【摘 要】
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随着我国汽车保有量快速的增长,室内停车场作为主要的停车场地,其规模和数量也在急剧扩大,然而室内停车场因其场地大、光线暗和环境复杂等原因造成了各种“停车难”和“停车乱”的问题,室内停车场车辆定位技术可为该问题提供解决思路。相比之下,视觉定位具有成本低与富含大量场景信息的优点,但现有的视觉定位方法对环境特征提取能力和适应性有限,导致在光照变化与特征稀疏或模糊等场景下定位结果不佳。为解决上述问题,文中提
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随着我国汽车保有量快速的增长,室内停车场作为主要的停车场地,其规模和数量也在急剧扩大,然而室内停车场因其场地大、光线暗和环境复杂等原因造成了各种“停车难”和“停车乱”的问题,室内停车场车辆定位技术可为该问题提供解决思路。相比之下,视觉定位具有成本低与富含大量场景信息的优点,但现有的视觉定位方法对环境特征提取能力和适应性有限,导致在光照变化与特征稀疏或模糊等场景下定位结果不佳。为解决上述问题,文中提出采用改进的ORB算法以提高对场景特征表征能力,并建立双层场景特征表征模型以实现分级定位,最后结合室内停车场中已有的车位标识,基于点特征与标识特征融合定位策略以进一步提高定位精度和鲁棒性。课题研究完成了以下工作:（1）设计了基于改进ORB的特征点提取与匹配算法。针对现有ORB算法在光照变换和特征单一场景下特征点提取分布不均和重复性不高的难题,提出了基于高斯加权的自适应阈值设定方法和基于得分函数的特征点判定方法以初步提取特征点,并基于四叉树区域划分以剔除冗余特征点。在匹配阶段,采用基于双向匹配和所提出的改进网格运动模型的特征点匹配方法,以提高匹配正确率和实时性。（2）构建了包含双层节点的场景特征表征模型,以实现“由粗到细”策略的分级定位。双层节点分为稀疏节点和稠密节点,前者为采用ORB全局特征方法提取的整体特征,后者为通过改进的ORB算法提取的局部特征。在定位阶段,首先采用KNN算法匹配全局特征进行粗略定位,然后通过局部特征匹配和度量计算完成精确定位。（3）针对车库场景的固有标识,设计了基于车位标识的定位方法。在离线阶段,建立含车位号和标记点位置信息的数据库;在线上阶段:首先利用所提出的基于霍夫变换和聚类分析的检测方法以提取出标记点,其次通过SVM识别车位号完成检索数据库,最后借助Pn P算法求取位置坐标。（4）基于点特征与标识特征的多源数据定位策略,最终采用卡尔曼滤波算法完成了对上述两种方法的融合定位。实地实验测试结果表明,所提出的基于改进ORB和车位标识融合的定位方法是可行的,能够较好地提高车辆在室内停车场中的定位精度和鲁棒性。
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