基于特定场景的车辆视觉定位系统
技术领域
本发明涉及车辆定位系统技术领域，尤其涉及一种基于特定场景的车辆视觉定位系统。
背景技术
自动驾驶车辆(Self-drivingCar)，又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆、或轮式移动机器人，是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能车辆。随着自动驾驶车辆的普及，自动驾驶车辆可作为出租车或公共交通工具使用，乘客在使用自动驾驶车辆时，需要输入目的地，自动驾驶车辆基于当前位置和目的地生成行驶路线，并按照生成的行驶路线行驶。
当汽车驶入停车场时，由于停车场的环境较为复杂，车辆驶入停车场后需要花费大量的时间自行寻找停车位，而在自动驾驶领域某些场景下，需要对周围的环境正确，及时的做出应对；为使汽车从停车场的入口自动驶入目标车位，不仅需要精确的知道车辆在物理坐标系下的坐标，还需要知道自身的位姿。
目前关于汽车定位的方法，主要通过GPS信号，雷达来确定自身在地图上的位置，但这些方法只能大概确定位置信息，并且不能精准得到自身的位姿。
发明内容
本发明意在提供一种基于特定场景的车辆视觉定位系统，其具有能够准确定位汽车的坐标位置以及汽车的车身姿态，便于准确车辆泊车入库的优点。
为达到上述目的，本发明的基本方案如下：基于特定场景的车辆视觉定位系统，包括：
图像采集单元，所述图像采集单元设置于车辆内，并用于采集场景区域的实时图像并生产待比对图像信息；
车辆检测单元，所述车辆检测单元设置于停车场的入口处，并用于检测驶于入口所在区域的车辆情况；
定义对应于一停车场的若干场景区域，每一场景区域中对应有特定标识物，相邻的所述特定标识物之间的距离小于第一预设距离以使图像采集单元采集到的每一待比对图像信息至少包括两个不同位置的特定标识物；
场景数据库，所述车辆视觉定位系统包括所述场景数据库，所述场景数据库配置有基准图像信息，所述基准图像信息中包括有特定标识物对应的特征图区；
服务器端，连接于车辆端；所述服务器端配置有目标车位配置模块，所述目标车位配置模块连接于车辆检测单元，当车辆检测单元检测到车辆驶入至停车场的入口处时，目标车位配置模块对应所述车辆配置目标车位；所述目标车位配置模块配置有车辆控制策略，所述车辆控制策略包括若干个车辆控制指令，各个车辆控制指令以目标车位为索引并控制车辆驶向目标车位；
所述服务器端还配置有特定识别模块，所述特定识别模块连接于图像采集单元以及场景数据库，所述特定识别模块提取待比对图像信息中的特征点并根据特征点生成特征区域，并根据特征区域从场景数据库调取与该特征区域最接近的特定标志物，根据该特定标志物确定该特定标志物对应的基准图像信息；
所述服务器端还配置有位姿计算模块，所述位姿计算模块配置有位姿计算策略，所述位姿计算策略配置有PNP位姿算法，所述位姿计算策略根据待比对图像信息中的特定标志物，并通过PNP位姿算法求出车辆的三维位置信息和相对姿态信息，所述相对姿态信息包括车辆的俯仰角、偏航角以及滚转角，根据车辆的相对姿态信息计算得到车辆相对于大地坐标系的位置信息与朝向信息，根据所述位置信息和朝向信息生成实际位置信息，并将实际位置信息发送至车辆端；
车辆控制指令包括若干初始位置信息以及目标位置信息，每一车辆控制指令的目标位置信息与下一车辆控制指令的初始位置信息对应；
所述车辆控制策略实时采集待比对图像并上传服务器，通过所述特定识别模块确定基准图像信息，并根据基准图像信息通过位姿计算模块计算得到车辆实际位置信息，并根据车辆控制指令对应的目标位置信息生成车辆执行命令以控制车辆移动至目标位置信息对应的位置，依次执行车辆控制指令直至车辆移动至所述的目标车位。
进一步地，所述目标车位配置模块根据停车场的车辆停放信息、所述车辆的位置信息以及预先存储的停车场的地图信息给所述车辆配置目标车位；所述目标车位配置模块配置有目标车位配置策略，所述目标车位配置策略配置有目标车位配置步骤；
目标车位配置步骤一：所述目标车位配置策略计算出每个空车位和所述车辆的位置信息之间的距离，将距离最短的空车位预配置给所述车辆；
目标车位配置步骤二：所述目标车位配置策略根据所述停车场的地图信息计算出所述车辆到达给其分配的空车位之间的停车行驶路线；
目标车位配置步骤三：所述目标车位配置策略将停车行驶路线发送至各个车辆控制指令，车辆控制指令控制车辆驶向目标车位。
进一步地，还包括车身数据获取单元，所述车身数据获取单元设置于车辆内并连接于服务器端，所述车身数据获取单元用于获取车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离、车辆行程距离以及车轮转矩。
进一步地，所述PNP位姿算法配置有预设权重参数，所述预设权重参数根据车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离、车辆行程距离以及车轮转矩和待比对图像信息中的特定标志物所占像素建立权重关系得到预设权重参数。
进一步地，所述位姿计算模块配置有位姿计算修正策略，所述位姿计算修正策略根据当前车辆控制指令下的车辆的实际位置信息与下一车辆控制指令车辆的初始位置信息的偏差得到修正权重参数；
当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离大于车身数据获取单元获取的车辆与特定标志物的相对距离时，增大所述预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法；当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离小于车身数据获取单元获取的车辆与特定标志物的相对距离时，减小所述预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法。
进一步地，当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆行程距离大于车身数据获取单元获取的车辆行程距离时，减小所述预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法；当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆行程距离小于车身数据获取单元获取的车辆行程距离时，增大所述预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法。
进一步地，当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车轮转矩大于车身数据获取单元获取的车轮转矩时，减小所述预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法；当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车轮转矩小于车身数据获取单元获取的车轮转矩时，增大所述预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法。
进一步地，所述场景数据库还包括有若干障碍图块以及障碍图块对应的障碍类，当服务器端获取待比对图像信息时，所述特定识别模块能够提取待比对图像信息中的障碍图块，并将对应的障碍类发送至目标车位配置模块，目标车位配置模块重置车辆行驶路线。
进一步地，所述车辆控制策略包括车辆速度控制指令并配置有安全车速阈值，当车辆的当前车速大于安全车速阈值时，车辆控制策略指令生成车辆减速控制指令并发送至车辆端的制动控制单元。
进一步地，所述车辆检测单元包括入口地感线圈以及控制器，所述入口地感线圈埋设在入口处地表下面并用于检测是否有车辆经过，所述控制器用于对所采集的数据进行处理并对入口道闸进行控制。
与现有技术相比本方案的有益效果是：
1、车辆驶于入口所在区域时，目标车位配置模块将空车位预配置给车辆；根据停车场的地图信息计算出车辆到达给其分配的空车位之间的停车行驶路线，并将停车行驶路线发送至各个车辆控制指令，车辆控制指令对应的目标位置信息生成车辆执行命令以控制车辆移动至目标位置信息对应的位置，依次执行车辆控制指令直至车辆移动至所述的目标车位。
2、位姿计算策略根据场景待比对图像信息的特定标志物，并通过PNP位姿算法求出车辆的三维位置信息和相对姿态信息，相对姿态信息包括车辆的俯仰角、偏航角以及滚转角，根据车辆的相对姿态信息计算得到车辆相对于大地坐标系的位置信息与朝向信息，根据位置信息和朝向信息生成实际位置信息，并将实际位置信息发送至车辆端。
3、车辆根据停车行驶路线依次经过第一场景区域、第二场景区域、第三场景区域直至车辆到达目标车位；当车辆到达目标车位之前，车辆经过每一个场景区域的过程中，车辆内的摄像头将实时的待比对图像信息与基准图像信息进行比对，并计算车辆的实时的三维位置信息和相对姿态信息，从而能准确地控制车辆驶入目标车位。
附图说明
图1为本发明的系统架构图。
说明书附图中的附图标记包括：停车场1、车辆端2、图像采集单元3、车辆检测单元4、车身数据获取单元5、场景数据库6、目标车位配置模块7、服务器端8、特定识别模块9、位姿计算模块10。
具体实施方式
下面结合说明书附图，并通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
实施例：
基于特定场景的车辆视觉定位系统，如图1所示，包括：
图像采集单元3，图像采集单元3为设置于车辆内的摄像头，并用于采集场景区域的实时图像并生产待比对图像信息；
车身数据获取单元5，车身数据获取单元5设置于车辆内并连接于服务器端8，车身数据获取单元5用于获取车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离、车辆行程距离以及车轮转矩；
车辆检测单元4，车辆检测单元4包括入口地感线圈以及控制器，入口地感线圈埋设在入口处地表下面并用于检测是否有车辆经过，控制器用于对所采集的数据进行处理并对入口道闸进行控制；
定义对应于一停车场1的若干场景区域，每一场景区域中对应有特定标识物，相邻的特定标识物之间的距离小于第一预设距离以使图像采集单元3采集到的每一待比对图像信息至少包括两个不同位置的特定标识物；
场景数据库6，车辆视觉定位系统包括场景数据库6，场景数据库6配置有基准图像信息，基准图像信息中包括有特定标识物对应的特征图区；
服务器端8，连接于车辆端2；服务器端8配置有目标车位配置模块7，目标车位配置模块7连接于车辆检测单元4，当车辆检测单元4检测到车辆驶入至停车场1的入口处时，目标车位配置模块7对应车辆配置目标车位；目标车位配置模块7根据停车场1的车辆停放信息、车辆的位置信息以及预先存储的停车场1的地图信息给车辆配置目标车位；目标车位配置模块7配置有目标车位配置策略，目标车位配置策略配置有目标车位配置步骤；
目标车位配置步骤一：目标车位配置策略计算出每个空车位和车辆的位置信息之间的距离，将距离最短的空车位预配置给车辆；
目标车位配置步骤二：目标车位配置策略根据停车场1的地图信息计算出车辆到达给其分配的空车位之间的停车行驶路线；
目标车位配置步骤三：目标车位配置策略将停车行驶路线发送至各个车辆控制指令，车辆控制指令控制车辆驶向目标车位。
目标车位配置模块7配置有车辆控制策略，车辆控制策略包括若干个车辆控制指令，各个车辆控制指令以目标车位为索引并控制车辆驶向目标车位；车辆控制指令包括若干初始位置信息以及目标位置信息，每一车辆控制指令的目标位置信息与下一车辆控制指令的初始位置信息对应；
车辆控制策略实时采集待比对图像并上传服务器，通过特定识别模块9确定基准图像信息，并根据基准图像信息通过位姿计算模块10计算得到车辆实际位置信息，并根据车辆控制指令对应的目标位置信息生成车辆执行命令以控制车辆移动至目标位置信息对应的位置，依次执行车辆控制指令直至车辆移动至的目标车位；
车辆控制策略包括车辆速度控制指令并配置有安全车速阈值，当车辆的当前车速大于安全车速阈值时，车辆控制策略指令生成车辆减速控制指令并发送至车辆端2的制动控制单元。
服务器端8还配置有特定识别模块9，特定识别模块9连接于图像采集单元3以及场景数据库6，特定识别模块9提取待比对图像信息中的特征点并根据特征点生成特征区域，并根据特征区域从场景数据库6调取与该特征区域最接近的特定标志物，根据该特定标志物确定该特定标志物对应的基准图像信息。
服务器端8还配置有位姿计算模块10，位姿计算模块10配置有位姿计算策略，位姿计算策略配置有PNP位姿算法，位姿计算策略根据待比对图像信息中的特定标志物，并通过PNP位姿算法求出车辆的三维位置信息和相对姿态信息，相对姿态信息包括车辆的俯仰角、偏航角以及滚转角，根据车辆的相对姿态信息计算得到车辆相对于大地坐标系的位置信息与朝向信息，根据位置信息和朝向信息生成实际位置信息，并将实际位置信息发送至车辆端2。
PNP位姿算法配置有预设权重参数，预设权重参数根据车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离、车辆行程距离以及车轮转矩和待比对图像信息中的特定标志物所占像素建立权重关系得到预设权重参数。
位姿计算模块10配置有位姿计算修正策略，位姿计算修正策略根据当前车辆控制指令下的车辆的实际位置信息与下一车辆控制指令车辆的初始位置信息的偏差得到修正权重参数；
当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离大于车身数据获取单元5获取的车辆与特定标志物的相对距离时，增大预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法；当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆与特定标志物的相对距离小于车身数据获取单元5获取的车辆与特定标志物的相对距离时，减小预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法。
当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆行程距离大于车身数据获取单元5获取的车辆行程距离时，减小预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法；当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车辆行程距离小于车身数据获取单元5获取的车辆行程距离时，增大预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法。
当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车轮转矩大于车身数据获取单元5获取的车轮转矩时，减小预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法；当PNP位姿算法计算得到车辆在当前场景区域内的车轮转矩小于车身数据获取单元5获取的车轮转矩时，增大预设权重参数并生成修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿修正算法。
场景数据库6还包括有若干障碍图块以及障碍图块对应的障碍类，当服务器端8获取待比对图像信息时，特定识别模块9能够提取待比对图像信息中的障碍图块，并将对应的障碍类发送至目标车位配置模块7，目标车位配置模块7重置车辆行驶路线。
本方案具体实施方式如下：
车辆驶于停车场1的入口，车辆中的图像采集单元3采集到的入口处的场景区域的图像，并从服务器端8调取对应的停车场1地图模型；同时，停车场1的入口处的地感线圈检测到车辆驶于入口所在区域时，停车场1入口处的道闸自动打开，车辆在停车场1的入口处建立初始位置坐标(X0,Y0)；同步地，车辆驶入停车场1内，服务器端8接收到车辆驶入停车场1的信号，目标车位配置模块7的目标车位配置策略计算出每个空车位和车辆的位置信息之间的距离，将距离最短的空车位预配置给车辆。
目标车位配置模块7将目标车位配置给所述车辆后，位于停车场1的入口处的车辆与目标车位之间生成若干连续的场景区域，同时，车辆控制策略根据多个连续场景区域生成若干个车辆控制指令，每个车辆控制指令对应控制车辆在相邻的场景区域之间行驶，且每一车辆控制指令的目标位置信息与下一车辆控制指令的初始位置信息对应，各个车辆控制指令以目标车位为索引并控制车辆驶向目标车位。
第一个车辆控制指令控制车辆由车辆在停车场1的入口处驶向第一场景区域的预设目标位置(X1,Y1)，到达目标位置的车辆能够拍摄到第一场景区域的图像并生成第一场景待比对图像信息，摄像头将第一场景待比对图像信息发送至服务端，特定识别模块9提取第一场景待比对图像信息中的特征点，根据特征点生成特征区域，并根据特征区域从场景数据库6调取与该特征区域最接近的特定标志物，
位姿计算策略根据第一场景待比对图像信息的特定标志物，并通过PNP位姿算法求出车辆的三维位置信息和相对姿态信息，根据车辆的相对姿态信息计算得到车辆相对于大地坐标系的位置信息与朝向信息，根据所述位置信息和朝向信息生成实际位置信息，并将实际位置信息发送至车辆端2，得到车辆端2的实际位置信息的坐标位置为(X1’,Y1’)。
位姿计算修正策略根据车辆端2的实际位置信息的坐标位置为(X1’,Y1’)与第一场景区域的预设目标位置(X1,Y1)的偏差，得到修正权重参数，并根据修正权重参数生成PNP位姿第一修正算法。
第二个车辆控制指令控制车辆由第一场景区域的实际位置驶向第一场景区域的预设目标位置(X2,Y2)，车辆的摄像头采集第二场景区域的图像并生成第二场景待比对图像信息，摄像头将第二场景待比对图像信息发送至服务端，位姿计算策略根据第二场景待比对图像信息的特定标志物，并通过PNP位姿第一修正算法求出车辆的三维位置信息和相对姿态信息，并生成实际位置信息，将实际位置信息发送至车辆端2，得到车辆端2的实际位置信息的坐标位置为(X2’,Y2’)，经修正后的PNP位姿第一修正算法可以更准确的反应车辆的实际位置与目标位置之间的偏差，并且，车辆持续驶入后续的各个场景区域的过程中，PNP位姿算法进行不断地修正，从而保证在车辆能在多个车辆控制指令的引导下顺利地行驶至目标车位。
当车辆行驶至目标车位后，车辆控制指令结束控制，并且目标车位配置模块7更新停车场1的车辆停放信息，便于为后续进入停车场1的车辆准确配置目标车位。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
