车辆位姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种车辆位姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取预先采集的预设视角下待检测车辆的二维图像，以及预设视角下待检测车辆的三维点云数据；对二维图像进行车辆关键点的识别，得到待检测车辆中多个关键点的二维坐标；对多个关键点的二维坐标进行三维映射，得到多个关键点的三维坐标；根据三维点云数据，以及多个关键点的三维坐标，确定待检测车辆的预设参照坐标系；根据预设参照坐标系，确定待检测车辆的空间位姿。本申请可以实现对车辆位姿的准确检测。准确检测。准确检测。

【技术实现步骤摘要】
车辆位姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，具体而言，涉及一种车辆位姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，在施工作业中，可以通过模拟驾驶舱模拟真实施工机器的座舱并集成视觉图像传输，对施工机器进行远程操控。
[0003]远程操控施工机器不仅可以让操作者在条件舒适的环境下工作，也可以保证操作者的人身安全，提高作业质量和效率。
[0004]在远程操控过程中，为了保证作业的安全性，甚至进一步实现施工机器的自动作业，需要保证对施工机器的作业对象的位姿进行准确定位。

技术实现思路

[0005]本公开的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种车辆位姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以便实现对车辆位姿的准确检测。
[0006]为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种车辆位姿检测方法，所述方法包括：
[0008]获取预先采集的预设视角下待检测车辆的二维图像，以及所述预设视角下所述待检测车辆的三维点云数据；
[0009]对所述二维图像进行车辆关键点的识别，得到所述待检测车辆中多个关键点的二维坐标；
[0010]对所述多个关键点的二维坐标进行三维映射，得到所述多个关键点的三维坐标；
[0011]根据所述三维点云数据，以及所述多个关键点的三维坐标，确定所述待检测车辆的预设参照坐标系；
[0012]根据所述预设参照坐标系，确定所述待检测车辆的空间位姿。
[0013]第二方面，本申请实施例还提供一种车辆位姿检测装置，所述装置包括：
[0014]车辆数据获取模块，用于获取预先采集的预设视角下待检测车辆的二维图像，以及所述预设视角下所述待检测车辆的三维点云数据；
[0015]关键点识别模块，用于对所述二维图像进行车辆关键点的识别，得到所述待检测车辆中多个关键点的二维坐标；
[0016]三维映射模块，用于对所述多个关键点的二维坐标进行三维映射，得到所述多个关键点的三维坐标；
[0017]参照坐标系确定模块，用于根据所述三维点云数据，以及所述多个关键点的三维坐标，确定所述待检测车辆的预设参照坐标系；
[0018]空间位姿确定模块，用于根据所述预设参照坐标系，确定所述待检测车辆的空间位姿。
[0019]第三方面，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行如第一方面任一所述的车辆位姿检测方法的步骤。
[0020]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面任一所述的车辆位姿检测方法的步骤。
[0021]本申请的有益效果是：
[0022]本申请提供的车辆位姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质，基于待检测车辆的二维图像和三维点云数据，通过对二维图像中的关键点进行三维映射，根据映射的关键点的三维坐标以及三维点云数据，确定待检测车辆的预设参照坐标系，以便根据预设参照坐标系确定待检测车辆的空间位姿，实现快速且精准地进行车辆位姿检测，以便根据车辆位姿进行准确的自动装车作业的路径规划和避障，保证作业过程的效率和安全性，可以实现无限次的自动装车作业，减少人力成本。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0024]图1为本申请实施例提供的车辆位姿检测系统的架构图；
[0025]图2为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图一；
[0026]图3为多个激光雷达组合安装的示意图；
[0027]图4(a)为本申请实施例提供的左视角关键点的示意图；
[0028]图4(b)为本申请实施例提供的右视角关键点的示意图；
[0029]图4(c)为本申请实施例提供的后视角关键点的示意图；
[0030]图5为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图二；
[0031]图6为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图三；
[0032]图7为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图四；
[0033]图8为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图五；
[0034]图9为本申请实施例提供的左侧挡板区域的点云数据示意图；
[0035]图10为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图六；
[0036]图11为本申请实施例提供的边界点云数据示意图；
[0037]图12为本申请实施例提供的车辆位姿检测方法的流程示意图七；
[0038]图13为本申请实施例提供的预设参照坐标系的示意图；
[0039]图14为本申请实施例提供的车辆位姿检测装置的结构示意图；
[0040]图15为本申请实施例提供的计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0041]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0042]因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
[0043]此外，本公开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，以便这里描述的本公开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。
[0044]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。
[0045]在对本申请所提供的方案进行具体说明之前，先对本申请所应用的场景进行介绍。
[0046]本申请所涉及的远程操作及自动作业所针对的施工机器主要是挖掘机，其作业对象为具有车斗的装车车辆即卡车，当然也可以应用于其他需要对作业对象进行精准定位才可以进行远程操控或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆位姿检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先采集的预设视角下待检测车辆的二维图像，以及所述预设视角下所述待检测车辆的三维点云数据；对所述二维图像进行车辆关键点的识别，得到所述待检测车辆中多个关键点的二维坐标；对所述多个关键点的二维坐标进行三维映射，得到所述多个关键点的三维坐标；根据所述三维点云数据，以及所述多个关键点的三维坐标，确定所述待检测车辆的预设参照坐标系；根据所述预设参照坐标系，确定所述待检测车辆的空间位姿。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据，以及所述多个关键点的三维坐标，确定所述待检测车辆的预设参照坐标系，包括：从所述三维点云数据中确定所述待检测车辆中目标区域对应的目标三维点云数据；根据所述目标三维点云数据，计算所述待检测车辆的三维方向向量；根据所述多个关键点的三维坐标和所述三维方向向量，确定坐标原点；根据所述坐标原点和所述三维方向向量，确定所述预设参照坐标系。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述三维点云数据中确定所述待检测车辆中目标区域对应的目标三维点云数据，包括：根据所述多个关键点的二维坐标，以及预设二维图像和三维点云数据的对应关系，从所述三维点云数据中确定所述目标三维点云数据。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标三维点云数据，计算所述待检测车辆的三维方向向量，包括：根据所述目标三维点云数据，确定所述目标区域的法向量以及所述目标区域的边界方向向量；根据所述目标区域的法向量以及所述目标区域的边界方向向量，确定所述三维方向向量。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标三维点云数据，确定所述目标区域的法向量以及所述目标区域的边界方向向量，包括：根据所述目标三维点云数据，对所述目标区域进行平面拟合，得到所述目标区域的法向量；根据所述目标三维点云数据，对所述目标区域进行边界拟合，得到所述目标区域的边界方向向量。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的法向量以及所述目标区域的边界方向向量，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩夏冰，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：