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申请/专利权人：江苏大学;扬州瑞控汽车电子有限公司
摘要：本发明提供了一种基于路端相机及车端IMU数据融合的车路协同定位方法，包括：S1.车端信标安装以及IMU数据获取、图像数据采集S2.车端信标检测与特征点提取S3.将旋转优化问题转化为极外共面约束问题，利用各对应特征点极平面法向量共面约束构建约束方程，消除陀螺仪偏置影响，得到更精确的旋转信息S4.基于LiGT算法，利用各特征点构建深度‑位姿约束，去除IMU加速度中的重力向量影响，得到更精确的平移信息S5.利用PA优化算法进一步优化上述步骤得到的旋转和平移。有益效果：本发明简化了车路协同定位方案；保证车端信标检测的鲁棒性，使用基于深度学习的信标检测算法，适用性更强，检测精度也更高；提高了位姿精度，并减少了计算时间。
主权项：1.一种基于路端相机及车端IMU数据融合的车路协同定位方法，步骤包括：S1.车端信标安装以及IMU数据获取、图像数据采集；S2.车端信标检测与特征点提取；S3.将旋转优化问题转化为极外共面约束问题，利用各对应特征点极平面法向量共面约束构建约束方程，消除陀螺仪偏置影响，得到更精确的旋转信息；S4.基于LiGT算法，利用各特征点构建深度-位姿约束，去除IMU加速度中的重力向量影响，得到更精确的平移信息；S5.利用PA优化算法进一步优化上述步骤得到的旋转和平移。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 扬州瑞控汽车电子有限公司 一种基于路端相机及车端IMU数据融合的车路协同定位方法
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