基于路面指纹的高精度车辆定位

车辆定位广泛使用基于视觉的定位方法,针对前视图像或侧视图像易受到周围环境的影响且定位过程中需要遍历匹配地图图像导致耗时较长的问题,本文提出一种基于俯视路面图像的表征模型--路面指纹.路面指纹包含GPS(Global Positioning System),路面特征和图像特征点.该模型通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合连通区域识别待定位图像的路面特征信息,利用路面特征信息对GPS初定位筛选的地图节点进一步筛选从而提高定位效率.分别在路面特征信息密集和稀疏的路段下进行实验,实验结果表明,通过引入路面指纹使定位耗时减少20.3%,平均定位误差为47.4 mm.该方法能提高定位效率并实现高精度车辆定位.     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

基于区域划分的GPS/DR组合导航定位研究

建立广域车辆定位导航系统的服务区区域划分，在此基础上实现了GPS定位模式切换、建立分层地图数据库和实现通过路网数据对GPS及推算定位的结果进行匹配的快速匹配算法。对车载导航系统的中心模块进行了相应的改进，实现了基于区域 发和地图分级思想的车辆定位导航系统基础模型，并结合成都中心区和广州市的试验结果进行了分析。分析表明，区域划分思想用于车辆定位导航系统，可以提高系统的总体性能。基于该思想实现的车辆空平导航系统模型不仅能在局域，而且能在广域范围内提供满意的定位导航服务。     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

基于手机传感器的车辆轨迹实时在线压缩方法

随着具有定位功能的各类便携式移动设备的普及,产生了大量的移动目标时空轨迹数据,庞大的数据规模对轨迹数据管理和分析带来了严峻的挑战.?车辆时空轨迹数据压缩算法,通过监测分析车辆在不同运动行为模式下智能手机内置线性加速度传感器和方向传感器的数据变化规律,识别车辆的转向行为和变速行为,并根据识别结果请求GPS传感器定位,记录...     

基于点特征和边缘特征的无人机影像配准方法

为解决变形较大的无人机影像配准问题,提出了点特征和边缘特征相结合的配准方法.用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取点特征,完成影像的初步配准,并通过多项式函数对影像进行粗校正.在此基础上提取影像的边缘特征信息,根据距离相似性对边缘特征信息进行配准;依据色彩能量差筛选点特征信息配准结果和边缘特征信息配准结果,采用小面元微分校正的方法对变形影像进行校正.实验结果表明:提出的配准方法能够弥补点特征配准方法和边缘特征配准方法的不足,其配准的鲁棒性提高10%左右,可以较好地完成变形较大的无人机影像配准.      

一种车载GPS系统坐标转换公式及其应用

从理论上探讨了对车载GPS坐标转换的高斯正算公式及相应的坐标转换过程,对实际的车辆导航和实时监控系统中用到的坐标转换公式作了一些合理的简化,并对这些简化公式的有效性及适用性进行了相应论证。认为GPS车辆整体动态定位精度更多地依赖于系统硬件设备能的动态定位精度,坐标转换产生的误差只要不对整体动态定位精度造成显著影响,应尽可能采用简化公式进行计算。     

GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统研究

为了克服卫星信号盲区GPS定位间断或失效以及航位推算（DR）定位误差随时间积累等缺陷,设计了一种基于嵌入式系统的GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统。通过Kalman滤波对多传感器信息进行最优估计,并应用地图匹配（MM）技术,以得到最佳定位信息。系统的各模块任务使用t~C／OS—II嵌入式操作系统统一调度。经测试,该系统能实现车辆的可靠、准确定位,并且能精确地在上位机的导航地图上实时显示出车辆当前的位置和其他状态信息。该组合导航定位技术在智能交通系统（ITS）领域具有较高的应用价值。     

Underwater digital terrain model with GPS-aided high-resolution profile-scan sonar images

The whole procedures of underwater digital terrain model (DTM) were presented by building with the global positioning system (GPS) aided high-resolution profile-scan sonar images. The algorithm regards the digital image scanned in a cycle as the raw data. First the label rings are detected with the improved Hough transform (HT) method and followed by curve-fitting for accurate location; then the most probable window for each ping is detected with weighted neighborhood gray-level co-occurrence matrix; and finally the DTM is built by integrating the GPS data with sonar data for 3D visualization. The case of an underwater trench for immersed tube road tunnel is illustrated.     

街道景观视觉评价量化指标及其有效性分析

为建立有效的街道景观视觉评价指标,基于图像处理的思想,提出了6个反映街道景观客观视觉属性的量化指标视觉熵、色彩丰富指数、街道宽度、沿街建筑高度、天际线变化指数和天空开阔指数,并以10条步行街道的实景数字图像为例验证了其有效性.通过主客观指标之间的数学分析发现:街道宽高比、街道宽度、天空开阔指数、视觉熵和色彩丰富指数均能有效反映街道景观的客观视觉属性(相关系数大于0.633,显著性小于0.05);视觉复杂性在评价结论中所占比重最大(22.6%),是最重要的影响因素.      

基于激光与视觉融合的车辆自主定位与建图算法

定位与建图是车辆未知环境自主驾驶的基础,激光雷达依赖于场景几何特征而视觉图像 易受光线干扰,依靠单一激光点云或视觉图像的定位与建图算法存在一定局限性。本文提出一 种激光与视觉融合SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的车辆自主定位算法,通过融 合互补的激光与视觉各自优势提升定位算法的整体性能。为发挥多源融合优势,本文在算法前 端利用激光点云获取视觉特征的深度信息,将激光-视觉特征以松耦合的方式输入位姿估计模块 提升算法的鲁棒性。针对算法后端位姿和特征点大范围优化过程中计算量过大的问题,提出基 于关键帧和滑动窗口的平衡选取策略,以及基于特征点和位姿的分类优化策略减少计算量。实 验结果表明：本文算法的平均定位相对误差为 0.11 m 和 0.002 rad,平均资源占用率为 22.18% (CPU)和 21.50%(内存),与经典的 A-LOAM(Advanced implementation of LOAM)和 ORB-SLAM2 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)算法相比在精确性和鲁棒性上均有良好表现。     

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通过数据融合技术确定车辆实际运行轨迹,本文首先基于三角形相似原理和图形透视原理建立了通过视频图像提取车辆轨迹的模型．在分析视频数据与GPS数据优缺点的基础上,提出利用视频数据标定GPS数据状态的数据融合方法．为了能够标定视频检测器未覆盖的路段的GPS数据状态,提出了标志速度方法．利用融合的车辆实际轨迹,能够实现在线评价线控协调方案的效果,解决了已有需要假设条件评价线控协调方案性能方法的不足．     

基于卡尔曼滤波的GPS/DR导航信息融合方法

为了有效地实现GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合导航系统的信息融合,提高GPS/DR组合导航系统的精度和可靠性,分析了传统的利用全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)跟踪车辆位置方法的特点,结合GPS和航位推算DR两种定位方式的优点,在车辆定位技术中采用GPS/DR组合定位技术,构建了基于卡尔曼滤波技术的自适应联合卡尔曼滤波器,使用Matlab软件工具进行了计算机仿真验证,从软件集成的角度探讨了GPS/DR组合定位技术的串口通信等关键技术的软件实现问题,给出了GPS单独导航、DR单独导航和GPS/DR组合导航三种工作状态下的位置误差。从对比中可以看出,组合系统能在任何情况下实现车辆的实时、可靠、准确的定位,定位误差最小,同时还可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差。     

3S集成技术在土地利用动态监测中的应用

针对基于RS和G IS的土地利用动态监测方法可靠性差,精度低,提出了RS,G IS和GPS集成技术.在2000年TM遥感影像解译数据的基础上,以2004年中巴资源卫星(CBERS-02)遥感影像数据为信息源,对2004年遥感影像进行了解译,修改了2000年数据库.在野外用手持GPS接收机对解译成果进行了验证,更新了解译的数据库;利用G IS技术的空间分析功能,提取出了2000~2004年间土地利用/覆被变化信息,得到了高精度的土地利用动态变化数据库,并在此基础上对土地利用动态变化信息进行了分析.实验结果表明,利用3S集成技术可以提高土地利用信息的可靠性和精度.     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法．该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离．仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值．     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

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在安全苛求的现代列车控制系统中,列车的实时定位是一个十分重要的环节. 传统的基于里程计的列车定位方法只能提供列车行驶的里程信息,在具有多条平行股道的铁路车站,传统的列车定位方法无法解决轨道占用识别的问题. 本文根据列车在铁路线路上运行的特点,提出了基于道岔曲线信息的列车定位方法,该方法利用GPS及惯性传感器辅助提取列车在道岔处的速度、加速度、角速度等运行特征,得到列车在道岔处的转弯半径、曲率变化及运行方向,并通过与车载地图数据库进行比较,实现准确的轨道占用识别及列车定位. 文中给出了采用传感器获取运行特征的方法以及实现道岔信息匹配的流程. 现场测试结果表明,在当前试验条件下,该方法已具备较强的轨道占用识别能力,能够在一定程度上提高列车定位的性能.     

基于道岔曲线信息的列车定位方法研究

在安全苛求的现代列车控制系统中,列车的实时定位是一个十分重要的环节. 传统的基于里程计的列车定位方法只能提供列车行驶的里程信息,在具有多条平行股道的铁路车站,传统的列车定位方法无法解决轨道占用识别的问题. 本文根据列车在铁路线路上运行的特点,提出了基于道岔曲线信息的列车定位方法,该方法利用GPS及惯性传感器辅助提取列车在道岔处的速度、加速度、角速度等运行特征,得到列车在道岔处的转弯半径、曲率变化及运行方向,并通过与车载地图数据库进行比较,实现准确的轨道占用识别及列车定位. 文中给出了采用传感器获取运行特征的方法以及实现道岔信息匹配的流程. 现场测试结果表明,在当前试验条件下,该方法已具备较强的轨道占用识别能力,能够在一定程度上提高列车定位的性能.     

A New Robust Image Matching Method Based on Distance Reciprocal

Object matching between two-dimensional images is an important problem in computer vision. The purpose of object matching is to decide the similarity between two objects. A new robust image matching method based on distance reciprocal was presented. The distance reciprocal is based on human visual perception. This method is simple and effective. Moreover, it is robust against noise. The experiments show that this method outperforms the Hausdorff distance, when the images with noise interfered need to be recognized.     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.