王婷娴 贾克斌 姚 萌

1.北京工业大学信息学部 北京 100124 2.先进信息网络北京实验室 北京 100124 3.计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学 北京 100124

轻轨在城市公共交通系统中扮演着重要的角色.其因运行环境复杂,难以实现信息化和智能化

管理,在一定程度上影响行车安全.因此,开发针对轻轨的高级驾驶辅助系统(Advanced driver assistance system,ADAS)势在必行[1].列车定位技术作为自动驾驶系统的重要组成部分之一,能否提供准确地轻轨定位信息,直接影响行车安全和调度的有效性.目前查询应答器、里程计以及全球定位系统等技术被普遍地应用于列车实时定位任务中[2].在城市环境中,由于建筑群、隧道的普遍存在,通常会因遮挡产生多路径效应导致小范围内定位出现偏差[3];目前广泛应用的地面查询应答器属于非连续定位且需要昂贵的运营维护成本;基于里程计的定位技术依赖于特殊的传感器,比如车轮测速传感器、惯性测量传感器,这两种传感器都会受到列车本身的影响从而随列车的运行产生累计误差[4-5].在此情况下,基于单目相机的定位方法由于其成本效益和信息的丰富性,在轻轨定位系统中可以发挥关键作用[6].对于视觉定位系统而言,其主要包含三个关键部分:场景特征提取,路径地图构建,以及真实匹配生成三大模块[7-8].由此可见,一个综合定位系统的复杂度会非常高,想要使整个系统达到实时性,更需要从整体考虑使各个模块算法……