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步入21世纪,随着人工智能的发展,智能车的研究成为一大热点,而智能汽车研究的基础就是定位问题。目前有2种定位方法,一种是实时定位与建图(SLAM),另一种则是基于道路场景表征建模的定位方法,两者各有所长。本文针对基于视觉的道路场景表征建模定位方法进行了优化与改进。首先,本文提出了一种对点云处理的方法,对当前Z坐标一定距离内的点云取不同权值,进行加权投影,以此来构建道路的二维场景。采用ORB特征提取算子提取二维特征,并采用视觉里程计算法获取车辆运动轨迹信息。构建了轻量级神经网络,用来检测道路标志特征,