一种基于TOF相机的车位检测方法技术

本发明专利技术提供基于TOF相机的车位检测方法，包括：步骤1、建立车位检测坐标系；步骤2、初始化目标车位的预设参数，所述目标车位的预设参数包括：目标垂直车位的预设长度、预设宽度，目标水平车位的预设长度、预设宽度；步骤3、获取障碍物的点云图，提取障碍物的预设特征点；步骤4、根据所述障碍物的预设特征点确定所述目标车位的长度、宽度；步骤5、根据所述目标车位的长度、宽度及所述目标车位的预设参数进行车位判定。本发明专利技术实现了低成本的可靠的车位检测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于TOF相机的车位检测方法


[0001]本专利技术涉及自动泊车
，尤其涉及一种基于TOF相机的车位检测方法。

技术介绍

[0002]目前，自动驾驶技术正迅猛发展，而自动泊车是自动驾驶中的一个重要功能。自动泊车的一个关键点就是对车位的准确检测，只有准确检测到车位才能执行后续的泊车路线规划。
[0003]现有的主流的车位检测方案有：
①
基于超声波雷达的车位检测，其主要缺陷为受环境影响大且检测的盲区范围也较大；
②
基于激光雷达的车位检测，主要缺陷为价格昂贵，安装不方便；
③
基于环视摄像头的车位检测，其主要测缺陷为受光照强度影响大。
[0004]因此，亟需一种安装方便价格便宜、受光照影响小盲区范围较小的车位检测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于TOF相机的车位检测方法，旨在解决现有技术中的缺陷，实现低成本的可靠的车位检测。
[0006]为达到上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
[0007]本专利技术提供一种基于T本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于TOF相机的车位检测方法，其特征在于，包括：步骤1、建立车位检测坐标系；步骤2、初始化目标车位的预设参数，所述目标车位的预设参数包括：目标垂直车位的预设长度、预设宽度，目标水平车位的预设长度、预设宽度；步骤3、获取障碍物的点云图，提取障碍物的预设特征点；步骤4、根据所述障碍物的预设特征点确定所述目标车位的长度、宽度；步骤5、根据所述目标车位的长度、宽度及所述目标车位的预设参数进行车位判定。2.根据权利要求1所述的基于TOF相机的车位检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：步骤31、读取TOF相机获取的原始点云数据集；步骤32、对所述原始点云数据集去噪，得到去噪点云数据集；步骤33、根据所述去噪点云数据集检测障碍物的特征直线段；步骤34、从所述障碍物的特征直线段中提取预设障碍物特征点。3.根据权利要求2所述的基于TOF相机的车位检测方法，其特征在于，所述步骤32包括：步骤321、遍历所述原始点云数据集，计算当前像素点的第一相邻参数、第二相邻参数、第三相邻参数、第四相邻参数，第一相邻参数、第二相邻参数、第三相邻参数、第四相邻参数为所述当前像素点的距离值与所述当前像素点四个顶点相邻的各像素的距离值差的绝对值之和；步骤322、获取最小相邻参数，所述最小相邻参数为所述第一相邻参数、第二相邻参数、第三相邻参数、第四相邻参数中最小者；步骤323、计算所述当前像素点的第五参数，所述第五参数为所述当前像素点的距离值与其相邻8个像素的距离值差的绝对值之和；步骤324、若所述最小相邻参数小于第一预设阈值，并且所述第五参数大于第二预设阈值，则保留所述当前像素点的点云数据，否则所述当前像素点的点云数据。4.根据权利要求2所述的基于TOF相机的车位检测方法，其特征在于，所述步骤33包括：步骤331、从所述去噪点云数据集中检测特征平面；步骤332、从所述特征平面中获取直线检测预选点集合；步骤333、从所述直线检测预选点集合检测所述特征直线段。5.根据权利要求4所述的基于TOF相机的车位检测方法，其特征在于，所述步骤331包括：步骤3311、在所述去噪点云数据集中任意选择第一点云数据、第二点云数据、第三点云数据构建初始平面，并计算第一法向量、第二法向量、第三法向量、第四法向量，所述第一法向量、第二法向量、第三法向量为所述第一点云数据、第二点云数据、第三点云数据对应的法向量，所述第四法向量为所述初始平面的法向量；步骤3312、判断所述初始平面是否符合预设夹角条件，是则进入下一步，否则返回上一步，所述预设夹角条件为第一法向量、第二法向量、第三法向量与所述第四法向量的夹角均小于预设夹角阈值；步骤3313、计算所述去噪点云数据集中其它点云数据与所述初始平面的第一距离及第一夹角，记录满足第一预设条件的点云数据的第一数量，所述第一预设条件为所述第一距离小于第一预设距离阈值、所述第一夹角小于预设夹角阈值；
步骤3314、判断所述第一数量是否大于第一预设数量阈值，是则进入下一步，否则判断所述初始平面不符合要求，返回步骤步骤3311；步骤3315、重复上述步骤第一预设次数，将所述第一数量中最大者对应的初始平面确定为最优平面；步骤3316、从所述去噪点云数据集中删除所述最优平面包含的点云数据后作为新的去噪点云数据集，返回步骤3311，直到第二预设条件成立后结束，所述第二预设条件为无法从所述去噪点云数据集检测到所述第一数量大于第一预设数量阈值的平面。6.根据权利要求5所述的基于TOF相机的车位检测方法，其特征在于，所述步骤332包括：步骤3321、将所述最优平面包含的点云投影到所述最优平面上；步骤3322、确定所有投影点的最小外界矩形R，记录所述最小外界矩形的像素点序号，将所述最小外界矩形中存在投影点的像素点标记为特征像素点；步骤3323、将所述最小外界矩形中符合第三预设条件的像素点作为直线检测预选点集合，所述第三预设条件为：所述像素点无八邻接像素点且为特征像素点，或所述像素点存在八邻接像素点且所述八邻接像素点中的特征像素点小于预设数量。7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎伟，
申请(专利权)人：惠州华阳通用电子有限公司，
类型：发明
国别省市：