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申请/专利权人：上海师范大学

摘要：本发明涉及一种基于UWBIMU和视觉信息融合的智能泊车定位系统及方法，用于停车场的车辆定位，包括中央控制模块、UWBIMU模块、摄像机单元、信号传输与处理模块、计算与定位显示模块、车辆轨迹分析模块和数据融合模块，中央控制模块包括车辆信息量化单元、摄像机机构阈值单元、环境误差神经网络学习模型、路径引导单元和车位引导单元。与现有技术相比，本发明在智能泊车过程中通过停车场端设备辅助，实现双模型融合定位，设计了环境误差神经网络学习模型消除误差提高精度，根据车辆数量确定摄像机偏转角度，使得停车场摄像机构动态监控停车场内每一辆行进车辆，车辆在陌生停车环境中能够实时高精度位置跟踪，通过停车场与车辆协同配合实现智能泊车过程。

主权项：1.一种基于UWB-IMU和视觉信息融合的智能泊车定位系统，其特征在于，用于停车场的车辆定位，包括中央控制模块、UWB-IMU模块、摄像机单元、信号传输与处理模块、计算与定位显示模块、车辆轨迹分析模块和数据融合模块，所述中央控制模块包括车辆信息量化单元、摄像机机构阈值单元、环境误差神经网络学习模型、路径引导单元和车位引导单元；所述摄像机单元包括多个摄像机，用于获取停车场当前图像信息并实时跟踪目标车辆及车辆所处场景，得到运动方程，确定目标车辆的车辆位置信息，所述停车场当前图像信息包括车辆图像信息、障碍物图像信息及周围车位和车道线图像信息；所述车辆信息量化单元用于将摄像机单元采集的图像信息量化为车辆信息，确定摄像机单元采集的当前场景下的车辆数量，并标定目标车辆；所述摄像机机构阈值单元用于根据当前场景下的车辆数量确定摄像机单元的偏转角度阈值并控制摄像机单元执行；所述车辆轨迹分析模块用于根据连续时刻的车辆图像信息获取目标车辆的轨迹信息，并传输到中央控制模块，供环境误差神经网络学习模型学习；所述UWB-IMU模块用于获取目标车辆与UWB基站之间的距离以及车辆的运动信息，从而获取目标车辆在停车场全域所处虚拟坐标信息及惯性前进方向；所述环境误差神经网络学习模型中以卷积神经网络建立环境误差感知深度学习模型，提取环境因素导致定位偏差的误差因子，帮助UWB-IMU模块及摄像机单元纠正定位精度；所述信号传输与处理模块用于传输UWB-IMU模块和摄像机单元的数据至中央控制模块；所述计算与定位显示模块用于根据UWB-IMU模块和摄像机单元的数据进行坐标计算及视觉位置可视化跟踪显示；所述数据融合模块用于融合UWB-IMU模块的虚拟坐标信息和摄像机单元的目标车辆的车辆位置信息得到实时精确位置信息，并将融合结果传输到中央控制模块；所述路径引导单元用于根据停车场当前图像信息筛选出通行车辆最少的车道信息；所述车位引导单元用于根据停车场当前图像信息筛选出空车位；所述环境误差神经网络学习模型中以卷积神经网络建立环境误差感知深度学习模型，提取环境因素导致定位偏差的误差因子，并逐层组合抽象生成高层特征，用来帮助UWB-IMU模块纠正定位精度；所述提取环境因素导致定位偏差的误差因子方式包括：第n个固定UWB基站坐标Un＝xn,yn,zn为已知坐标；待定位的车辆在t时刻的位置记为Nt＝xt,yt,zt；t时刻UWB基站到目标车辆的距离为： 其中为此时误差因子；将不同时刻误差因子代入用以环境误差神经网络模型学习；其中是高层特征量；为权和系数，其中v为目标车辆行驶速度；Ti+1、Ti对应目标车辆行进过程中某一时刻及后一时间帧记录的时间，Ti+1-Ti为行进的时间差；θi为此时刻车辆轮转角度。

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