【摘 要】
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随着自动驾驶技术的蓬勃发展,无人车自主定位技术也受到了越来越多的关注。广泛使用的无人车导航定位技术途径有基于全球卫星导航系统（GNSS）的定位技术和基于激光雷达三维点云地图的定位技术等。然而在“峡谷式”的封闭道路环境中卫星信号易受干扰,精度难以保持;而激光雷达成本较高,高精三维点云地图数据量大,处理速度较慢。高精度语义地图是利用人类对环境的认知习惯设计的一种定位导航地图。其包含的语义特征及其位置信
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随着自动驾驶技术的蓬勃发展,无人车自主定位技术也受到了越来越多的关注。广泛使用的无人车导航定位技术途径有基于全球卫星导航系统（GNSS）的定位技术和基于激光雷达三维点云地图的定位技术等。然而在“峡谷式”的封闭道路环境中卫星信号易受干扰,精度难以保持;而激光雷达成本较高,高精三维点云地图数据量大,处理速度较慢。高精度语义地图是利用人类对环境的认知习惯设计的一种定位导航地图。其包含的语义特征及其位置信息可以用于无人车完成自主定位。基于语义地图的定位方法主要信息来源于视觉传感器,具有自主性强,成本低的优点,为无人车自主定位提供新的解决思路。本文主要研究工作和学术贡献如下:（1）构建了一种用于无人车定位的轻量化语义地图。利用预先标注的车道线和道路标志等语义特征构建的语义地图具有数据占用量小、计算效率高的优点。本文分析了地图中不同类型的语义特征对于无人车定位定向精度的影响,并设计了验证实验。（2）给出了一种基于语义地图的视觉特征定位方法。根据人类认知原理提取单目视觉图像中的语义特征,与预先构建的轻量化语义地图建立特征匹配关系,解算无人车位姿。图像语义特征信息鲁棒性较强,定位方法仅依靠道路环境语义特征,通过一定数量的道路标志和车道线即可完成单帧定位。（3）设计了一种语义地图与视觉里程计融合定位算法。将视觉里程输出载体相对位姿信息作为独立的信息源加入语义地图定位中,融合语义地图的绝对定位与视觉里程计的相对定位信息,输出全局稳定可靠的定位结果,实验证明算法能在一定程度上减小定位误差,并且能有效抑制图像单帧定位产生的误差震荡现象。
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