一种车位多判别融合分析方法技术

本发明专利技术提供一种车位多判别融合分析方法，包括以下步骤，步骤S1，获取视觉车位区域和超声波车位区域；步骤S2，将视觉车位区域和超声波车位区域通过重叠算式计算得到重叠率和重叠面积；根据重叠率和重叠面积判断是否融合车位，若是，则通过融合算式计算融合车位属性得到实际安全车位区域，若否，则根据视觉车位区域和超声波车位区域分析得到实际安全车位区域；步骤S3，根据实际安全车位区域与车辆属性信息通过比较算式计算得到车门打开的角度极限值，根据角度极限值判断是否放弃车位，若是，则给予车辆重新选择车位指令，若否，则给予车辆入库指令；本发明专利技术的优点是能够将现有的视觉分析和超声波分析合理的融合准确的分析出实际安全的车位范围。际安全的车位范围。际安全的车位范围。

【技术实现步骤摘要】
一种车位多判别融合分析方法


[0001]本专利技术涉及车辆自动驾驶领域，更具体的说是涉及一种车位多判别融合分析方法和系统。

技术介绍

[0002]自动驾驶系统是指车辆驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的系统，自动驾驶系统具备车辆自动唤醒启动和休眠、自动停车、自动行驶、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。
[0003]目前针对自动停车这个技术难点是需要着重克服的，自动停车又包括自动侧方停车和自动倒车入库，但无论是侧方还是倒车入库，均需要检测车位的情况，而车位的场景非常复杂，只靠视觉去检测车位只能检测有标准车位线的车位，同时无法定位视觉车位边界是否有障碍物体压线或者内部有小障碍物，导致一定的误检测；只靠超声波去检测车位只能检测两侧有障碍物的空车位，不太适应大多数真实泊车场景，同时会把大量非车位的空隙检测成车位，导致大量的误检测，因此当相邻车位存在车辆斜停或超位，则现有的视觉或雷达判断均难以准确安全且合理的将车辆停入车位内。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种车位多判别融合分析方法，该种车位的多判别融合分析方法能够将现有的视觉分析和超声波分析合理的融合准确的分析出实际安全的车位范围。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
[0006]一种车位多判别融合分析方法，包括以下步骤，
[0007]步骤S1，获取视觉车位区域和超声波车位区域；
[0008]步骤S2，将所述视觉车位区域和超声波车位区域通过重叠算式计算得到重叠率和重叠面积；根据所述重叠率和重叠面积判断是否融合车位，若是，则通过融合算式计算融合车位属性得到实际安全车位区域，若否，则根据视觉车位区域和超声波车位区域分析得到实际安全车位区域；
[0009]步骤S3，根据所述实际安全车位区域与车辆属性信息通过比较算式计算得到车门打开的角度极限值，根据所述角度极限值判断是否放弃车位，若是，则给予车辆重新选择车位指令，若否，则给予车辆入库指令。
[0010]进一步的，所述步骤S1中还包括步骤S11，建立平面坐标系，获取所述视觉车位区域的四个边界坐标作为视觉理想坐标点，获取所述超声波车位区域的四个边界坐标作为雷达理想坐标点，根据所述视觉理想坐标点和雷达理想坐标点分别计算得到视觉车位尺寸和雷达车位尺寸。
[0011]进一步的，所述步骤S2中还包括步骤S21，根据所述超声波车位区域判断该车位的类型作为车位类型信息，所述车位类型信息包括水平车位和垂直车位，若所述车位类型信
息为水平车位，则根据所述车位类型信息和超声波车位区域分析得到路沿轨迹作为路沿坐标点，根据所述视觉理想坐标点、视觉车位尺寸、雷达理想坐标点、雷达车位尺寸以及路沿坐标点通过融合算式计算得到融合车位属性。
[0012]进一步的，所述融合算式配置为：
[0013][0014]其中fp表示融合车位属性信息，fp_x
i
和fp_y
i
(i＝1,...4)为4个角点的x和y坐标，fp_type表示车位类型为垂直车位或水平车位，fp_w为车位宽度，fp_l为车位长度，fp_empty表示车位是否被占用，内部是否存在障碍物不可泊入，fp_curb表示水平车位是否存在路沿，fp_recommend_type表示融合出的车位类型，vp表示视觉车位属性，up表示超声波车位的车位属性信息，fp_a表示车位的角度。
[0015]进一步的，所述步骤S2中还包括步骤S22，将所述超声波车位区域进行扩展得到扩展后的比较车位区域，根据所述视觉车位区域和比较车位区域分析重叠场景得到重叠类型，所述重叠类型包括覆盖类、十字交集类、左交集类以及右交集类，所述覆盖类反映比较车位区域包裹视觉车位区域，所述十字交集类反映比较车位区域与视觉车位区域十字相交，所述左交接类反映比较车位区域覆盖视觉车位的左部分，所述右交集类反映反映比较车位区域覆盖视觉车位的右部分，根据所述重叠类型提取实际安全车位区域。
[0016]进一步的，所述重叠算式配置为：
[0017][0018]其中iou_rate为重叠率，Intersection为交集面积，Union为总面积，iou_area为重叠面积。
[0019]进一步的，所述车辆属性信息包括车辆尺寸信息，根据所述车辆尺寸信息和实际安全车位区域通过比较计算得到角度极限值，预设合理角度值，所述合理角度值反映人员上下车时车门打开的合理角度值，将所述角度极限值与合理角度值比较，若所述角度极限值小于合理角度值，则发出紧贴指令或换位指令，若所述角度极限值大于或等于合理角度值，则发出待停指令。
[0020]进一步的，所述步骤S3中还包括步骤S31，获取相邻车位内的车辆图像作为处理图像，根据所述处理图像分析计算得到驾驶位一侧的相邻车位内车辆的停放角度以及与安全车位区域最接近的贴边点位，根据所述贴边点位和车辆尺寸信息计算得到本车驾驶员一侧车门打开的上限角度值，根据所述上限角度值与合理角度值比较，若所述上限角度值小于合理角度值，则发出与邻车停放角度相同的斜停指令，若所述上限角度值大于或等于合理角度值，则发出待停指令。
[0021]进一步的，所述步骤S3中还包括步骤S32，根据所述处理图像分析计算副驾驶一侧
的相邻车位内车辆的停放位置信息，根据所述停放位置信息和斜停后本车的停放位置通过计算得到邻门角度，所述邻门角度反映相邻车位内车辆的驾驶车门打开的上限角度，将所述邻门角度与合理角度值进行比较，若所述邻门角度小于合理角度值，则发出换位指令，若所述邻门角度大于或等于合理角度值，则发出正常指令。
[0022]本专利技术的有益效果：根据不同的场景，车位融合会推出不同的推荐车位，通过判断视觉车位和超声波车位空间上的重叠，计算重叠率和重叠面积来判断两种车位是否是同一车位，通过也可以过滤一些误检测的车位，对于同一个车位推荐车位为融合类型车位，重新计算车位的属性，同时计算车位的安全边界，让泊车决策规划模块可以根据不同的边界场景采取不同的泊车策略，提高自动泊车的成功率和泊车体验，对于空间上车位没有重叠，就分别推荐视觉车位或超声波车位；进一步的，通过检测计算车辆停入实际安全车位区域内时，本车驾驶位的车门是否能够达到预设合理的打开角度，根据是否能打开至合理的角度进一步的规划停车的车位策略，以保证驾驶员能够安全的下车。
附图说明
[0023]图1是本专利技术的多判别融合分析的流程图；
[0024]图2是本专利技术中不规范侵占车位的展示图；
[0025]图3是本专利技术中车位重叠的展示图；
[0026]图4是本专利技术中安全车位区域的分析图；
[0027]图5是本专利技术中视觉车位与超声波车位重叠场景图；
[0028]图6是本专利技术实施例2中邻车倾斜时本车正停的状态图；
[0029]图7是本专利技术实施例2中邻车倾斜时本车斜停的状态图。
具体实施方式
[0030]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车位多判别融合分析方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤S1，获取视觉车位区域和超声波车位区域；步骤S2，将所述视觉车位区域和超声波车位区域通过重叠算式计算得到重叠率和重叠面积；根据所述重叠率和重叠面积判断是否融合车位，若是，则通过融合算式计算融合车位属性得到实际安全车位区域，若否，则根据视觉车位区域和超声波车位区域分析得到实际安全车位区域；步骤S3，根据所述实际安全车位区域与车辆属性信息通过比较算式计算得到车门打开的角度极限值，根据所述角度极限值判断是否放弃车位，若是，则给予车辆重新选择车位指令，若否，则给予车辆入库指令。2.根据权利要求1所述一种车位多判别融合分析方法，其特征在于：所述步骤S1中还包括步骤S11，建立平面坐标系，获取所述视觉车位区域的四个边界坐标作为视觉理想坐标点，获取所述超声波车位区域的四个边界坐标作为雷达理想坐标点，根据所述视觉理想坐标点和雷达理想坐标点分别计算得到视觉车位尺寸和雷达车位尺寸。3.根据权利要求2所述一种车位多判别融合分析方法，其特征在于：所述步骤S2中还包括步骤S21，根据所述超声波车位区域判断该车位的类型作为车位类型信息，所述车位类型信息包括水平车位和垂直车位，若所述车位类型信息为水平车位，则根据所述车位类型信息和超声波车位区域分析得到路沿轨迹作为路沿坐标点，根据所述视觉理想坐标点、视觉车位尺寸、雷达理想坐标点、雷达车位尺寸以及路沿坐标点通过融合算式计算得到融合车位属性。4.根据权利要求3所述一种车位多判别融合分析方法，其特征在于：所述融合算式配置为：其中fp表示融合车位属性信息，fp_x
i
和fp_y
i
(i＝1,...4)为4个角点的x和y坐标，fp_type表示车位类型为垂直车位或水平车位，fp_w为车位宽度，fp_l为车位长度，fp_empty表示车位是否被占用，内部是否存在障碍物不可泊入，fp_curb表示水平车位是否存在路沿，fp_recommend_type表示融合出的车位类型，vp表示视觉车位属性，up表示超声波车位的车位属性信息，fp_a表示车位的角度。5.根据权利要求3所述一种车位多判别融合分析方法，其特征在于：所述步骤S2中还包括步骤S22...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜青青，李超，李洪彬，何兴诗，田锋，
申请(专利权)人：英博超算南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：