地下停车场环境融合语义特征的视觉惯性定位方法

针对地下停车场环境GPS信号差、光线暗、特征少、纹理弱等带来的定位问题,提出了一种融合语义信息的视觉惯性定位算法.该算法首先通过视觉里程计和IMU预积分进行视觉惯性信息的融合.同时,利用4个鱼眼摄像头输入图像构建全景环视图像,并采用语义分割算法提取停车场环境语义信息.然后,根据视觉惯性紧耦合位姿完成逆投影变换,获得语义特征投影地图并采用回环检测和位姿图优化方式减小累积误差,完成全局位姿图优化,实现较高精度的定位效果.最后,通过Gazebo仿真与实车测试对该算法进行了验证.结果表明,本文算法能充分利用环境语义信息构建较为完整的语义地图,且基于重复定位误差对比,相较于ORB-SLAM3提高了车辆定位精度.

一种智轨列车的全景环视图像生成方法

针对新型交通系统多编组智轨列车(Autonomous rail rapid transit,ART)由于车体过长而存在的安全隐患,基于8个单目相机传感器和2个铰接角度传感器,提出改进的图像配准方法以生成单车厢环视图像。结合图像映射原理与几何对齐技术融合铰接传感器角度数据实现整车全景环视图像的生成。研究结果表明:在单车厢环视图像生成过程中,改进的基于固定棋盘格内角点的图像配准方法配准精度与效率更高,且实际操作更简单;在多车厢环视图像生成过程中,本文所提出的方法被证明了在不同的铰接角时都能够有效且清晰地生成整车的全景环视图像,这对可视化大型多编组车辆视野盲区以及主动为驾驶员提供行车环境信息从而保证车辆安全驾驶具有重要意义。