一种基于数据融合的车位识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及自动泊车技术领域，提供一种基于数据融合的车位识别方法及系统，采用超声波雷达、激光雷达对泊车环境进行探测，结合预先设置的第一识别策略、第二识别策略进行数据识别、分析，进而根据泊车环境中的障碍物规划出空闲区域作为初始车位，最后根据预设车位类型参数对初始车位进行融合识别，即可快速判断其是否存在有效车位，并确定有效车位的车位类型，从而能够精准识别目标车位相邻车位的车辆位姿识别，进而车位识别；即通过超声波雷达和激光雷达的数据融合，可以有效的提升车位识别的准确率，有利于后期APA路径规划、提高用户泊车效率。车效率。车效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据融合的车位识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动泊车
，尤其涉及一种基于数据融合的车位识别方法及系统。

技术介绍

[0002]大城市停车空间有限，停车位紧缺，因此辅助驾驶员泊车的自动泊车系统应运而生。不同的自动泊车系统采用不同的方法来检测汽车周围的物体。有些在汽车前后保险杠四周装上了感应器，它们既可以充当发送器，也可以充当接收器。这些感应器会发送信号，当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来。然后，车上的计算机会利用其接收信号所需的时间来确定障碍物的位置。其他一些系统则使用安装在保险杠上的摄像头来检测障碍物。但最终结果都是一样的：汽车会检测到已停好的车辆、停车位的大小以及与路边的距离，然后将车子驶入停车位。
[0003]在自动泊车系统中，停车位的识别是自动泊车系统中关键步骤之一。在现有的基于空间的车位识别技术中，一般通过车身的超声波雷达，沿车辆行驶路径进行搜索，从行驶路径两侧的待检测区域中发现可停车区域。
[0004]但是，由于基于空间的车位识别方法主要是利用超声波雷达检测没有障碍物的可停车空间，对于目标车位相邻车位的车辆位姿识别不准确的情况，超声波无法有效地识别出车位类型，导致车位识别的准确率降低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于数据融合的车位识别方法及系统，解决了现有的自动泊车技术无法有效的识别出可利用的车位信息，车位类型识别的准确率低的技术问题。
[0006]为解决以上技术问题，本专利技术提供一种基于数据融合的车位识别方法，包括步骤：
[0007]S1、采用超声波雷达探测泊车环境获取第一环境探测数据，根据第一识别策略识别所述第一环境探测数据得到至少一个第一初始车位；
[0008]S2、采用激光雷达探测泊车环境获取第二环境探测数据，根据第二识别策略识别所述第二环境探测数据得到至少一个第二初始车位；
[0009]S3、根据预设车位类型参数对所述第一初始车位、第二初始车位进行融合识别，判断其是否为有效车位，并确定所述有效车位的车位类型。
[0010]本基础方案采用超声波雷达、激光雷达对泊车环境进行探测，结合预先设置的第一识别策略、第二识别策略进行数据识别、分析，进而根据泊车环境中的障碍物规划出空闲区域作为初始车位，最后根据预设车位类型参数对所述初始车位进行融合识别，即可快速判断其是否存在有效车位，并确定所述有效车位的车位类型，从而能够精准识别目标车位相邻车位的车辆位姿识别，进而车位识别；即通过超声波雷达和激光雷达的数据融合，可以有效的提升车位识别的准确率，有利于后期APA路径规划、提高用户泊车效率。
[0011]在进一步的实施方案中，所述步骤S1包括：
[0012]S11、获取超声波雷达在探测泊车环境中反馈的至少3个跳变点、及相邻跳变点之间的水平距离，作为第一环境探测数据；其中3个跳变点依次记为第一跳变点、第二跳变点、第三跳变点；
[0013]S12、根据所述第一环境探测数据，以起始时刻的超声波雷达中心为原点、以跳变点之间的水平方向为横轴、以各跳变点的探测距离方向为纵轴建立车位检测坐标系建立车位检测坐标系，所述起始时刻为超声波雷达发射第一个探测波的时间；
[0014]S13、计算第一斜率、第二斜率，并根据所述第一斜率、第二斜率和斜率临界值规划出至少一个目标车位区域，所述第一斜率为第一跳变点、第二跳变点之间线段的斜率，所述第二斜率为第一跳变点、第三跳变点之间的线段的斜率；
[0015]S14、获取所述目标车位区域的尺寸数据，得到第一初始车位。
[0016]本方案以超声波雷达为基准建立车位检测坐标系，通过跳变点的距离探测，可还原本车与周围障碍物的空间距离。
[0017]在进一步的实施方案中，在所述步骤S13中，所述根据所述第一斜率、第二斜率和斜率临界值规划出目标车位区域具体为：
[0018]当判断到所述第一斜率大于或等于所述斜率临界值时，预设当前车位类型为垂直车位；参考所述跳变点之间的水平距离方向，在所述车位检测坐标系上规划出空闲的矩形区域作为目标车位区域；
[0019]或者，当判断到所述第一斜率小于所述斜率临界值且大于所述第二斜率时，预设当前车位类型为斜式车位；参考所述跳变点之间的水平距离方向，在所述车位检测坐标系上规划出空闲的平行四边形区域作为目标车位区域；
[0020]所述目标车位区域的底边与所述车位检测坐标系的横轴重合。
[0021]本方案针对不同类型的车位，设计了对应的规划策略，根据常规垂直车位、斜式车位的形状特征，预先定义目标车位区域的形状，在进行可用车位识别时，直接根据矩形区域、平行四边形区域进行划定，即可快速确定疑似车位的目标车位区域，从而降低车位识别难度，提高车位识别效率。
[0022]在进一步的实施方案中，所述步骤S2包括：
[0023]S21、获取激光雷达在探测泊车环境中的点云数据，作为第二环境探测数据；
[0024]S22、建立激光雷达坐标系，并绘制所述点云数据形成障碍物轮廓图；
[0025]S23、计算所述障碍物轮廓图中每一线段的斜率绝对值，并根据预设筛选规则，确定泊车环境中的可泊车区域，作为特征识别空间；
[0026]S24、根据所述特征识别空间规划出至少一个目标车位区域；
[0027]S25、计算所述目标车位区域的尺寸数据，得到第二初始车位。
[0028]在进一步的实施方案中，所述步骤S22具体为：以本车水平方向行驶的时间为X轴、以激光雷达探测到的障碍物距离为Y轴、以激光雷达提取的障碍物轮廓第一个特征点的时刻为原点建立激光雷达坐标系；根据所述点云数据绘制所述激光雷达坐标系，得到折线图作为障碍物轮廓图。
[0029]本方案基于激光雷达，建立激光雷达坐标系，根据其在时间轴上采集到的障碍物距离(点云数据)，并绘制得到障碍物轮廓图，可进一步还原本车行驶路线上的障碍物分布请款，进而确定有可能成为可泊车车位的区域轮廓。
[0030]在进一步的实施方案中，所述步骤S23包括：
[0031]A、分别计算所述障碍物轮廓图中每一线段的斜率绝对值；
[0032]B、筛选出斜率绝对值符合预设筛选规则的线段作为特征线段；
[0033]C、根据所述特征线段，规划出封闭的梯形区域确定为泊车环境中的可泊车区域，作为特征识别空间；
[0034]所述梯形区域的底边与所述激光雷达坐标系的X轴重合。
[0035]本方案进一步地对所述障碍物轮廓图进行分析，以预设斜率阈值对点云数据行程的折线图进行分析、筛选得到特征线段，可判断周围障碍物的形状曲线，进而识别得到周围已泊车相邻车辆的泊车姿态，依据特征线段对可泊车区域进行进一步车位规划得到特征识别空间，以作为目标车位区域的备选数据。
[0036]在进一步的实施方案中，所述步骤S24具体为：沿着所述特征识别空间的顶边和/或斜边规划出内包络矩形和/或平行四边形，作为目标车位区域；所述目标车位区域的底边与所述激光雷达坐标系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据融合的车位识别方法，其特征在于，包括步骤：S1、采用超声波雷达探测泊车环境获取第一环境探测数据，根据第一识别策略识别所述第一环境探测数据得到至少一个第一初始车位；S2、采用激光雷达探测泊车环境获取第二环境探测数据，根据第二识别策略识别所述第二环境探测数据得到至少一个第二初始车位；S3、根据预设车位类型参数对所述第一初始车位、第一初始车位进行融合识别，判断其是否为有效车位，并确定所述有效车位的车位类型。2.如权利要求1所述的一种基于数据融合的车位识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11、获取超声波雷达在探测泊车环境中反馈的至少3个跳变点、及相邻跳变点之间的水平距离，作为第一环境探测数据；其中3个跳变点依次记为第一跳变点、第二跳变点、第三跳变点；S12、根据所述第一环境探测数据，以起始时刻的超声波雷达中心为原点、以跳变点之间的水平方向为横轴、以各跳变点的探测距离方向为纵轴建立车位检测坐标系建立车位检测坐标系，所述起始时刻为超声波雷达发射第一个探测波的时间；S13、计算第一斜率、第二斜率，并根据所述第一斜率、第二斜率和斜率临界值规划出至少一个目标车位区域，所述第一斜率为第一跳变点、第二跳变点之间线段的斜率，所述第二斜率为第一跳变点、第三跳变点之间的线段的斜率；S14、获取所述目标车位区域的尺寸数据，得到第一初始车位。3.如权利要求2所述的一种基于数据融合的车位识别方法，其特征在于，在所述步骤S13中，所述根据所述第一斜率、第二斜率和斜率临界值规划出目标车位区域具体为：当判断到所述第一斜率大于或等于所述斜率临界值时，预设当前车位类型为垂直车位；参考所述跳变点之间的水平距离方向，在所述车位检测坐标系上规划出空闲的矩形区域作为目标车位区域；或者，当判断到所述第一斜率小于所述斜率临界值且大于所述第二斜率时，预设当前车位类型为斜式车位；参考所述跳变点之间的水平距离方向，在所述车位检测坐标系上规划出空闲的平行四边形区域作为目标车位区域；所述目标车位区域的底边与所述车位检测坐标系的横轴重合。4.如权利要求1所述的一种基于数据融合的车位识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21、获取激...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎伟，刘耀正，
申请(专利权)人：惠州华阳通用智慧车载系统开发有限公司，
类型：发明
国别省市：