一种结构化场景下的车辆视觉定位优化方法

本发明涉及一种结构化场景下的车辆视觉定位优化方法，包括：标定无人车的相机，获取去畸变图像，将去畸变图像经逆投影变换为鸟瞰图，利用鸟瞰图，更新前视相机的初始深度估计结果，获得可靠深度估计；利用可靠深度估计中的深度信息进行基于空间线段余弦相似度的灭点估计，估计无人车与亚特兰大子坐标系的姿态，获取姿态估计结果，利用姿态估计结果更新无人车的姿态扩展卡尔曼滤波器，确定无人车的姿态信息，进一步设置滑窗的子图优化目标函数，并引入代价函数更新无人车的位置信息；基于姿态信息和位置信息提取关键帧，当关键帧检测到无人车回到历史经过的路口处时，在不确定性椭圆中搜索回环帧，成功匹配后优化历史轨迹。