[发明专利]基于多组合相机的车载视觉定位方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

利用多组合相机拍摄车辆行驶过程中的图像；

对所述拍摄的图像采取数据融合处理，并根据数据融合后的图像数据构建完整的视觉地图；

根据所述视觉地图进行实时定位并指导车辆行驶。

2.根据权利要求1所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述多组合相机包括广视角相机、近景相机、中景相机及远景相机。

3.根据权利要求1所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述对所述拍摄的图像采取数据融合处理，并根据数据融合后的图像数据构建完整的视觉地图，具体包括：

由所述多组合相机分别拍摄并采集车辆行驶过程中的图像数据，建立局部三维场景；

在所述局部三维场景内建立视觉标志点，并根据所述视觉标志点将所述采集到的图像数据映射到同一坐标系下，并构建全局三维场景模型；

对所述全局三维场景模型进行全局方位的元素估计；

对所述多组合相机中不同相机远、近方位元素进行解算，并用时空滤波算法对所述远、近方位元素进行优化，得到所述视觉地图。

4.根据权利要求3所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述由所述多组合相机分别拍摄并采集车辆行驶过程中的图像数据，建立局部三维场景，具体包括：

通过所述多组合相机分别标定得到内参数；

提取汽车行驶过程中任意两个不同时刻的图像，并由车载GPS获取所述两个时刻汽车的位置，以所述两个时刻汽车之间的距离作为所述两幅图像的基线；

对所述两幅图像进行特征点提取与匹配，并基于所述基线得到匹配点对集；

基于RANSAC的八点法求解所述匹配点对集对应的基本矩阵；

根据所述基本矩阵求得本质矩阵；

由所述本质矩阵确定所述多组合相机的外参数；

根据所述多组合相机的内参数和外参数得到投影矩阵；

根据所述投影矩阵求得空间稀疏点云。

5.根据权利要求4所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述在所述局部三维场景内建立视觉标志点，并根据所述视觉标志点将所述采集到的图像数据映射到同一坐标系下，并构建全局三维场景模型，具体包括：

获取所述空间稀疏点云；

根据所述空间稀疏点云确定所述多组合相机对应的视觉标志点；

根据所述视觉标志点将所述采集到的图像数据映射到同一坐标系下；

将背景三维模型叠加到所述同一坐标系下，得到所述全局三维场景模型。

6.根据权利要求5所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述根据所述空间稀疏点云确定所述多组合相机对应的视觉标志点，具体包括：

将所述空间稀疏点云与之前预设数量的空间稀疏点云进行一一对比，并将空间稀疏点云与之前预设数量一致的空间稀疏点云存储为视觉标志点。

7.根据权利要求5所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述同一坐标系为GPS三维坐标系。

8.根据权利要求5所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法，其特征在于，所述背景三维模型为根据实景地图建立的三维模型。

9.一种基于多组合相机的车载视觉定位系统，其特征在于，包括处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任意一项所述的基于多组合相机的车载视觉定位方法中的步骤。