众包是实现高精地图实时更新的有效途径，也是业内公认的高精地图生产的未来形态。提高众包轨迹数据的位置精度，对提升高精地图静态地图数据的更新频率与质量具有重要意义。地图匹配算法是实现轨迹位置校正的有效方法，但常见地图匹配算法仅依赖轨迹与城市道路之间的时空特征，并基于最短路径的假设将轨迹点垂直匹配到车辆可能行驶的道路上，使得其无法满足复杂道路场景下具有整体位置偏移和异常角度属性的轨迹数据的位置校正需要。由于车载图像能够反映车辆的行驶环境与姿态变化，因此可以充分利用车载图像中提取的语义信息来提升轨迹数据的位置精度。本文首先借助单目视觉里程计技术，基于连续车载图像估计车载相机的位姿信息，进而实现了轨迹数据异常角度属性的校正；随后根据车载图像的语义信息和轨迹数据的几何特征，从轨迹数据中提取关键轨迹点，通过与城市道路数据特征对比，实现了轨迹数据的整体位置纠偏；最后在地图匹配算法中融合能够区分复杂道路场景的车载图像语义信息，至此构建融合视觉感知信息的轨迹位置校正方法。本文提出的方法可以有效提升轨迹数据在复杂道路场景下的位置校正精度，为带有车载图像的轨迹数据提供高精度位置校正方法参考，对推动高精地图众包更新的应用落地具有重要的理论与现实意义。

高精地图,轨迹数据,车载图像,单目视觉里程计,地图匹配算法