传感器，其中，所述车辆位置模块提供航位推算功能，所述航位推算功能用于利用所述车辆运动数据并结合所述GPS数据来估计所述GPS相关位置，在GPS卫星接收受到限制期间，所述车辆位置模块利用所述航位推算功能对所述GPS相关位置进行更新。
16.如权利要求15所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉基模块从所述捕获图像中识别物体，并且其中，所述车载视觉基模块把所述物体分类为用于跟踪的静止物体。
17.如权利要求16所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉基模块把所述静止物体分类成远距离静止物体和近距离静止物体。
18.如权利要求17所述的经加强的车辆定位系统，其中，随时间推移对所述远距离静止物体进行跟踪，以校正在所述GPS相关位置中的横摆和俯仰估计值。
19.如权利要求17所述的经加强的车辆定位系统，其中，随时间推移对所述近距离静止物体进行跟踪，以校正在所述GPS相关位置中的横摆和距离估计值。
20.如权利要求13所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉模块包括捕获在所述车辆前方的图像的视觉装置。
21.如权利要求13所述的经加强的车辆定位系统，其中，所述车载视觉模块包括捕获在所述车辆后方的图像的视觉装置。
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