【嘉勤点评】吉利集团发明的地下车库全局图的构建方案，利用抗扭曲视角变换函数解决了图像扭曲的问题，并基于连续时间段内对应的目标标志物图像，来构建地下车库的全局图，从而实现了低成本、高质量的地下车库全局地图的构建方法。
集微网消息，室内地图构建是一种旨在通过视觉或者激光雷达等方式重构室内场景的技术，这种技术对于室内定位、室内导航等应用具有重要的价值。
目前，相关技术通常利用超宽带定位、超声波传感器、地磁探测器等技术进行室内的定位以及构建地图，这样的方案对于场景特征丰富的区域有较好的效果。但是，当面对例如地下车库这种环境结构单一，纹理(如墙壁、电线杆、地面)高度重复的场景时，特征检测和匹配机制就会变得不稳定，另外这些场景中通常光线较弱，因此传统用于地图构建的描述子的特异性非常差。
因此，在采用超宽带定位、超声波传感器、地磁探测器等技术进行地下车库的地图构建时，往往会对地下车库进行改造，这样不仅增加了方案成本，也会使得检测效果较差。
为此，吉利集团在2020年10月29日申请了一项名为“一种地下车库全局图的构建方法及装置”的发明专利（申请号：202011179083.7），申请人为浙江吉利控股集团有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项地下车库全局地图的自动构建方案吧。
如上图，为该专利中发明的地下车库全局图的构建方法的流程示意图，系统首先会通过利用多个环视摄像头获取连续时间段内车辆周围的多个地下车库环境源图像，由于摄像头的属性以及采集角度的不同，会存在图像扭曲和视角问题。因此采集到的图像不能直接使用，而是需要利用预设的抗扭曲视角变换函数对每个时刻的地下车库环境图像进行矫正处理，具体如下图所示：
由于扭曲图像的矫正主要利用抗扭曲视角变换函数，因此系统基于相机内外参数来确定抗扭曲矩阵和视角转换矩阵，并根据这两个矩阵来确定抗扭曲视角变换函数将地下车库环境图像中的任一像素点通过非线性插值矫正算法映射为矫正后的图像中对应的像素点，从而生成矫正后图像。
但是，在得到矫正的图像后，一个新问题又出现了，由于矫正后的图像与矫正前差异较大，那么该如何找到矫正后的图像对应的实际区域呢？针对这个问题，该方案利用预设的检测单元对图像中的多个区域进行特征值检测，以确定每个矫正后图像中的特征点，并将图像进行分块，再对分块图像计算梯度直方图。
梯度直方图不仅可以进一步增强抗噪声能力，同时可以对含有定位误差的特征匹配提供更高的容错性。接着，基于得到的梯度直方图，对同一时刻的多个矫正后的图像进行匹配，这样，就可以找到矫正后的图像所对应的实际区域。最后，利用预设的标志物模型对目标匹配图像中的每个像素点进行识别，输出目标标志物图像，经过连续的时间段后，根据对应的目标标志物图像就可以构建出地下车库的全局图。
以上就是吉利集团发明的地下车库全局图的构建方案，该方案利用抗扭曲视角变换函数解决了图像扭曲的问题，并基于连续时间段内对应的目标标志物图像来构建地下车库的全局图，从而实现了对地下车库全局图的构建，不仅所用成本较低，并且得到的车库全局图的图像较为稳定可靠。
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（校对/holly）
