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申请/专利权人：河北美泰电子科技有限公司

摘要：本申请提供一种基于视觉标签地图的定位方法及装置，涉及陀螺仪定位技术领域，待定位设备包括惯性传感器和视觉传感器；该方法包括：对视觉传感器采集到标签信息，识别处理确定视觉传感器与目标视觉标签的相对位姿关系，并根据视觉标签地图确定目标视觉标签的绝对位姿；根据相对位姿、绝对位姿以及视觉传感器与待定位设备的相对位姿关系，确定待定位设备的绝对位姿以确定视觉定位结果；以视觉定位结果和车辆运动约束构造卡尔曼滤波的观测量，对INS定位结果进行修正，获得本历元的组合定位结果；其中，INS定位结果基于上一历元的组合定位结果和惯性传感器采集的加速度和角速度进行状态递推预测得出。本申请实现对INS定位累积误差的限制，提升定位精度。

主权项：1.一种基于视觉标签地图的定位方法，其特征在于，待定位设备包括设置在待定位设备本体上的惯性传感器和视觉传感器；所述视觉传感器设置在待定位设备前端位置或后端位置；以车辆后轮轴中心为基准，在待定位设备的系统中预置所述视觉传感器与所述待定位设备的相对位姿关系；该定位方法包括：获取所述视觉传感器采集到的目标视觉标签的标签信息，对所述标签信息进行识别处理确定视觉传感器与所述目标视觉标签的相对位姿关系，并对所述标签信息进行识别处理确定所述目标视觉标签的标签编码；根据所述目标视觉标签的标签编码和视觉标签地图确定所述目标视觉标签的绝对位姿；根据所述视觉传感器与所述目标视觉标签的相对位姿关系、所述目标视觉标签的绝对位姿和所述视觉传感器与所述待定位设备的相对位姿关系进行坐标转换，确定所述待定位设备的绝对位姿，并根据所述待定位设备的绝对位姿确定视觉定位结果；以所述视觉定位结果和车辆运动约束构造卡尔曼滤波的观测量，对惯性导航系统INS定位结果进行修正，获得本历元的组合定位结果；其中，所述INS定位结果基于上一历元的组合定位结果和所述惯性传感器采集的加速度和角速度，使用误差状态卡尔曼滤波进行状态递推预测得出；其中，所述对所述标签信息进行识别处理确定视觉传感器与所述目标视觉标签的相对位姿关系，包括：对所述标签信息对应的原始视觉标签图像的RGB值进行非线性映射调整，得到修正视觉标签图像；基于Apriltag检测算法对所述原始视觉标签图像和所述修正视觉标签图像进行二次检测，得到视觉标签角点检测结果和标签编号识别结果；其中，所述二次检测包括：灰度化图像、高斯滤波、二值化、union-find聚类、边界分割、四边形检测、解码；根据所述视觉标签角点检测结果、标签编号识别结果、预设视觉标签尺寸和所述视觉传感器内参，确定视觉传感器与采集到的视觉标签的相对位姿关系；所述INS定位结果的递推预测过程，包括：将所述待定位设备上一历元的组合定位结果对应的真实状态量分为名义状态量和误差状态量两个状态量；其中，；根据所述惯性传感器采集的加速度和角速度，对名义状态量和误差状态量进行递推，得到名义状态量的预测值，并根据系统噪声和状态转移矩阵得到所述待定位设备的误差状态量的协方差矩阵；所述以所述视觉定位结果和车辆运动约束构造卡尔曼滤波的观测量，对INS定位结果进行修正，获得本历元的组合定位结果，包括：以所述视觉定位结果和车辆运动约束构造卡尔曼滤波的观测量，对惯性导航系统INS定位结果进行修正，得到误差状态量的后验均值及其协方差矩阵；将名义状态量的预测值和误差状态量的后验均值进行合并，得到本历元的组合定位结果；当视觉传感器采集到多个目标视觉标签时，所述根据所述待定位设备的绝对位姿确定视觉定位结果，包括：根据基于检测距离的加权融合方法，对基于各目标视觉标签确定的待定位设备的绝对位姿进行融合，得到视觉定位结果，并确定视觉定位结果的标准差；其中，设计距离因子： 其中，、分别为基准标签尺寸和第i个标签的尺寸；为第i个标签与待定位设备间的相对距离；基于距离因子，融合定位结果并构造对应的标准差： 其中，为所述融合定位结果；为通过第i个Apriltag标签得到的待定位设备的绝对定位结果：构造量测矩阵用于后续的卡尔曼滤波更新，并通过链式法则求解量测矩阵： 基于上述关系式进行视觉定位更新；卡尔曼滤波的观测量为： 量测方程表示为： 对应的量测矩阵表示为： 其中，各分量分别为： 基于上述关系式完成车辆运动约束的更新。

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