基于道路结构特征的智能车单目视觉定位 - 俞毓锋 赵卉菁 崔锦实 查红彬 (自动化学报, 2017)
高精度定位是实现自动驾驶的关键．在城市密集区域，全球定位系统（Global positioning system，GPS）等卫星定位系统受到遮挡、干扰、多路径反射等影响，无法保障自动驾驶所需的定位精度．视觉定位技术通过图像特征匹配进行位置估计，被广泛研究．然而传统基于特征点的方法容易受到移动目标的干扰，在高动态交通场景中的应用面临挑战．在结构化道路场景中，车道等线特征普遍存在，为人类驾驶员的视觉理解与决策提供重要线索．受该思路的启发，本文利用场景中的三垂线和点特征构建道路结构特征（Road structural feature，RSF），并在此基础上提出一个基于道路结构特征的单目视觉定位算法．本文利用在北京市区的典型路口、路段、街道等场所采集的车载视频数据进行实验验证，以同步采集的高精度GPS惯性导航组合定位系统数据为参照，与传统视觉定位算法进行比较．结果表明，本文算法在朝向估计上明显优于传统算法，对环境中的动态干扰有更高的鲁棒性．在卫星信号易受干扰的区域，可以有效地弥补GPS等定位系统的不足，为满足自动驾驶所需的车道级定位要求提供重要的技术手段．