【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，特别涉及一种车位数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术、多传感器融合技术以及控制决策技术的发展，自动驾驶已经成为当前的热门研究方向。其中，自主泊车属于自动驾驶技术中的重要研究领域。自主泊车是指汽车自动泊车入位不需要人工控制。具体的，驾驶员通过车机唤醒自主泊车系统，自主泊车系统利用车辆的感知模块感知车辆周边环境，扫描满足当前车辆停放的障碍物空间车位或线车位，并通过人机交互获取驾驶员对目标车位的选择或自动确定目标车位，根据目标车位的车位数据规划泊车路径，通过控制器向车辆执行机构发送横向及纵向运动控制指令，最终实现车辆安全、准确、高效地泊入目标车位。而泊车路径规划的准确性基于车位数据的准确性。
2、现有技术使用均值滤波对车辆感知模块采集的车位数据进行处理，采集的车位数据中可能有部分车位角点和轮挡数据是噪声或异常值，均值滤波对于去除噪声有明显效果，但其处理结果受异常值的影响较大，导致最终得到的车位数据误差较大。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的问题，本申请实施例提供了一种车位数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种车位数据处理方法，所述方法包括：
3、获取目标车辆的感知模块在预设时间段内采集的多帧车位数据，以及所述目标车辆在所述预设时间段内的多帧定位数据；每帧所述车位数据包括多个点位对应的点位数据，所述多个点位用于定位目标车位；
4、对于每帧车
5、基于所述目标定位数据将所述车位数据转换到目标坐标系下，得到所述车位数据对应的修正车位数据；所述目标坐标系为所述定位数据所属的坐标系；
6、对于所述多个点位中的每个点位，对多帧所述修正车位数据中所述点位对应的每个点位数据进行异常检测，在所述点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述点位数据确定为标准点位数据，得到所述点位对应的多个标准点位数据；
7、对所述点位对应的多个标准点位数据求取平均值，得到所述点位对应的相对真值。
8、另一方面，提供了一种车位数据处理装置，所述装置包括：
9、数据获取模块，用于获取目标车辆的感知模块在预设时间段内采集的多帧车位数据，以及所述目标车辆在所述预设时间段内的多帧定位数据；每帧所述车位数据包括多个点位对应的点位数据，所述多个点位用于定位目标车位；
10、定位确定模块，用于对于每帧车位数据，基于所述车位数据的采集时间，在所述多帧定位数据中确定所述车位数据对应的目标定位数据；所述目标定位数据的采集时间与所述车位数据的采集时间相匹配；
11、数据转换模块，用于基于所述目标定位数据将所述车位数据转换到目标坐标系下，得到所述车位数据对应的修正车位数据；所述目标坐标系为所述定位数据所属的坐标系；
12、异常检测模块，用于对于所述多个点位中的每个点位，对多帧所述修正车位数据中所述点位对应的每个点位数据进行异常检测，在所述点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述点位数据确定为标准点位数据，得到所述点位对应的多个标准点位数据；
13、真值求取模块，用于对所述点位对应的多个标准点位数据求取平均值，得到所述点位对应的相对真值。
14、在一个示例性的实施方式中，所述异常检测模块，包括：
15、第一数据加入模块，用于将多帧所述修正车位数据加入第一数据集；
16、第一数据剔除模块，用于在所述第一数据集中随机选取所述点位数据作为第一目标点位数据，将所述第一目标点位数据从所述第一数据集中剔除；
17、第二数据加入模块，用于对所述第一目标点位数据进行异常检测，在所述第一目标点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述第一目标点位数据加入第二数据集；
18、第一更新模块，用于在所述第一数据集不为空时，重复选取所述第一目标点位数据，更新所述第一数据集和所述第二数据集，直至所述第一数据集为空时，将所述第二数据集中的点位数据的确定为所述标准点位数据。
19、在一个示例性的实施方式中，所述第二数据加入模块，包括：
20、第一数据统计模块，用于基于多帧所述修正车位数据，确定所述第一目标点位数据对应邻域内的点位数据的第一统计数量，在所述第一统计数量大于预设统计阈值时，将所述第一目标点位数据加入所述第二数据集，将所述第一目标点位数据对应邻域内的点位数据加入第三数据集，并且将所述第一目标点位数据对应邻域内的点位数据从所述第一数据集中剔除；
21、第二数据剔除模块，用于在所述第三数据集中随机选取所述点位数据作为第二目标点位数据，将所述第二目标点位数据从所述第三数据集中剔除；
22、第二数据统计模块，用于基于多帧所述修正车位数据，确定所述第二目标点位数据对应邻域内的点位数据的第二统计数量，在所述第二统计数量大于所述预设统计阈值时，将所述第二目标点位数据加入所述第二数据集，将所述第二目标点位数据对应邻域内的点位数据加入所述第三数据集，并且将所述第二目标点位数据对应邻域内的点位数据从所述第一数据集中剔除；
23、第二更新模块，用于在所述第三数据集不为空时，重复选取所述第二目标点位数据，更新所述第二数据集和所述第三数据集，直至所述第三数据集为空时，将所述第二数据集中的点位数据确定为所述多个点位中的一个点位对应的标准点位数据。
24、在一个示例性的实施方式中，所述点位数据对应的邻域为基于所述点位数据和邻域半径确定的圆形区域，所述装置还包括用于确定点位数据对应的邻域的邻域确定模块，所述邻域确定模块，包括：
25、阈值获取模块，用于获取所述预设统计阈值；
26、点距确定模块，用于对于多帧所述修正车位数据中的每个点位数据，确定所述点位数据与多帧所述修正车位数据中的每个点位数据的距离，得到所述点位数据对应的多个点距；
27、第一点距排序模块，用于对所述多个点距进行升序排列，确定每个点距的序号；
28、目标点距模块，用于将所述序号与所述预设统计阈值相匹配的点距确定为目标点距；
29、第二点距排序模块，用于对多帧所述修正车位数据中每个点位数据对应的目标点距进行降序排列，得到有序数列；
30、半径确定模块，用于将所述有序数列的拐点所对应的目标点距确定为所述邻域半径。
31、在一个示例性的实施方式中，所述第一目标点位数据为多个，多个所述第一目标点位数据对应同一个点位，标记为目标点位；所述第二数据加入模块，还包括：
32、数据求取模块，用于对所述多个第一目标点位数据求取均值和标准差；
33、阈值确定模块，用于基于预设系数和所述标准差，确定偏离阈值；
34、偏离本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车位数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述对多帧所述修正车位数据中所述点位对应的每个点位数据进行异常检测，在所述点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述点位数据确定为标准点位数据，包括：
3.根据权利要求2所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述对所述第一目标点位数据进行异常检测，在所述第一目标点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述第一目标点位数据加入第二数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述点位数据对应的邻域为基于所述点位数据和邻域半径确定的圆形区域，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述第一目标点位数据为多个，多个所述第一目标点位数据对应同一个点位，标记为目标点位；所述对所述第一目标点位数据进行异常检测，在所述第一目标点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述第一目标点位数据加入第二数据集，包括：
6.根据权利要求1所述的车位数据处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求1～6任一项所述的车位数据处理方法，其特征在于，在得到多个点位中每个点位对应的相对真值之后，所述方法还包括：
8.一种车位数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1～7中任一项所述的车位数据处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或者至少一段程序，所述至少一条指令或者所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1～7任一项所述的车位数据处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车位数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述对多帧所述修正车位数据中所述点位对应的每个点位数据进行异常检测，在所述点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述点位数据确定为标准点位数据，包括：
3.根据权利要求2所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述对所述第一目标点位数据进行异常检测，在所述第一目标点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时，将所述第一目标点位数据加入第二数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述点位数据对应的邻域为基于所述点位数据和邻域半径确定的圆形区域，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的车位数据处理方法，其特征在于，所述第一目标点位数据为多个，多个所述第一目标点位数据对应同一个点位，标记为目标点位；所述对所述第一目标点位数据进行异常检测，在所述第一目标点位数据对应的检测结果符合预设真值条件时...
【专利技术属性】
技术研发人员：张飞，胡亚南，杨坚，王东科，张振林，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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