[发明专利]基于库位和二维码的停车场自动建图与高精度定位方法

权利要求书

1.基于库位和二维码的停车场自动建图与高精度定位方法，其特征在于，包括如下过程：

步骤1、通过前视单目相机以及鱼眼环视相机获得车辆前方以及车辆四周地面的图像信息，所述图像信息是单目相机采集的车库中张贴的二维码标志和环视相机采集的俯视图；

包括视觉传感器布置与标定：

步骤1.1视觉传感器布置

采用1个前视相机和4个鱼眼环视相机；所述前视相机布置于汽车前挡风玻璃与后视镜之间；所述鱼眼环视相机布置于车辆前后保险杠，以及左右后视镜；

步骤1.2标定

通过棋盘格内参标定法分别对前视相机和鱼眼相机的内参数进行标定，通过地面标志点对鱼眼相机的外参数进行标定，获得拼接后的俯视图；

步骤2、从前视图像中识别并提取二维码标志的类型和二维码的四个角点，利用二维码的平面假设计算车辆与二维码之间的相对位置关系；

步骤2.1二维码布置

将二维码打印，然后将其张贴在停车场的立柱与墙面之上；

步骤2.2检测并计算车辆与二维码之间的相对位置关系；

步骤3、从环视图像中提取库位的边界线，计算库位边界在车辆坐标系中的坐标，同时对库位的编号进行识别；

步骤3.1库位布置

库位需为停车场标准库位，其包括平直的库位线以及库位编号，库位编号由英文字母与阿拉伯数字组成；

步骤3.2检测并计算

在获得环视相机俯视图后，利用机器视觉方法，检测俯视图中的停车库位线与库位编号；由于俯视图标定在步骤2构建的车身坐标系下，车身坐标系的x轴方向垂直航向向右，y轴方向沿航向指向车辆行驶方向，因此库位在靠近车身的两个库位角点坐标能够直接读出，远离车身的两个角点坐标利用库位规则估算得到；

步骤4、利用二维码标志的编号、库位位置和编号，对重复观测的库位以及二维码进行离线闭环优化，消除累积噪声；

通过不断重复观测二维码标记或库位位置来修正累积误差，在离线建图过程中，使用图优化方法建立地图；

所述图优化方法，是以图的方式来建立优化模型，图由结点和边组成，所述结点是指每个时刻车辆所在位置、各视觉标记所在位置，各视觉标记为二维码与库位，所述边是指两时刻间基于惯性导航的推算结果，或每个时刻车辆与视觉标记的相对坐标差；每观测到一个新的视觉标记或车辆发生了位移，则在图模型中增加一个新的结点和一条边，在添加所有数据后，根据图模型中边和结点的关系，列出边误差方程，使用高斯牛顿法迭代进行优化；

步骤5、实时通过扩展卡尔曼滤波器优化融合基于库位和二维码分别求解出的车辆位置信息，以及通过惯性导航观测得到的车辆位移信息，实现优化建图；

步骤6、利用图优化方法对建图结果进行多次优化，提高建图的精度：

首先对结点和边进行均匀采样，进行全局图优化，再以全局图中的点为基准，进行局部图优化；

步骤7、将建图结果进行保存，生成停车场库位平面地图；在线定位时通过已生成的建图结果，通过对库位边界以及二维码的实时识别优化求解当前车辆的位置，实现分米级的高精度定位。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2.2，具体为：

先检测二维码的角点坐标；

由于图像中四个角点在世界坐标系中位于同一平面上，对于每一个角点可列出方程：R·K^-1·x+t＝X，其中，K为相机内参数，x为角点在像空间坐标系中的坐标，R,t为相机在这一时刻的外参数，分别代表旋转和平移，X为角点在三维空间中的坐标；

由于四个角点之间的位置关系已知，根据其位置关系，可以建立一个以二维码标记中心为原点，x轴沿标记边缘方向右，y轴沿标记边缘方向向上，z轴垂直于标记平面向内的三维空间直角坐标系；在此坐标系中，X已知，此外，x 已经检测确定，K通过相机标定得出，R,t自由度为6Dof，则仅需三个或以上点，即可迭代求解出R,t；

对R进行罗德里格变换，即得单目相机到二维码标记中心连线与车辆航向的夹角a，对t取二范数即为单目相机到二维码标记中心的距离d；则构建视觉标记在车身坐标系，坐标为：

x＝sin(a)·d

y＝cos(a)·d。