一种基于单目惯导视觉语义信息的定位方法

本申请提供了一种基于单目惯导视觉语义信息的定位方法，其方法步骤包括：车辆通过单目摄像头采集当前图像，并提取图像语义信息；通过惯性测量单元获得车辆当前的预估位置信息；基于预估位置信息局部搜索高精地图，获得地图语义信息；匹配图像语义信息和地图语义信息，获得语义特征匹配对；构建损失函数，将损失函数的计算结果带入误差状态卡尔曼滤波算法中，以更新车辆的位姿。本申请将单目视觉采集到的语义信息、惯性测量单元的数据进行结合，形成一个低成本、高效的传感器融合体系，可以有效地抑制传感器噪声和漂移带来的误差，利用误差状态分解的方法，避免了全状态线性化可能引起的数值不稳定问题，从而实现了快速收敛和高鲁棒性。