“由于存在各種定位誤差，電子地圖坐標上的移動車輛與周圍地物并不能保持正確的位置關系。”

——2019年中國自動駕駛行業(yè)發(fā)展研究報告

隨著自動駕駛行業(yè)的發(fā)展，車輛的精確定位技術需求越來越大，車輛定位方法也在新的技術和知識的涌現(xiàn)下經歷著探索和創(chuàng)新。

01、車輛都是怎么定位的呢？

目前常用的車輛定位技術分為直接定位和航位推算。

1、直接定位：主要基于信號的空間交匯測量及環(huán)境特征的匹配定位。

2、航位推算：依據(jù)加速度、角速度、速度等信息結合初始值進行積分定位。其間使用的信息源主要有衛(wèi)星定位、慣性導航、視覺、激光雷達和磁力計等。

在具體的發(fā)展中，單獨的定位技術逐漸發(fā)展為多傳感器定位技術融合，到現(xiàn)階段采用多組合技術融合定位，從而盡可能發(fā)揮各傳感器優(yōu)勢并進行場景互補，減小甚至消除累積誤差的影響，從而獲得可靠的定位效果[3]。

在多組合技術融合定位方法體系中，法國交通系統(tǒng)實驗室提出了一個集成虛擬3D模型板載傳感器場景感知的方法：通過真實/虛擬場景匹配，完成真實傳感器和虛擬傳感器的轉換，更新陀螺儀和車輪里程計的姿態(tài)預測信息，從而提高車輛位置的預測精度[5]。

該定位方法的總體定位精度可以達到0.6米左右。

裝載相機的車輛 [5]

接下來就請跟小編一起來探究虛擬3D城市模型是如何參與車輛定位的吧~~

02、虛擬3D城市模型輔助計算相機姿態(tài)

在多組合技術融合定位方法中，在輸入數(shù)據(jù)中加入相機的姿態(tài)信息可以提高車輛的定位精度。

為了獲得相機的姿態(tài)，需要經歷三個部分內容：

（1）真實圖像和虛擬3D模型的特征提取和匹配；

（2）3D虛擬特征點的坐標計算；

（3）相機的姿態(tài)計算。

技術路線 [5]

特征提取和匹配

SURF (Speed Up Robust Features)、SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 和Harris (Harris corner detector) 是特征提取的三種方法，由于在該案例中SURF方法結果最好，因此這里僅介紹SURF的特征提取方法，其余方法可參考文獻 [5]。

SURF是一種局部特征方法，其積分圖像和初級Hessian矩陣逼近極大地降低了計算復雜度。算法主要包括以下四個部分：

(1) 基于初級Hessian矩陣的興趣點檢測（圖A），該矩陣利用整數(shù)圖像的盒子濾波器逼近二階高斯導數(shù)；

(2) 通過在檢測到的興趣點周圍構建一個圓形區(qū)域來確定方向分配，主導方向描述了興趣點的方向；

(3) 通過提取興趣點周圍的正方形窗口、計算水平和垂直方向的Haar小波響應，構造興趣點描述符；

(4) 通過計算兩個興趣點描述符之間的歐氏距離來實現(xiàn)兩個特征的匹配，其中，最小距離選為匹配點（圖B）。

A

B

特征點的檢測和匹配圖

三維坐標計算

圖像匹配工作完成之后，分別從真實圖像和虛擬圖像中獲得相互對應的2D特征點。

接下來，需要利用3D-GIS提供的深度信息（虛擬相機和三維點之間的距離，以米為單位）計算虛擬圖像中特征點的三維坐標。通過針孔相機反投影模型（pinhole camera inverse projection model）計算得到相機坐標系中的三維點坐標。任一點P的坐標計算公式如下：

虛擬特征點的三維坐標計算過程 [5]

相機姿態(tài)計算

利用迭代POSIT算法計算姿態(tài)，確定真實和虛擬相機之前的平移和旋轉。

Pitch 和 Roll 變換 [5]

03、數(shù)據(jù)融合

最后，在多傳感器數(shù)據(jù)融合框架下，利用IMM-UKF濾波器（Interacting Multiple Model-Unscented Kalman Filter）將計算得到的姿態(tài)信息集成進來（包括基于GPS測量的位置、基于航位推算的位置等），就可以獲得亞米級的定位精度啦！

利用IMM-UKF濾波器進行數(shù)據(jù)融合 [5]

知識點 /2019.11.20

UKF：計算經過非線性變換的隨機變量統(tǒng)計量的一種方法。在該案例中，動態(tài)系統(tǒng)不是線性的，所以傳統(tǒng)的 KF不能用于估計此類系統(tǒng)的狀態(tài)。

IMM：廣泛應用于車載視頻系統(tǒng)的目標跟蹤問題；基于激光、雷達和視覺數(shù)據(jù)的IMM算法可用來檢測變道駕駛。

IMM-UKF 方法可以將系統(tǒng)模型發(fā)生改變的可能性考慮進來。

04、知識補充：虛擬3D城市模型

虛擬3D城市模型通過3D地理虛擬環(huán)境來表達空間的和有地理參考的城市數(shù)據(jù)。3D地理虛擬環(huán)境主要包括地形模型、建筑物模型、植被模型以及道路和交通系統(tǒng)模型。

虛擬3D城市模型作為一種特征元素，可以在單一的框架內可視化地集成異構的地理信息，創(chuàng)建和管理復雜的城市信息空間。

虛擬3D城市模型的數(shù)據(jù)源

在實踐中，虛擬3D城市模型的可持續(xù)管理需要與現(xiàn)有的管理工作流和數(shù)據(jù)庫緊密聯(lián)系，因此其創(chuàng)建和維護基于許多獨立的數(shù)據(jù)源，而且這些數(shù)據(jù)源必須以系統(tǒng)和實用的方式集成。主要的數(shù)據(jù)源包括[6]：

地籍數(shù)據(jù)：地籍數(shù)據(jù)庫提供建筑物和地塊的官方足跡以及所有權和地址信息。雖然典型的地籍數(shù)據(jù)庫不包含3D數(shù)據(jù)，但它們?yōu)?D建筑模型提供了必要的輸入，并且為虛擬3D城市模型提供了一種官方基礎。

數(shù)字地形模型和航空影像數(shù)據(jù)：包括基于網格的DTM數(shù)據(jù)和真正射圖像。DTM數(shù)據(jù)用作虛擬3D城市模型的所有幾何對象的參考表面，而航空影像數(shù)據(jù)為真實感可視化提供了必要的數(shù)據(jù)，例如土地覆蓋圖像和屋頂紋理圖等。

三維建筑模型：三維建筑幾何可以用通過激光掃描和基于攝影測量的方法進行捕捉和處理。建筑物能夠以不同的細節(jié)層次呈現(xiàn)，包括塊模型（LOD-1）、幾何模型（LOD-2）、建筑模型（LOD-3）和詳細室內模型（LOD-4）。除此之外，建筑物周圍的環(huán)境信息也可以增加進來。

矢量柵格數(shù)據(jù)：虛擬3D城市模型還存儲和參考有地理參考的二維柵格數(shù)據(jù)（如土地利用信息）和矢量數(shù)據(jù)（如道路網、公共交通網）。這些數(shù)據(jù)集被可視化疊加在數(shù)字地形模型上。

虛擬3D城市模型的數(shù)據(jù)標準

虛擬3D城市模型還沒有被廣泛接受的標準化編碼慣例，開放地理空間聯(lián)盟（OGC）目前正在討論虛擬三維城市模型的第一個提案為CityGML。通常，在實踐中使用以下數(shù)據(jù)標準：

（1）優(yōu)先選擇 CityGML 用于構建建筑物模型；

（2）3D-Studio MAX 對象文件和 VRML 文件；

（3）包含覆蓋區(qū)二維多邊形和每座建筑物高程值的ESRI shapefile文件；

（4）以邊界多邊形的形式包含每個建筑物明確幾何描述的ESRI shapefile文件；

虛擬3D城市模型的實際應用

越來越多的應用程序和系統(tǒng)將虛擬3D城市模型作為重要的系統(tǒng)組件，除了被應用于基于位置的服務外，還有城市規(guī)劃和重建、設施管理、物流、安全、電信、災害管理、房地產門戶網站以及與城市相關的娛樂和教育產品等。

估算陰影面積 [7]

復雜建筑物位置與二維地籍數(shù)據(jù) [7]

估算特定時間的太陽輻射 [7]

05、提問環(huán)節(jié)

在借助虛擬3D城市模型輔助車輛定位的案例中，在哪里用到了哪些3S技術？

1、位置測量用到了GNSS技術（GPS位置測量）；

2、創(chuàng)建虛擬3D地理數(shù)據(jù)庫用到了GIS技術（GIS數(shù)據(jù)庫技術、三維空間數(shù)據(jù)）；

3、虛擬3D城市的建模用到了RS技術（基于攝影測量的建模技術）。

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