基于地圖和道路標記檢測的自動車輛精確定位方法

基于地圖和道路標記檢測的自動車輛精確定位方法

對自動駕駛車輛來說，安全的路徑規劃應用程序需要可靠且準確的道路環境（障礙物、道路和定位）信息。就當前信息的精確度而言，GPS只適合于導航（與地圖連接）和車隊管理（貨運）。而將GPS和慣性傳感器結合能夠提高行車道定位水平（米級精度）的準確性，這雖然能夠識別和選擇車輛所在車道的障礙物，但不能保證車輛的自動駕駛功能。因此，提出了一種新的方法，即融合從GPS、慣性單元（加速度和角速度）、檢測路標獲得的橫向偏差估計值以及準確的地圖（厘米級精度）中獲得信息。采用所提出的新方法時，利用車輛位置和道路邊沿之間的橫向距離信息以及精確的地圖，可獲得更精確的定位結果。在大面積范圍內建立厘米級的精確地圖能夠精確識別駕駛員的操縱，且能夠使車輛實現自動駕駛功能。目前，一般在將多個照相機拍攝的圖像進行綜合分析的基礎上檢測道路標記，估計車輛與道路標記的橫向距離。為了使天氣狀況、照明條件和道路拓撲及標記的干擾最小化，將照相機能夠拍攝的范圍限制在10m以內。將兩個照相機固定在車輛前部確定照相機的拓撲結構，兩個照相機之間進行角配置以集中獲取路面信息。這種方法的主要優點是不需要進行連續檢測。

未來，為了確保車輛在各種條件下（惡化的環境，天氣和道路標線）以及不同可見度（暴雨、雪、污垢和灰塵）下的精確定位，需要利用轉發器獲得有關道路的補充信息。利用上述通信手段將同時提供定位和語音信息（危險區域的靠近、路口的出現、限制速度）。因此，不同傳感器（GPS、INS、里程表、視覺）的融合，不同類型數據源（轉發器、地圖）的使用能夠確保車輛定位信息具有較高的精度和可靠性。

刊名：Expert Systems with Applications（英）

刊期：2016年第43期

作者：Dominique Gruyer et al

編譯：趙喚