基于跨模态的停车场车辆定位系统及方法技术方案

本公开提供一种基于跨模态的停车场车辆定位系统及方法。基于跨模态的停车场车辆定位系统，包括：激光雷达模块包括至少两个激光雷达，至少两个激光雷达设置在停车场道路的两侧并朝向停车场地面，激光雷达模块用于采集目标车辆的模板点云；传感器模块包括至少一个相机，至少一个相机设置在停车场道路和/或停车位区域的顶棚位置，并朝向停车场的地面，传感器模块用于采集目标车辆的RGB图像信息；主控计算机用于根据目标车辆的模板点云和目标车辆的RGB图像信息，确定目标车辆的位姿信息和目标车辆的车牌信息，并对目标车辆进行定位。通过本公开，实现在环境光稳定的停车场环境下对目标车辆实时定位，鲁棒性强，成本低，操作简单，易于安装。易于安装。易于安装。

【技术实现步骤摘要】
基于跨模态的停车场车辆定位系统及方法


[0001]本公开涉及车辆定位
，具体地，涉及一种基于跨模态的停车场车辆定位系统及方法。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高，我国汽车的人均拥有量逐渐增多，而交通效率低下逐渐成为制约人们生活以及发展的重要问题。随着汽车拥有量的增加，停车场的数量和规模也在不断扩增，当停车场的面积较大时，驾驶员和乘客面临着停车难、找车难得问题，虽然自主代客泊车系统可以代替用户停车，但是停车场的车辆定位问题仍然是严峻挑战。
[0003]在室内停车场的环境中，由于建筑墙体遮挡，无法接收到GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)信号，无法采用GNSS定位方案。当前实现地下停车场定位的方法主要有UWB(Ultra Wideband，超宽带)定位系统、磁钉定位系统、激光雷达定位和视觉定位系统系统。
[0004]其中，UWB定位系统依靠无线设备，需要部署大量基站设备，成本昂贵；磁钉定位系统准确性较高，但是容易损坏，维护成本较高；激光雷达定位系统定位较为精确、稳定，但是车辆需要配备昂贵的激光雷达设备，成本较高，难以量产；单目、双目视觉定位系统对光线敏感，在地下车库中，停车场光线不易控制，难以保证稳定性。
[0005]经过检索发现：
[0006]授权公告号为CN109739243B的中国专利技术专利《一种车辆定位方法、自动驾驶控制方法及相关系统》提供了一种车辆定位方法、自动驾驶控制方法及相关系统。利用停车场内的多个多线激光雷达扫描车辆，获得车辆的扫描信息；根据车辆的车型，从车型轮廓特征库中获得车辆对应的轮廓信息；将扫描信息与轮廓信息进行匹配，如果匹配成功，则根据扫描信息和轮廓信息确定车辆的位置。该方法不依赖于GPS或车辆上设置的惯性导航设备，直接利用停车场内设置的激光雷达即可确定车辆位置，在车辆行驶过程中能够不断追踪车辆，从而无论人工驾驶或是自动驾驶均可采用本方法获得车辆位置作为行车或控制行车的依据。由于该方法提高了车辆定位准确性，因此，能够有效避免因车辆定位不准而造成的驾驶不便或驾驶事故等问题。但是，该方法仍然存在以下问题：
[0007]由于地下停车场存在较多遮挡，该专利技术需要大量使用多线激光雷达才能实现车辆的定位，成本较高，而且该方法通过车辆轮廓特征进行匹配获取车辆位姿，无法精确的获得车辆位姿。

技术实现思路

[0008]针对现有技术中的缺陷，本公开的目的是提供一种基于跨模态的停车场车辆定位系统及方法。
[0009]为实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供一种基于跨模态的停车场车辆定位系统，包括：
[0010]激光雷达模块，所述激光雷达模块包括至少两个激光雷达，所述至少两个激光雷达设置在停车场道路的两侧并朝向所述停车场地面，所述激光雷达模块用于采集目标车辆的模板点云；
[0011]传感器模块，所述传感器模块包括至少一个相机，所述至少一个相机设置在所述停车场道路和/或停车位区域的顶棚位置，并朝向所述停车场的地面，所述传感器模块用于采集所述目标车辆的RGB图像信息；
[0012]主控计算机，所述主控计算机与所述激光雷达模块、所述传感器模块分别连接，所述主控计算机用于根据所述目标车辆的模板点云和所述目标车辆的RGB图像信息，确定所述目标车辆的位姿信息和所述目标车辆的车牌信息，并对所述目标车辆进行定位；
[0013]其中，所述主控计算机，包括：
[0014]目标车辆跨模态定位模块，所述目标车辆跨模态定位模块采用车辆跨模态定位算法，基于所述目标车辆的模板点云和所述目标车辆的RGB图像信息，确定所述目标车辆的位姿信息，所述目标车辆的位姿信息包括所述目标车辆的当前位姿信息和所述目标车辆的连续位姿信息；
[0015]其中，所述目标车辆跨模态定位模块包括：
[0016]跨模态匹配单元，所述跨模态匹配单元采用跨模态匹配算法，确定目标车辆的模板点云中的点云到所述目标车辆的RGB图像的像素点的一一映射；
[0017]位姿解算单元，所述位姿解算单元采用位姿解算算法在所述目标车辆的模板点云中的点云到所述目标车辆的RGB图像的像素点的一一映射中，确定所述目标车辆的当前位姿信息；
[0018]数据关联单元，所述数据关联单元将所述目标车辆的前一帧位姿信息与所述目标车辆的当前位姿信息进行关联处理，确定所述目标车辆的连续位姿信息。
[0019]可选地，所述主控计算机还包括：
[0020]点云预处理模块，所述点云预处理模块采用点云预处理算法对激光雷达点云数据进行第一预处理，确定经过所述第一预处理后的激光雷达点云数据；
[0021]目标车辆建模模块，所述目标车辆建模模块采用车辆建模算法在所述经过所述第一预处理后的激光雷达点云数据中确定所述目标车辆的模板点云，并标注所述目标车辆的模板点云的后轴中心点，确定所述目标车辆的初始位姿信息。
[0022]可选地，所述主控计算机还包括：
[0023]图像预处理模块，所述图像预处理模块根据所述传感器模块的相机的标定参数对所述目标车辆的RGB图像信息进行畸变矫正处理，并采用图像预处理算法对所述目标车辆的RGB图像信息进行第二预处理，确定经过所述第二预处理的所述目标车辆的RGB图像；
[0024]车牌识别模块，所述车牌识别模块采用车牌识别算法，识别所述经过所述第二预处理的所述目标车辆的RGB图像中的所述目标车辆的车牌信息。
[0025]可选地，还包括无线传输模块，所述无线传输模块与所述主控计算机连接，所述主控计算机将所述目标车辆的位姿信息和所述目标车辆的车牌信息通过所述无线传输模块发送至所述目标车辆，对所述目标车辆进行定位。
[0026]可选地，所述车辆跨模态定位算法包括：
[0027]构建用于跨模态匹配的深度神经网络；
[0028]对所述深度神经网络进行训练处理；
[0029]采用经过训练处理的所述深度神经网络，根据所述目标车辆的初始位姿或者历史位姿，建立所述目标车辆的模板点云中的点云到所述目标车辆的RGB图像的像素点的一一映射。
[0030]可选地，所述激光雷达的朝向与地面的夹角根据所述停车场的顶棚的实际高度进行调整。
[0031]可选地，所述激光雷达的标定参数采用迭代最邻近点算法确定。
[0032]可选地，所述位姿解算法包括多点视角求解算法，所述位姿解算单元采用所述多点视角求解算法确定所述目标车辆在相机坐标系下的当前位姿信息，并根据所述相机的标定参数将所述目标车辆在所述相机坐标系下的当前位姿信息转换为所述目标车辆在世界坐标系下的当前位姿信息。
[0033]可选地，还包括安装支架、供电模块；
[0034]所述安装支架用于将所述激光雷达模块、所述传感器模块、所述无线传输模块、所述供电模块、所述主控计算机安装于所述停车场顶棚；
[0035]所述供电模块用于向所述激光雷达模块、所述传感器模块、所述无线传输模块、所述主控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于跨模态的停车场车辆定位系统，其特征在于，包括：激光雷达模块，所述激光雷达模块包括至少两个激光雷达，所述至少两个激光雷达设置在停车场道路的两侧并朝向所述停车场地面，所述激光雷达模块用于采集目标车辆的模板点云；传感器模块，所述传感器模块包括至少一个相机，所述至少一个相机设置在所述停车场道路和/或停车位区域的顶棚位置，并朝向所述停车场的地面，所述传感器模块用于采集所述目标车辆的RGB图像信息；主控计算机，所述主控计算机与所述激光雷达模块、所述传感器模块分别连接，所述主控计算机用于根据所述目标车辆的模板点云和所述目标车辆的RGB图像信息，确定所述目标车辆的位姿信息和所述目标车辆的车牌信息，并对所述目标车辆进行定位；其中，所述主控计算机，包括：目标车辆跨模态定位模块，所述目标车辆跨模态定位模块采用车辆跨模态定位算法，基于所述目标车辆的模板点云和所述目标车辆的RGB图像信息，确定所述目标车辆的位姿信息，所述目标车辆的位姿信息包括所述目标车辆的当前位姿信息和所述目标车辆的连续位姿信息；其中，所述目标车辆跨模态定位模块包括：跨模态匹配单元，所述跨模态匹配单元采用跨模态匹配算法，确定目标车辆的模板点云中的点云到所述目标车辆的RGB图像的像素点的一一映射；位姿解算单元，所述位姿解算单元采用位姿解算算法在所述目标车辆的模板点云中的点云到所述目标车辆的RGB图像的像素点的一一映射中，确定所述目标车辆的当前位姿信息；数据关联单元，所述数据关联单元将所述目标车辆的前一帧位姿信息与所述目标车辆的当前位姿信息进行关联处理，确定所述目标车辆的连续位姿信息。2.根据权利要求1的基于跨模态的停车场车辆定位系统，其特征在于，所述主控计算机还包括：点云预处理模块，所述点云预处理模块采用点云预处理算法对激光雷达点云数据进行第一预处理，确定经过所述第一预处理后的激光雷达点云数据；目标车辆建模模块，所述目标车辆建模模块采用车辆建模算法在所述经过所述第一预处理后的激光雷达点云数据中确定所述目标车辆的模板点云，并标注所述目标车辆的模板点云的后轴中心点，确定所述目标车辆的初始位姿信息。3.根据权利要求1的基于跨模态的停车场车辆定位系统，其特征在于，所述主控计算机还包括：图像预处理模块，所述图像预处理模块根据所述传感器模块的相机的标定参数对所述目标车辆的RGB图像信息进行畸变矫正处理，并采用图像预处理算法对所述目标车辆的RGB图像信息进行第二预处理，确定经过所述第二预处理的所述目标车辆的RGB图像；车牌识别模块，所述车牌识别模块采用车牌识别算法，识别所述经过所述第二预处理的所述目标车辆的RGB图像中的所述目标车辆的车牌信息。4.根据权利要求1的基于跨模态的停车场车辆定位系统，其特征在于，还包括无线传输模块，所述无线传输模块与所述主控计算机连接，所述主控计算机将所述目标车辆的位姿
信息和所述目标车辆的车牌信息通过所述无线传输模块发送至所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺越生，王飞，杨明，庄瀚洋，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：