【摘 要】
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随着科学技术的进步,智能化汽车技术迅速发展。智能化汽车可以解决道路拥堵与交通安全问题,同时也对汽车的定位能力提出了更高要求。车道级定位作为智能化汽车的新兴高精度定位技术,通过对车辆所在车道的感知,可以给驾驶员带来更多道路信息,例如车道限速和道路指引等,因此成为智能化汽车领域的研究热点方向。目前,传统导航方式有全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,G
【基金项目】
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2022腾讯大出行犀牛鸟专项研究项目；
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随着科学技术的进步,智能化汽车技术迅速发展。智能化汽车可以解决道路拥堵与交通安全问题,同时也对汽车的定位能力提出了更高要求。车道级定位作为智能化汽车的新兴高精度定位技术,通过对车辆所在车道的感知,可以给驾驶员带来更多道路信息,例如车道限速和道路指引等,因此成为智能化汽车领域的研究热点方向。目前,传统导航方式有全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）,二者组合导航基本可以实现长时间的可靠定位,但由于GNSS在城市场景下易产生信号遮挡的问题,无法保证实时对INS中惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）累计的定位误差进行修正,进而造成定位精度发散,影响智能化汽车安全。近年来有一些新型传感器被引入导航定位领域,其中视觉传感器具有良好的感知功能和较低的成本,在智能化汽车定位中占据重要地位,通过对视觉传感器获得的图像信息进行不同处理可以输出多种信息,包括位姿和车道线。通过定位结果和车道线信息与高精度地图进行匹配,即可实现车道级定位。本文提出了一种基于IMU/VO/GNSS的车道级定位算法,主要研究内容如下:1.对视觉里程计（Visual Odometer,VO）的投影模型进行推算,然后对内部参数标定;基于Shi-Tomas角点提取方法和LK光流法跟踪实现图像帧之间的特征跟踪;给出相机的位姿估计算法,并对视觉里程计的定位结果进行验证分析。2.设计基于IMU/VO/GNSS的组合导航的整体框架,推导基于滑动窗的优化算法及其中各传感器的因子模型,构建系统因子图优化的代价函数;提出了一种基于通用线性约束的滑动窗因子图算法,对传统滑动窗边缘化的过程进行改进;通过实验验证,比较两种方法的性能。3.提出一种通过定位结果和车道线信息与高精度地图进行匹配的车道级定位方法,首先进行车道线提取和检测,然后介绍车道级定位方法;最后介绍实验平台搭建以及实验结果,通过实验结果对该方法进行验证。
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