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定位专利及装置与流程

来源:未知 编辑:晚一步 时间:2018-06-12

本发明涉及定位技术领域,具体而言,涉及一种定位方法及装置。



背景技术:

现有的交通工具通常通过GPS定位终端提供的定位信号进行定位。然而,使用GPS定位终端进行定位存在如下问题:一方面,可能因为卫星轨道误差引起定位信号的误差;另一方面,在城市中建筑物较多,可能引起卫星信号反射进而产生多路径效应,从而引起偶然误差,从而导致无法精确定位。



技术实现要素:

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种定位方法及装置,以改善上述问题。

为了达到上述目的,本发明实施例的目的在于提供一种定位方法,应用于包括定位终端的交通工具,所述定位终端包括GPS定位器、3D地理信息模型以及安装于所述交通工具的摄像机和激光测距仪;所述方法包括:

通过所述摄像机采集所述交通工具当前所在环境的二维图像,根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置,并从所述二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物;

通过所述激光测距仪采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,从所述深度图像信息中获取所述参照物的深度信息作为第一深度信息,根据所述交通工具当前的精确位置及所述参照物的第一深度信息得到所述参照物的精确位置,记录所述参照物的第一深度信息及精确位置;

当所述摄像机采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取所述目标参照物的第一深度信息及精确位置;

根据所述目标参照物的第一深度信息,从所述激光测距仪当前采集到的深度图像信息中获取所述目标参照物的深度信息作为第二深度信息,并根据所述第二深度信息、所述目标参照物的精确位置以及所述GPS定位器的当前定位信息得到所述交通工具当前的精确位置。

可选地,当所述摄像机采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,所述方法还包括:

通过所述摄像机采集所述交通工具当前所在环境的第一图像帧及与所述第一图像帧相邻的第二图像帧;

对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体;

若不存在移动物体,通过所述激光测距仪采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置;

若存在移动物体,再执行所述获取上一次记录的参照物作为目标参照物的步骤。

可选地,对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体,包括:

识别出所述第一图像帧中的特征点作为目标特征点;

通过卡尔曼滤波器计算出每个目标特征点在所述第一图像帧中的位置并标记为第一位置;

针对所述第一图像帧中的每个目标特征点,在所述第二图像帧中包括该目标特征点的第一位置的范围查找出该目标特征点的当前位置,并将查找出的当前位置标记为第二位置;

针对每个目标特征点,计算该目标特征点的第一位置与第二位置的距离,并统计第一位置与第二位置的距离大于预设距离的目标特征点的数量;

若所述数量达到预设阈值,则确定所述交通工具当前所在环境中存在移动物体。

可选地,通过所述激光测距仪采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置,包括:

根据所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述激光测距仪的安装高度及俯仰角在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟深度图像信息;

通过ICP算法在所述虚拟深度图像信息中提取出与所述深度图像信息匹配的深度图像信息作为目标深度图像信息,并根据所述目标深度图像信息对所述GPS定位器当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

可选地,根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置,包括:

根据所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述摄像机在所述交通工具的安装角度及安装高度在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟二维图像;

从所述二维图像中提取出第一线段信息,从所述虚拟二维图像中提取出第二线段信息,并在所述第二线段信息中查找出与所述第一线段信息匹配的线段信息作为目标线段信息;

根据所述目标线段信息对所述GPS定位器当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

本发明实施例还提供一种定位装置,应用于包括定位终端的交通工具,所述定位终端包括GPS定位器、3D地理信息模型以及安装于所述交通工具的摄像机和激光测距仪;所述装置包括:

第一定位模块,用于通过所述摄像机采集所述交通工具当前所在环境的二维图像,根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置,并从所述二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物;

第二定位模块,用于通过所述激光测距仪采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,从所述深度图像信息中获取所述参照物的深度信息作为第一深度信息,根据所述交通工具当前的精确位置及所述参照物的第一深度信息得到所述参照物的精确位置,记录所述参照物的第一深度信息及精确位置;

目标参照物获取模块,用于当所述摄像机采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取所述目标参照物的第一深度信息及精确位置;

第三定位模块,用于从所述激光测距仪当前采集到的深度图像信息中获取所述目标参照物的深度信息作为第二深度信息,并根据所述第二深度信息、所述目标参照物的精确位置以及所述GPS定位器的当前定位信息得到所述交通工具当前的精确位置。

可选地,所述装置还包括:

第四定位模块,用于当所述摄像机采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,通过所述摄像机采集所述交通工具当前所在环境的第一图像帧及与所述第一图像帧相邻的第二图像帧;对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体;若不存在移动物体,通过所述激光测距仪采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置;若存在移动物体,再执行所述获取上一次记录的参照物作为目标参照物的步骤。

可选地,所述第四定位模块通过以下方式对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体:

识别出所述第一图像帧中的特征点作为目标特征点;

通过卡尔曼滤波器计算出每个目标特征点在所述第一图像帧中的位置并标记为第一位置;

针对所述第一图像帧中的每个目标特征点,在所述第二图像帧中包括该目标特征点的第一位置的范围查找出该目标特征点的当前位置,并将查找出的当前位置标记为第二位置;

针对每个目标特征点,计算该目标特征点的第一位置与第二位置的距离,并统计第一位置与第二位置的距离大于预设距离的目标特征点的数量;

若所述数量达到预设阈值,则确定所述交通工具当前所在环境中存在移动物体。

可选地,所述第四定位模块通过所述激光测距仪采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置的方式,为:

根据所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述激光测距仪的安装高度及俯仰角在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟深度图像信息;

通过ICP算法在所述虚拟深度图像信息中提取出与所述深度图像信息匹配的深度图像信息作为目标深度图像信息,并根据所述目标深度图像信息对所述GPS定位器当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

可选地,所述第一定位模块根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置的方式,为:

根据所述GPS定位器当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述摄像机在所述交通工具的安装角度及安装高度在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟二维图像;

从所述二维图像中提取出第一线段信息,从所述虚拟二维图像中提取出第二线段信息,并在所述第二线段信息中查找出与所述第一线段信息匹配的线段信息作为目标线段信息;

根据所述目标线段信息对所述GPS定位器当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

相对于现有技术而言,本发明实施例具有如下有益效果:

本发明实施例提供一种定位方法及装置,通过摄像机采集交通工具当前所在环境的二维图像,根据该二维图像、3D地理信息模型及GPS定位器当前的GPS定位信息得到交通工具当前的精确位置,并从该二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物。通过激光测距仪采集交通工具当前所在环境的深度图像信息,从该深度图像信息中获取该参照物的深度信息作为第一深度信息,根据交通工具当前的精确位置及该参照物的第一深度信息得到该参照物的精确位置,记录该参照物的第一深度信息及精确位置。当摄像机采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取该目标参照物的第一深度信息及精确位置,根据该目标参照物的第一深度信息从激光测距仪当前采集到的深度图像信息中获取该目标参照物的深度信息作为第二深度信息,根据第二深度信息、该目标参照物的精确位置及GPS定位器的当前定位信息得到交通工具当前的精确位置。如此,可以确保交通工具的定位精确。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图作详细说明。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的一种定位终端的方框示意图;

图2为本发明实施例提供的一种定位方法的流程示意图;

图3为图2所示步骤S110的子步骤示意图;

图4为本发明实施例提供的又一种定位方法的流程示意图;

图5为本发明实施例提供的一种定位装置的功能模块框图。

图标:100-定位终端;110-存储器;120-处理器;130-GPS定位器;140-摄像机;150-激光测距仪;200-定位装置;210-第一定位模块;220-第二定位模块;230-目标参照物获取模块;240-第三定位模块;250-第四定位模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和展示的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。

如图1所示,是本发明实施例提供的一种定位终端100的方框示意图,本发明实施例提供的定位方法及装置应用于包括所述定位终端100的交通工具。所述定位终端100包括定位装置200、存储器110、处理器120、GPS定位器130及安装于所述交通工具的摄像机140和激光测距仪150。

所述存储器110、处理器120、GPS定位器130、摄像机140及激光测距仪150各元件之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。其中,所述存储器110中存储有3D地理信息模型,所述3D地理信息模型提供有3D地图信息。所述定位装置200包括至少一个可以软件(software)或固件(firmware)的形式存储在所述存储器110中或固化在所述定位终端100的操作系统(Operating System,OS)中的软件功能模块。

在本实施例中,所述存储器110可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。

所述处理器120可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。该处理器120也可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其中,通用处理器可以是微处理器或任何常规的处理器。

所述GPS(Global Positioning System,全球定位系统)定位器130用于提供GPS定位信息。所述摄像机140安装于所述交通工具,用于采集所述交通工具所在环境的二维图像信息。所述激光测距仪150安装于所述交通工具,用于采集所述交通工具所在环境的激光轮廓线,其中,所述激光轮廓线用于表示所述激光测距仪150到所述交通工具所在环境的各个点的距离,也即所述交通工具到所述交通工具所在环境的各个点的距离。值得说明的是,所述激光轮廓线即为所述交通工具所在环境的深度图像信息。

应当理解,在本实施例中,图1所示的结构仅为示意,所述定位终端100可以具有比图1所示更多或更少的组件,也可以具有与图1所示不同的配置。此外,图1所示的各组件可以通过硬件、软件或其组合实现。

如图2所示,是本发明实施例提供的一种定位方法的流程示意图,所述定位方法应用于包括图1所示定位终端100的交通工具。下面对图1所示步骤及具体流程做详细阐述。

步骤S110,通过所述摄像机140采集所述交通工具当前所在环境的二维图像,根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置,并从所述二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物。

其中,所述交通工具可以是汽车、摩托车等任意交通工具。以所述交通工具是汽车为例,所述摄像机140可以安装于所述汽车的顶部。所述3D地理信息模型包括所述交通工具的运行环境(如,所述交通工具所在的城市)的3D场景信息。

在本实施例中,所述定位终端100通过所述GPS定位器130提供的GPS定位信息可以确定所述交通工具的当前位置。

经发明人研究发现,通过所述GPS定位信息确定的所述当前位置与所述交通工具的实际位置存在一定误差,但还是在所述交通工具的实际位置所在范围内。因此,发明人设计通过在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置所在环境的虚拟图像,并将所述虚拟图像与所述摄像机140拍摄到的所述交通工具实际位置所在环境的二维图像进行对比分析,从而对所述GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具的精确位置。

所述精确位置是指相对所述GPS定位信息确定出的位置更为精确的位置,通常与实际位置的误差在0.5米以内。

详细地,如图3所示,在本实施例中,步骤S110可以包括步骤S111、步骤S112以及步骤S113三个子步骤。

步骤S111,根据所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述摄像机140在所述交通工具的安装角度及安装高度在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟二维图像。

其中,所述3D地理信息模型中配置有一虚拟相机,通过所述虚拟相机可以获取所述3D地理信息模型中的虚拟图像。

由于所述摄像机140采集到的是二维图像,因此,实施时,在确定所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置后,可以根据所述摄像机140实际的安装高度以及安装角度(也即,朝向)在所述3D地理信息模型中采集虚拟二维图像。

如此,可以确保采集到的虚拟二维图像与所述摄像机140采集的二维图像相对应。

步骤S112,从所述二维图像中提取出第一线段信息,从所述虚拟二维图像中提取出第二线段信息,并在所述第二线段信息中查找出与所述第一线段信息匹配的线段信息作为目标线段信息。

步骤S113,根据所述目标线段信息对所述GPS定位器130当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

应当理解,在本实施例中,也可以分别从所述二维图像及所述虚拟二维图像中提取出相应的角点信息,以对所述GPS定位器130当前的GPS定位信息进行校正,从而得到所述交通工具当前的精确位置。

在本实施例中,当基于所述摄像机140采集的二维图像确定所述交通工具的精确位置之后,继续对所述二维图像进行识别,从而得到所述二维图像中预设的静态物体,并将所述静态物体作为参照物。其中,所述静态物体可以是电杆、路灯、楼房等具有特定形状的不会移动的物体。

经发明人研究发现,在城市环境的各个位置,总是存在某些外形固定的物体,例如上述的电杆、路灯及建筑物等。这些物体通常不会发生移动,且每一类物体的外形大致相似,因而可以将这些物体作为本实施例中的所述静态物体。需要说明的是,在本实施例中,所有的建筑物可以归为一类,所有的电杆可以归为一类,所有的路灯可以归为一类。

实施时,可以预先通过摄像机140采集所在城市中各个位置的所述静态物体的图像信息(这里是指二维图像信息)。进一步地,为了降低计算复杂度,针对每个类型的静态物体,可以仅获取该类型的静态物体的一个或预设数量个外形轮廓信息并保存在所述定位终端100中。例如,针对作为静态物体的楼房,可以只保留一个楼房的外形轮廓信息,当所选取的静态物体中存在某些外形特殊的楼房时,可以单独保存其外形轮廓信息。又如,针对作为静态物体的电杆,由于电杆的外形大致相似,可以只在定位终端100中保存一个电杆的外形轮廓信息。又如,针对作为静态物体的路灯,由于路灯的外形大致相似,可以只在定位终端100中保存一个路灯的外形轮廓信息。

应当理解,上述关于静态物体的说明仅为示例,本发明实施例也可以使用其他的物体作为所述静态物体,例如,所述建筑物还可以是桥、报亭等。

在上述情形下,所述步骤S110中,从所述二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物的步骤可以通过如下方式实现:

查找所述二维图像中是否存在与存储的静态物体的外形轮廓信息匹配的目标图像信息,若存在,则将所述目标图像信息对应的物体作为所述参照物。

其中,在判断所述二维图像中是否存在与存储的静态物体的外形轮廓信息匹配的目标图像信息时,只需要判断所述二维图像中是否存在与存储的外形轮廓信息的相似度达到预设相似度的目标图像信息即可,若存在,则确定该目标图像信息为所述参照物。可选地,所述预设相似度可以根据实际统计数据确定。

例如,可以随机采集多个楼房的二维图像,得到多个二维图像,并分别计算所述多个二维图像与存储的楼房的外形轮廓信息的相似度,得到多个相似度。可以将所述多个相似度的平均值作为所述预设相似度,也可以将所述多个相似度的最小值作为所述预设相似度,具体可以根据所需的定位信息的准确度进行选择。

步骤S120,通过所述激光测距仪150采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,从所述深度图像信息中获取所述参照物的深度信息作为第一深度信息,根据所述交通工具当前的精确位置及所述参照物的第一深度信息得到所述参照物的精确位置,记录所述参照物的第一深度信息及精确位置。

其中,所述深度图像信息包括所述激光测距仪150到所在环境中每个点的距离,也即,所述激光测距仪150所在环境中每个点的深度信息。换言之,所述深度图像信息是指所述激光测距仪150采集到的激光轮廓线。

实施时,由于所述激光测距仪150与所述摄像机140都是安装在所述交通工具上,因此,所述激光测距仪150所采集的深度图像信息与所述摄像机140所采集的二维图像实际是相对应的。因此,从所述激光测距仪150采集的深度图像信息中可以获取所述参照物的深度信息,并将获取到的所述参照物的深度信息标记为第一深度信息。所述参照物的深度信息是指所述参照物当前到所述激光测距仪150的距离,也即,所述参照物当前到所述交通工具的距离。

如此,根据步骤S110中得到的所述交通工具的精确位置,以及所述参照物当前到所述交通工具的距离,可以计算出所述参照物的精确位置。

可选地,在本实施例中,所述激光测距仪150与所述摄像机140的朝向可以设置相同。如此,可以进一步确保所述激光测距仪150采集的深度图像信息和所述摄像机140采集的二维图像对应。

步骤S130,当所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取所述目标参照物的第一深度信息及精确位置。

经发明人研究发现,在实际应用中,所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度会随着环境光线的变化而变化,当光线强度低时,采集到的二维图像的辨识度低;当光线强度大时,采集到的二维图像的辨识度高。而当所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度低时,通常会影响到对GPS定位信息的校正结果,导致最终获得的位置不够精确。

因此,当所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,发明人设计通过所述定位终端100中实时记录的参照物的第一深度信息及精确位置来实时确定所述交通工具的精确位置。

为了确保定位的精确性,本实施例中,选择通过当前时刻的上一次记录的参照物作为目标参照物。由于交通工具在行驶过程中,会实时记录参照物的第一深度信息及精确位置,因此,所述交通工具上一次记录的参照物实际也在所述交通工具当前所在位置的范围内,也即,通过所述交通工具的激光测距仪150可以采集到该上一次记录的参照物。

步骤S140,根据所述目标参照物的第一深度信息,从所述激光测距仪150当前采集到的深度图像信息中获取所述目标参照物的深度信息作为第二深度信息,并根据所述第二深度信息、所述目标参照物的精确位置以及所述GPS定位器130的当前定位信息得到所述交通工具当前的精确位置。

基于上述分析,所述激光测距仪150当前采集到的深度图像信息中也包括所述目标参照物的深度信息,因此,根据所述目标参照物的第一深度信息可以从所述激光测距仪150当前采集到的深度图像信息中识别出所述目标参照物的深度信息,从而得到所述目标参照物的第二深度信息。

其中,所述目标参照物的第二深度信息即为所述交通工具的激光测距仪150当前达到所述目标参照物的距离,可以视作所述交通工具当前到达所述目标参照物的距离。

如此,根据所述目标参照物的精确位置以及所述交通工具当前到达所述目标参照物的距离,即可计算出所述交通工具当前的精确位置。

经发明人研究发现,长时间通过所述目标参照物来对所述交通工具进行精确定位,可能会出现一定误差,但考虑到本申请提供的定位方法是在城市环境中应用,而城市环境中灯光分布面积很广,因而,交通工具在无光环境下运行的时间通常较短。

一方面,短时间内使用所述目标参照物对所述交通工具进行精确定位,累积的误差很小。另一方面,一旦交通工具到达有光的环境时,又可以通过摄像机140采集的二维图像、3D地理信息模型以及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息进行精确定位,如此,通过上述方式进行精确定位所产生的误差则可以被消除。

可选地,如图4所示,在本实施例中,当所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,所述定位方法还可以包括步骤S150、步骤S160、步骤S170及步骤S180四个步骤。

步骤S150,通过所述摄像机140采集所述交通工具当前所在环境的第一图像帧及与所述第一图像帧相邻的第二图像帧。

步骤S160,对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体。若是,执行步骤S170;若否,执行步骤S180。

可选地,在本实施例中,所述步骤S160可以通过如下子步骤实现:

首先,识别出所述第一图像帧中的特征点作为目标特征点,通过卡尔曼滤波器计算出每个目标特征点在所述第一图像帧中的位置并标记为第一位置。

然后,针对所述第一图像帧中的每个目标特征点,在所述第二图像帧中包括该目标特征点的第一位置的范围查找出该目标特征点的当前位置,并将查找出的当前位置标记为第二位置。

其中,可以通过目标跟踪算法在所述第二图像帧中包括该目标特征点的第一位置的范围查找出该目标特征点的当前位置。

最后,针对每个目标特征点,计算该目标特征点的第一位置与第二位置的距离,并统计第一位置与第二位置的距离大于预设距离的目标特征点的数量;若所述数量达到预设阈值,则确定所述交通工具当前所在环境中存在移动物体。

其中,所述预设距离及所述预设阈值可以根据测试数据进行确定。实施时,当所述第一位置与第二位置的距离大于预设距离时,表明该目标特征点发生了移动,当第一位置与第二位置的距离大于预设距离的目标特征点的数量达到所述预设阈值时,可以确定所述目标特征点对应的物体为移动物体。

步骤S170,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取所述目标参照物的第一深度信息及精确位置。

步骤S180,通过所述激光测距仪150采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置。

可选地,在本实施例中,步骤S180可以通过如下子步骤实现:

根据所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述激光测距仪150的安装高度及俯仰角在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟深度图像信息;

通过ICP(Iterative Closest Point,迭代就近点)算法在所述虚拟深度图像信息中提取出与所述深度图像信息匹配的深度图像信息作为目标深度图像信息,并根据所述目标深度图像信息对所述GPS定位器130当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

其中,所述虚拟深度图像信息实际是指所述当前位置的虚拟激光轮廓线。经研究,当所在环境移动物体较少的情况下,通过激光测距仪150采集到的激光轮廓线与从3D地理信息模型中的虚拟激光轮廓线进行匹配,从而对GPS定位信息进行校正得到定位,其误差在0.5米以内,因此,通过上述子步骤可以得到所述交通工具当前的精确位置。

如图5所示,本发明实施例还提供一种定位装置200,所述定位装置200应用于包括图1所示的定位终端100的交通工具。

所述定位装置200包括第一定位模块210、第二定位模块220、目标参照物获取模块230、第三定位模块240以及第四定位模块250。

其中,所述第一定位模块210用于通过所述摄像机140采集所述交通工具当前所在环境的二维图像,根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置,并从所述二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物。

在本实施例中,关于所述第一定位模块210的描述具体可参考对图2所示步骤S110的详细描述,也即,所述步骤S110可以由所述第一定位模块210执行。

可选地,在本实施例中,所述第一定位模块210根据所述二维图像、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置的方式可以为:

根据所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述摄像机140在所述交通工具的安装角度及安装高度在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟二维图像;

从所述二维图像中提取出第一线段信息,从所述虚拟二维图像中提取出第二线段信息,并在所述第二线段信息中查找出与所述第一线段信息匹配的线段信息作为目标线段信息;

根据所述目标线段信息对所述GPS定位器130当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

所述第二定位模块220用于通过所述激光测距仪150采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,从所述深度图像信息中获取所述参照物的深度信息作为第一深度信息,根据所述交通工具当前的精确位置及所述参照物的第一深度信息得到所述参照物的精确位置,记录所述参照物的第一深度信息及精确位置。

在本实施例中,关于所述第二定位模块220的描述具体可参考对图2所示步骤S120的详细描述,也即,所述步骤S120可以由所述第二定位模块220执行。

所述目标参照物获取模块230用于当所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取所述目标参照物的第一深度信息及精确位置。

在本实施例中,关于所述目标参照物获取模块230的描述具体可参考对图2所示步骤S130的详细描述,也即,所述步骤S130可以由所述目标参照物获取模块230执行。

所述第三定位模块240用于从所述激光测距仪150当前采集到的深度图像信息中获取所述目标参照物的深度信息作为第二深度信息,并根据所述第二深度信息、所述目标参照物的精确位置以及所述GPS定位器130的当前定位信息得到所述交通工具当前的精确位置。

在本实施例中,关于所述第三定位模块240的描述具体可参考对图2所示步骤S140的详细描述,也即,所述步骤S140可以由所述第三定位模块240执行。

可选地,在本实施例中,所述定位装置200还可以包括第四定位模块250。

其中,所述第四定位模块250用于当所述摄像机140采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,通过所述摄像机140采集所述交通工具当前所在环境的第一图像帧及与所述第一图像帧相邻的第二图像帧;对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体;若不存在移动物体,通过所述激光测距仪150采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置;若存在移动物体,再执行所述获取上一次记录的参照物作为目标参照物的步骤。

在本实施例中,关于所述第四定位模块250的描述具体可参考对图4所示步骤S150-步骤S180的详细描述,也即,步骤S150-步骤S180可以由所述第四定位模块250执行。

可选地,所述第四定位模块250可以通过以下方式对所述第一图像帧及第二图像帧进行对比分析,识别所述交通工具当前所在环境中是否存在移动物体:

识别出所述第一图像帧中的特征点作为目标特征点;

通过卡尔曼滤波器计算出每个目标特征点在所述第一图像帧中的位置并标记为第一位置;

针对所述第一图像帧中的每个目标特征点,在所述第二图像帧中包括该目标特征点的第一位置的范围查找出该目标特征点的当前位置,并将查找出的当前位置标记为第二位置;

针对每个目标特征点,计算该目标特征点的第一位置与第二位置的距离,并统计第一位置与第二位置的距离大于预设距离的目标特征点的数量;

若所述数量达到预设阈值,则确定所述交通工具当前所在环境中存在移动物体。

可选地,通过所述激光测距仪150采集所述交通工具当前所在环境的深度图像信息,并根据所述深度图像信息、所述3D地理信息模型及所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具当前的精确位置的方式可以为:

根据所述GPS定位器130当前的GPS定位信息得到所述交通工具在所述3D地理信息模型中的当前位置,并根据所述激光测距仪150的安装高度及俯仰角在所述3D地理信息模型中采集所述当前位置的虚拟深度图像信息;

通过ICP算法在所述虚拟深度图像信息中提取出与所述深度图像信息匹配的深度图像信息作为目标深度图像信息,并根据所述目标深度图像信息对所述GPS定位器130当前的GPS定位信息进行校正,得到所述交通工具当前的精确位置。

综上所述,本发明实施例提供一种定位方法及装置,通过摄像机140采集交通工具当前所在环境的二维图像,根据该二维图像、3D地理信息模型及GPS定位器130当前的GPS定位信息得到交通工具当前的精确位置,并从该二维图像中识别出预设的静态物体作为参照物。通过激光测距仪150采集交通工具当前所在环境的深度图像信息,从该深度图像信息中获取该参照物的深度信息作为第一深度信息,根据交通工具当前的精确位置及该参照物的第一深度信息得到该参照物的精确位置,记录该参照物的第一深度信息及精确位置。当摄像机140采集到的二维图像的辨识度低于预设分辨率时,获取上一次记录的参照物作为目标参照物,并获取该目标参照物的第一深度信息及精确位置,根据该目标参照物的第一深度信息从激光测距仪150当前采集到的深度图像信息中获取该目标参照物的深度信息作为第二深度信息,根据第二深度信息、该目标参照物的精确位置及GPS定位器130的当前定位信息得到交通工具当前的精确位置。如此,可以确保交通工具的定位精确。

以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

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