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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明涉及一种基于单目相机的路侧线状要素重建方法、系统及存储介质，其包括：实时获取单目图像信息及GNSS和IMU信号；将所述单目图像信息进行感知处理后，得到图像感知的地图元素结果；根据所述GNSS和IMU信号得到车辆六自由度信息；根据所述地图元素结果和所述车辆六自由度信息计算得到路侧线状要素的三维位置信息。本发明算法复杂度小，重建精度高，本发明能广泛在智能网联汽车环境构建领域中应用。

主权项：1.一种基于单目相机的路侧线状要素重建方法，其特征在于，包括：实时获取单目图像信息及GNSS和IMU信号；将所述单目图像信息进行感知处理后，得到图像感知的地图元素结果；根据所述GNSS和IMU信号得到车辆六自由度信息；根据所述地图元素结果和所述车辆六自由度信息计算得到路侧线状要素的三维位置信息；所述根据所述地图元素结果和所述车辆六自由度信息计算得到路侧线状要素的三维位置信息，包括：根据所述地图元素结果和所述车辆六自由度信息进行基于光流估计的观测聚类计算，将相同线状物体的观测归为一类，构成一个观测组，不同线状物体的观测归为不同组；对于每一个物体的观测组，其被输入到基于先验信息的最小二乘求解器中进行求解，输出路侧线状要素的三维位置信息；所述基于光流估计的观测聚类计算，包括：对于时刻t，计算图像It-1,It的整体光流ft-1；对于上一时刻的感知结果计算上一时刻物体i表示第i个感知物体，经过光流ft-1预测得到上一时刻物体在当前时刻图像中的位置对于当前的感知结果记感知物体与上一时刻物体相对应；通过求解所有线状物体与上一时刻的线状物体的对应关系，获得每一个线状物体在不同时刻的观测结果，构成一个线状物体的观测组t0,t1…,tN表示该物体被观测到的时刻；所述感知物体与上一时刻物体相对应为：Ak＝i；Ak为： 其中，表示上的点p到感知物体的距离；所述基于先验信息的最小二乘求解器，针对某一个线状物体的观测组，用于对该物体进行三维求解，包括：给定观测组的观测序列以及其对应的六自由度定位信息，构建最小二乘模块；通过最小二乘估计求解，完成对路侧线状物体的普吕克参数的估计；对于tk时刻下的物体在图像平面的直线参数表示当前时刻的相机位姿的旋转，表示当前时刻相机位姿的平移，则有该物体组成的观测矩阵Ok，以及残差向量Rk，k＝0,…,N，N为物体总数；所有的物体构成的观测矩阵和残差定义为M和b，则有：

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百度查询： 清华大学 基于单目相机的路侧线状要素重建方法、系统及存储介质