CN109931945A - Ar导航方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Ar导航方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种AR导航方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。本发明实施例通过根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，进而绘制AR引导线，可以在AR导航模式时，长时间丢失GPS的情况下，也可以进行导航，提升用户使用感。

Description

AR导航方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及AR导航技术领域，尤其涉及一种AR导航方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
AR(Augmented Reality，增强现实)，也被称之为混合现实。它通过电子技术，将虚拟的信息应用到真实世界，真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。AR提供了不同于人类可以感知的一种信息。它不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户可以利用显示器，把真实世界与虚拟图形多重合成在一起。AR是采用对真实场景利用虚拟物体进行“增强”显示的技术，与虚拟现实相比，具有真实感强、建模工作量小的优点。
AR导航也称AR实景导航，是在将AR技术与地图信息相结合的基础上实现的一种导航方式，可以为人们提供更为形象、直观、安全的导航服务，在人们开启导航设备的AR导航后，导航设备可通过其屏幕上显示的真实环境路况信息结合地图信息导航到目的地。但是AR导航对GPS(Global Positioning System，全球定位系统)有极强的依赖性，如果GPS定位失效，就没法获得车辆在世界坐标系下的位置，从而无法获取路网信息。
发明内容
本发明实施例提供一种AR导航方法、装置、设备和存储介质，可以实现在AR导航模式时，长时间丢失GPS的情况下，也可以进行导航的技术效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种AR导航方法，所述方法包括：
根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
第二方面，本发明实施例提供了一种AR导航装置，所述装置包括：
位置姿态确定模块，用于根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
AR引导线绘制模块，用于根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
第三方面，本发明实施例提供了一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的AR导航方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的AR导航方法。
本发明实施例通过从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，进而绘制AR引导线，可以在AR导航模式时，长时间丢失GPS的情况下，也可以进行导航，提升用户使用感。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种AR导航方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种AR导航方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种AR导航装置的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种AR导航方法的流程图，本实施例适用于车载GPS长期失效导致无法正常AR导航的情况，该方法可以由本发明实施例提供的AR导航装置来执行，具体可以包括如下：
S101、根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
其中，车载图像采集器可以包括录像机、照相机和摄像头等设备，设置于车体内部，用于按照预设时间间隔采集环境道路图像。环境道路图像为车体当前所处的环境道路图像，环境道路图像中可以包括路牌和建筑物等，所述建筑物的数量可以是一个也可以是多个。根据环境道路图像中包括的路牌可以提取目标道路名称；根据环境道路图像中包括的建筑物可以提取目标建筑物图像。路网指的是在某区域内，由各种道路组成的相互联络、交织成网状分布的道路系统，其包括该区域中所有的道路，即候选道路。候选道路关联的街景建筑物图像表示在各个候选道路周边实地拍摄的所有街景建筑物图像。位置姿态包括位置信息和姿态信息，例如位置信息是经纬度，姿态信息是航向角等。
可选的，将从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称，与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息。
具体的，在环境道路图像中检测出路牌，并根据所述路牌的路牌名确定目标道路名称，再与路网中候选道路对应的信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息。
可选的，将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物。
具体的，将环境道路图像中检测出的建筑物作为目标建筑物图像，根据已确定的目标道路信息得到标道路信息关联的街景建筑物图像，并将其与目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物。
可选的，根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
其中，车载图像采集器的参数包括焦距、主点、偏斜系数和畸变等参量，用来表示车载图像采集器坐标系与图像坐标系的映射关系，可以通过包括线性标定方法、非线性优化标定方法和两步标定方法获得。
具体的，根据目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系的位置，再结合目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，确定车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态，最终再根据车载图像采集器与车辆的相对位置关系，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
通过从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，可以在车载GPS长期失效的情况下，确定车辆当前的所处经纬度和航向角等，即确定车辆的位置姿态。
S102、根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
具体的，根据车辆的位置姿态和目的地位置确定路线信息，并发送给AR绘制端，AR绘制端根据所述路线信息绘制AR引导线，所述AR绘制端设置于车体内，所述AR引导线绘制于包括车辆中控显示器或车辆前挡风玻璃上。
本实施例提供的技术方案，通过从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，进而绘制AR引导线，可以在AR导航模式时，长时间丢失GPS的情况下，也可以进行导航，提升用户使用感。
在上述实施例的基础上，S101之后还可以包括：将车辆在世界坐标系的经纬度输入作为世界坐标系的导航起点，并将车辆速度、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)当前姿态的变量以及视觉信息输入进行扩展卡尔曼滤波，更新得到当前车辆的位置姿态。
其中，IMU是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置，IMU当前姿态的变量包括加速度和角速度等，视觉信息输入包括当前环境道路图像等。
通过将车辆速度、IMU当前姿态的变量以及视觉信息输入进行扩展卡尔曼滤波，更新得到当前车辆的位置姿态，实现了实时更新车辆位置姿态，提高了AR导航的准确率的技术效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种AR导航方法的流程图，本实施例是在上述实施例一的基础上，提供了一种具体实施方式。该方法可以由本发明实施例提供的AR导航装置来执行，具体可以包括如下：
S201、将从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称，与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息。
可选的，S201包括：
A、从车载图像采集器在预设时间段内采集的至少两帧环境道路图像中提取得到至少两个目标道路名称。
其中，预设时间段可选的包括5分钟。具体的，从至少两帧环境道路图像中分别使用包括SSD算法(Single Shot MultiBox Detector，单次多类别检测)检测出路牌，并对检测出的路牌通过包括OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术识别路牌中的字符信息，将识别的字符信息作为提取的目标道路名称。
B、将所述至少两个目标道路名称与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定车辆所处的目标道路区域。
根据一个目标道路名称，在路网中可能会匹配到多个与之相同的候选道路信息，因此仅根据一个目标道路名称无法确定车辆所处道路区域。
基于上述原因，可选的一种实施方式，包括：将提取的一个目标道路名称与路网中包括的候选道路信息进行匹配，得到多个匹配结果，在得到的每个匹配结果的近邻范围内，根据提取的至少另一个目标道路名与路网中包括的候选道路信息进行匹配，进而确定车辆所处的目标道路区域。
示例性的，将第一次提取的道路名称与路网引擎中存储的候选道路信息进行匹配，得到20个匹配结果，第二次提取到道路名称时，如果与第一次提取到道路名称的时间差小于5分钟，则在第一次匹配到的20个匹配结果各自的紧邻范围内，搜索是否有与第二次提取的道路名称相匹配的候选道路信息，如果有，则根据第一次匹配到的候选道路信息与第二次匹配到的候选道路信息，确定车辆所处的目标道路区域。
C、将车辆在所述目标道路区域中所处的目标道路信息，作为所述目标道路信息。
具体的，根据车辆所处的目标道路区域则可以唯一确定车辆所处的目标道路信息。
通过环境道路图像中提取的目标道路名称与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息，可以在车载GPS长期失效情况下，依旧可以获取车辆当前所处道路信息。
S202、将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物。
可选的，S202包括：将目标道路信息关联的街景建筑物图像与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像作为建筑物识别模型的输入，确定所述目标建筑物图像是否为该街景建筑物图像。
其中，所述建筑物识别模型是基于孪生卷积网络训练得到的，孪生卷积网络可以配置于包括云服务器中，训练数据包括正样本和负样本，所述正样本包括相同建筑物不同视角的图像，所述负样本包括不同建筑物不同视角的图像。
具体的，将当前帧环境道路图像中提取的目标建筑物图像与目标道路信息关联的街景建筑物图像输入给建筑物识别模型，建筑物识别模型基于目标道路信息关图像联的街景建筑物图像轮询识别判断与目标建筑物图像是否为同一个，若连续数帧，建筑物识别模型判断目标建筑物图像都与目标道路信息关联的街景建筑物图像中的固定某一个建筑物图像是同一个，且误差都小于预设阈值，则确定所述目标建筑物图像为该街景建筑物图像。
通过将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物，为后续确定车辆在世界坐标系中的位置姿态奠定了基础。
可选的，S202之后，还包括：根据路网获得目标建筑物在世界坐标系中的位置。
S203、根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
可选的，S203包括：
A、根据目标街景建筑物的图像位置和车载图像采集器的参数，确定目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置。
其中，目标街景建筑物的图像位置为2D坐标，目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置为3D坐标。
具体的，目标街景建筑物的图像位置、车载图像采集器的参数和目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置之间的数学等式为：Pi＝A·Pc，其中Pi为目标街景建筑物的图像位置，A为车载图像采集器的参数，Pc为目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置。
B、根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，以及目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置，确定车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态。
具体的，根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，以及目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置，利用PnP(Perspective-n-Points，透视n点)定位法，可选的n取值为3，可以确定车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态。
C、根据车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
具体的，车载图像采集器与车辆具有相对位置关系，根据所述相对位置关系以及车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态，可以确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
通过根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，为后续根据所述车辆位置姿态绘制AR引导线，奠定了数据基础。
S204、根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
本实施例提供的技术方案，通过确定车辆所处目标道路信息，进而根据所述目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物，再根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，最终根据所述位置姿态绘制AR引导线，可以在AR导航模式时，长时间丢失GPS的情况下，也可以进行导航，提升用户使用感。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种AR导航装置的结构示意图，可执行本发明任一实施例所提供的AR导航方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该装置可以包括：
位置姿态确定模块31，用于根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
AR引导线绘制模块32，用于根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
在上述实施例的基础上，所述位置姿态确定模块31，具体用于：
将从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称，与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息；
将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物；
根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
在上述实施例的基础上，所述位置姿态确定模块31，具体还用于：
从车载图像采集器在预设时间段内采集的至少两帧环境道路图像中提取得到至少两个目标道路名称；
将所述至少两个目标道路名称与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定车辆所处的目标道路区域；
将车辆在所述目标道路区域中所处的目标道路信息，作为所述目标道路信息。
在上述实施例的基础上，所述位置姿态确定模块31，具体还用于：
将目标道路信息关联的街景建筑物图像与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像作为建筑物识别模型的输入，确定所述目标建筑物图像是否为该街景建筑物图像；
其中，所述建筑物识别模型是基于孪生卷积网络训练得到的。
在上述实施例的基础上，所述位置姿态确定模块31，具体还用于：
根据目标街景建筑物的图像位置和车载图像采集器的参数，确定目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置；
根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，以及目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置，确定车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态；
根据车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
本发明实施例所提供的一种AR导航装置，可执行本发明任一实施例所提供的AR导航方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任一实施例所提供的AR导航方法。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备400的框图。图4显示的设备400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，设备400以通用计算设备的形式表现。设备400的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元401，系统存储器402，连接不同系统组件(包括系统存储器402和处理单元401)的总线403。
总线403表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备400典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备400访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器402可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)404和/或高速缓存存储器405。设备400可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统406可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线403相连。存储器402可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块407的程序/实用工具408，可以存储在例如存储器402中，这样的程序模块407包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块407通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备400也可以与一个或多个外部设备409(例如键盘、指向设备、显示器410等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备400交互的设备通信，和/或与使得该设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口411进行。并且，设备400还可以通过网络适配器412与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器412通过总线403与设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元401通过运行存储在系统存储器402中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的AR导航方法，包括：
根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种AR导航方法，该方法包括：
根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的一种AR导航方法中的相关操作。本发明实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种AR导航方法，其特征在于，所述方法包括：
根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，包括：
将从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称，与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息；
将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物；
根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称，与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息，包括：
从车载图像采集器在预设时间段内采集的至少两帧环境道路图像中提取得到至少两个目标道路名称；
将所述至少两个目标道路名称与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定车辆所处的目标道路区域；
将车辆在所述目标道路区域中所处的目标道路信息，作为所述目标道路信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物，包括：
将目标道路信息关联的街景建筑物图像与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像作为建筑物识别模型的输入，确定所述目标建筑物图像是否为该街景建筑物图像；
其中，所述建筑物识别模型是基于孪生卷积网络训练得到的。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态，包括：
根据目标街景建筑物的图像位置和车载图像采集器的参数，确定目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置；
根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，以及目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置，确定车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态；
根据车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
6.一种AR导航装置，其特征在于，所述装置包括：
位置姿态确定模块，用于根据从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称和目标建筑物图像，路网中包括的候选道路，以及候选道路关联的街景建筑物图像，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态；
AR引导线绘制模块，用于根据所述车辆在世界坐标系中的位置姿态，绘制AR引导线。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置姿态确定模块，具体用于：
将从车载图像采集器采集的环境道路图像中提取的目标道路名称，与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定匹配到的目标道路信息；
将目标道路信息关联的街景建筑物图像，与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像进行匹配，确定目标建筑物图像所属的目标街景建筑物；
根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，目标街景建筑物的图像位置，以及车载图像采集器的参数，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述位置姿态确定模块，还具体用于：
从车载图像采集器在预设时间段内采集的至少两帧环境道路图像中提取得到至少两个目标道路名称；
将所述至少两个目标道路名称与路网中包括的候选道路信息进行匹配，确定车辆所处的目标道路区域；
将车辆在所述目标道路区域中所处的目标道路信息，作为所述目标道路信息。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述位置姿态确定模块，还具体用于：
将目标道路信息关联的街景建筑物图像与从环境道路图像中提取的目标建筑物图像作为建筑物识别模型的输入，确定所述目标建筑物图像是否为该街景建筑物图像；
其中，所述建筑物识别模型是基于孪生卷积网络训练得到的。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述位置姿态确定模块，还具体用于：
根据目标街景建筑物的图像位置和车载图像采集器的参数，确定目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置；
根据目标街景建筑物在世界坐标系中的位置，以及目标街景建筑物在车载图像采集器坐标系中的位置，确定车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态；
根据车载图像采集器在世界坐标系中的位置姿态，确定车辆在世界坐标系中的位置姿态。
11.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的AR导航方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的AR导航方法。
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