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另外我们也尝试了Grut等算法在地面标志上的提取Grut算法对前景和背景分别聚类,得到k组类似的像素集合然后对前景和背景分别进行高斯混合模型(GMM)建模,判断像素属于地面标志还是背景在提取疑似地面标识区域后,再经过机器学习模型(SVM等)进行细分类以获得更好嘚识别效果


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解决方案中车体自定位主要依赖于GPS+底盘轮速计+其他传感器的方式实现利用GPS定位系统,可首先确定自动驾驶车辆当前处在哪条道路上(该偏差般在5~10米);随后根据摄像头建图的语义信息,检测的车道线(虚实线)及道路边缘(路沿或护栏)并与高精地图提供的车道线及道路邊缘做比对,进步修正无人车的横向定位;后根据建图的路面标志交通标志牌红绿灯等环境语义信息,与高精地图提供的要素做匹配實现无人车纵向定位的修正,确定无人车当前的位置信息及周边环境这过程也称为语义定位技术。

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当然有现在很多数码相机都可以把拍摄地点的地理位置信息记录下来。茬你查看照片是就可以得到当时的地理位置信息只是国内限制使用。但一些手机GPS定位APP中就有(导航软件中也是有的只是国内不显示)。

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