本申请公开了一种基于立体车位的泊车方法和装置，在获取车辆周围的图像后，由于立体车位一般不具有车位线信息，故不再基于车位线信息在图像中识别空闲立体车位，而是根据立体车位泊入侧的两个角点在图像中识别空闲立体车位。若两个角点之间的角点距离满足第一阈值条件，则该车辆可以泊入该空闲立体车位，将该空闲立体车位确定为目标车位。为了能够将车辆正确泊入目标车位，基于Tof相机获取表征目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据，根据该有效点云数据可以确定出表征目标车位与该车辆的相对位置关系，从而可以基于点云函数控制该车辆泊入目标车位，在提高了目标车位的检测效率的同时，提高了泊车的准确性。提高了泊车的准确性。提高了泊车的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于立体车位的泊车方法和装置
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其是涉及一种基于立体车位的泊车方法和装置。
技术介绍
[0002]随着科学技术的发展及人们生活水平的提升，汽车的使用以及购买数量大大提升，但随着汽车数量的大幅提升，车辆多停车位少导致的停车难已经成为城市交通的诟病。为了充分利用城市空间，尽可能多的增加停车位，越来越多的停车场使用了立体车位。
[0003]为了辅助用户泊车，目前车辆一般采用超声波雷达检测的方式，即通过超声波雷达检测特定区域内的障碍物信息进行车位的检测，在理想状态下，超声波雷达将返回两辆车中间的空车位，根据返回信息再筛选判断该空车位是否可以停车，从而实现自动泊车。
[0004]但是由于超声波雷达检测空车位依赖于空车位两边有车辆或较大物体，而立体车位的形状特殊，具有间隔大、两侧不具备车辆及较大物体等特点，使得超声波雷达检测的方式无法检测到立体车位，进而无法实现辅助用户泊车的目的。
技术实现思路
[0005]针对上述问题，本申请提供一种基于立体车位的泊车方法和装置，用于检测立体车位，辅助用户泊车。
[0006]本申请实施例第一方面提供了一种基于立体车位的泊车方法，所述方法包括：
[0007]获取车辆周围的图像；
[0008]根据所述图像识别空闲立体车位的角点距离，所述角点距离为处于立体车位泊入侧的两个角点之间的距离；
[0009]将所述角点距离满足第一阈值条件的空闲立体车位确定为目标车位，所述第一阈值条件是根据所述车辆的宽度确定的；
[0010]基于飞行时间Tof相机，得到表征所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据；
[0011]根据所述有效点云数据确定所述目标车位对应的点云函数，所述点云函数为所述目标车位中心线的函数表示；
[0012]基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位。
[0013]可选的，所述方法还包括：
[0014]获取所述车辆的轮脉冲和方向盘转角；
[0015]根据所述轮脉冲和所述方向盘转角确定所述车辆的航迹；
[0016]确定所述航迹与所述点云函数之间的偏差；
[0017]所述基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位，包括：
[0018]若所述偏差满足第二阈值条件，基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位。
[0019]若所述位置不满足所述第二阈值条件，调整所述车辆的位置，直至所述车辆调整后的航迹与所述点云函数之间的偏差满足所述第二阈值条件。
[0020]可选的，所述基于飞行时间Tof相机，得到位于所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据，包括：
[0021]通过所述Tof相机获得表征所述目标车位的点云数据；
[0022]基于高度信息将所述点云数据进行聚类，得到位于所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据。
[0023]可选的，所述获取车辆周围的图像，包括：
[0024]基于环视鱼眼相机获取表征车辆周围环境的四路环视鱼眼拼接图像；
[0025]所述根据所述图像识别空闲立体车位的角点距离，包括：
[0026]根据所述四路环视鱼眼拼接图像，确定处于空闲立体车位泊入侧的两个角点之间的角点距离。
[0027]可选的，所述第一阈值条件为根据车辆的宽度和所述环视鱼眼相机的失衡比例确定。
[0028]可选的，所述将所述角点距离满足第一阈值条件的空闲立体车位确定为目标车位，包括：
[0029]获取m个空闲立体车位分别对应的角点距离；
[0030]将m个所述角点距离满足第一阈值条件的n个空闲立体车位确定为待定立体车位；
[0031]确定所述待定立体车位分别与所述车辆间的距离，将所述距离满足第三阈值条件的立体车位确定为目标车位。
[0032]本申请实施例第二方面提供了一种基于立体车位的泊车装置，所述装置包括：获取单元、识别单元、目标车位确定单元、点云数据获取单元、点云函数确定单元和控制单元；
[0033]所述获取单元，用于获取车辆周围的图像；
[0034]所述识别单元，用于根据所述图像识别空闲立体车位的角点距离，所述角点距离为处于立体车位泊入侧的两个角点之间的距离；
[0035]所述目标车位确定单元，用于将所述角点距离满足第一阈值条件的空闲立体车位确定为目标车位，所述第一阈值条件是根据所述车辆的宽度确定的；
[0036]所述点云数据获取单元，用于基于飞行时间Tof相机，得到表征所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据；
[0037]所述点云函数确定单元，用于根据所述有效点云数据确定所述目标车位对应的点云函数，所述点云函数为所述目标车位中心线的函数表示；
[0038]所述控制单元，用于基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位。
[0039]可选的，所述装置还包括偏差确定单元，用于：
[0040]获取所述车辆的轮脉冲和方向盘转角；
[0041]根据所述轮脉冲和所述方向盘转角确定所述车辆的航迹；
[0042]确定所述航迹与所述点云函数之间的偏差；
[0043]所述控制单元，用于：
[0044]若所述偏差满足第二阈值条件，基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位。
[0045]若所述位置不满足所述第二阈值条件，调整所述车辆的位置，直至所述车辆调整后的航迹与所述点云函数之间的偏差满足所述第二阈值条件。
[0046]可选的，所述点云数据获取单元，用于：
[0047]通过所述Tof相机获得表征所述目标车位的点云数据；
[0048]基于高度信息将所述点云数据进行聚类，得到位于所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据。
[0049]可选的，所述获取单元，用于：
[0050]基于环视鱼眼相机获取表征车辆周围环境的四路环视鱼眼拼接图像；
[0051]所述识别单元，用于：
[0052]根据所述四路环视鱼眼拼接图像，确定处于空闲立体车位泊入侧的两个角点之间的角点距离。
[0053]相对于现有技术，本申请上述技术方案的优点在于：
[0054]在获取车辆周围的图像后，由于立体车位一般不具有车位线信息，故不再基于车位线信息在图像中识别空闲立体车位，而是根据立体车位泊入侧的两个角点在图像中识别空闲立体车位。若两个角点之间的角点距离满足第一阈值条件，则该车辆可以泊入该空闲立体车位，将该空闲立体车位确定为目标车位。为了能够将车辆正确泊入目标车位，基于Tof相机获取表征目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据，根据该有效点云数据可以确定出表征目标车位与该车辆的相对位置关系，从而可以基于点云函数控制该车辆泊入目标车位。由此，通过立体车位泊入侧的两个角点识别空闲立体车位，可以快速缩小范围，提高了目标车位的检测效率，在泊入时，通过Tof相机二次感知精准定位，不依赖于目标车位两侧具备车辆及较大物体的环境，提高了泊车的准确本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于立体车位的泊车方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆周围的图像；根据所述图像识别空闲立体车位的角点距离，所述角点距离为处于立体车位泊入侧的两个角点之间的距离；将所述角点距离满足第一阈值条件的空闲立体车位确定为目标车位，所述第一阈值条件是根据所述车辆的宽度确定的；基于飞行时间Tof相机，得到表征所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据；根据所述有效点云数据确定所述目标车位对应的点云函数，所述点云函数为所述目标车位中心线的函数表示；基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述车辆的轮脉冲和方向盘转角；根据所述轮脉冲和所述方向盘转角确定所述车辆的航迹；确定所述航迹与所述点云函数之间的偏差；所述基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位，包括：若所述偏差满足第二阈值条件，基于所述点云函数控制所述车辆泊入所述目标车位。若所述位置不满足所述第二阈值条件，调整所述车辆的位置，直至所述车辆调整后的航迹与所述点云函数之间的偏差满足所述第二阈值条件。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于飞行时间Tof相机，得到位于所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据，包括：通过所述Tof相机获得表征所述目标车位的点云数据；基于高度信息将所述点云数据进行聚类，得到位于所述目标车位两侧的保护沿位置的有效点云数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆周围的图像，包括：基于环视鱼眼相机获取表征车辆周围环境的四路环视鱼眼拼接图像；所述根据所述图像识别空闲立体车位的角点距离，包括：根据所述四路环视鱼眼拼接图像，确定处于空闲立体车位泊入侧的两个角点之间的角点距离。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一阈值条件为根据车辆的宽度和所述环视鱼眼相机的失衡比例确定。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述角点距离满足第一阈值条件的空闲立体车位确定为目标车位，包括：获取m个空闲立体车位分别对应的角点距离；将m个所述角点距离...
【专利技术属性】
技术研发人员：常青，赖杰，朱晶星，李枭，张鑫，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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