泊车误差检测方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种泊车误差检测方法、装置、车辆及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。该方法通过在车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中，实时获取车辆当前时刻的环视图像以及目标车位相对于车辆的实际相对位置，根据环视图像中的车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，确定目标环节中目标车位相对于车辆的目标相对位置，根据目标环节中目标相对位置和实际相对位置，检测目标环节是否产生误差，从而可以判断出产生误差的环节，解决目前在自动泊车过程中，当发生泊入不正时，难以直观定位具体是车位检测、车位跟踪以及泊入控制中的哪个步骤影响或者较大影响到最终的泊入精度的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
泊车误差检测方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本申请涉及智能驾驶
，具体涉及一种泊车误差检测方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

[0002]自动泊车是通过遍布车辆周围的传感器探测车辆周围环境信息和有效泊车空间，并规划泊车路径，控制车辆的转向和加减速，使车辆半自动或自动完成泊车操作的功能。
[0003]根据自动化程度进行分类，自动泊车可分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种，其中，根据搭载传感器和使用场景的不同，全自动泊车又可分为基于超声波的全自动泊车、超声波融合摄像头的全自动泊车、遥控泊车三种形态。随着自动泊车技术的不断迭代，自动泊车功能的实用性也越来越强。
[0004]目前，在自动泊车的过程中容易发生泊入不正的问题，很难达到每次都稳定居中泊入车位，而自动泊车过程中的车位检测、车位跟踪、泊入控制等步骤都有可能影响到最终的泊入效果，难以直观定位具体是车位检测、车位跟踪以及泊入控制中的哪个步骤影响或较大影响到最终的泊入精度。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提出了一种泊车误差检测方法、装置、车辆及存储介质，以改善目前在自动泊车过程中，当发生泊入不正时，难以直观定位具体是车位检测、车位跟踪以及泊入控制中的哪个步骤影响或者较大影响到最终的泊入精度的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种泊车误差检测方法，所述方法包括：在车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中，实时获取当前时刻的所述车辆的环视图像以及所述目标车位相对于所述车辆的实际相对位置，所述泊车验证场地上设置有黑白棋盘格以及ArUco标记，所述ArUco标记位于所述黑白棋盘格的白色棋盘格中，所述环视图像的中心与所述车辆的中心重合；根据所述环视图像中的所述车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，确定目标环节中所述目标车位相对于所述车辆的目标相对位置，所述目标环节包括车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中的车位检测环节、车位跟踪环节以及泊入控制环节中的其中一个；根据所述目标环节中所述目标相对位置和所述实际相对位置，检测所述目标环节是否产生误差。
[0007]第二方面，本申请实施例提供了一种泊车误差检测装置，所述系统包括：位置获取模块，所述位置获取模块用于在车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中，实时获取当前时刻的所述车辆的环视图像以及所述目标车位相对于所述车辆的实际相对位置，所述泊车验证场地上设置有黑白棋盘格以及ArUco标记，所述ArUco标记位于所述黑白棋盘格的白色棋盘格中，所述环视图像的中心与所述车辆的中心重合；位置分析模块，所述位置分析模块用于根据所述环视图像中的所述车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，确定目标环节中所述目标车位相对于所述车辆的目标相对位置，所述目标环节包括车辆泊入泊车验证场
地的目标车位的过程中的车位检测环节、车位跟踪环节以及泊入控制环节中的其中一个；误差检测模块，所述误差检测模块用于根据所述目标环节中所述目标相对位置和所述实际相对位置，检测所述目标环节是否产生误差。
[0008]第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，所述车辆包括存储器；一个或多个处理器；一个或多个应用程序，所述一个或多个应用程序存储在所述存储器中，并用于当被所述一个或多个处理器调用时执行上述方法。
[0009]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码用于当被处理器调用时执行上述方法。
[0010]本申请实施例提供的泊车误差检测方法、装置、车辆及存储介质，可以在车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中，实时获取当前时刻的所述车辆的环视图像以及所述目标车位相对于所述车辆的实际相对位置，泊车验证场地上设置有黑白棋盘格以及ArUco标记，ArUco标记位于黑白棋盘格的白色棋盘格中，环视图像的中心与车辆的中心重合；根据环视图像中的车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，确定目标环节中目标车位相对于车辆的目标相对位置；根据目标环节中的目标相对位置和实际相对位置，检测所述目标环节是否产生误差，可以检测到具体产生了误差的环节。此外，由于黑白棋盘格便于建立坐标系寻找角点，ArUco标记便于快速精确定位，因此采用黑白棋盘格结合ArUco标记的方式可以快速且精确地确定车辆和车位的相对位置关系。即，本申请实施例提供的泊车误差检测方法可以解决目前在自动泊车过程中，当发生泊入不正时，难以直观定位具体是车位检测、车位跟踪以及泊入控制中的哪个步骤影响或者较大影响到最终的泊入精度的问题。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
[0012]图1示出了本申请实施例提供的泊车误差检测方法的流程示意图；
[0013]图2示出了本申请一示例性实施例提供的泊车验证场地的示意图；
[0014]图3示出了本申请一示例性实施例提供的目标棋盘格在泊车验证场地中的示意图；
[0015]图4示出了本申请一示例性实施例提供的目标车位内角点的示意图；
[0016]图5示出了本申请另一实施例提供的泊车误差检测方法的流程示意图；
[0017]图6示出了本申请一示例性实施例提供的目标图像的示意图；
[0018]图7示出了本申请一示例性实施例提供的环视图像的示意图；
[0019]图8示出了本申请又一实施例提供的泊车误差检测方法的流程示意图；
[0020]图9示出了本申请一示例性实施例提供的泊车误差检测方法的流程示意图；
[0021]图10示出了本申请实施例提供的泊车误差检测装置的结构示意图；
[0022]图11示出了本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
[0024]目前，许多智能驾驶车辆采用的超声波融合摄像头的全自动泊车，全自动泊车通常包括车位检测、车位跟踪、泊入控制等环节，其中，车位检测是指在摄像头采集到的图像中，根据车位线确定车位位置的技术；车位跟踪是指车辆在识别出目标车位后驶离该车位后，保持对目标车位的追踪，以获取驶回目标车位的路径的技术；泊入控制是指车辆在确定目标车位后，控制车辆自动泊入目标车位的技术。
[0025]然而，当前的自动泊车技术，车辆在泊车过程中容易发生泊入不正问题，很难达到每次都稳定居中泊入。其中，由于车位检测、车位跟踪、泊入控制等步骤都有可能影响到最终的泊入效果，不好直观定位具体是车位检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种泊车误差检测方法，其特征在于，包括：在车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中，实时获取当前时刻的所述车辆的环视图像以及所述目标车位相对于所述车辆的实际相对位置，所述泊车验证场地上设置有黑白棋盘格以及ArUco标记，所述ArUco标记位于所述黑白棋盘格的白色棋盘格中，所述环视图像的中心与所述车辆的中心重合；根据所述环视图像中的所述车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，确定目标环节中所述目标车位相对于所述车辆的目标相对位置，所述目标环节包括在车辆泊入泊车验证场地的目标车位的过程中的车位检测环节、车位跟踪环节以及泊入控制环节中的其中一个；根据所述目标环节中所述目标相对位置和所述实际相对位置，检测所述目标环节是否产生误差。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一坐标系以所述泊车验证场地的预设角点为原点，所述根据所述环视图像中的所述车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，确定目标环节中所述目标车位相对于所述车辆的目标相对位置，包括：根据所述目标环节中的环视图像的所述车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，获取所述车辆在所述第一坐标系中的坐标；获取所述目标车位靠近所述车辆的两个内角点在所述第一坐标系中的坐标，所述内角点为目标车位的车位线内侧形成的矩形的角点，且所述内角点在所述泊车验证场地建立时预先确定；根据所述车辆以及所述两个内角点在所述第一坐标系中的坐标，确定所述目标车位相对于所述车辆的目标相对位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标环节中的环视图像的所述车辆、黑白棋盘格以及ArUco标记的图像，获取所述车辆在所述第一坐标系中的坐标，包括：在所述环视图像中的所述车辆四周，分别获取一个最靠近所述车辆的竖直中轴线或水平中轴线，且未被所述车辆遮挡的白色棋盘格，作为目标棋盘格；基于所述目标棋盘格内的ArUco标记，获取所述目标棋盘格在所述第一坐标系中的坐标；获取所述目标棋盘格在第二坐标系中的坐标，所述第二坐标系以所述环视图像中的所述车辆的后轴中心为原点；根据所述目标棋盘格在所述第二坐标系中的坐标以及所述目标棋盘格在所述第一坐标系中的坐标，计算所述车辆的后轴中心在所述第一坐标系中的坐标，作为所述车辆在所述第一坐标系中的坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标棋盘格内的ArUco标记，获取所述目标棋盘格在所述第一坐标系中的坐标，包括：获取所述目标棋盘格内的ArUco标记的标识信息，每个ArUco标记的标识信息与包括该ArUco标记的白色棋盘格在所述第一坐标系中的坐标具有预先建立的映射关系；根据所述映射关系获取与所述标识信息对应的坐标，作为所述目标棋盘格在所述第一坐标系中的坐标。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环视图像还包括所述目标车位的图
像，所述获取所述目标车位靠近所述车辆的两个内角点在所述第一坐标系中的坐标，包括：在所述环视图像中，确定所述目标车位靠近所述环视图像中的所述车辆的两个内角点，获取最靠近所述两个内角点的白色棋盘格，作为标志棋盘格；获取所述标志棋盘格内的ArUco标记的标识信息，每个ArUco标记的标识信息与包括该ArUco标记的白色棋盘格在所述第一坐标系中的坐标具有预先建立的映射关系；根据所述映射关系获取与所述标识信息对应的坐标，作为标志棋盘格在所述第一坐标系中的坐标；根据所述两个内角点分别与所述标志棋盘格之间的位置关系，计算所述两个内角点分别在所述第一坐标系中的坐标。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取当前时刻的所述车辆的环视图像以及所述目标车位相对于所述车辆的实际相对位置之前，所述方法还包括：在所述车辆进入预先建立的泊车验证场地并处于静止状态时，获取位于所述车辆四周的多个摄像头采集到的原始图像，得到多个原始图像，所述原始图像包括部分所述黑白棋盘格；对所述多个原始图像进行畸变矫正，得到多个目标图像，所述目标图像包括含有部分所述黑白棋盘格的图像；根据所述多个目标图像中的黑白棋盘格，对所述多个摄像头进行内参误差检测；若检测到所述多个摄像头中存在内参有误差的摄像头，对所述内参有误差的摄像头的内参进行重新标定，获取重新标定内参后的摄像头采集到的原始图像，继续执行所述畸变矫正以及所述内参误差检测的步骤，直至所述多个摄像头中不存在内参有误差的摄像头。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个目标图像中的黑白棋盘格，对所述多个摄像头进行内参误差检测的步骤中，所述内参误差检测的方法包括：获取所述目标图像中的第一目标直线上的所有角点，根据所述第一目标直线上的所有角点拟合出第一直线，所述第一目标直线为任一与所述目标图像的水平中轴线或竖直中轴线平行的直线；若所述第一目标直线与所述目标图像的水平中轴线平行，根据所述第一目标直线上最靠近所述目标图像的竖直中轴线的两个角...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨炎艺，付颖，吴昌宇，何俏君，苏威霖，乔世杰，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：