判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质，通过超声波信号反馈的距离值，构建2D点云环境地图；通过对距离的计算，获得车辆行驶过程中的障碍物边沿信息，得出连续障碍物的长度USS_OL；以及由障碍物构成的空间车位,得出当前环境下探测到的空间车位个数USS_SN；利用摄像头获取周围画线车位信息，并计算出画线车位个数CAR_SN；同时检测连续画线车位的边沿线，计算出连续画线车位边沿长度信息CAR_SL；对USS_OL和USS_SN进行计算，计算出USS_CON；对CAR_SL和CAR_SN进行计算，计算出CAR_CON；计算出当前场景为停车场景的概率Wt；将Wt与标定值W0进行比较，判断当前场景是否为停车场景。本发明专利技术能够准确判断当前场景是否为停车场。

Method, System and Computer Readable Storage Media for Judging whether the Current Scene is a Parking lot

【技术实现步骤摘要】
判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质
本专利技术属于自动泊车
，具体涉及一种判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前泊车系统已经实现了全泊车系统的商品化搭载，正在迈向远程泊车的产业化之路。在自动泊车车位搜索功能上，仅远程泊车系统可以实现自动搜索车位功能，即远程泊车控制器通过下达指令给车辆，车辆自动驾驶在停车场中搜索车位。远程泊车系统的自动搜索车位功能主要依靠以下几种技术之一，或者是多种组合：1.差分GPS定位技术；2.高精度地图；3.智能停车场场端定位和引导；4.激光或视觉SLAM(即时定位与地图构建)技术；5.基于深度学习的可行驶区域自动驾驶车位搜索。以上技术的思路在于：一是首先需要有停车场地图，用于规划车辆的行驶路线来实现自动搜索车位，或者是行驶至某一确定车位；二是要对车辆进行即时定位，以确定车辆在地图中的位置，用于轨迹规划和车辆控制。由上述技术原理和思路可以看出，当前泊车系统要实现自动搜索车位功能有两个重要的技术前提，预先采集当前停车场的地图，以及可通过定位确认当前场景为停车场。因此，对技术点1至3来说，在没有提前建立停车场地图的情况下，是无法实现自动搜索车位功能的，即在陌生的停车场环境，系统会失效。对技术点4至5来说，技术类似于扫地机器人，通过视觉或者是激光对环境进行感知探测，建立实时场景语意地图，描绘出可行驶的区域。系统控制车辆在可行驶的区域内进行自动驾驶，同时开启车位搜索功能，以实现自动搜索车位。在一定程度上，这两个技术可以实现在任意场景的自动搜索车位功能，但是，也没有对当前场景是否为停车场进行判断，仅是判断出可行驶区域，因此会出现误开启现象，泊入非泊车位空间。因此，有必要开发一种判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质，能准确判断出当前场景是否为停车场。本专利技术所述的判断当前场景是否为停车场的方法，包括以下步骤：步骤1、利用超声波雷达和摄像头对周边环境进行探测，在车辆行驶过程中，通过超声波信号反馈的距离值，构建2D点云环境地图；通过对距离的计算，获得车辆行驶过程中的障碍物边沿信息，得出连续障碍物的长度USS_OL；以及由障碍物构成的空间车位,得出当前环境下探测到的空间车位个数USS_SN；利用摄像头获取周围画线车位信息，并计算出画线车位个数CAR_SN；同时检测连续画线车位的边沿线，计算出连续画线车位边沿长度信息CAR_SL；步骤2、建立第一置信度计算模型，对连续障碍物长度信息USS_OL和搜索到的空间车位数信息USS_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度USS_CON；建立第二置信度计算模型，对连续画线车位边沿长度信息CAR_SL和搜索到的画线车位个数信息CAR_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度CAR_CON；步骤3、对超声波雷达和摄像头分别判断的车位场景的置信度进行权重计算，综合得出当前场景为停车场景的概率Wt；步骤4、将Wt与标定值W0进行比较，若Wt大于W0，则判断当前场景为停车场景，否则认为当前场景不是停车场景。进一步，所述步骤1具体为：当超声波雷达探测到障碍物后，超声波雷达通过接收到的回波时间，利用公式计算离障碍物的距离；其中：D为当前超声波雷达距离探测到反射声音回波的障碍物的直接距离；Tflight为超声波在空气中的飞行时间，Tflight＝Treceive-Tsend，Treceive为超声波雷达接收到回波的时间，Tsend为超声波雷达发送本次回波的时间；VSound为超声波雷达在空气中的传播速度；因此Tflight×VSound表示超声波雷达与障碍物之间的往返距离，除以2之后，得到直接距离D；每计算出一个D值，就在当前基于车辆后轴中心原点的笛卡尔坐标系下，标记出一个点Piont1(x1,y1),结合车辆的运动状态，不断标记出新的点Piontn(xn,yn),形成2D点云信息；通过2D点云信息，判断连续障碍物边沿的长度信息USS_OL，以及空间车位个数信息USS_SN；获取摄像头所采集的周围环境影像信息，识别出画线车位和车位线，同时计算出画线车位数CAR_SN和连续画线车位的边沿长度信息CAR_SL。进一步，所述第一置信度计算模型为：所述第二置信度计算模型为：进一步，所述步骤3中，Wt的计算公式如下:Wt＝W1*USS_CON+W2*CAR_CON；其中：W1为障碍物停车场景的置信度权重，W2为画线停车场景的置信度权重。进一步，所述步骤4中，当判断出前场景为停车场景时，开启自动车位搜索，否则，不开启自动车位搜索。本专利技术所述的一种判断当前场景是否为停车场的系统，包括：传感器模块，其包括12个超声波雷达和4个摄像头，用于对周边环境进行探测；控制器，分别与各超声波雷达和各摄像头连接，接收各超声波雷达和各摄像头所采集的信息并进行处理；所述控制器被编程以便执行如本专利技术所述的判断当前场景是否为停车场的方法的步骤。本专利技术所述的一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器调用执行如本专利技术所述的判断当前场景是否为停车场的方法的步骤。本专利技术具有以下优点：采用本专利技术所述的方法能够精准地识别出当前场景是否为停车场景，且只有在识别出当前场景为停车场景时，才开启自动搜索车位的功能，故能够有效避免在非停车场内泊车的危险。本专利技术在保证安全开启自动搜索车位的前提下，增强了系统的适用性，减少了误触发率。本专利技术采用现有全自动泊车系统的架构，无需增加额外的硬件成本和高精度地图成本。附图说明图1为本专利技术的原理框图；图2为待识别的场景；图3为本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。本实施例中，本专利技术所述的判断当前场景是否为停车场的方法，包括以下步骤：步骤1、利用超声波雷达和摄像头对周边环境进行探测，在车辆行驶过程中，通过超声波信号反馈的距离值，构建2D点云环境地图；通过对距离的计算，获得车辆行驶过程中的障碍物边沿信息，得出连续障碍物的长度USS_OL；以及由障碍物构成的空间车位,得出当前环境下探测到的空间车位个数USS_SN；利用摄像头获取周围画线车位信息，并计算出画线车位个数CAR_SN；同时检测连续画线车位的边沿线，计算出连续画线车位边沿长度信息CAR_SL；步骤2、建立第一置信度计算模型，对连续障碍物长度信息USS_OL和搜索到的空间车位数信息USS_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度USS_CON；建立第二置信度计算模型，对连续画线车位边沿长度信息CAR_SL和搜索到的画线车位个数信息CAR_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度CAR_CON；步骤3、对超声波雷达和摄像头分别判断的车位场景的置信度进行权重计算，综合得出当前场景为停车场景的概率Wt；步骤4、将Wt与标定值W0进行比较，若Wt大于W0，则判断当前场景为停车场景，否则认为当前场景不是停车场景。如图1所示，本实施例中，一种判断当前场景是否为停车场的系统，硬件部分采用现有全自动泊车系统的架构，其包括传感器模块和控制器，传感器模块即为泊车系统的传感器，其包括12个超声波雷达和4个高清的摄像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种判断当前场景是否为停车场的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用超声波雷达和摄像头对周边环境进行探测，在车辆行驶过程中，通过超声波信号反馈的距离值，构建2D点云环境地图；通过对距离的计算，获得车辆行驶过程中的障碍物边沿信息，得出连续障碍物的长度USS_OL；以及由障碍物构成的空间车位,得出当前环境下探测到的空间车位个数USS_SN；利用摄像头获取周围画线车位信息，并计算出画线车位个数CAR_SN；同时检测连续画线车位的边沿线，计算出连续画线车位边沿长度信息CAR_SL；步骤2、建立第一置信度计算模型，对连续障碍物长度信息USS_OL和搜索到的空间车位数信息USS_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度USS_CON；建立第二置信度计算模型，对连续画线车位边沿长度信息CAR_SL和搜索到的画线车位个数信息CAR_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度CAR_CON；步骤3、对超声波雷达和摄像头分别判断的车位场景的置信度进行权重计算，综合得出当前场景为停车场景的概率Wt；步骤4、将Wt与标定值W0进行比较，若Wt大于W0，则判断当前场景为停车场景，否则认为当前场景不是停车场景。...

【技术特征摘要】
1.一种判断当前场景是否为停车场的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用超声波雷达和摄像头对周边环境进行探测，在车辆行驶过程中，通过超声波信号反馈的距离值，构建2D点云环境地图；通过对距离的计算，获得车辆行驶过程中的障碍物边沿信息，得出连续障碍物的长度USS_OL；以及由障碍物构成的空间车位,得出当前环境下探测到的空间车位个数USS_SN；利用摄像头获取周围画线车位信息，并计算出画线车位个数CAR_SN；同时检测连续画线车位的边沿线，计算出连续画线车位边沿长度信息CAR_SL；步骤2、建立第一置信度计算模型，对连续障碍物长度信息USS_OL和搜索到的空间车位数信息USS_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度USS_CON；建立第二置信度计算模型，对连续画线车位边沿长度信息CAR_SL和搜索到的画线车位个数信息CAR_SN进行计算，计算出当前场景为停车场景的置信度CAR_CON；步骤3、对超声波雷达和摄像头分别判断的车位场景的置信度进行权重计算，综合得出当前场景为停车场景的概率Wt；步骤4、将Wt与标定值W0进行比较，若Wt大于W0，则判断当前场景为停车场景，否则认为当前场景不是停车场景。2.根据权利要求1所述的判断当前场景是否为停车场的方法，其特征在于：所述步骤1具体为：当超声波雷达探测到障碍物后，超声波雷达通过接收到的回波时间，利用公式计算离障碍物的距离；其中：D为当前超声波雷达距离探测到反射声音回波的障碍物的直接距离；Tflight为超声波在空气中的飞行时间，Tflight＝Treceive-Tsend，Treceive为超声波雷达接收到回波的时间，Tsend为超声波雷达发送本次回波的时间；VSound为超声波雷达在空气中的传播速度；因此T...

【专利技术属性】
技术研发人员：万凯林，梁锋华，高享久，盛进源，苏斌，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50