本发明专利技术实施例公开了一种融合测距方法、装置、设备及存储介质。包括：获取全景相机数据和激光雷达数据；将全景相机数据和激光雷达数据进行数据对齐，确定与全景相机数据对应的目标激光雷达数据；根据预配置的相机标定参数集合还原全景相机数据，确定全景相机数据中各像素点对应的像素点坐标信息；根据各像素点坐标信息、相机标定参数集合、预配置的雷达标定参数集合以及目标激光雷达数据，生成融合测距结果。本发明专利技术将激光雷达数据和全景相机数据相结合，采用先同步匹配后还原拆分的方式，无需对车载相机进行多次标定，也无需在行驶过程中进行标定参数的切换，降低了整体数据运算量，结合雷达数据和相机数据确定的非平面场景下的测距精度更高。测距精度更高。测距精度更高。
【技术实现步骤摘要】
一种融合测距方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及无线测量
，尤其涉及一种融合测距方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着时代的发展，人民生活品质不断提高，汽车逐渐走入千家万户并成为出行的主要交通工具之一。汽车在给人民生活带来便捷与提升出行效率的同时，逐年增长的车辆持有量带来了更多的泊车需求，地上停车位的数量已难以满足现有的泊车需求，多层地下停车场逐渐成为各城市用以解决泊车问题的主流手段。
[0003]车辆辅助驾驶或自动驾驶功能需依赖对周边环境信息的获取进行地图构建，进而依据构建的地图进行路径规划。然而现有车载相机进行逆透视变换(Inverse Perspective Mapping，IPM)标定时假定车辆周围的地面是一个平面，该假定在螺旋斜坡上即不成立，也即基于平面标定的参数进行距离确定的结果不准确。
[0004]然而，多层地下停车场在下行或上行跨层时是通过连接两层的螺旋通道或斜坡实现的，现有车辆在实现无线跨层测距时，常预先为车载相机进行适用于不同场景的标定，并在行驶过程中依据实际所处场景进行标定参数切换以实现跨层测距。但车辆行驶环境各不相同，即使同为螺旋场景，倾斜角度的不同也会影响测量结果，统一的标定参数无法完美适配行驶环境，造成较大的误差。且不同类型标定参数的切换复杂，数据运算量高，将较大影响用户的驾乘体验。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种融合测距方法、装置、设备及存储介质，避免了对车载相机的多次标定，和行驶过程中的标定参数切换，降低了数据运算量，提升了非平面场景下的测距精度。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种融合测距方法，包括：
[0007]获取全景相机数据和激光雷达数据；
[0008]将全景相机数据和激光雷达数据进行数据对齐，确定与全景相机数据对应的目标激光雷达数据；
[0009]根据预配置的相机标定参数集合还原全景相机数据，确定全景相机数据中各像素点对应的像素点坐标信息；
[0010]根据各像素点坐标信息、相机标定参数集合、预配置的雷达标定参数集合以及目标激光雷达数据，为全景相机数据补充深度信息，生成融合测距结果。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种融合测距装置，包括：
[0012]数据获取模块，用于获取全景相机数据和激光雷达数据；
[0013]数据对齐模块，用于将全景相机数据和激光雷达数据进行数据对齐，确定与全景相机数据对应的目标激光雷达数据；
[0014]坐标信息确定模块，用于根据预配置的相机标定参数集合还原全景相机数据，确定全景相机数据中各像素点对应的像素点坐标信息；
[0015]测距结果确定模块，用于根据各像素点坐标信息、相机标定参数集合、预配置的雷达标定参数集合以及目标激光雷达数据，为全景相机数据补充深度信息，生成融合测距结果。
[0016]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种融合测距设备，包括：
[0017]至少一个处理器；以及
[0018]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的融合测距方法。
[0020]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，计算机可执行指令在由计算机处理器执行时，使得计算机处理器能够执行本专利技术任一实施例的融合测距方法。
[0021]本专利技术实施例提供的一种融合测距方法、装置、设备及存储介质，通过获取全景相机数据和激光雷达数据；将全景相机数据和激光雷达数据进行数据对齐，确定与全景相机数据对应的目标激光雷达数据；根据预配置的相机标定参数集合还原全景相机数据，确定全景相机数据中各像素点对应的像素点坐标信息；根据各像素点坐标信息、相机标定参数集合、预配置的雷达标定参数集合以及目标激光雷达数据，为全景相机数据补充深度信息，生成融合测距结果。通过采用上述技术方案，将激光雷达数据和全景相机数据相结合，采用先同步匹配后还原拆分的方式，使得全景相机数据和激光雷达数据仅需进行一次匹配，即可实现对相机数据的深度信息添加，且使得雷达数据与相机数据的匹配精度更高。由于深度信息由激光雷达数据提供，使得无需对车载相机针对不同使用场景进行多次标定，也无需在行驶过程中进行标定参数的切换，降低了整体数据运算量。且由于不同非平面场景中所需的具体标定参数不同，若预先为车载相机进行标定无法得到适用于所有场景下的标定参数，激光雷达数据所采集的深度信息为实时深度信息，使得结合雷达数据和相机数据确定的非平面场景下的测距精度更高。
[0022]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
[0023]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。
[0024]图1为本专利技术实施例一提供的一种融合测距方法的流程图；
[0025]图2为本专利技术实施例二提供的另一种融合测距方法的流程图；
[0026]图3为本专利技术实施例二提供的一种根据各相机坐标系和各雷达坐标系间的坐标变换关系，由目标激光雷达数据中确定与各内部像素点坐标信息对应的目标激光雷达点，并将各目标激光雷达点中的深度信息添加至对应内部像素点坐标信息中的流程示例图；
[0027]图4为本专利技术实施例三提供的一种融合测距装置的结构示意图；
[0028]图5为本专利技术实施例四提供的一种融合测距设备的结构示意图。
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“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]实施例一
[0032]图1为本专利技术实施例一提供的一种融合测距方法的流程本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种融合测距方法，其特征在于，包括：获取全景相机数据和激光雷达数据；将所述全景相机数据和所述激光雷达数据进行数据对齐，确定与所述全景相机数据对应的目标激光雷达数据；根据预配置的相机标定参数集合还原所述全景相机数据，确定所述全景相机数据中各像素点对应的像素点坐标信息；根据各所述像素点坐标信息、所述相机标定参数集合、预配置的雷达标定参数集合以及所述目标激光雷达数据，为所述全景相机数据补充深度信息，生成融合测距结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述全景相机数据和所述激光雷达数据进行数据对齐，确定与所述全景相机数据对应的目标激光雷达数据，包括：确定所述全景相机数据对应的相机时间戳；将所述激光雷达数据中时间戳与所述相机时间戳最近的雷达点云数据，确定为与所述全景相机数据对应的目标激光雷达数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预配置的相机标定参数集合还原所述全景相机数据，确定所述全景相机数据中各像素点对应的像素点坐标信息，包括：根据预配置的相机标定参数集合对所述全景相机数据进行划分，将与各相机标定参数对应的全景相机数据确定为单侧相机数据；根据各相机标定参数确定所述全景相机数据中各像素点对应的相机编号；其中，所述单侧相机数据对应的各像素点具有相同的相机编号；通过各所述相机标定参数分别对各所述单侧相机数据对应的各像素点进行坐标还原，确定与各所述单侧相机数据对应各像素点的单侧相机坐标信息；将所述相机编号与所述单侧相机坐标信息进行组合，确定为与所述单侧相机数据对应各像素点的像素点坐标信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述像素点坐标信息、所述相机标定参数集合、预配置的雷达标定参数集合以及所述目标激光雷达数据，为所述全景相机数据补充深度信息，生成融合测距结果，包括：根据所述相机标定参数集合确定相机坐标系集合，根据预配置的雷达标定参数集合确定雷达坐标系集合；将位于所述目标激光雷达数据所在范围内的各所述像素点坐标信息确定为内部像素点坐标信息，并将其他像素点坐标信息确定为外部像素点坐标信息；根据各相机坐标系和各雷达坐标系间的坐标变换关系，由所述目标激光雷达数据中确定与各所述内部像素点坐标信息对应的目标激光雷达点，并将各所述目标激光雷达点中的深度信息添加至对应内部像素点坐标信息中；根据各所述外部像素点坐标信息与所述内部像素点坐标信息间的相对位置关系，将相对深度信息添加至对应外部像素点坐标信息中，将完成深度信息补充后的全景相机数据确定为融合测距结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜伟，云一宵，
申请(专利权)人：亿咖通湖北技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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