本发明专利技术公开了一种站台检测方法、装置、设备及介质。方法包括：获取车辆的多个原始点云数据，将各原始点云数据进行车身坐标系转换，得到各转换点云数据；原始点云数据为多线激光雷达的一条激光线束对车辆的周围环境进行扫描得到的点云数据；根据各转换点云数据内之间的相对高度差对各转换点云数据进行筛选，得到与转换点云数据匹配的各基础站台点云数据；根据各基础站台点云数据到车身坐标系的坐标原点的横向距离，对各基础站台点云数据进行筛选，得到各目标站台点云数据；对各目标站台点云数据进行拟合聚类，得到车辆两侧的站台线。本发明专利技术实施例可以基于精准提取的目标站台点云数据得到站台线，保证站台线的准确性。保证站台线的准确性。保证站台线的准确性。
【技术实现步骤摘要】
站台检测方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种站台检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着自动驾驶车辆的日益普及和广泛使用，厂区的各仓库之间的货物通常通过自动驾驶车辆进行搬运，实现厂区的各仓库之间的货物调度。厂区的仓库中设置有多个用于装卸货物的卸货站台、多个用于停靠自动驾驶车辆的停靠站台。自动驾驶车辆行驶在仓库中，需要及时对车辆两侧的站台边沿进行检测，得到车辆两侧的站台线，避免车身碰撞或剐蹭站台边沿。
[0003]相关技术中，通常使用的站台检测方法是基于摄像头或者基于激光雷达对站台边沿进行检测。但是基于摄像头获取的图像容易受天气、光照、阴影等因素影响，基于激光雷达检测到的站台边沿点中可能包含大量非站台边沿点，都会使得站台检测精度较低，无法为自动驾驶车辆提供车辆两侧的准确的站台线。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种站台检测方法、装置、设备及介质，以解决相关技术的站台检测方案中，站台检测精度较低，无法为自动驾驶车辆提供车辆两侧的准确的站台线的问题。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种站台检测方法，包括：
[0006]获取车辆的多个原始点云数据，将各所述原始点云数据进行车身坐标系转换，得到各转换点云数据；其中，原始点云数据为多线激光雷达的一条激光线束对所述车辆的周围环境进行扫描得到的点云数据；
[0007]根据各所述转换点云数据内之间的相对高度差对各所述转换点云数据进行筛选，得到与转换点云数据匹配的各基础站台点云数据；
[0008]根据各所述基础站台点云数据到车身坐标系的坐标原点的横向距离，对各所述基础站台点云数据进行筛选，得到各目标站台点云数据；
[0009]对各所述目标站台点云数据进行拟合聚类，得到所述车辆两侧的站台线。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种站台检测装置，包括：
[0011]数据获取模块，用于获取车辆的多个原始点云数据，将各所述原始点云数据进行车身坐标系转换，得到各转换点云数据；其中，原始点云数据为多线激光雷达的一条激光线束对所述车辆的周围环境进行扫描得到的点云数据；
[0012]第一筛选模块，用于根据各所述转换点云数据内之间的相对高度差对各所述转换点云数据进行筛选，得到与转换点云数据匹配的各基础站台点云数据；
[0013]第二筛选模块，用于根据各所述基础站台点云数据到车身坐标系的坐标原点的横向距离，对各所述基础站台点云数据进行筛选，得到各目标站台点云数据；
[0014]数据拟合模块，用于对各所述目标站台点云数据进行拟合聚类，得到所述车辆两侧的站台线。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；
[0017]以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
[0018]其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的站台检测方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的站台检测方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过获取车辆的多个原始点云数据，将各原始点云数据进行车身坐标系转换，得到各转换点云数据；然后根据各转换点云数据内之间的相对高度差对各转换点云数据进行筛选，得到与转换点云数据匹配的各基础站台点云数据；再根据各基础站台点云数据到车身坐标系的坐标原点的横向距离，对各基础站台点云数据进行筛选，得到各目标站台点云数据；最后对各目标站台点云数据进行拟合聚类，得到车辆两侧的站台线，解决了相关技术的站台检测方案中，站台检测精度较低，无法为自动驾驶车辆提供车辆两侧的准确的站台线的问题，获得不受天气、光照、阴影等因素影响的多线激光雷达原始点云数据，然后将原始点云数据进行多重处理、筛选，精准提取符合站台边沿点云数据的数据特征的目标站台点云数据，并基于精准提取的目标站台点云数据得到车辆两侧的站台线，保证车辆两侧的站台线的准确性。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1A为本专利技术实施例一提供的一种站台检测方法的流程图。
[0024]图1B为本专利技术实施例一提供的一种原始点云数据示意图。
[0025]图1C为本专利技术实施例一提供的一种车辆两侧的站台线示意图。
[0026]图2为本专利技术实施例二提供的一种站台检测方法的流程图。
[0027]图3为本专利技术实施例三提供的一种站台检测装置的结构示意图。
[0028]图4为实现本专利技术实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范
围。
[0030]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”、“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包含”、“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0031]图1A为本专利技术实施例一提供的一种站台检测方法的流程图，本实施例可适用于在自动驾驶车辆的行驶过程中，对车辆两侧的站台边沿进行检测，得到车辆两侧的站台线的情况。该方法可以由站台检测装置来执行，该站台检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该站台检测装置可配置于电子设备中。示例性的，电子设备可以为车辆上的整车控制器。如图1A所示，该方法包括：
[0032]步骤101、获取车辆的多个原始点云数据，将各所述原始点云数据进行车身坐标系转换，得到各转换点云数据。
[0033]其中，原始点云数据为多线激光雷达的一条激光本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种站台检测方法，其特征在于，包括：获取车辆的多个原始点云数据，将各所述原始点云数据进行车身坐标系转换，得到各转换点云数据；其中，原始点云数据为多线激光雷达的一条激光线束对所述车辆的周围环境进行扫描得到的点云数据；根据各所述转换点云数据内之间的相对高度差对各所述转换点云数据进行筛选，得到与转换点云数据匹配的各基础站台点云数据；根据各所述基础站台点云数据到车身坐标系的坐标原点的横向距离，对各所述基础站台点云数据进行筛选，得到各目标站台点云数据；对各所述目标站台点云数据进行拟合聚类，得到所述车辆两侧的站台线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述转换点云数据内之间的相对高度差对各所述转换点云数据进行筛选，得到与转换点云数据匹配的各基础站台点云数据，包括：针对每一个转换点云数据执行下述操作：筛除转换点云数据中的无效点云数据，得到有效点云数据；其中，所述无效点云数据由发射角度没有在雷达可视角度范围内或高度大于预设高度阈值的无效点构成；按照发射角度对所述有效点云数据中的有效点进行排序；根据预设窗口大小，对排序后的有效点进行分组，得到多个窗口；根据各所述窗口中的有效点之间的相对高度差，确定各所述窗口的属性状态；其中，各所述窗口的属性状态为平面数据或站台备选数据；根据各所述窗口的属性状态、预设窗口条件以及预设高度范围，确定目标连续窗口；将所述目标连续窗口包括的所有有效点确定为基础站台点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述窗口中的有效点之间的相对高度差，确定各所述窗口的属性状态，包括：针对每一个窗口执行下述操作：根据有效点的排序，计算每一个有效点相对于前一个有效点的相对高度差；对各相邻有效点对应的相对高度差进行求和，得到窗口的累积相对高度差；使用下述公式，确定所述窗口的属性状态：其中，attri(x)为所述窗口的属性状态，height为所述窗口的累积相对高度差，win_height_thres为预设高度差阈值，FLAT为平面数据，UP为站台备选数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述窗口的属性状态、预设窗口条件以及预设高度范围，确定目标连续窗口，包括：根据窗口的排序，筛选满足预设窗口条件的各连续窗口；其中，所述预设窗口条件为连续窗口中的第一个窗口和/或最后一个窗口的属性状态为平面数据，除去所述第一个窗口和/或最后一个窗口的属性状态为平面数据，连续窗口中的其他窗口的属性状态为站台备选数据；对各所述连续窗口中的各窗口的累积相对高度差进行求和，得到各所述连续窗口的累
积相对高度差；将累积相对高度差位于预设高度范围的连续窗口确定为目标连续窗口。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述基础站台点云数据到车身坐标系的坐标原点的横向距离，对各所述基础站台点云数据进行筛选，得到各目标站台点云数据，包括：确定各所述基础站台点云数据中的有效点在所述车身坐标系中...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨秀红，
申请(专利权)人：驭势科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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