CN107024216B - 引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法 - Google Patents

引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明请求保护一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法，涉及智能车辆定位技术领域。包括数据采集模块、道路筛选模块、图像匹配模块和融合定位模块。数据采集模块通过车载卫星定位设备、惯性导航设备和摄像机分别采集当前时刻车辆的卫星定位数据、惯性导航定位数据和环境图像；道路筛选模块结合智能车辆状态估计(在系统初始化时为卫星定位数据)和ADAS地图筛选、识别出智能车辆当前时刻所在道路；图像匹配模块将数据采集模块获得的实时环境图像与当前时刻所在道路的全景地图图像进行匹配，得到智能车辆位置的图像定位结果；融合定位模块将卫星定位数据、惯性导航定位数据和图像定位结果进行融合滤波，获得智能车辆的精确定位结果。

Description

引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法
技术领域
本发明涉及计算机和自动化技术，特别是智能车辆定位技术领域。
背景技术
智能车辆的准确定位是智能车辆辅助驾驶/自动驾驶研究中的重要问题。
中国专利申请：车辆GPS与电子地图动态定位方法及车辆智能管理系统(申请号：201210210213.8)公开了一种车辆GPS与电子地图动态定位方法，该方法仅采用GPS单一传感器，没有采用融合定位方法。中国专利申请：车辆定位的实现方法(申请号：200910302287.2)公开了一种将GPS和DR相结合，与电子地图匹配定位的方法，该方法没有引入惯性导航及全景地图图像匹配。中国专利申请：一种基于路面图像特征匹配的车辆定位方法(申请号：201310406668.1)公开了一种对连续两帧路面图像进行特征匹配定位的方法，该方法要求路面有足够多的特征点(路标)，并且没有考虑帧帧匹配会带来累计误差的问题，也没有与其他传感器进行融合。中国专利申请：一种基于车载全景影像与街景地图匹配的视觉定位方法(申请号：201510094595.6)本发明公开了一种采用车载全景实时环境图像与街景地图匹配的定位方法，该方法仅适用于GPS失效的时候作为替补，没有考虑将两者进行融合以提高精度。
本发明针对目前的智能车辆定位系统中，使用单一传感器时定位精度及可靠性不高的问题，提出一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法，首先将智能车辆车载摄像机采集的实时环境图像与全景地图进行匹配得到图像定位结果，再将图像定位结果与卫星定位结果、惯性导航定位结果通过联邦滤波器进行融合滤波来提高智能车辆定位精度及可靠性。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题，提出了一种提高定位精度及可靠性的方法。本发明的技术方案如下：
一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统，其包括数据采集模块、道路筛选模块、图像匹配模块和融合定位模块，其中：
所述数据采集模块，通过车载卫星定位设备、惯性导航设备和摄像机分别采集智能车辆当前时刻的卫星定位数据、惯性导航定位数据和环境图像；
所述道路筛选模块用于结合智能车辆状态估计(在系统初始化时为卫星定位数据)和ADAS(Advanced Driver Assistance Systems,高级驾驶员辅助系统)地图，筛选并识别出智能车辆当前时刻所在道路；
所述图像匹配模块用于将智能车辆数据采集系统的车载摄像机获得的当前环境图像与当前时刻所在道路的全景地图图像进行匹配，获得图像定位结果；
所述融合定位模块以惯性导航系统为参考系统，惯性导航/卫星定位和惯性导航/摄像机为两个子系统，用卫星定位数据、惯性导航定位数据和图像定位结果构造联邦滤波器进行融合滤波，得到智能车辆的精确定位结果。
进一步的，一种基于所述系统的引入全景地图的智能车辆融合定位方法，其包括以下步骤：
(1)数据采集：数据采集模块在智能车辆行驶的过程中，实时采集当前时刻k的卫星定位数据、惯性导航定位数据以及环境图像；
(2)当前时刻所在道路筛选：道路筛选模块根据上一时刻智能车辆状态估计
Figure GDA0001311143470000021
进行一步预测，利用一步预测结果
Figure GDA0001311143470000022
中的位置信息(在系统初始化时为步骤(1)所述的卫星定位数据)，通过ADAS地图接口，筛选并识别出智能车辆当前时刻所在道路的编号；
(3)实时环境图像与全景地图匹配：图像匹配模块以步骤(2)获得智能车辆位置信息以及当前时刻所在道路编号为约束，构造约束条件，将实时环境图像与满足约束条件的全景地图图像进行匹配，得到智能车辆的图像定位结果；
(4)融合滤波：融合定位模块利用联邦滤波器融合估计由步骤(1)获得的卫星定位数据、惯性导航定位数据和由步骤(3)获得的图像定位结果，得到智能车辆的精确定位结果。
进一步的，所述图像匹配模块将智能车辆当前的实时环境图像与全景地图图像进行匹配的步骤包括：
(1)对智能车辆数据采集模块的车载摄像机获得的实时环境图像进行预处理，根据摄像机内部参数去除图像畸变，得到修正的实时环境图像c；
(2)以智能车辆状态的一步预测
Figure GDA0001311143470000031
中的位置信息(在系统初始化时为步骤2.1所述的卫星定位数据)为中心、给定参数r为半径，构造搜索区间，从全景地图中检索出该搜索区间内并且属于当前时刻所在道路的n帧全景地图图像作为参考图像集合，记为c1,c2,...,cn，对应的地理位置为Pi(xi,yi)，i＝1,2,...,n；
(3)利用图像匹配算法对由步骤(1)预处理后的实时环境图像与步骤(2)中获得的参考图像集合中的n帧参考图像逐一进行匹配，计算出实时环境图像与每帧参考图像之间的相似度γi(c,ci)，i＝1,2,...,n；
(4)以步骤(3)所述的n个相似度γi(c,ci)为权值，利用加权最小二乘算法对n帧参考图像所对应的地理位置Pi(xi,yi)进行融合，得到智能车辆位置的图像定位结果。
进一步的，所述融合定位模块的融合滤波步骤包括：
(1)以惯性导航定位数据和卫星定位数据作为惯性导航/卫星定位子滤波器(记为LF1)的量测值，通过Kalman滤波得到局部估计
Figure GDA0001311143470000032
及其协方差阵P1；
(2)以惯性导航定位数据和图像匹配模块获得的图像定位结果作为惯性导航/摄像机子滤波器(记为LF2)的量测值，通过Kalman滤波得到局部估计
Figure GDA0001311143470000033
及其协方差阵P2；
(3)将步骤(1)和步骤(2)中各子滤波器LF1及LF2的局部估计及其协方差阵送入到联邦滤波器，与主滤波器的估计
Figure GDA0001311143470000034
及其协方差阵Pm一起进行融合，得到全局最优估计
Figure GDA0001311143470000035
及其协方差阵Pf；
(4)根据信息分配原理确定信息分配系数，以步骤(3)获得的全局估计
Figure GDA0001311143470000036
协方差阵Pf以及信息分配系数重置各子滤波器的估计及主滤波器的误差协方差。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明提出一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统及方法。通过引入全景地图，利用图像匹配技术进行图像定位，再结合卫星定位与惯性导航定位进行融合滤波，提高智能车辆定位精度与可靠性。利用ADAS地图对当前时刻智能车辆所在道路进行筛选与识别，可避免多层及交叉道路环境下难以有效选择全景图像的问题。
附图说明
图1.本发明提供优选实施例引入全景地图的智能车辆融合定位系统总体架构；
图2.本发明引入全景地图的智能车辆融合定位方法流程图；
图3.本发明图像匹配模块流程图；
图4.本发明融合定位模块联邦滤波器结构。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
本发明提出的引入全景地图的智能车辆融合定位方法，利用图像匹配技术，将智能车辆实时环境图像与全景地图匹配，获取车辆的位置信息，并与卫星定位技术、惯性导航定位技术相结合，以提高定位精度及可靠性，为实现智能车辆辅助驾驶/自主驾驶奠定基础。
以下结合附图和具体实例对本发明的具体实施方式进行描述。
如图1所示为本发明提出的一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统的总体架构。该系统由数据采集模块、道路筛选模块、图像匹配模块和融合定位模块组成。其中：数据采集模块通过车载卫星定位设备、惯性导航设备和摄像机分别采集智能车辆当前时刻的卫星定位数据、惯性导航定位数据和环境图像；道路筛选模块用于结合智能车辆状态估计(在系统初始化时为卫星定位数据)和ADAS地图，筛选并识别出智能车辆当前时刻所在道路；图像匹配模块用于将智能车辆车载摄像机获得的当前环境图像与当前时刻所在道路的全景地图图像进行匹配，获得图像定位结果；融合定位模块以惯性导航系统为参考系统，惯性导航/卫星定位和惯性导航/摄像机为两个子系统，用卫星定位数据、惯性导航定位数据和图像定位结果构造联邦滤波器进行融合滤波，得到智能车辆的精确定位结果
如图2所示为本发明提出的一种引入全景地图的智能车辆融合定位方法流程，该方法包括以下步骤：
(1)数据采集：数据采集模块在智能车辆行驶的过程中，实时采集当前时刻k的卫星定位数据z1、惯性导航定位数据x1以及环境图像；
(2)当前时刻所在道路筛选：道路筛选模块根据上一时刻智能车辆状态估计
Figure GDA0001311143470000051
进行一步预测，利用一步预测结果
Figure GDA0001311143470000052
中的位置信息(在系统初始化时为步骤(1)所述的卫星定位数据)，通过ADAS地图接口，筛选并识别出智能车辆当前时刻所在道路的编号；
(3)实时环境图像与全景地图匹配：图像匹配模块以步骤(2)获得智能车辆位置信息以及当前时刻所在道路编号为约束，构造约束条件，将实时环境图像与满足约束条件的全景地图图像进行匹配，得到智能车辆的图像定位结果z2；
(4)融合滤波：融合定位模块利用联邦滤波器融合估计由步骤(1)获得的卫星定位数据、惯性导航定位数据和由步骤(3)获得的图像定位结果，得到智能车辆的精确定位结果。
如图3所示为本发明提出的一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统的图像匹配模块流程，其步骤包括：
(1)对智能车辆数据采集模块的车载摄像机获得的实时环境图像进行预处理，根据摄像机内部参数去除图像畸变，得到修正的实时环境图像c；
(2)以智能车辆状态的一步预测
Figure GDA0001311143470000053
中的位置信息(在系统初始化时为步骤2.1所述的卫星定位数据)为中心、给定参数r为半径，构造搜索区间，从全景地图中检索出该搜索区间内并且属于当前时刻所在道路的n帧全景地图图像作为参考图像集合，记为c1,c2,...,cn，对应的地理位置为Pi(xi,yi)，i＝1,2,...,n；
(3)利用图像匹配算法对由步骤(1)预处理后的实时环境图像与步骤(2)中获得的参考图像集合中的n帧参考图像逐一进行匹配，计算出实时环境图像与每帧参考图像之间的相似度γi(c,ci)，i＝1,2,...,n。匹配过程的具体实施步骤如下：
a.提取全景地图图像的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)特征；
b.利用K-Means算法对步骤a所提取的大量的SIFT特征进行聚类处理，构建视觉词汇；
c.构建实时环境图像c和n帧参考图像的词汇分布频率直方图，分别记为A和Bi，i＝1,2,...,n；
d.按照式(1)，利用余弦相似性准则分别计算实时环境图像c与参考图像ci的相似度：
Figure GDA0001311143470000061
其中，Aj表示实时环境图像c的词汇分布频率直方图中第j个视觉词汇的统计数量；Bij表示参考图像ci的词汇分布频率直方图中第j个视觉词汇的统计数量，m为视觉词典中词汇的总数量。
(4)以步骤(3)所述的n个相似度γi(c,ci)为权值，按照式(2)利用加权最小二乘算法对n帧参考图像所对应的地理位置Pi(xi,yi)进行融合，得到智能车辆位置的图像定位结果z2：
Figure GDA0001311143470000062
本发明提出的一种引入全景地图的智能车辆融合定位系统的融合定位模块结构，融合定位模块采用联邦滤波器结构，其中参考系统采用惯性导航定位系统，其输出x1直接送入主滤波器进行滤波；利用惯性导航/卫星定位系统构成子滤波器LF1，惯性导航/摄像机构成子滤波器LF2。
融合滤波方法包括以下步骤：
(1)以惯性导航定位数据和卫星定位数据作为惯性导航/卫星定位子滤波器LF1的量测值，通过Kalman滤波得到局部估计
Figure GDA0001311143470000071
及其协方差阵P1(k)；
(2)以惯性导航定位数据和图像匹配模块获得的图像定位结果作为惯性导航/摄像机子滤波器LF2的量测值，通过Kalman滤波得到局部估计
Figure GDA0001311143470000072
及其协方差阵P2(k)；
(3)将步骤(1)和步骤(2)中各子滤波器LF1及LF2的局部估计及其协方差阵送入到联邦滤波器，与主滤波器的估计
Figure GDA0001311143470000073
及其协方差阵Pm(k)一起进行融合，得到全局最优估计
Figure GDA0001311143470000074
及其协方差阵Pf(k)：
Figure GDA0001311143470000075
Figure GDA0001311143470000076
(4)根据信息分配原理确定信息分配系数，以步骤(3)获得的全局估计
Figure GDA0001311143470000077
协方差阵Pf(k)以及信息分配系数重置各子滤波器的估计及主滤波器的误差协方差：
Figure GDA0001311143470000078
Figure GDA0001311143470000079
Figure GDA00013111434700000710
其中i＝1,2，Qi(k)是LFi的过程噪声协方差阵，Q(k)是系统的过程噪声协方差阵，βi是信息分配系数，满足：
Figure GDA00013111434700000711
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (2)

1.一种基于引入全景地图的智能车辆融合定位系统的定位方法，所述系统包括包括数据采集模块、道路筛选模块、图像匹配模块和融合定位模块，其中：
所述数据采集模块，通过车载卫星定位设备、惯性导航设备和摄像机分别采集智能车辆当前时刻的卫星定位数据、惯性导航定位数据和环境图像；
所述道路筛选模块用于结合智能车辆状态估计和高级驾驶员辅助系统ADAS地图，筛选并识别出智能车辆当前时刻所在道路；
所述图像匹配模块用于将智能车辆车载摄像机获得的当前环境图像与当前时刻所在道路的全景地图图像进行匹配，获得图像定位结果；
所述融合定位模块以惯性导航系统为参考系统，惯性导航/卫星定位和惯性导航/摄像机为两个子系统，用卫星定位数据、惯性导航定位数据和图像定位结果构造联邦滤波器进行融合滤波，得到智能车辆的精确定位结果；其特征在于，定位方法包括以下步骤：
2.1数据采集：数据采集模块在智能车辆行驶的过程中，实时采集当前时刻k的卫星定位数据、惯性导航定位数据以及环境图像；
2.2当前时刻所在道路筛选：道路筛选模块根据上一时刻智能车辆状态估计
Figure FDA0002490210920000011
进行一步预测，利用一步预测结果
Figure FDA0002490210920000012
中的位置信息，在系统初始化时为步骤2.1所述的卫星定位数据，通过ADAS地图接口，筛选并识别出智能车辆当前时刻所在道路的编号；
2.3实时环境图像与全景地图匹配：图像匹配模块以步骤2.2获得智能车辆位置信息以及当前时刻所在道路编号为约束，构造约束条件，将实时环境图像与满足约束条件的全景地图图像进行匹配，得到智能车辆的图像定位结果；
所述步骤2.3中图像匹配模块通过实时环境图像与全景地图匹配来对智能车辆进行图像定位，包括以下步骤：
3.1对数据采集模块获得的实时环境图像进行预处理；
3.2以步骤2.3中获得的智能车辆状态的一步预测
Figure FDA0002490210920000013
中的位置信息为中心、给定参数r为半径，构造搜索区间，从全景地图中检索出该搜索区间内并且属于当前时刻所在道路的n帧全景地图图像作为参考图像集合；
3.3利用图像匹配算法对由步骤3.1预处理后的实时环境图像与步骤3.2中获得的参考图像集合中的n帧参考图像逐一进行匹配，计算出实时环境图像与每帧参考图像之间的相似度；
3.4以步骤3.3所述的相似度为权值，利用加权最小二乘算法对n帧参考图像所对应的地理位置进行融合，得到智能车辆位置的图像定位结果；
2.4融合滤波：融合定位模块利用联邦滤波器融合估计由步骤2.1获得的卫星定位数据、惯性导航定位数据和由步骤2.3获得的图像定位结果，得到智能车辆的精确定位结果。
2.根据权利要求1所述的引入全景地图的智能车辆融合定位方法，其特征在于，所述融合定位模块采用联邦滤波器结构，融合滤波方法包括以下步骤：
4.1以惯性导航定位数据和卫星定位数据作为惯性导航/卫星定位子滤波器的量测值，记为LF1，通过Kalman滤波得到局部估计
Figure FDA0002490210920000021
及其协方差阵P1；
4.2以惯性导航定位数据和图像匹配模块获得的图像定位结果作为惯性导航/摄像机子滤波器的量测值，记为LF2，通过Kalman滤波得到局部估计
Figure FDA0002490210920000022
及其协方差阵P2；
4.3将步骤4.1和步骤4.2中各子滤波器LF1及LF2的局部估计及其协方差阵送入到联邦滤波器，与主滤波器的估计一起进行融合，得到全局最优估计
Figure FDA0002490210920000023
及其协方差阵Pf；
4.4根据信息守恒原则确定信息分配系数，用步骤4.3获得的全局估计
Figure FDA0002490210920000024
协方差阵Pf以及信息分配系数重置各子滤波器的估计及主滤波器的误差协方差。
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