[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

说明书

本发明提出了一种基于库位和二维码识别的即时定位与建图(SLAM)方法，基于低成本的前视单目相机以及由鱼眼相机组成的环视系统，对环境中的库位、库位编号以及预先布设的二维码进行鲁棒识别；利用低成本的惯性导航设备对车辆航向以及速度进行观测；利用SLAM算法实现对环境中的库位以及二维码标记的位置的优化估计，实现车库平面分布图自动构建，并利用建图结果实现无人车的实时高精度分米级定位。

技术领域

本发明是一种应用于停车场以及类似无GNSS环境下的自动建图与高精度定位方法，适用无人车在停车场环境中的自主无人驾驶。

背景技术

在室外，全球卫星导航系统(GNSS)技术已经可以提供准确可靠的定位导航服务，但在室内空间，由于建筑墙体遮挡，无法接受到GNSS信号。当前实现室内停车场定位的方法主要依靠无线设备例如WiFi或UWB等，其一方面需要布设大量基站设备，成本高昂；另一方面定位精度(米级)难以满足无人驾驶需求。另外，采用激光雷达的机器人室内SLAM受到激光雷达成本的制约，难以在量产车型中装备；采用纯视觉系统的机器人SLAM方法受到停车场环境中缺乏丰富纹理的限制，无法保证精度和可用性。

发明内容

本发明提出了一种基于库位和二维码识别的即时定位与建图(SLAM)方法，基于低成本的前视单目相机以及由鱼眼相机组成的环视系统，对环境中的库位、库位编号以及预先布设的二维码进行鲁棒识别；利用低成本的惯性导航设备对车辆航向以及速度进行观测；利用SLAM算法实现对环境中的库位以及二维码标记的位置的优化估计，实现车库平面分布图自动构建，并利用建图结果实现无人车的实时高精度分米级定位。

本发明所采用的技术方案是：

1、通过低成本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；

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；

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；

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闭环优化，消除累积噪声；

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，以及惯性导航观测得到的车辆位移信息，实现优化建图；

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；

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。

本发明的有益效果是：1、在停车场等无GNSS信号以及在视觉特征稀疏的环境中提供高精度的实时定位结果；2、使用低成本传感器，和少数纸质二维码标记，实用性强；3、自动构建的定位地图能够同时支持无人车自主无人驾驶的定位需求，以及人类在停车场内的导航需求。

附图说明

图1各相机传感器获得的影像

图2二维码布置效果图

图3单目相机影像中视觉标记与三维空间坐标系中视觉标记对应关系

图4俯视图中检测得的库位

图5本方法中使用的图模型及基于视觉标记的导航示例

具体实施方式

基于本发明技术方案，以下结合附图对本发明技术方案做更为详细的介绍。

各个步骤依次为：