發(fā)布時(shí)間：2019-09-18 10:57

【摘要】：高精度定位是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵.在城市密集區(qū)域,全球定位系統(tǒng)(Global positioning system,GPS)等衛(wèi)星定位系統(tǒng)受到遮擋、干擾、多路徑反射等影響,無(wú)法保障自動(dòng)駕駛所需的定位精度.視覺(jué)定位技術(shù)通過(guò)圖像特征匹配進(jìn)行位置估計(jì),被廣泛研究.然而傳統(tǒng)基于特征點(diǎn)的方法容易受到移動(dòng)目標(biāo)的干擾,在高動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景中的應(yīng)用面臨挑戰(zhàn).在結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景中,車(chē)道等線(xiàn)特征普遍存在,為人類(lèi)駕駛員的視覺(jué)理解與決策提供重要線(xiàn)索.受該思路的啟發(fā),本文利用場(chǎng)景中的三垂線(xiàn)和點(diǎn)特征構(gòu)建道路結(jié)構(gòu)特征(Road structural feature,RSF),并在此基礎(chǔ)上提出一個(gè)基于道路結(jié)構(gòu)特征的單目視覺(jué)定位算法.本文利用在北京市區(qū)的典型路口、路段、街道等場(chǎng)所采集的車(chē)載視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,以同步采集的高精度GPS慣性導(dǎo)航組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)為參照,與傳統(tǒng)視覺(jué)定位算法進(jìn)行比較.結(jié)果表明,本文算法在朝向估計(jì)上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法,對(duì)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)干擾有更高的魯棒性.在衛(wèi)星信號(hào)易受干擾的區(qū)域,可以有效地彌補(bǔ)GPS等定位系統(tǒng)的不足,為滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛所需的車(chē)道級(jí)定位要求提供重要的技術(shù)手段.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;北京大學(xué)機(jī)器感知與智能教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2012AA011801) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61573027)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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