本发明专利技术公开了一种基于深度相机近距离车辆轴距测量方法，该方法能够通过深度相机计算得到汽车轮距，很好地实现了近距离的车辆检测。包括：步骤1：对双深度相机标定，获得相机2到相机1的点云的变换矩阵R。步骤2：从两个深度相机获取车侧面的点云图像，将相机2的点云变换到相机1坐标系，并合并为一个点云，点云的坐标系：x相机指向方向，y指向左，z指向上。步骤3：将点云的原点的z轴原点变换到地面。步骤4：将点云中z值小于0的视为地面点，过滤掉。步骤5：对点云进行欧式聚类分割，得到待选点云集。本发明专利技术是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。(往返)时间来得到目标物距离。(往返)时间来得到目标物距离。
【技术实现步骤摘要】
一种基于深度相机近距离车辆轴距测量方法
[0001]本专利技术涉及一种基于深度相机近距离车辆轴距测量方法，属于车辆测量
技术背景
[0002]随着家庭车辆的普及度增加，城市车辆随之增多，但城市内停车位却增加有限，且城市土地越来越稀缺，导致停车日益紧张，随着人们生活水平提高，对占地面积小、自动化水平高的停车方式逐渐增加。采用智能泊车机器人将车辆搬运到停车位，来替代人工寻找停车位，能够有效增加相同面积下的停车数量，且在停车取车高峰期也不会出现停车场内堵塞的状况，这种停车方式和智能泊车机器人受到很多人的期待和青睐。
[0003]在使用泊车机器人搬运车辆时需要获得需要搬运车辆的轴距，通过轴距的大小来调节泊车机器人的叉臂之间的距离或调节梳齿泊车机器人梳齿架前后距离，所以车辆轴距的数据是泊车机器人搬车步骤之前必不可少的一步，如何得到车辆轴距是需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种基于深度相机近距离车辆轴距测量方法，该方法能够通过深度相机计算得到汽车轮距，很好地实现了近距离的车辆检测。
[0005]本专利技术中使用到的装置为深度相机；
[0006]深度相机测距原理是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于深度相机近距离车辆轴距测量方法，该方法包括：
[0008]当使用双深度相机地面使用已知阈值过滤掉时，包括：
[0009]步骤1：对双深度相机标定，获得相机2到相机1的点云的变换矩阵R。
[0010]步骤2：从两个深度相机获取车侧面的点云图像，将相机2的点云变换到相机1坐标系，并合并为一个点云，点云的坐标系：x相机指向方向，y指向左，z指向上。
[0011]步骤3：将点云的原点的z轴原点变换到地面。
[0012]步骤4：将点云中z值小于0的视为地面点，过滤掉。
[0013]步骤5：对点云进行欧式聚类分割，得到待选点云集。
[0014]步骤6：求解待选点云集的点数目，点云w(y方向长度)，点云h(z方向)，点云质心的坐标(cx,cz,cy)。
[0015]步骤7：点云符合0.8>w>0.4,0.8>h>0.4,0.8>cz>0.4。为车轮的点云wheelcloud。得到两个车轮的点云。
[0016]步骤8：两车轮点云cy之差绝对值即为轴距，两个车轮的夹角为(CX1沿y轴正方向，前面一个车轮的x坐标，CX2后面一个车轮的x坐标)。
[0017]当使用双深度相机地面使用平面拟合过滤掉时，包括：
[0018]步骤1)对双深度相机标定，获得相机2到相机1的点云的变换矩阵R。
[0019]步骤2)从两个深度相机获取车侧面的点云图像，点云的坐标系：x相机指向方向，y指向左，z指向上。对两个点云分别进行车轮提取。
[0020]步骤3)将点云的原点的z轴原点变换到地面。
[0021]步骤4)将点云中z值小于0的视为地面点，过滤掉。
[0022]步骤5)对点云进行欧式聚类分割，得到待选点云集。
[0023]步骤6)求解待选点云集的点数目，点云w(y方向长度)，点云h(z方向)，点云质心的坐标(cx,cz,cy)。
[0024]步骤7)点云符合0.8>w>0.4,0.8>h>0.4,0.8>cz>0.4。为车轮的点云wheelcloud。得到车轮的点云。
[0025]步骤8)将相机2的车轮的质心变换到相机1的坐标系下。
[0026]步骤9)两车轮点云cy之差绝对值即为轴距，两个车轮的夹角为(CX1沿y轴正方向，前面一个车轮的x坐标，CX2后面一个车轮的x坐标)。
[0027]本专利技术使用了pcl库。
[0028]有益效果：
[0029]本专利技术能够通过深度相机计算得到汽车轮距，很好地实现了近距离的车辆检测。
附图说明
[0030]图1为车辆前端点云示意图。
[0031]图2为车辆后端点云示意图。
[0032]图3为车辆前端后端点云合成图。
[0033]图4为车辆前轮点云示意图。
[0034]图5为车辆后轮点云示意图。
[0035]图6为双摄像头拍摄步骤方法一。
[0036]图7为双摄像头拍摄步骤方法二。
[0037]具体实施方法
[0038]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面结合具体实施例和附图进行说明，显而易见地，下面描述中的实施例仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些实施例获得其他的实例。
[0039]本专利技术中使用到的装置为深度相机；
[0040]深度相机测距原理是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。
[0041]一种获取车辆轴距的方法包括：
[0042]当使用双深度相机地面使用已知阈值过滤掉时：
[0043]步骤1：对双深度相机标定，获得相机2到相机1的点云的变换矩阵，R。
[0044]步骤2：从两个深度相机获取车侧面的点云图像，将相机2的点云变换到相机1坐标系，并合并为一个点云，点云的坐标系：x相机指向方向，y指向左，z指向上。
[0045]步骤3：将点云的原点的z轴原点变换到地面。
[0046]步骤4：将点云中z值小于0的视为地面点，过滤掉。
[0047]步骤5：对点云进行欧式聚类分割，得到待选点云集。
[0048]步骤6：求解待选点云集的点数目，点云w(y方向长度)，点云h(z方向)，点云质心的坐标(cx,cz,cy)。
[0049]步骤7：点云符合0.8>w>0.4,0.8>h>0.4,0.8>cz>0.4。为车轮的点云wheelcloud。得到两个车轮的点云。
[0050]步骤8：两车轮点云cy之差绝对值即为轴距，两个车轮的夹角为
[0051]当使用双深度相机地面使用平面拟合过滤掉时
[0052]步骤1)对双深度相机标定，获得相机2到相机1的点云的变换矩阵R。
[0053]步骤2)从两个深度相机获取车侧面的点云图像，点云的坐标系：x相机指向方向，y指向左，z指向上。对两个点云分别进行车轮提取。
[0054]步骤3)将点云的原点的z轴原点变换到地面。
[0055]步骤4)将点云中z值小于0的视为地面点，过滤掉。
[0056]步骤5)对点云进行欧式聚类分割，得到待选点云集。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度相机近距离车辆轴距测量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：当使用双深度相机地面使用已知阈值过滤掉时；步骤1：对双深度相机标定，获得相机2到相机1的点云的变换矩阵R；步骤2：从两个深度相机获取车侧面的点云图像，将相机2的点云变换到相机1坐标系，并合并为一个点云，点云的坐标系：x相机指向方向，y指向左，z指向上；步骤3：将点云的原点的z轴原点变换到地面；步骤4：将点云中z值小于0的视为地面点，过滤掉；步骤5：对点云进行欧式聚类分割，得到待选点云集；步骤6：求解待选点云集的点数目，点云w(y方向长度)，点云h(z方向)，点云质心的坐标(cx，cz，cy)；步骤7：点云符合0.8>w>0.4,0.8>h>0.4,0.8>cz>0.4，为车轮的点云wheelcloud，得到两个车轮的点云；步骤8：两车轮点云cy之差绝对值即为轴距，两个车轮的夹角为cx1沿y轴正方向，前面一个车轮的x坐标，cx2后面一个车轮的x坐标。2.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾宝华，马鹏程，杨云飞，沈培培，马亚南，
申请(专利权)人：江苏小白兔智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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