申请/专利权人：苏州易航远智智能科技有限公司

申请日：2020-12-28

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN115035728B

主分类号：G08G1/04

分类号：G08G1/04;G08G1/0967;G08G1/0968;G08G1/0969;G08G1/14;H04L67/12;H04L67/52

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.09#公开

摘要：一种基于云端共享和地图融合的自主泊车系统和方法，整体采用以循迹为基础的自主泊车，只进行局部路径规划，解决了目前全局路径规划方法对算力要求高、实时性较差的问题；在云端进行轨迹地图共享、轨迹地图选择、轨迹地图融合，从而无需自己建立地图，只需要根据GPS坐标、场景语义信息、轨迹标签分类等选择后进行轨迹地图的复用，优化了循迹的路线；建立了云端—车端—用户终端的协同通信机制，利用云端保存、处理和复用地图，降低了车端硬件对储存性能的要求，同时车端与用户终端的实时通信，保障了自主泊车的实时性和可靠性。所述泊车方法泊车高效且成功率高。

主权项：1.一种自主泊车中轨迹地图融合的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、可融合性判断：输入多张轨迹地图，对选择的多张轨迹地图两两进行判断，若两条轨迹关键帧GPS坐标最小距离小于第一阈值或者存在相同的语义信息，则判定这两张地图存在融合可能；如果至少存在一张具有融合可能的地图，则认为所选择的这几张轨迹地图通过可融合性判断，否则认为所选择的轨迹地图无法融合，需要重新进行选择；步骤2、公共区域检测：首先对需要合并的两张地图提取GPS坐标小于第一阈值或者存在相同的语义信息的关键帧对；对每一个关键帧对判断全局图像描述相似度是否大于第二阈值，若不大于第二阈值则进行下一个关键帧对的判断，反之则进行局部特征点与描述子的匹配，若匹配的点对个数大于第三阈值则进入步骤3；步骤3、计算两个轨迹地图之间的对齐变换矩阵：若相机使用双目相机则为SE3变换，若使用单目相机则为Sim3变换；使用步骤2中匹配上的局部特征点对应的地图点进行初始估计，并使用随机抽样一致性方法或直接线性变换方法提高估计值精度，然后采用非线性优化来优化重投影误差，以获得最终的对齐变换矩阵，若优化后内点的数量小于第四阈值则返回步骤2进行下一关键帧对的判断，反之则进入步骤4；步骤4、合并地图：利用计算得到的对齐变换矩阵将两张地图进行对齐，即对所有关键帧位姿、车位位姿、地图点、语义信息位姿进行对齐变换；然后对两张地图中重复的信息进行融合并更新关键帧之间的共视关系；所述重复的信息包括车位层信息、语义层信息、定位跟踪层中的地图点和关键帧相关信息；步骤5、局部非线性优化：依据两张轨迹地图定位跟踪层关键帧的共视关系，提取与该关键帧对存在共视关系的所有关键帧建立局部窗口，并对该窗口进行局部的光束法平差优化；步骤6、轨迹位姿优化：对融合后的轨迹进行位姿图优化，得到地图融合后的轨迹路径、位姿。

全文数据：

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