【摘 要】
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无人驾驶是当前汽车行业发展的一个重要方向,吸引着越来越多的汽车、科技公司的研发与参与。车辆要想实现真正的无人驾驶,除了有优秀的控制、规划算法,还需要精确的定位,精确的定位是车辆其他功能实现的基础。随着机器视觉的发展,基于视觉的定位方法成为当前研究的热点,并且视觉传感器价格较为低廉,更是率先应用到了量产车辆。视觉定位是一种利用相机传感器估计位姿的方法,其具有精度高、鲁棒性好等优点,但是在快速运动、弱
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无人驾驶是当前汽车行业发展的一个重要方向,吸引着越来越多的汽车、科技公司的研发与参与。车辆要想实现真正的无人驾驶,除了有优秀的控制、规划算法,还需要精确的定位,精确的定位是车辆其他功能实现的基础。随着机器视觉的发展,基于视觉的定位方法成为当前研究的热点,并且视觉传感器价格较为低廉,更是率先应用到了量产车辆。视觉定位是一种利用相机传感器估计位姿的方法,其具有精度高、鲁棒性好等优点,但是在快速运动、弱纹理、弱光照、光照变化明显等场景容易定位跟踪失败,在丢失图像帧情况下也将导致整个系统失效。为此,本文提出了一种复杂场景下基于多特征基元融合的视觉定位方法,并对所提出算法进行了精确性和鲁棒性验证。基于本文的研究目标,主要工作内容如下:（1）本文提出了一种点线特征融合的定位算法。针对光线变化明显导致基于点特征的定位算法跟踪失败的问题,本文在点特征的基础上,引入了对光线变换不敏感的线特征,研究线特征的提取和描述方法,介绍LSD线特征的提取和LBD线特征的描述子;针对线特征较多且长度差异较为明显的特点,提出了长线特征的提取方法;基于ORB-SLAM2框架将点线特征融合,提出了点线特征融合算法,构建了完整的位姿估计算法和局部优化方法,并通过公开数据集验证了本文算法的精度。（2）本文提出了基于视觉特征的多路径融合方法。对多路径融合进行介绍,包括回环检测、位姿在不同坐标系下的变换理论;介绍多路径融合和重定位方法在理论上的区别,并提出了基于区域一致性的回环检测方法,提高了回环检测的召回率;在正确重定位的前提下实现路径融合,完成多段路径中相机位姿的正确位姿变换。通过公开数据集验证了本文提出的方法的有效性,结果表明此方法大幅提高了相机位姿的信息量。（3）通过两个单目相机设计了双目立体视觉定位模型,基于宝骏汽车和该模型搭建了定位试验平台,并分析车身模型和针孔相机的成像模型完善试验平台,使试验平台有较好视野且平稳运行。正午时分在小区道路、城市道路和有高架桥遮挡太阳的多种道路上完成试验,验证了在光线变化明显等复杂场景下本文算法具有较高鲁棒性。
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