[发明专利]基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统及其方法

权利要求书

1.一种基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统，其特征在于：包括激光测距仪、GPS接收机、车载摄影机和惯导系统，所述激光测距仪、GPS接收机和车载摄影机分别安装于数据采集车的车顶中央位置、车顶任意位置以及车辆前方，惯导系统安装于数据采集车的任意位置。

2.一种基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)数据采集：(1.1)单节点数据采集；(1.2)多节点数据采集；

(2)建立道路场景表征模型：(2.1)单节点表征；(2.2)多节点间表征。

3.根据权利要求2所述的基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统的实现方法，其特征在于：

所述步骤(1.1)中单节点数据采集的方法为：数据采集车装载激光测距仪、GPS接收机、摄像机以及惯导系统在道路中行驶，行驶至道路中某一节点A时，GPS接收机结合惯导系统采集此时的位置信息，同时摄像机采集车辆前方道路图像信息，激光测距仪采集激光点的云信息；

所述步骤(1.2)中多节点数据采集的方法为：数据采集车继续行驶，行至道路中下一节点B时，光测距仪、GPS接收机、摄像机以及惯导系统继续采集同样的数据；重复多次道路场景即被划分为一系列的其他节点。

4.根据权利要求3所述的基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统的实现方法，其特征在于：所述各个节点间的采集距离不多余5m。

5.根据权利要求2所述的基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统的实现方法，其特征在于：所述步骤(2.1)中单节点表征的具体方法为：

(2.1.1)对摄像机所采集的道路图像进行特征提取，所述特征包括道路图像中有特点的像素；

(2.1.2)将所提取的图像特征与激光测距仪采集的云信息相融合，其融合公式为：

式中，表示激光点，表示图像点，K为摄像机内参数，R表示摄像机到激光的旋转量，t表示摄像机到激光的平移量，通过K，R和t三个参数将激光点与图像点实现对应，即每一个图像特征点都对应着一个激光点进而得到相应距离信息；

(2.1.3)将图像特征和激光点与位置信息相融合，其融合公式如下式所示：

式中，[X₁ Y₁]^T，[X₂ Y₂]^T为高精度位置信息，[x₁ y₁]^T，[x₂ y₂]^T为图像特征，和△分别代表图像坐标系与大地经纬度坐标系间的旋转矩阵与平移向量。

6.根据权利要求2所述的基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统的实现方法，其特征在于：所述步骤(2.2)中各个节点之间的表征方法为：

(2.2.1)节点间点云匹配

将第n个节点与第n+1的图像特征提取，并运用相关匹配算法实现图像特征匹配，即实现节点间的图像特征一一对应；其中n＝1,2,3…N；

(2.2.2)节点间位置关系计算

将第n+1节点中已匹配的图像特征提取，结合激光与图像融合方法，得到对应的激光点云；然后将第n个节点的图像特征与第n+1个节点的激光点云对应，形成透视n点模型PnP，如下式所示：

式中，为第n+1个节点的激光点云，为第n个节点的图像特征R’与t’为节点间的旋转矩阵与平移矩阵,u，v分别为图像坐标系中的横纵坐标。

7.一种基于激光、摄像机、GPS与惯导融合的道路场景表征系统的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：

(A)数据采集，即包括单节点数据采集和多节点数据采集；

(B)建立道路场景表征模型，即包括单节点表征和多节点间表征；

(C)若GPS出现盲区时，则包括以下过程：

a)、计算GPS盲区节点与费盲区节点的位置关系：根据步骤(B)所得到的节点间的位置关系，进而得到GPS盲区节点与非盲区节点的位置关系；

b)、计算盲区节点的高精度位置信息：通过GPS盲区节点与非盲区节点的位置关系，结合和△将激光点云映射为GPS盲区的高精度位置信息，和△分别代表图像坐标系与大地经纬度坐标系间的旋转矩阵与平移向量。