[发明专利]基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法

权利要求书

1.一种基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法，其中，主要包括以下步骤：

步骤1、采用高精度GPS采集道路的车道线位置，建立高精度车道线地图；

步骤2、采集高精度车道线地图中不同车道的不同位点的包含场景图像的场景数据，建立车道场景库，其中，将所述车道场景库中的场景图像作为参考图像，且所述参考图像中标记有参考车道序号；

步骤3、车辆采集当前场景图像为当前图像，将当前图像与车道场景库中的参考图像比对，得到最接近的参考图像，并从所述最接近的参考图像中获取参考车道序列号；

其中，获取最接近的参考图像的具体方法主要包括以下步骤：

步骤4.1、获得车辆当前场景图像，并利用低精度GPS获得当前位置；

步骤4.2、查询车道场景库中在当前位置10-30米范围之内的场景图像，作为候选场景图像；

步骤4.3、计算当前场景图像与候选场景图像的相似度，将候选场景图像中得分最高的作为参考场景图像，依照参考场景图像得到车辆当前的参考车道序列号；

步骤4、车辆采用低精度GPS获得低精度位置信息，并将低精度位置信息及参考车道序列号发送至高精度GPS，高精度GPS结合低精度位置信息与参考车道序列号，给出车辆当前正确的车道线；

步骤5、车辆检测当前车道线，并以正确的车道线为标准调整车辆当前的位姿，以使车辆与正确的车道线匹配，其中，车辆位姿调整的方法为先进行车辆的航向优化，再进行车辆的横向位置优化；

所述横向位置优化方法为：使用Levenberg-Marquardt算法，逐步用Δt补偿车辆位姿中的横向位置，使得车辆坐标系下的正确的车道线和当前车道线的距离最小化，最后，把计算得到的Δt还原回世界坐标系下，得到车辆在优化后的横向位置；将当前车道线在车辆坐标系下平移一段距离Δt，与正确的车道线匹配，即完成横向位置优化，其中，Δt表示当前车道线的平移距离，用Δt补偿车辆位姿中的横向位置的计算公式为公式3：

公式3

其中，[0，1，0]^T表示车辆坐标系的左向单位向量，表示车辆的姿态即车辆坐标系的坐标轴相对世界坐标系的坐标轴的旋转角度，表示世界坐标系下的车道线点，表示车辆坐标系相对于世界坐标系的位置，表示该单位向量在世界坐标系下的表示，表示补偿的横向距离在世界坐标系下的表示；表示车道线点投影到车辆坐标系下后相对于车辆的位置。

2.如权利要求1所述的基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法，其中，步骤2中所述场景数据还包括：采集场景图像时车辆的位置、姿态和所在车道的序列号；采集场景图像时的天气情况和交通状况，以及场景图像的词袋向量。

3.如权利要求2所述的基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法，其中，同一位点的场景图像包括在不同天气情况下以及不同交通状况下采集的多个场景图像。

4.如权利要求1所述的基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法，其中，步骤4.3通过计算当前场景图像与候选场景图像的词袋向量的相似度，得到场景图像的相似度，词袋向量的相似度计算公式为公式1：

公式1

其中，s(v₀，v₁)表示两个词袋向量v₀和v₁的相似度，假设v₀和v₁的维度是W，||v₀-v₁||₁表示v₀和v₁的曼哈顿距离，即v₀和v₁每一项元素的差的总和。

5.如权利要求1所述的基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法，其中，步骤4.2中排除所选范围内场景图像的航向角与当前场景图像的航向角差距大于5°的场景图像。

6.如权利要求1所述的基于高精度地图和场景检索的车道线辅助定位方法，其中，所述航向优化通过最小化正确的车道线与当前车道线的车道线夹角完成，所述车道线夹角计算公式为公式2：

公式2

其中，Θ为车道线夹角；是正确车道线点的斜率；为当前车道线的斜率；

在计算出正确车道线点的斜率和当前车道线的斜率后，使用Levenberg-Marquardt算法逐步优化车辆位姿中的航向角项，同时固定其他项，使Θ的值最小。