室内停车场的定位方法、装置、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN115546303A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211288245.X

    申请日:2022-10-20

    Abstract: 本申请涉及车辆泊车技术领域,特别涉及一种室内停车场的定位方法、装置、车辆及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取车辆周围的环境图像;提取环境图像中车辆周围停车位的至少一个坐标语义特征,以坐标语义特征为索引,查询预先构建得到的全局语义地图,得到与坐标语义特征匹配的目标特征,其中,全局语义地图基于停车位的坐标语义特征预先构建得到;根据目标特征定位车辆的初始位置根据车辆的当前加速度和当前角速度修正初始位姿,得到车辆在室内停车的实际位置。由此,解决了视觉SLAM建图精度低,算法计算复杂,在车辆计算资源受限时,计算效率低,导致车辆在室内停车场的定位精度较低的等问题。

    图像采集设备姿态标定方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115423879A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211057997.5

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本申请提供一种图像采集设备姿态标定方法、装置、设备及存储介质,该方法通过获取包括多条结构性线条的环境图像,确定多个参考线段形成的多个交点,及交点位置信息,将交点投影至预设高斯球面得到投影点,配置投影点的多组匹配点对,确定优选曼哈顿世界假设,根据优选曼哈顿世界假设中曼哈顿投影点、曼哈顿第一匹配点和曼哈顿第二匹配点与各参考线段之间的位置关系确定曼哈顿坐标轴属性,得到曼哈顿世界坐标,基于该坐标与预设图像采集设备世界坐标确定图像采集设备到曼哈顿世界的旋转矩阵,以对图像采集设备进行姿态标定,能够实现基于单张图像估计得到曼哈顿世界与图像采集设备之间的旋转矩阵,以对图像采集设备姿态的标定,简单准确,速度快。

    一种车道线拟合方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119942486A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510041827.5

    申请日:2025-01-10

    Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域,公开了一种车道线拟合方法、装置、设备及介质,方法包括:获取车道图像;从车道图像中提取预设长度的车道线图形;从车道线图形中等距取点,得到若干车道线拟合点位;利用车道线拟合点位拟合计算当前车道线方程;基于当前车道线方程控制车辆行驶,并当车辆行驶到预设位置时,返回获取车道图像的步骤,拟合下一个预设长度车道线的车道线方程。本发明在原有的车道线拟合方案之上,仅通过距离估计和等距取点的原则进行优化,实现了在不改变算法和架构的情况下,尤其确保了拟合车道线数据在远端的权重值,保证了最终计算出曲线结果的稳定性,降低了车道线拟合结果的远端误差。

    初始化收敛方法、收敛装置、电子设备、车辆及存储介质

    公开(公告)号:CN118818581A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410826222.2

    申请日:2024-06-25

    Abstract: 本申请提供一种初始化收敛方法、收敛装置、电子设备、车辆及存储介质,所述方法包括:根据所述先验位姿生成粒子群,并实时更新所述粒子群的位姿信息;根据所述粒子群的位姿信息,获取基于所述粒子群的道路感知信息;根据所述地图信息和所述道路感知信息,更新所述粒子群以及所述粒子群的权重;根据所述粒子群以及所述粒子群的权重,判断所述粒子群是否收敛,若收敛,则此时所述粒子群的位姿信息为当前车辆的初始位姿。本申请能够在卫星信号被遮挡的复杂场景下,实现车辆快速且高精度地定位,减少系统复杂度,提高自动驾驶的可靠性。

    一种视觉重定位方法及系统
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118570295A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410354909.0

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本发明公开了一种视觉重定位方法及系统,涉及计算机视觉领域。其中,所述方法包括:根据查询图像中各个2D特征点的显著性信息,选取出2D关键点;利用场景坐标回归网络预测与2D关键点相匹配的3D场景坐标;其中,场景坐标回归网络在离线阶段完成对3D场景的学习,并在离线学习过程中引入几何约束策略;采用基于随机采样一致性方案的PnP算法,根据2D关键点和对应的3D场景坐标进行位姿求解,得到查询图像的六自由度位姿。相较于现有技术,本发明可以降低定位任务中离群点的数量并使网络能够从图像中一些有价值的区域学习,获得的匹配对和计算量都大幅减少,节约了计算资源,重定位结果精度高。

    一种车辆定位方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117518218A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311491202.6

    申请日:2023-11-09

    Abstract: 本申请涉及一种车辆定位方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:获取车辆在地球坐标系下的经纬度坐标和初始航向角;基于所述经纬度坐标和预设误差范围,确定坐标转换基准点;基于所述坐标转换基准点和坐标转换函数,对所述经纬度坐标进行坐标转换,得到所述车辆在平面坐标系下的平面坐标;基于所述坐标转换基准点和所述经纬度坐标,对所述车辆的初始航向角进行修正,得到所述车辆的修正航向角;基于所述平面坐标和所述修正航向角,对所述车辆在所述平面坐标系下进行定位。本申请将地球大地坐标转换为平面坐标,使得车辆能够基于平面坐标实现车辆在行驶过程中的精确定位和行驶数据的计算。

    一种车道线关联配准方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116205955A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310004843.8

    申请日:2023-01-03

    Abstract: 本申请提供一种车道线关联配准方法、装置、设备及存储介质,包括:获取视觉车道线点云和地图车道线点云,利用变换矩阵将视觉车道线点云转换到全局平面坐标系下,并对视觉车道线点云中的视觉车道线点进行搜索,从地图车道线点云中搜索出线段,将搜索出的线段与对应的视觉车道线点组合为搜索点线对,并判断搜索点线对是否满足匹配条件,在满足匹配条件时,对变换矩阵进行配准变换,以使视觉车道线点云中的视觉车道线点在地图车道线中存在匹配的线段。本申请采用点线对匹配的配准方式,一定程度上进行了模糊匹配,使得视觉车道线点云与高精地图车道线形点这两种分布不同的点云有更好的配准精度及更快的收敛速度,能够应对地图形点较为稀疏的场景。

    一种自动驾驶汽车位姿更新方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115908571A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202310004566.0

    申请日:2023-01-03

    Abstract: 本申请涉及自动驾驶汽车技术领域,公开了一种自动驾驶汽车位姿更新方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取自动驾驶汽车的行驶环境图像数据、行驶环境激光点云数据和车辆原始位姿信息;提取行驶环境图像数据中的第一特征点和行驶环境激光点云数据中的第二特征点,根据第二特征点对第一特征点进行深度赋值得到具有深度信息的特征点;根据具有深度信息的特征点、车辆原始位姿信息进行位姿估计,得到位姿估计结果;根据位姿估计结果更新车辆原始位姿信息,得到新的车辆位姿信息。将视觉系统中的图像数据和激光雷达系统中的点云数据相结合,并使用车辆原始位姿信息与结合后的数据进行位姿估计,提高了定位的准确性、定位系统的稳定性和鲁棒性。

    一种基于视觉语义矢量的车辆导引方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN115661522A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211305618.X

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本申请提供一种基于视觉语义矢量的车辆导引方法、系统、设备和介质,该方法包括:获取道路图像,对所述道路图像中像素点进行分类,得到像素点类别;根据像素点位置和类别进行点集划分,得到多个像素集合,每个像素集合由位置连续且类别相同的像素点组成;将各所述像素点集合中的像素点投影到地面坐标系,得到每个像素点集合中像素点的三维坐标值;根据各像素点的三维坐标值确定对应像素点集合的语义坐标以及方向作为所述像素点集合的语义矢量;根据所述语义矢量进行路面标识定位,以引导车辆行驶。本申请可增强语义矢量的鲁棒性,为后续车辆定位提供可靠数据支撑。

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