1.一种基于双目视觉系统的地标地图车辆即时定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、对双目视觉系统进行内参标定，获取双目视觉系统中左右相机的内部参数，并构建内参矩阵K；

(2)、双目视觉系统获取视频流，以左相机中获取第一帧图像的位置处作为原点，标记为C0，设此时的位姿为(3)、从获得的视频流中持续进行相机视觉跟踪，重建相机的即时相对姿态得到车辆的相对坐标位置Cj；

(3.1)、在当前时刻j时，从左右视频帧中提取特征XR,XL，再对左右视频帧的特征XR,XL进行快速匹配，得到特征Xk，其中，k＝1,2,…，表示匹配的特征个数，j＝1,2,…，表示视频流持续的时刻；

利用多视觉几何方法，重建二维特征点Xk对应的三维特征点Pk的坐标(3.2)、去除重建后的三维特征点中的外点，再利用剩余的三维特征点建立局部稀疏地图M；

(3.3)、利用假设的相机运动模型估计估计，在第j+1时刻左或右视频帧中的二维特征点可能出现的范围快速搜索，建立第j时刻和第j+1时刻的图像特征对其中，Xs是XR或XL中的一个子集，(x,y)表示该二维特征点的坐标位置；

根据前后帧的图像特征对建立三维特征的对应关系 与 并计算出 与 的相对转换关系 然后将单出现在 中的三维特征点加入到局部稀疏地图M中，再通过非线性优化SBA算法优化局部稀疏地图M中的三维特征点；

(3.4)、建立局部稀疏地图M中与 对应的三维特征点，再计算第j+1时刻的左或右相机相对位姿 即得到车辆的相对坐标位置；

(4)、检测左相机或右相机拍摄的图像中是否含有标，并通过检测到的地标定位车辆的绝对坐标；

(4.1)、利用深度学习方法检测左或右相机拍摄的每幅图像中的地标块，标记为B1,B2,…,Bn，n表示图像中地标块的个数；并将检测出地标块的图像的拍摄时刻记为i，i＝1,

2,…，i＜＜j；

再在地标地图数据库中对地标块进行特征匹配，找到全球坐标系下的地标块的坐标即经纬度海拔；

(4.2)、检测检索到的地标块B1,B2,…,Bn，求取地标块中心在视频中的二维图像坐标利用相机的内部参数对二维图像坐标进行校正；然后建立地标块的二维图像坐标与全球坐标系下地标的三维坐标

之间对应关系；

(4.3)、建立优化目标函数F

其中，R表示旋转矩阵，t表示平移向量，d表示欧式距离， 表示二维图像坐标，表示齐次坐标系下计算得到的二维投影向量；

通过优化求解R,t，得到当前时刻i时车辆在全球坐标系下的绝对坐标位置(5)、建立车辆绝对坐标位置 与对应时刻的车辆相对坐标位置 的相对转换关系Ti，表示相对坐标序列中与检测到地标块的第i时刻所对应的相对元素；然后利用Ti矫正车辆的相对坐标位置至全球坐标系统下的车辆绝对坐标位置，同时矫正之前第i-1时刻与第i时刻所有的车辆位置 至绝对位置 完成车辆的即时绝对定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉系统的地标地图车辆即时定位方法，其特征在于，所述的左右相机内部参数包括相机的畸变参数、焦距和中心偏移。