一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法及系统，充分利用港口的路面标识，实现港口的多场景定位，无需港口改造、易实施且维护成本低；该系统通过地图要素转换为图像的方式，使路面标识的适配有较强的拓展性，能够充分适配港口路面标识；且该系统通过感知元素与地图要素进行匹配，使得车辆的定位过程具有抗环境干扰能力强、算力资源需求小的优势。势。势。

【技术实现步骤摘要】
一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法及系统


[0001]本专利技术属于智能驾驶
，涉及到智能驾驶的定位，具体涉及到一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法及系统。

技术介绍

[0002]伴随自动驾驶技术的成熟，港口建设逐步从“自动化”迈向“无人化”。尤其是在港口集装箱水平运输作业环节，随着智能设备的不断升级，自动驾驶集卡被更多地被应用起来。自动驾驶集卡不仅可以解决高昂的人力成本及人力资源供不应求的问题，还能大幅提高港口作业效率。自动驾驶集卡具有操作精准度高、自动调度容易的优点，是替代现有水平运输的理想方案。
[0003]港口集装箱水平运输作业主要涉及三个作业环节：a.货物通过岸桥设备，在码头面进行装卸船；b.货物通过水平运输设备，在码头面和堆场之间运输；c.货物通过场桥设备，在堆场进行装卸箱。要实现以上三个作业环节的自动驾驶，就必须实现港口自动驾驶集卡的多场景定位，包括岸桥、港口道路、集装箱堆场。以上三个作业环节中场景复杂且各异，码头面作业量大，且因为岸桥吊遮挡GPS不可靠；堆场内除了因为集装箱遮挡导致GPS不可靠的情况，同时道路狭窄，对定位精度要求非常高。针对以上问题，如何提供满足以上场景的有效定位，成为了港口自动驾驶的关键。
[0004]当前港口自动驾驶的定位方法主要包含三大类：第一类是基于港口改造的定位方法，包括在港口部署磁钉、反光道钉、毫米波发射器等方案；第二类是基于激光雷达传感器的定位方法；第三类是基于摄像头传感器的视觉定位方法。场端改造的方案成本高，日常维护难；激光雷达的方案相对成熟，但激光雷达成本较高，且计算量大，同时也会面临港口作业环境实时变化，定位不准的问题；相比于激光雷达，摄像头成本低廉，容易部署。目前已知的无需港口改造的视觉定位方法，均使用的是特定几类路面标识，如仅基于车道线进行横向定位，或基于车道线、箭头、贝位进行横纵向定位，限制了行驶道路的运输场景。
[0005]基于上述分析，以上方案只能用于特定场景的定位，无法满足缺少导向箭头或贝位标识场景的定位需求。

技术实现思路

[0006]针对上述问题，本专利技术的主要目的在于设计一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法及系统，充分利用港口路面标识，在无需港口改造的情况下，解决自动驾驶集卡在港口岸桥、堆场、行驶道路等水平运输场景的定位问题。
[0007]为了实现上述目的本专利技术采用如下技术方案：一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统，该系统包括数据获取单元和针对获取数据进行处理的计算单元；数据获取单元，包括摄像头单元和惯性导航单元、车身底盘单元；计算单元，部署在车辆控制器中，包括视觉感知模块、视觉定位模块、地图模块和
控制与规划模块；所述的视觉感知模块、视觉定位模块、地图模块均连接到控制与规划模块，且所述的视觉感知模块和地图模块还连接到视觉定位模块；所述的摄像头单元连接到视觉感知模块，惯性导航单元、车身底盘单元连接到视觉定位模块；其中，摄像头单元获取的图像输入视觉感知模块，通过视觉感知模块进行识别地面标识元素及周围障碍物信息，并将地面标识元素输出到视觉定位模块，周围障碍物信息输出到控制与规划模块；视觉定位模块将视觉感知模块输入的地面标识元素与地图模块提供的地图信息进行匹配，计算得到车辆的视觉定位信息；得到的视觉定位信息融合惯性导航单元获取的信息及车身底盘单元获取的信息，向控制与规划模块输出平滑的车辆位姿信息；通过控制与规划模块接收的平滑位姿信息、周围障碍物信息与地图模块给出的路径信息控制车辆自动驾驶。
[0008]作为本专利技术的进一步描述，所述的摄像头单元包括若干个摄像头传感器，摄像头传感器实时采集包括路面标识检测的图像。
[0009]作为本专利技术的进一步描述，所述的惯性导航单元包含GNSS传感器和IMU传感器，实时获取车辆的定位信息。
[0010]作为本专利技术的进一步描述，所述的车身底盘单元包括车辆方向盘转角、轮脉冲信息，通过车辆方向盘转角、轮脉冲信息推算车辆的位姿信息。
[0011]基于一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统的定位方法，包括以下步骤：步骤1：车辆定位初始化，通过惯性导航单元获取的车辆位置信息，初始化车辆的位姿；步骤2：地图要素获取及处理；步骤3：视觉感知元素预处理；步骤4：将处理后的地图要素与预处理后的视觉感知元素进行匹配及定位；步骤5：输出车辆位姿信息。
[0012]作为本专利技术的进一步描述，步骤2中，通过地图模块的地图引擎，获取车辆所在地图位置的要素，地图要素转化为多通道图像，不同的地图要素对应不同的通道，并分配权重，形成地图要素图像；所述的地图要素包括：车道线、停止线、轮胎吊导线、导向箭头、贝位框、菱形标识、车辆禁行线。
[0013]作为本专利技术的进一步描述，步骤2中，每个图像通道对应一类地图要素，地图要素的处理方式为：（1）将获取的地图要素转换为图像中的点、线、面信息；（2）创建多通道图像，将不同的地图要素对应到不同的通道，并依据地图要素在车辆定位过程中的重要程度分配权重。
[0014]作为本专利技术的进一步描述，步骤3中，基于摄像头单元传输的数据，通过视觉感知模块进行处理输出地面标识元素及周围障碍物信息；所述的地面标识元素即视觉感知元素，将不同的地面标识元素对应放入地图要素
中不同的通道图像中。
[0015]作为本专利技术的进一步描述，步骤4中，通过视觉定位模块，将步骤2处理后的地图要素与步骤3预处理后的视觉感知元素图像进行同名点匹配，得到车辆的视觉定位信息；将视觉定位信息与惯性导航单元获取的定位信息、车身底盘单元获取的位姿信息进行融合，得到平滑的视觉定位信息，即车辆的位姿信息。
[0016]作为本专利技术的进一步描述，步骤5中，控制与规划模块接收车辆的位姿信息，并结合视觉感知模块输出的周围障碍物信息，以及地图模块输出的路径信息，进而实现控制车辆的自动驾驶。
[0017]相对于现有技术，本专利技术的技术效果为：本专利技术提供了一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法及系统，充分利用港口的路面标识，实现港口的多场景定位，无需港口改造、易实施且维护成本低，通过地图要素转换为图像的方式，使路面标识的适配有较强的拓展性，能够充分适配港口路面标识，并且该系统通过感知元素与地图要素进行匹配，使得定位过程具有抗环境干扰能力强、算力资源需求小的优势。
附图说明
[0018]图1为本专利技术的整体定位流程示意图；图2为本专利技术定位系统各模块配合示意图；图3为本专利技术的定位方法的实现流程示意图。
实施方式
[0019]下面结合附图对本专利技术进行详细描述：在本专利技术的一个实施例中，公开了一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统，参考图2所示，该系统包括数据获取单元和针对获取数据进行处理的计算单元；数据获取单元，包括摄像头单元和惯性导航单元、车身底盘单元；计算单元，部署在车辆控制器中，包括视觉感知模块、视觉定位模块、地图模块和控制与规划模块；所述的视觉感知模块、视觉定位模块、地图模块均连接到控制与规划模块，且所述的视觉感知模块和地图模块还连接到视觉定位模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统，其特征在于：该系统包括数据获取单元和针对获取数据进行处理的计算单元；数据获取单元，包括摄像头单元和惯性导航单元、车身底盘单元；计算单元，部署在车辆控制器中，包括视觉感知模块、视觉定位模块、地图模块和控制与规划模块；所述的视觉感知模块、视觉定位模块、地图模块均连接到控制与规划模块，且所述的视觉感知模块和地图模块还连接到视觉定位模块；所述的摄像头单元连接到视觉感知模块，惯性导航单元、车身底盘单元连接到视觉定位模块；其中，摄像头单元获取的图像输入视觉感知模块，通过视觉感知模块进行识别地面标识元素及周围障碍物信息，并将地面标识元素输出到视觉定位模块，周围障碍物信息输出到控制与规划模块；视觉定位模块将视觉感知模块输入的地面标识元素与地图模块提供的地图信息进行匹配，计算得到车辆的视觉定位信息；得到的视觉定位信息融合惯性导航单元获取的信息及车身底盘单元获取的信息，向控制与规划模块输出平滑的车辆位姿信息；通过控制与规划模块接收的平滑位姿信息、周围障碍物信息与地图模块给出的路径信息控制车辆自动驾驶。2.根据权利要求1所述的一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统，其特征在于：所述的摄像头单元包括若干个摄像头传感器，摄像头传感器实时采集包括路面标识检测的图像。3.根据权利要求1所述的一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统，其特征在于：所述的惯性导航单元包含GNSS传感器和IMU传感器，实时获取车辆的定位信息。4.根据权利要求1所述的一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位系统，其特征在于：所述的车身底盘单元包括车辆方向盘转角、轮脉冲信息，通过车辆方向盘转角、轮脉冲信息推算车辆的位姿信息。5.基于1
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4任一项所述的一种面向港口自动驾驶集卡的视觉定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1：车辆定位初始化，通过惯性导航单元获取的车辆位置信...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨盼，戴笠，杨磊，江灿森，
申请(专利权)人：上海友道智途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：