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摘要：本发明涉及一种基于双目视觉SLAM的车辆定位及车辆3D检测方法，基于在本体车辆前部指定位置所固定放置的一台双目相机，在车辆行驶的过程中，利用双目相机持续获取图像，并利用双目视觉SLAM算法对自动驾驶车辆进行定位以及对前方道路中车辆的进行3D检测，可以同时满足自动驾驶车辆在道路上行驶时的定位需求及对道路前方车辆感知的需求。

主权项：1.基于双目视觉SLAM的车辆定位及车辆3D检测方法，其特征在于，基于在本体车辆前部指定位置所固定放置的一台双目相机，以及双目相机的图像捕获方向指向车辆行进的前方，实现本体车辆行驶过程中的定位、以及对本体车辆周边各个车辆的3D检测，具体由步骤A1到步骤A3实现对本体车辆周边各个车辆的3D检测，由步骤B来实现对本体车辆行驶过程中的定位；步骤A1.通过预设的相机标定方法，获取双目相机的内参矩阵、畸变系数、双目基线、以及双目相机的左目到本体车辆车身中心的变换矩阵；步骤A2.在车辆行驶的过程中，利用双目相机持续获取2D双目图像，将本体车辆周边各个车辆作为检测目标，使用预设的目标检测算法分别针对2D双目图像中的检测目标进行检测,从而获得本体车辆周边各个车辆分别在2D双目图像中的2D检测框；步骤A3.根据步骤A2中获得的本体车辆周边各个车辆的2D检测框，通过以下步骤A3-1至步骤A3-4，获得本体车辆周边各个车辆的3D检测框；步骤A3-1.利用预设的特征检测算法分别针对2D双目图像中各个2D检测框中的图像区域进行特征检测，获得各2D双目图像分别所对应的图像特征点，然后进入步骤A3-2；步骤A3-2.针对步骤A3-1中所获各2D双目图像中的图像特征点，利用预设的特征匹配算法进行特征点匹配，从而得到2D双目图像中能匹配到的成对的匹配图像特征点、以及各匹配图像特征点分别在各2D双目图像中的2D图像坐标；步骤A3-3.针对每一对匹配图像特征点，根据步骤A1中获取的双目相机的内参矩阵、畸变系数、双目基线以及双目相机的左目到本体车辆车身中心的变换矩阵，并应用预设的测距算法获取每一对匹配图像特征点所对应的空间点相对于本体车辆在世界坐标系下的3D坐标；步骤A3-4.利用预设的拟合算法对每一对匹配图像特征点所对应的空间点进行拟合，获得本体车辆周边各个车辆的3D检测框；步骤B.在车辆行驶的过程中，将双目相机持续获取的2D双目图像作为双目视觉SLAM算法的输入图像，然后利用SLAM算法完成对本体车辆的定位；步骤A3-1中预设的特征检测算法为ORB特征检测子检测算法；步骤A3-3中预设的测距算法为三角化算法。

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