智能车多模式协同定位系统、方法及智能车辆.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109752008A(43)申请公布日2019.05.14(21)申请号201910164507.3B60R16/023(2006.01)(22)申请日2019.03.05(71)申请人长安大学地址710064陕西省西安市碑林区南二环路中段(72)发明人赵祥模吕洁印周经美程鑫惠飞徐志刚(74)专利代理机构西安通大专利代理有限责任公司61200代理人徐文权(51)Int.Cl.G01C21/28(2006.01)G01C21/30(2006.01)G01C21/34(2006.01)G01S19/48(2010.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称智能车多模式协同定位系统、方法及智能车辆(57)摘要本发明提供智能车多模式协同定位系统及方法，采集车辆行驶路段的路面图像和场景图像，并获取GNSS位置信息；如果接收到GNSS位置信息，则以GNSS位置信息作为定位信息；如果接收不到GNSS位置信息，则检查车辆行驶路段是否预先建立视觉地图数据库，如果否，则根据采集到的路面图像采用基于视觉里程计的车辆定位技术进行位置获取；如果是，则根据采集到的场景图像采用基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术进行位置获取；或者，将基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术和基于视觉里程计的车辆定位技术得到的位置信息进行融合。本发明融合三种定位技术，可以很好的解决GNSS盲区无法获得定位信息的问题。CN109752008ACN109752008A权利要求书1/2页1.智能车多模式协同定位系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块和存储模块；数据采集模块包括路面图像采集模块、场景图像采集模块和GNSS模块；路面图像采集模块用于采集车辆行驶路段的路面图像，并发送给数据处理模块；场景图像采集模块用于采集车辆行驶路段的场景图像，并发送给数据处理模块；GNSS模块用于获取车辆的GNSS位置信息，并发送给数据处理模块；数据处理模块，对接收到的信息进行处理判断：如果接收到GNSS位置信息，则以GNSS位置信息作为定位信息输出至存储模块；如果接收不到GNSS位置信息，则检查车辆行驶路段是否预先建立视觉地图数据库，如果不存在视觉地图数据库，则根据采集到的路面图像通过光流法与特征匹配执行基于视觉里程计的车辆定位技术进行位置获取；如果存在视觉地图数据库，则根据采集到的场景图像采用基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术进行位置获取；或者，如果存在视觉地图数据库，则根据采集到的场景图像采用基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术进行位置获取，同时根据采集到的路面图像采用基于视觉里程计的车辆定位技术进行位置获取，将两种定位技术得到的位置信息进行融合计算，得到融合后的定位信息发送至存储模块；存储模块，用于存储车辆的定位信息。2.根据权利要求1所述的智能车多模式协同定位系统，其特征在于，路面图像采集模块为设置在车尾的相机，场景图像采集模块为设置在车顶的相机，GNSS模块采用GPS、北斗、GLONASS或伽利略导航定位设备。3.根据权利要求1所述的智能车多模式协同定位系统，其特征在于，数据处理模块采用嵌入式车载工控机，车载工控机的型号为ARK-3510，配备i7-3510处理器和RT-Linux操作系统。4.根据权利要求1所述的智能车多模式协同定位系统，其特征在于，存储模块采用固态硬盘。5.智能车多模式协同定位方法，其特征在于，采集车辆行驶路段的路面图像和场景图像，并获取GNSS位置信息；如果成功获得GNSS位置信息，则以GNSS位置信息作为定位信息；如果接收不到GNSS位置信息，则检查车辆行驶路段是否预先建立视觉地图数据库，如果不存在视觉地图数据库，则根据采集到的路面图像采用基于视觉里程计的车辆定位技术进行位置获取；如果存在视觉地图数据库，则根据采集到的场景图像采用基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术进行位置获取；或者，如果存在视觉地图数据库，则根据采集到的场景图像采用基于视觉地图数据库构建的车辆定位技术进行位置获取，同时根据采集到的路面图像采用基于视觉里程计的车辆定位技术进行位置获取，将两种定位技术得到的位置信息进行融合，得到最终的定位信息发送至存储模块。6.根据权利要求5智能车多模式协同定位方法，其特征在于，通过图像同步采集脉冲触发两台相机开始同步采集路面图像和场景图像，同时采用查询的方式获取GNSS位置信息。7.根据权利要求5智能车多模式协同定位方法，其特征在于，通过光流法与特征匹配执行基于视觉里程计的车辆定位技术进行定位。8.包含权利要求1-4任一项所述的智能车多模式协同定位系统的智能车辆。9.根据权利要求8所述的智能车辆，其特征在于，还包括执行机构、通讯模块、人机交互2CN109752008A