基于道路结构特征的智能车单目视觉定位

高精度定位是实现自动驾驶的关键.在城市密集区域,全球定位系统(Global positioning system,GPS)等卫星定位系统受到遮挡、干扰、多路径反射等影响,无法保障自动驾驶所需的定位精度.视觉定位技术通过图像特征匹配进行位置估计,被广泛研究.然而传统基于特征点的方法容易受到移动目标的干扰,在高动态交通场景中的应用面临挑战.在结构化道路场景中,车道等线特征普遍存在,为人类驾驶员的视觉理解与决策提供重要线索.受该思路的启发,本文利用场景中的三垂线和点特征构建道路结构特征(Road structural feature,RSF),并在此基础上提出一个基于道路结构特征的单目视觉定位算法.本文利用在北京市区的典型路口、路段、街道等场所采集的车载视频数据进行实验验证,以同步采集的高精度GPS惯性导航组合定位系统数据为参照,与传统视觉定位算法进行比较.结果表明,本文算法在朝向估计上明显优于传统算法,对环境中的动态干扰有更高的鲁棒性.在卫星信号易受干扰的区域,可以有效地弥补GPS等定位系统的不足,为满足自动驾驶所需的车道级定位要求提供重要的技术手段.