本发明专利技术公开了一种车辆可通行区域确定方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，以及待泊车辆的位姿信息；根据当前时刻待泊车辆的位姿信息，构建与所述待泊车辆对应的坐标系；将每一个所述点云数据转化到所述坐标系中，生成以所述待泊车辆为基准的最终栅格地图；根据所述最终栅格地图输出在当前时刻的可通行区域；当所述可通行区域满足预设条件，则确定所述可通行区域为所述待泊车辆的可通行区域。的可通行区域。的可通行区域。
【技术实现步骤摘要】
一种车辆可通行区域确定方法、装置及计算机设备
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种车辆可通行区域确定方法、装置及计算机设备。
技术介绍
[0002]智能汽车是汽车产业和人工智能、大数据、物联网、计算机等高新技术融合的产物，自动驾驶是汽车服务和交通领域发展的主要方向。为了方便自动驾驶算法设计师更方便地开发和测试。泊车系统在进行规划和决策时需要确定车辆的可通行区域，现有技术中方案在确定可通行区域存在较大局限性，很难满足实际的需求。
技术实现思路
[0003]因此，为解决现有技术的不足，本专利技术实施例提供了一种车辆可通行区域确定方法、装置及计算机设备。
[0004]根据第一方面，本专利技术实施例公开了一种车辆可通行区域确定方法，方法包括：
[0005]获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，以及待泊车辆的位姿信息；
[0006]根据当前时刻待泊车辆的位姿信息，构建与待泊车辆对应的坐标系；
[0007]将每一个点云数据转化到坐标系中，生成以待泊车辆为基准的最终栅格地图；
[0008]根据最终栅格地图输出在当前时刻的可通行区域；
[0009]当可通行区域满足预设条件，则确定可通行区域为待泊车辆的可通行区域。
[0010]可选地，每一种类型的传感器的数量包括多个，获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，具体包括：
[0011]获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两个种类传感器中每一个传感器采集的传感器数据；
[0012]根据每一个传感器采集的传感器数据和预获取的每一类传感器中每一个传感器的外参数据，构建每一类传感器的完整传感数据，外参数据为每一类传感器中每一个传感器的安装位置参数；
[0013]将每一类传感器的完整传感数据转化为对应的点云数据。
[0014]可选地，将每一个点云数据转化到坐标系中，生成以待泊车辆为基准的最终栅格地图，具体包括：
[0015]将每一个点云数据转化到以待泊车辆为基准点的坐标系中，生成与每一类传感器对应的坐标数据；
[0016]将所有种类传感器对应的坐标数据进行融合得到总坐标数据集；
[0017]将总坐标数据集转化为以待泊车辆为基准的最终栅格地图中。
[0018]可选地，每一个坐标数据中包括多个点位坐标，每一个点位坐标中标记有障碍物标识，将所有种类传感器对应的坐标数据进行融合得到总坐标数据集之后，还包括：
[0019]在从总坐标数据集中提取存在障碍物标识的数据；
[0020]识别标记障碍物标识的传感器种类；
[0021]当障碍物标识的传感器类型只有一种时，若障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物匹配，则保留障碍物标识；
[0022]若障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物不匹配，则删除对应点位坐标中的障碍物标识。
[0023]可选地，当障碍物标识的传感器种类为多个时，方法还包括：
[0024]根据预设的传感器种类的优先级和障碍物标识，确定第一点位坐标对应的障碍物标识，第一点位坐标对应的障碍物标识是与多个种类中优先级最高的传感器对应的障碍物标识；
[0025]当第一点位坐标对应的障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物匹配，则保留第一点位坐标对应的障碍物标识；
[0026]若第一点位坐标对应的障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物不匹配，则删除对应点位坐标中的障碍物标识。
[0027]可选地，若第一点位坐标对应的障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物不匹配，则删除对应点位坐标中的障碍物标识。
[0028]可选地，当可通行区域不满足预设条件时，方法还包括：
[0029]获取下一时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据以及待泊车辆的位姿数据，直至后续根据至少两种类型的传感器对应的点云数据和位姿数据将点云数据转化到第一次构建的坐标系中，生成以第一次待泊车辆的位姿信息为基准点的最终栅格地图，直至最终栅格地图的可通行区域满足预设条件。
[0030]根据第二方面，本专利技术实施例还公开了一种车辆可通行区域确定装置，包括：
[0031]获取模块，用于获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，以及待泊车辆的位姿信息；
[0032]构建模块，用于根据当前时刻待泊车辆的位姿信息，构建与待泊车辆对应的坐标系；
[0033]转化模块，用于将每一个点云数据转化到坐标系中，生成以待泊车辆为基准的最终栅格地图；
[0034]输出模块，用于根据最终栅格地图输出在当前时刻的可通行区域；
[0035]确定模块，用于当可通行区域满足预设条件，则确定可通行区域为待泊车辆的可通行区域。
[0036]根据第三方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可选实施方式的车辆可通行区域确定方法的步骤。
[0037]根据第四方面，本专利技术实施方式还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一可选实施方式的车辆可通行区域确定方法的步骤。
[0038]本专利技术技术方案，具有如下优点：
[0039]本专利技术提供的车辆可通行区域确定方法、装置及计算机设备，包括：获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，以及待泊车辆的位姿信息，其中位姿信息准确的表示待泊车辆的位置以及方向的信息；进一步地，根据位姿信息构建与待泊车辆对应的坐标系；将每一个点云坐标转化到该坐标系中，生成以待泊车辆为基准点的最终栅格地图，在最终栅格地图中可以显示对应的可通行区域，当可通行区域满足预设条件时，则将对应的可通行区域确定为待泊车辆的可通行区域，由此可以准确的判断待泊车辆的可通行区域，从而使得待泊车辆完成泊车。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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。
[0041]图1为本专利技术实施例中车辆可通行区域确定方法的一个具体示例的流程图；
[0042]图2为本专利技术实施例中车辆可通行区域确定装置的一个具体示例的原理框图；
[0043]图3为本专利技术实施例中计算机设备的一个具体示例图。
具体实施方式
[0044]下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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，都属于本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆可通行区域确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，以及待泊车辆的位姿信息；根据所述当前时刻待泊车辆的位姿信息，构建与所述待泊车辆对应的坐标系；将每一个所述点云数据转化到所述坐标系中，生成以所述待泊车辆为基准的最终栅格地图；根据所述最终栅格地图输出在当前时刻的可通行区域；当所述可通行区域满足预设条件，则确定所述可通行区域为所述待泊车辆的可通行区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每一种类型的传感器的数量包括多个，所述获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两种类型的传感器对应的点云数据，具体包括：获取当前时刻待泊车辆中内置的至少两个种类传感器中每一个传感器采集的传感器数据；根据每一个传感器采集的传感器数据和预获取的每一类传感器中每一个传感器的外参数据，构建每一类所述传感器的完整传感数据，所述外参数据为每一类传感器中每一个传感器的安装位置参数；将每一类所述传感器的完整传感数据转化为对应的点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每一个所述点云数据转化到所述坐标系中，生成以所述待泊车辆为基准的最终栅格地图，具体包括：将每一个所述点云数据转化到以所述待泊车辆为基准点的坐标系中，生成与每一类传感器对应的坐标数据；将所有种类传感器对应的坐标数据进行融合得到总坐标数据集；将所述总坐标数据集转化为以所述待泊车辆为基准的最终栅格地图中。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每一个所述坐标数据中包括多个点位坐标，每一个点位坐标中标记有障碍物标识，所述将所有种类传感器对应的坐标数据进行融合得到总坐标数据集之后，还包括：在从所述总坐标数据集中提取存在障碍物标识的数据；识别标记所述障碍物标识的传感器种类；当所述障碍物标识的传感器类型只有一种时，若所述障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物匹配，则保留所述障碍物标识；若所述障碍物标识与预设的至少一个目标障碍物不匹配，则删除对应点位坐标中的障碍物标识。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述障碍物标识的传感器种类为多个时，所述方法还包括：根据预设的传感器种类的优先级和障碍物标识，确定第一点位坐标对应的障碍物...
【专利技术属性】
技术研发人员：张飞，
申请(专利权)人：镁佳北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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