一种基于深度特征的室外环境下激光地图辅助视觉定位方法

发布时间：2021-03-11 03:22

　　针对无GPS或弱GPS信号下的室外环境中的车辆无法定位问题,提出了一种利用激光地图辅助视觉定位方法。首先利用双目相机的视差图的深度与三维激光雷达地图进行匹配,然后通过最小化深度残差来估计六自由度相机位姿,接着利用视觉跟踪产生的良好的初始估计和提出的深度残差方法可有效地估计相机的位姿,最终通过估计相机的位姿完成定位。通过对比多个公开数据集,验证所提方法的准确性和有效性,最后利用实验小车采集校园数据,仿真和实验结果都证明利用此方法的有效性和在室外环境下的视觉定位的准确性。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(13)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

轨迹图

定位误差

与上述方法不同的是本文算法不关注全局的尺度定位,采用了一种在给定的激光地图中进行视觉定位的方法,系统结构如图1所示。定位系统由四个模块组成,预处理过程是对从地图和图像流中获取的原始数据进行处理,用于之后的跟踪和定位模块。深度图是利用立体视差产生。在局部地图提取中,将从全局激光地图中提取与视觉深度匹配的局部3D地图。系统开始时,需要在给定的激光地图上假定相机的初始位姿,为了确定初始假定相机位姿的合理性,在定位之前需要进行视觉跟踪,该模块对连续图像帧之间的相对姿态进行估计,然后利用跟踪过程中的局部图、深度图和假定位姿,对6自由度相机姿态进行估计。1 基于激光地图的视觉定位

【参考文献】：
期刊论文
[1]运动图像跟踪过程中丢帧误差消除技术[J]. 郎晓彤.  科学技术与工程. 2019(16)
[2]基于OpenCV组合优化的人脸识别应用平台设计[J]. 漆世钱.  科学技术与工程. 2019(13)
[3]ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用[J]. 郑德华.  测绘科学. 2007(02)

硕士论文
[1]多尺度下脉冲耦合神经网络的图像融合[D]. 王海旭.电子科技大学 2011



本文编号：3075773