本申请涉及辅助驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的停车位识别方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：通过获取当前车辆周围环境的三维点云地图得到周围环境的地图标定结果，进而判断周围环境是否存在车位线，若周围环境存在车位线，则基于三维点云地图和车位线生成待泊车车位，否则，根据周围环境中的已泊车车辆生成待泊车车位。由此，解决了相关技术中停车位识别较难且识别准确率低等问题，通过车端多传感器数据建立的环境地图以及结合环视摄像头进行环境信息的分类与识别，生成可泊车的空闲车位，从而提高了停车效率及准确率。从而提高了停车效率及准确率。从而提高了停车效率及准确率。
【技术实现步骤摘要】
车辆的停车位识别方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及辅助驾驶
，特别涉及一种车辆的停车位识别方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]随着车辆技术的快速发展，车辆已成为用户最普遍的出行工具，但在车辆普及率快速增长的情况下，随之而来的便是停车难的问题，不仅现有的停车位少，而且存在部分用户停车不规范从而导致目标车位缩小、变形等问题，因此会给大部分用户在停车时带来极大的困扰。
[0003]相关技术中，通常采用车辆本体的超声波雷达测距，并结合摄像头的视频流在中控主机上显示车位。
[0004]然而，通过超声波测距的方法在停车位识别中会因车辆位姿不合适等因素而造成停车位识别较难且识别准确率低的问题，亟需解决。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种车辆的停车位识别方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中停车位识别较难且识别准确率低等问题。
[0006]本申请第一方面实施例提供一种车辆的停车位识别方法，包括以下步骤：
[0007]获取当前车辆周围环境的三维点云地图；
[0008]根据所述三维点云地图得到所述周围环境的地图标定结果，并基于所述地图标定结果判断所述周围环境是否存在车位线；以及
[0009]若所述周围环境存在所述车位线，则基于所述三维点云地图和所述车位线生成待泊车车位，否则，根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位。
[0010]根据本申请的一个实施例，所述根据所述三维点云地图得到所述周围环境的地图标定结果，包括：
[0011]基于车载环视相机拍摄的视频流数据，并利用预设的深度学习框架对所述三维点云地图进行分类和标注，得到地图标定结果。
[0012]根据本申请的一个实施例，所述基于所述三维点云地图和所述车位线生成待泊车车位，包括：
[0013]基于所述当前车辆周围环境的三维点云地图以及所述当前车辆的尺寸信息，判断所述当前车辆周围环境的泊车条件是否满足预设泊车条件；
[0014]在所述当前车辆周围环境的泊车条件满足预设泊车条件时，将可泊车区域生成待泊车车位；
[0015]在所述当前车辆周围环境的停车条件不满足预设泊车条件时，基于所述三维点云地图输出不可泊车结果。
[0016]根据本申请的一个实施例，在根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车
车位之前，还包括：
[0017]判断所述周围环境中是否存在所述已泊车车辆；
[0018]若不存在所述已泊车车辆，则生成推荐用户主动泊车的提醒信息，并在所述当前车辆显示所述提醒信息。
[0019]根据本申请的一个实施例，根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位，包括：
[0020]判断所述周围环境是否存在已泊车车辆；
[0021]在所述周围环境存在已泊车车辆时，按照所述已泊车车辆的停靠位姿生成待泊车车位。
[0022]根据本申请的一个实施例，在获取所述当前车辆周围环境的三维点云地图之前，还包括：
[0023]判断所述当前车辆的行驶状态以及零部件工作是否处于预设运行状态；
[0024]在所述当前车辆的行驶状态以及零部件工作均处于预设运行状态时，控制所述当前车辆开启停车位寻找模式。
[0025]根据本申请实施例的车辆的停车位识别方法，通过获取当前车辆周围环境的三维点云地图得到周围环境的地图标定结果，进而判断周围环境是否存在车位线，若周围环境存在车位线，则基于三维点云地图和车位线生成待泊车车位，否则，根据周围环境中的已泊车车辆生成待泊车车位。由此，解决了相关技术中停车位识别较难且识别准确率低等问题，通过车端多传感器数据建立的环境地图以及结合环视摄像头进行环境信息的分类与识别，生成可泊车的空闲车位，从而提高了停车效率及准确率。
[0026]本申请第二方面实施例提供一种车辆的停车位识别装置，包括：
[0027]获取模块，用于获取当前车辆周围环境的三维点云地图；
[0028]判断模块，用于根据所述三维点云地图得到所述周围环境的地图标定结果，并基于所述地图标定结果判断所述周围环境是否存在车位线；以及
[0029]生成模块，用于若所述周围环境存在所述车位线，则基于所述三维点云地图和所述车位线生成待泊车车位，否则，根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位。
[0030]根据本申请的一个实施例，所述判断模块，具体用于：
[0031]基于车载环视相机拍摄的视频流数据，并利用预设的深度学习框架对所述三维点云地图进行分类和标注，得到地图标定结果。
[0032]根据本申请的一个实施例，所述生成模块，具体用于：
[0033]基于所述当前车辆周围环境的三维点云地图以及所述当前车辆的尺寸信息，判断所述当前车辆周围环境的泊车条件是否满足预设泊车条件；
[0034]在所述当前车辆周围环境的泊车条件满足预设泊车条件时，将可泊车区域生成待泊车车位；
[0035]在所述当前车辆周围环境的停车条件不满足预设泊车条件时，基于所述三维点云地图输出不可泊车结果。
[0036]根据本申请的一个实施例，在根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位之前，所述生成模块，还用于：
[0037]判断所述周围环境中是否存在所述已泊车车辆；
[0038]若不存在所述已泊车车辆，则生成推荐用户主动泊车的提醒信息，并在所述当前车辆显示所述提醒信息。
[0039]根据本申请的一个实施例，所述生成模块，具体用于：
[0040]判断所述周围环境是否存在已泊车车辆；
[0041]在所述周围环境存在已泊车车辆时，按照所述已泊车车辆的停靠位姿生成待泊车车位。
[0042]根据本申请的一个实施例，在获取所述当前车辆周围环境的三维点云地图之前，所述获取模块，还用于：
[0043]判断所述当前车辆的行驶状态以及零部件工作是否处于预设运行状态；
[0044]在所述当前车辆的行驶状态以及零部件工作均处于预设运行状态时，控制所述当前车辆开启停车位寻找模式。
[0045]根据本申请实施例的车辆的停车位识别装置，通过获取当前车辆周围环境的三维点云地图得到周围环境的地图标定结果，进而判断周围环境是否存在车位线，若周围环境存在车位线，则基于三维点云地图和车位线生成待泊车车位，否则，根据周围环境中的已泊车车辆生成待泊车车位。由此，解决了相关技术中停车位识别较难且识别准确率低等问题，通过车端多传感器数据建立的环境地图以及结合环视摄像头进行环境信息的分类与识别，生成可泊车的空闲车位，从而提高了停车效率及准确率。
[0046]本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的停车位识别方法。
[0047]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆的停车位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前车辆周围环境的三维点云地图；根据所述三维点云地图得到所述周围环境的地图标定结果，并基于所述地图标定结果判断所述周围环境是否存在车位线；以及若所述周围环境存在所述车位线，则基于所述三维点云地图和所述车位线生成待泊车车位，否则，根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维点云地图得到所述周围环境的地图标定结果，包括：基于车载环视相机拍摄的视频流数据，并利用预设的深度学习框架对所述三维点云地图进行分类和标注，得到地图标定结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维点云地图和所述车位线生成待泊车车位，包括：基于所述当前车辆周围环境的三维点云地图以及所述当前车辆的尺寸信息，判断所述当前车辆周围环境的泊车条件是否满足预设泊车条件；在所述当前车辆周围环境的泊车条件满足预设泊车条件时，将可泊车区域生成待泊车车位；在所述当前车辆周围环境的停车条件不满足预设泊车条件时，基于所述三维点云地图输出不可泊车结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位之前，还包括：判断所述周围环境中是否存在所述已泊车车辆；若不存在所述已泊车车辆，则生成推荐用户主动泊车的提醒信息，并在所述当前车辆显示所述提醒信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述周围环境中的已泊车车辆生成所述待泊车车位，包括：判断所述周围环境是否...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨剑锋，邹梦钰，孙羽，惠一，
申请(专利权)人：奇瑞新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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