面向智能车的地下停车场环视特征地图构建与定位

P285.3; 针对地下停车场环境GPS信号缺失的问题,本文在环视特征地图构建的基础上,提出基于二阶马尔科夫模型的粒子滤波定位算法(Markov model-particle filter,MM-PF),实现智能车在地下停车场环境中的高精度定位.在该模型中,环视特征地图节点被定义为粒子,查询图像被定义为观测数据.在状态转移过程中,引入二阶马尔可夫模型,对短时间车辆运动进行建模,构建状态转移模型.利用图像的全局特征建立当前车辆获取的图像与各粒子(环视地图节点)之间的匹配关系,从获取的汉明距离建立粒子权重分布模型,可以大幅提高系统的计算效率.当前车辆的位置由局部特征匹配获得.选取两个典型的地下停车...

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Published in测绘学报 Vol. 50; no. 11; pp. 1574 - 1584
Main Authors 周哲, 胡钊政, 李娜, 肖汉彪, 伍锦祥
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉理工大学重庆研究院,重庆401120%武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070%武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉430063 01.11.2021
武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉430063
Subjects
智能车;视觉定位;二阶马尔可夫模型;粒子滤波算法
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2021.20210205

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Abstract P285.3; 针对地下停车场环境GPS信号缺失的问题,本文在环视特征地图构建的基础上,提出基于二阶马尔科夫模型的粒子滤波定位算法(Markov model-particle filter,MM-PF),实现智能车在地下停车场环境中的高精度定位.在该模型中,环视特征地图节点被定义为粒子,查询图像被定义为观测数据.在状态转移过程中,引入二阶马尔可夫模型,对短时间车辆运动进行建模,构建状态转移模型.利用图像的全局特征建立当前车辆获取的图像与各粒子(环视地图节点)之间的匹配关系,从获取的汉明距离建立粒子权重分布模型,可以大幅提高系统的计算效率.当前车辆的位置由局部特征匹配获得.选取两个典型的地下停车场场景对本文算法进行验证,在选取的两个场景中,本文算法平均定位精度小于0.38 m,定位误差均方差小于0.29 m,定位误差在1 m以下的概率不低于95.4％.试验结果表明:本文所提出的二阶MM-PF算法能够将车辆的运动信息与视觉信息相融合,相较于对比算法,定位精度与稳健性得到大幅提高.
AbstractList P285.3; 针对地下停车场环境GPS信号缺失的问题,本文在环视特征地图构建的基础上,提出基于二阶马尔科夫模型的粒子滤波定位算法(Markov model-particle filter,MM-PF),实现智能车在地下停车场环境中的高精度定位.在该模型中,环视特征地图节点被定义为粒子,查询图像被定义为观测数据.在状态转移过程中,引入二阶马尔可夫模型,对短时间车辆运动进行建模,构建状态转移模型.利用图像的全局特征建立当前车辆获取的图像与各粒子(环视地图节点)之间的匹配关系,从获取的汉明距离建立粒子权重分布模型,可以大幅提高系统的计算效率.当前车辆的位置由局部特征匹配获得.选取两个典型的地下停车场场景对本文算法进行验证,在选取的两个场景中,本文算法平均定位精度小于0.38 m,定位误差均方差小于0.29 m,定位误差在1 m以下的概率不低于95.4％.试验结果表明:本文所提出的二阶MM-PF算法能够将车辆的运动信息与视觉信息相融合,相较于对比算法,定位精度与稳健性得到大幅提高.
Author 周哲
胡钊政
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肖汉彪
伍锦祥
AuthorAffiliation 武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉430063;武汉理工大学重庆研究院,重庆401120%武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070%武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉430063
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Publisher 武汉理工大学重庆研究院,重庆401120%武汉理工大学自动化学院,湖北武汉430070%武汉理工大学智能交通系统研究中心,湖北武汉430063
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Title 面向智能车的地下停车场环视特征地图构建与定位
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