[发明专利]车辆定位方法、装置、车辆和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车辆所拍摄的图像，并提取所述图像中的特征以得到识别特征集合；

确定所述车辆所在的模糊位置信息；

根据所述模糊位置信息，从预先建立的特征地图中获取模糊位置所在区域的目标特征地图，其中，所述预先建立的特征地图中包含各道路上的所有图像特征和所述所有图像特征所在的经纬度坐标信息；以及

根据所述识别特征集合和所述模糊位置所在区域的目标特征地图，得到所述车辆的目标位置；

其中，所述根据所述识别特征集合和所述模糊位置所在区域的目标特征地图，得到所述车辆的目标位置，包括：

获取所述模糊位置所在区域的目标特征地图中的地图特征集合；

将所述识别特征集合中的特征与所述地图特征集合中的特征进行匹配，得到匹配特征集合；

从所述模糊位置所在区域的目标特征地图中，获取所述匹配特征集合中各特征的经纬度坐标信息；

确定所述匹配特征集合中各特征相对于所述车辆的方位角；

根据所述匹配特征集合中各特征的经纬度坐标信息、和所述匹配特征集合中各特征相对于所述车辆的方位角，确定所述车辆的目标位置；

其中，所述根据所述匹配特征集合中各特征的经纬度坐标信息、和所述匹配特征集合中各特征相对于所述车辆的方位角，确定所述车辆的目标位置，包括：

以每三个特征为一组，通过排列组合的方式对所述匹配特征集合中各特征进行排列组合，得到多个特征组合；

针对每个特征组合，根据所述特征组合中各特征相对于所述车辆的方位角，计算所述特征组合中相邻两个特征之间的偏向夹角；

根据所述相邻两个特征的经纬度坐标、所述相邻两个特征之间的偏向夹角，计算经过所述相邻两个特征的圆形方程；

根据每个圆形方程，计算每个圆形之间的交点坐标，并根据所述特征组合中各特征之间的相对朝向信息，从所述每个圆形之间的交点坐标中确定目标交点坐标；

基于聚类算法，对所述多个特征组合对应的多个目标交点坐标进行聚类，并将聚类后得到的交点坐标作为所述车辆的目标位置。

2.根据权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述识别特征集合包括多种特征，所述多种特征包括点特征、线段特征和特定目标识别特征，所述特定目标识别特征包含车道线、导向箭头、停车线、人行道、红绿灯、电线杆、道路标识牌中的一种或多种信息；其中，所述提取所述图像中的特征以得到识别特征集合，包括：

分别通过多种特征提取算法对所述图像中的特征进行识别与提取，得到所述图像中的识别特征集合。

3.根据权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于，所述分别通过多种特征提取算法对所述图像中的特征进行识别与提取，得到所述图像中的识别特征集合，包括：

通过尺度不变特征变换匹配SURF算法对所述图像中的点特征进行识别与提取；

通过边缘检测Canny算法对所述图像中的边缘特征进行识别与提取，并基于直线检测算法对提取到的边缘特征进行识别，得到所述图像中的线段特征；

通过预先训练的深度学习网络对所述图像中的特定目标识别特征进行识别与提取，其中，所述深度学习网络是通过预先采集特定目标的图像数据集，并对所述图像数据集中的目标根据角度方向进行分类，再使用深度学习网络进行训练而得到的。

4.根据权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述车辆上安装有车载卫星定位系统，所述车载卫星定位系统的定位精准度小于预设阈值；其中，所述确定所述车辆所在的模糊位置信息，包括：

通过所述车载卫星定位系统对所述车辆进行定位，以确定所述车辆所在的模糊位置信息。

5.根据权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述模糊位置信息，从预先建立的特征地图中获取模糊位置所在区域的目标特征地图，包括：

以所述模糊位置信息为中心，预设距离为半径，形成所述模糊位置所在区域；

根据所述模糊位置所在区域，从所述预先建立的特征地图中获取对应的目标特征地图。