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申请/专利权人：中交第三航务工程勘察设计院有限公司
摘要：本发明公开了一种面向港口场景的视觉车道线辅助定位方法。数据预备阶段：实时检测采集获得图像视觉信息，从图像视觉信息中提取车道线区域，并且将车道线区域从相机坐标系转换到地图坐标系，并转化为点云；算法作用阶段：在得到了实时检测的车道线区域的点云后，针对实时检测的车道线区域的点云和高精度地图上的车道线区域的点云，使用迭代最近点方式将两种点云进行配准。本发明能够实现准确的港口车道线匹配和定位，针对港口卫星信号强干扰区域的实时定位精度与鲁棒性显著提高。
主权项：1.一种面向港口场景的视觉车道线辅助定位方法，其特征在于：方法包括：数据预备阶段：实时检测采集获得图像视觉信息，从图像视觉信息中提取车道线区域，并且将车道线区域从相机坐标系转换到地图坐标系，并转化为点云；算法作用阶段：在得到了实时检测的车道线区域的点云后，针对实时检测的车道线区域的点云和高精度地图上的车道线区域的点云，使用迭代最近点方式将两种点云进行配准；所述的算法作用阶段具体过程如下：S1、使用旋转矩阵R与平移向量t对实时检测的车道线区域的点云Pr中的点进行位置变换；S2、针对实时检测的车道线区域的点云Pr中的每个点，在高精度地图上的车道线区域的点云Pm中寻找最近的一点，形成一对点对；S3、在获得所有点对后，根据所有点对中的两个点之间的距离差，计算当前总残差；所述的总残差所有点对中的两个点之间的距离差的平方和开根号，即标准差；S4、使用优化方法，优化旋转矩阵R与平移向量t，使得降低总残差的数值；S5、使用优化后的旋转矩阵R与平移向量t回到步骤S1进行处理，不断重复迭代步骤S1-S4，直到获得最优的旋转矩阵R与平移向量t；S6、利用旋转矩阵R与平移向量t将实时检测的车道线区域的点云Pr配准到高精度地图上的车道线区域的点云Pm上，实现辅助定位。
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权利要求：
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