CN110784680B - 一种车辆定位方法、装置、车辆和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种车辆定位方法、装置、车辆和存储介质，其中该方法包括：获取车载摄像头采集的图像，其中车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。本发明实施例相较于现有技术中的定位方法，对标识物的正反图像都可以进行识别，提高了标识物对定位的利用率，减少了视野盲区和定位时间，提高了定位的准确率。

Description

一种车辆定位方法、装置、车辆和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及车辆定位技术领域，尤其涉及一种车辆定位方法、装置、车辆和存储介质。

背景技术

随着自动驾驶汽车技术日益成熟，高精度定位技术越来越成为自动驾驶技术的核心。准确定位车辆位置，避免与行人、车辆和障碍物等碰撞发生意外事故，更是重中之中。

现有的定位技术，可以通过定位系统、视觉传感器和高精度地图等进行定位。但是，由于定位系统本身具有一定量的误差，例如全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)定位精度为10米，并且在某些时候信号可能被遮挡，例如当车辆通过隧道或城市峡谷等，因此输出的定位信息的精确度较差，误差较高，难以保证自动驾驶的安全。而视觉传感器一般使用前置摄像头来检测周边环境，最主要的用途是识别前方交通标志和车道线，来定位车辆的位置。然而，当车辆速度过快通过交通标志时，识别的准确率下降很多，难以准确定位，直到接近下一个交通标志才能进行定位，甚至在极端情况下，车速超速行驶情境中，无法定位出车辆位置，有着重大的安全隐患，甚至威胁生命。高精度地图定位，虽然包含道路以及交通标志的详细信息，但是数据量过大，传输延迟过高和所占内存过大。国内拥有高精度地图制图资格公司只有四家，获得高精度地图耗时耗力价格十分昂贵，无法满足车辆量产和精准定位的需求。可以理解的是还可以将视觉传感器与高精度地图融合来进行定位，但是依然存在上述缺陷。

发明内容

本发明实施例提供一种车辆定位方法、装置、车辆和存储介质，以优化车辆定位方案，提高定位精度。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆定位方法，包括：

获取车载摄像头采集的图像，其中所述车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

根据所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

若在所述前视摄像头或所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述前视摄像头或所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆定位装置，包括：

图像获取模块，用于获取车载摄像头采集的图像，其中所述车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

横向位置模块，用于根据所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

纵向位置模块，用于若在所述前视摄像头或所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述前视摄像头或所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

进一步的，所述横向位置模块具体用于：

对所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像进行识别，得到道路左侧车道线相对于所述车辆的第一位置和道路右侧车道线相对于所述车辆的第二位置；

根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述车辆横向位置。

进一步的，所述纵向位置模块包括第一纵向位置单元，所述第一纵向位置单元具体用于：

若在所述前视摄像头采集的图像中识别到所述标识物，则确定当前车辆位置为纵向参考位置，并获取所述标识物对于所述前视摄像头的相对位置；

根据所述纵向参考位置以及所述标识物对于所述前视摄像头的相对位置，确定第一车辆纵向位置。

进一步的，所述装置还包括：

视野盲区模块，用于若在所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置之前，若所述车辆进入视野盲区，则根据所述车辆的轮速确定第二车辆纵向位置，其中所述视野盲区为所述前视摄像头和所述后视摄像头之间的盲区。

进一步的，所述纵向位置模块包括第二纵向位置单元，所述第二纵向位置单元具体用于：

若在所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则获取所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置；

根据所述第二车辆纵向位置以及所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置，确定第三车辆纵向位置。

进一步的，所述第二纵向位置单元还用于：获取所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置之后，

根据所述第二车辆纵向位置确定所述标识物相对于所述车辆的理论位置；

基于所述理论位置和所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置之间的欧拉距离，确定所述标识物是否满足一致性条件。

进一步的，所述车载摄像头为单目摄像头，所述标识物为交通标识牌，所述前视摄像头设置于所述车辆的车头中轴线位置，所述后视摄像头设置于所述车辆的车尾中轴线位置，所述左视摄像头设置于所述车辆左后视镜位置，所述右视摄像头设置于所述车辆右后视镜位置。

第三方面，本发明实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括：

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上所述的车辆定位方法。

第四方面，本发明实施例还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上所述的车辆定位方法。

本发明实施例通过获取车载摄像头采集的图像，根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置，若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。本发明实施例中的车载摄像头可以包括前、后、左、右四个方向的摄像头，通过左、右两个摄像头采集的图像进行车辆横向位置的确定，通过前视摄像头或后视摄像头采集的包括标识物图像进行车辆纵向位置的确定，相较于现有技术中的定位方法，对标识物的正反图像都可以进行识别，提高了标识物对定位的利用率，减少了视野盲区和定位时间，提高了定位的准确率。

附图说明

图1为本发明实施例一中的车辆定位方法的流程图；

图2为本发明实施例一中的车载摄像头的示意图；

图3为本发明实施例二中的车辆定位方法的流程图；

图4为本发明实施例二中的前视摄像头采集图像的示意图；

图5为本发明实施例二中的后视摄像头采集物图像的示意图；

图6为本发明实施例三中的车辆定位装置的结构示意图；

图7为本发明实施例四中的车辆的结构示意图。

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，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为本发明实施例一中的车辆定位方法的流程图，本实施例可适用于对行驶过程中的车辆进行定位的情况，该方法可以由车辆定位装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于车辆中。如图1所示，该方法具体可以包括：

S110、获取车载摄像头采集的图像。

其中，车载摄像头可以为设置在行驶的车辆上的单目摄像头，车载摄像头可以包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头。前视摄像头用于采集车辆前方视野的图像，后视摄像头用于采集车辆后方视野的图像，左视摄像头用于采集车辆左方视野的图像，右视摄像头用于采集车辆右方视野的图像。

示例性的，参见图2，图2为本发明实施例一中的车载摄像头的示意图，图中前视摄像头11设置于车辆10的车头中轴线位置，后视摄像头12设置于车辆10的车尾中轴线位置，左视摄像头13设置于车辆10左后视镜位置，右视摄像头14设置于车辆10右后视镜位置。图2中车载摄像头的位置仅为一个示例，其他可以实现不同方向摄像头功能的位置均可适用。

S120、根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置。

其中，车辆横向位置是指以道路为纵向方向时，车辆在垂直于纵向方向的横线上的具体位置，即相对于道路两侧车道线的横向位置。

具体的，根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置，可以包括：对左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像进行识别，得到道路左侧车道线相对于车辆的第一位置和道路右侧车道线相对于车辆的第二位置；根据第一位置和第二位置，确定车辆横向位置。

左视摄像头和右视摄像头分别采集的是车辆左右两侧包括车道线的图像，采用图像识别算法或程序对上述图像进行识别，可以得到道路左侧车道线相对于车辆的第一位置和道路右侧车道线相对于车辆的第二位置。具体采用的图像识别算法或程序可以根据实际情况进行设定，本实施例中不作限定。根据上述第一位置、第二位置和道路的宽度，即可确定车辆横向位置。

S130、若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

其中，标识物是道路中用于对行驶的车辆进行定位的物体，标识物是固定在道路上空或道路两侧的，标识物的具体类型可以根据实际情况进行设定，本实施例中标识物以交通标识牌为例进行说明。车辆纵向位置是指与道路方向为参考方向，车辆的具体位置。

具体的，若在前视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置，可以包括：若在前视摄像头采集的图像中识别到标识物，则确定当前车辆位置为纵向参考位置，并获取标识物对于前视摄像头的相对位置；根据纵向参考位置以及标识物对于前视摄像头的相对位置，确定第一车辆纵向位置。其中，第一车辆纵向位置是指通过前视摄像头采集的图像确定的当前车辆纵向位置。

前视摄像头可以对采集的图像是否包括标识物以及包括标识物时标识物对于前视摄像头的相对位置进行识别，也可以将图像返回至车辆定位装置中进行识别，具体识别的方式本实施例中不作限定，例如可以通过识别预设的标识物的文字特征来确定是否包括标识物，以及根据标识物的大小与相对位置的关系来确定标识物对于前视摄像头的相对位置。

进一步的，由于车辆是在行驶过程中，因此确定的标识物对于前视摄像头的相对位置不断变化，通过该纵向参考位置、该纵向参考位置对应的标识物对于前视摄像头的相对位置和下一个标识物相对于前视摄像头的相对位置，可以确定第一车辆纵向位置，具体可以通过公式y1＝a1+(a2-a3)得到，其中y1表示第一车辆纵向位置，a1表示纵向参考位置，a2表示纵向参考位置对应的标识物对于前视摄像头的相对位置，a3表示下一个标识物相对于前视摄像头的相对位置。上述确定第一车辆纵向位置的公式可以根据实际坐标系进行调整。示例性的，若纵向参考位置为10m，对应的标识物对于前视摄像头的相对位置为5m，下一个标识物相对于前视摄像头的相对位置为2m，则第一车辆纵向位置可以为10+(5-2)＝13m。

并且，若在后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置之前，还可以包括：若车辆进入视野盲区，则根据车辆的轮速确定第二车辆纵向位置，其中视野盲区为前视摄像头和后视摄像头之间的盲区。第二车辆纵向位置为车辆处于视野盲区时确定的当前车辆纵向位置。第二车辆纵向位置可以通过公式y2＝b1+KWT得到，其中y2表示第二车辆纵向位置，b1表示上一时刻车辆的纵向位置，K表示为车速与轮速之比，T表示为时间间隔。

进一步的，若在后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置，可以包括：若在后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则获取标识物对于后视摄像头的相对位置；根据第二车辆纵向位置以及标识物对于后视摄像头的相对位置，确定第三车辆纵向位置。其中，第三车辆纵向位置是指通过后视摄像头采集的图像确定的当前车辆纵向位置。

后视摄像头对图像的识别方式与前视摄像头相同，在此不进行说明。

进一步的，由于车辆是在行驶过程中，因此确定的标识物对于后视摄像头的相对位置不断变化，首次识别到标识物时车辆的当前位置是通过车辆轮速确定的第二车辆纵向位置，通过该第二车辆纵向位置、该第二车辆纵向位置对应的标识物对于后视摄像头的相对位置和下一个标识物相对于后视摄像头的相对位置，可以确定第三车辆纵向位置，具体可以通过公式y3＝c1+(c3-c2)得到，其中y3表示第三车辆纵向位置，c1表示第二车辆纵向位置，c2表示第二车辆纵向位置对应的标识物对于后视摄像头的相对位置，c3表示下一个标识物相对于后视摄像头的相对位置。示例性的，若第二车辆纵向位置为10m，对应的标识物对于后视摄像头的相对位置为5m，下一个标识物相对于后视摄像头的相对位置为7m，则第一车辆纵向位置可以为10+(7-5)＝12m。上述确定第三车辆纵向位置的公式可以根据实际坐标系进行调整。

本实施例的技术方案，通过获取车载摄像头采集的图像，根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置，若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。本实施例中的车载摄像头可以包括前、后、左、右四个方向的摄像头，通过左、右两个摄像头采集的图像进行车辆横向位置的确定，通过前视摄像头或后视摄像头采集的包括标识物图像进行车辆纵向位置的确定，相较于现有技术中的定位方法，对标识物的正反图像都可以进行识别，提高了标识物对定位的利用率，减少了视野盲区和定位时间，提高了定位的准确率。

实施例二

图3为本发明实施例二中的车辆定位方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，进一步优化了上述车辆定位方法。相应的，如图3所示，本实施例的方法具体包括：

S210、获取车载摄像头采集的图像。

其中，车载摄像头可以为设置在行驶的车辆上的单目摄像头，车载摄像头可以包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头。

S210之后，可以同时执行S221和S222，也可以先后执行S221和S222，S221和S222执行的先后顺序不限。

S221、在前视摄像头采集的图像中是否识别到标识物。

由于本实施例中的定位方法是针对行驶过程中的车辆，前视摄像头先采集到图像，通过识别判断前视摄像头采集的图像中是否识别到标识物，若是，则执行S230，否则执行S240。本实施例中标识物以交通标识牌为例进行说明。

图4为本发明实施例二中的前视摄像头采集图像的示意图，图中箭头方向为车辆10的行驶方向，图中标识物20为交通标识牌中的车速标识牌，车速为50，该车速标识牌的正面正对于车辆10中设置的前视摄像头。车辆10在行驶的过程中可以通过前视摄像头采集前方视野的图像，并对图像进行识别，判断是否识别到标识物以及确定标识物对于前视摄像头的相对位置。

S230、根据标识物对于前视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

具体的，根据标识物对于前视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置，可以包括：若在前视摄像头采集的图像中识别到标识物，则确定当前车辆位置为纵向参考位置，并获取标识物对于前视摄像头的相对位置；根据纵向参考位置以及标识物对于前视摄像头的相对位置，确定第一车辆纵向位置。其中，第一车辆纵向位置是指通过前视摄像头采集的图像确定的当前车辆纵向位置。

S240、车辆是否进入视野盲区。

其中视野盲区为前视摄像头和后视摄像头之间的盲区。车辆继续行驶，可以通过前视摄像头和后视摄像头是否可以采集到标识物的图像，判断车辆是否进入视野盲区，若是，则不能采用S230的方式确定车辆纵向位置，执行S250，若否，则执行S260。

S250、根据车辆的轮速确定第二车辆纵向位置。

第二车辆纵向位置为车辆处于视野盲区时确定的当前车辆纵向位置。第二车辆纵向位置可以通过公式y2＝b1+KWT得到，其中y2表示第二车辆纵向位置，b1表示上一时刻车辆的纵向位置，K表示为车速与轮速之比，T表示为时间间隔。

S260、在后视摄像头采集的图像中是否识别到标识物。

车辆继续行驶，后视摄像头不断采集图像，并通过识别判断采集的图像中是否可以识别到标识物，若是，则不能采用S250的方式确定车辆纵向位置，执行S270，若否，则返回执行S210。

图5为本发明实施例二中的后视摄像头采集图像的示意图，图中箭头方向为车辆10的行驶方向，图中标识物20为交通标识牌中的车速标识牌，该车速标识牌的背面正对于车辆10中设置的后视摄像头。车辆10在行驶的过程中可以通过后视摄像头采集后方视野的图像，并对图像进行识别，判断是否识别到标识物以及确定标识物对于后视摄像头的相对位置。

S270、根据标识物对于后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

具体的，根据标识物对于后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置，可以包括：若在后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则获取标识物对于后视摄像头的相对位置；根据第二车辆纵向位置以及标识物对于后视摄像头的相对位置，确定第三车辆纵向位置。其中，第三车辆纵向位置是指通过后视摄像头采集的图像确定的当前车辆纵向位置。

可选地，获取标识物对于后视摄像头的相对位置之后，还可以包括：根据第二车辆纵向位置确定标识物相对于车辆的理论位置；基于理论位置和标识物对于车辆的相对位置之间的欧拉距离，确定标识物是否满足一致性条件。根据第二车辆纵向位置，以及预先确定的标识物的纵向位置，可以确定车辆相对于标识物的位置，进而得到标识物相对于车辆的理论位置。进一步的，计算理论位置和后视摄像头识别的标识物对于车辆相对位置之间的欧拉距离，若该欧拉距离小于或等于设定距离，则确定上述标识物满足一致性条件，即此时的标识物与前视摄像头识别的标识物为同一个。若该欧拉距离大于设定距离，则确定上述标识物不满足一致性条件，此时需要重新确定S230中的纵向参考位置。上述设定距离可以根据实际情况进行确定。

可以理解的是，车辆继续行驶，如果不能通过后视摄像头采集的图像进行车辆纵向位置的确定，则可以根据车辆的轮速进行定位。

S222、根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置。

具体的，根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置，可以包括：对左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像进行识别，得到道路左侧车道线相对于车辆的第一位置和道路右侧车道线相对于车辆的第二位置；根据第一位置和第二位置，确定车辆横向位置。

本实施例通过获取车载摄像头采集的图像，在车辆的行驶过程中的不同阶段，可以依次通过前视摄像头采集的图像、车辆轮速和后视摄像头采集的图像进行车辆纵向位置的确定，并且基于左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像进行车辆横向位置的确定。本实施例中的车载摄像头可以包括前、后、左、右四个方向的摄像头，相较于现有技术中的定位方法，对标识物的正反图像都可以进行识别，提高了标识物对定位的利用率，减少了视野盲区和定位时间，提高了定位的准确率；并且通过对标识物一致性的判断，进一步提高了定位的准确率。

实施例三

图6为本发明实施例三中的车辆定位装置的结构示意图，本实施例可适用于对行驶中的车辆进行定位的情况。本发明实施例所提供的车辆定位装置可执行本发明任意实施例所提供的车辆定位方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

该装置具体包括图像获取模块310、横向位置模块320和纵向位置模块330，其中：

图像获取模块310，用于获取车载摄像头采集的图像，其中车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

横向位置模块320，用于根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

纵向位置模块330，用于若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

本发明实施例通过获取车载摄像头采集的图像，根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置，若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。本发明实施例中的车载摄像头可以包括前、后、左、右四个方向的摄像头，通过左、右两个摄像头采集的图像进行车辆横向位置的确定，通过前视摄像头或后视摄像头采集的包括标识物图像进行车辆纵向位置的确定，相较于现有技术中的定位方法，对标识物的正反图像都可以进行识别，提高了标识物对定位的利用率，减少了视野盲区和定位时间，提高了定位的准确率。

进一步的，横向位置模块320具体用于：

对左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像进行识别，得到道路左侧车道线相对于车辆的第一位置和道路右侧车道线相对于车辆的第二位置；

根据第一位置和第二位置，确定车辆横向位置。

进一步的，纵向位置模块330包括第一纵向位置单元，第一纵向位置单元具体用于：

若在前视摄像头采集的图像中识别到标识物，则确定当前车辆位置为纵向参考位置，并获取标识物对于前视摄像头的相对位置；

根据纵向参考位置以及标识物对于前视摄像头的相对位置，确定第一车辆纵向位置。

进一步的，装置还包括：

视野盲区模块，用于若在后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置之前，若车辆进入视野盲区，则根据车辆的轮速确定第二车辆纵向位置，其中视野盲区为前视摄像头和后视摄像头之间的盲区。

进一步的，纵向位置模块330包括第二纵向位置单元，第二纵向位置单元具体用于：

若在后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则获取标识物对于后视摄像头的相对位置；

根据第二车辆纵向位置以及标识物对于后视摄像头的相对位置，确定第三车辆纵向位置。

进一步的，第二纵向位置单元还用于：获取标识物对于后视摄像头的相对位置之后，

根据第二车辆纵向位置确定标识物相对于车辆的理论位置；

基于理论位置和标识物对于车辆的相对位置之间的欧拉距离，确定标识物是否满足一致性条件。

进一步的，车载摄像头为单目摄像头，标识物为交通标识牌，前视摄像头设置于车辆的车头中轴线位置，后视摄像头设置于车辆的车尾中轴线位置，左视摄像头设置于车辆左后视镜位置，右视摄像头设置于车辆右后视镜位置。

本发明实施例所提供的车辆定位装置可执行本发明任意实施例所提供的车辆定位方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图7为本发明实施例四中的车辆的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性车辆412的框图。图7显示的车辆412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7所示，车辆412以通用车辆的形式表现。车辆412的组件可以包括但不限于：车辆本体(图中未示出)，车载摄像头(图中未示出)，一个或者多个处理器416，存储装置428，连接不同系统组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。车载摄像头可以包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头。

总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储装置控制器，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(Industry SubversiveAlliance，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。

车辆412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车辆412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。

存储装置428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(Random Access Memory，RAM)430和/或高速缓存存储器432。车辆412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434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7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，例如只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM),数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，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418相连。存储装置428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442的程序/实用工具440，可以存储在例如存储装置428中，这样的程序模块442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442通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

车辆412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向终端、显示器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该车辆412交互的终端通信，和/或与使得该车辆412能与一个或多个其它计算终端进行通信的任何终端(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422进行。并且，车辆412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网(Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器420通过总线418与车辆412的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合车辆412使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、终端驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器416通过运行存储在存储装置428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车辆定位方法，该方法包括：

获取车载摄像头采集的图像，其中车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

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，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所提供的车辆定位方法，该方法包括：

获取车载摄像头采集的图像，其中车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

根据左视摄像头和右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

若在前视摄像头或后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据标识物对于前视摄像头或后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置。

本发明实施例的计算机存储介质，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终端上执行。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 (8)

1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：

获取车载摄像头采集的图像，其中所述车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

根据所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

若在所述前视摄像头或所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述前视摄像头或所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置；

若在所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置之前，还包括：

若所述车辆进入视野盲区，则根据所述车辆的轮速确定第二车辆纵向位置，其中所述视野盲区为所述前视摄像头和所述后视摄像头之间的盲区；

若在所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置，包括：

若在所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则获取所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置；

根据所述第二车辆纵向位置以及所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置，确定第三车辆纵向位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置，包括：

对所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像进行识别，得到道路左侧车道线相对于所述车辆的第一位置和道路右侧车道线相对于所述车辆的第二位置；

根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述车辆横向位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若在所述前视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述前视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置，包括：

若在所述前视摄像头采集的图像中识别到所述标识物，则确定当前车辆位置为纵向参考位置，并获取所述标识物对于所述前视摄像头的相对位置；

根据所述纵向参考位置以及所述标识物对于所述前视摄像头的相对位置，确定第一车辆纵向位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述标识物对于所述后视摄像头的相对位置之后，还包括：

根据所述第二车辆纵向位置确定所述标识物相对于所述车辆的理论位置；

基于所述理论位置和所述标识物对于所述车辆的相对位置之间的欧拉距离，确定所述标识物是否满足一致性条件；

所述根据所述第二车辆纵向位置确定所述标识物相对于所述车辆的理论位置，包括：

根据第二车辆纵向位置，以及预先确定的标识物的纵向位置，确定车辆相对于标识物的位置，得到标识物相对于车辆的理论位置。

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述车载摄像头为单目摄像头，所述标识物为交通标识牌，所述前视摄像头设置于所述车辆的车头中轴线位置，所述后视摄像头设置于所述车辆的车尾中轴线位置，所述左视摄像头设置于所述车辆左后视镜位置，所述右视摄像头设置于所述车辆右后视镜位置。

6.一种车辆定位装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取车载摄像头采集的图像，其中所述车载摄像头包括前视摄像头、后视摄像头、左视摄像头和右视摄像头；

横向位置模块，用于根据所述左视摄像头和所述右视摄像头采集的车辆左右两侧的图像，确定车辆横向位置；

纵向位置模块，用于若在所述前视摄像头或所述后视摄像头采集的图像中识别到标识物，则根据所述标识物对于所述前视摄像头或所述后视摄像头的相对位置，确定车辆纵向位置；

视野盲区模块，用于在车辆进入视野盲区时，根据车辆的轮速确定第二车辆纵向位置，其中所述视野盲区为前视摄像头和后视摄像头之间的盲区；

第二纵向位置单元，用于根据第二车辆纵向位置以及标识物对于后视摄像头的相对位置，确定第三车辆纵向位置。

7.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：

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中任一所述的车辆定位方法。

8.一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中任一所述的车辆定位方法。

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