[发明专利]判断当前场景是否为停车场的方法、系统及计算机可读存储介质有效
申请号: | 201910555870.8 | 申请日: | 2019-06-25 |
公开(公告)号: | CN110211420B | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 万凯林;梁锋华;高享久;盛进源;苏斌 | 申请(专利权)人: | 重庆长安汽车股份有限公司 |
主分类号: | G08G1/14 | 分类号: | G08G1/14 |
代理公司: | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人: | 谭小琴 |
地址: | 400023 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 判断 当前 场景 是否 停车场 方法 系统 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种判断当前场景是否为停车场的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、利用超声波雷达和摄像头对周边环境进行探测,在车辆行驶过程中,通过超声波信号反馈的距离值,构建2D点云环境地图;通过对距离的计算,获得车辆行驶过程中的障碍物边沿信息,得出连续障碍物的长度USS_OL;以及由障碍物构成的空间车位,得出当前环境下探测到的空间车位个数USS_SN;利用摄像头获取周围画线车位信息,并计算出画线车位个数CAR_SN;同时检测连续画线车位的边沿线,计算出连续画线车位边沿长度信息CAR_SL;
步骤2、建立第一置信度计算模型,对连续障碍物长度信息USS_OL和搜索到的空间车位数信息USS_SN进行计算,计算出当前场景为停车场景的置信度USS_CON;
建立第二置信度计算模型,对连续画线车位边沿长度信息CAR_SL和搜索到的画线车位个数信息CAR_SN进行计算,计算出当前场景为停车场景的置信度CAR_CON;
步骤3、对超声波雷达和摄像头分别判断的车位场景的置信度进行权重计算,综合得出当前场景为停车场景的概率Wt;
步骤4、将Wt与标定值W0进行比较,若Wt大于W0,则判断当前场景为停车场景,否则认为当前场景不是停车场景。
2.根据权利要求1所述的判断当前场景是否为停车场的方法,其特征在于:所述步骤1具体为:
当超声波雷达探测到障碍物后,超声波雷达通过接收到的回波时间,利用公式计算离障碍物的距离;其中:D为当前超声波雷达距离探测到反射声音回波的障碍物的直接距离;Tflight为超声波在空气中的飞行时间,Tflight=Treceive-Tsend,Treceive为超声波雷达接收到回波的时间,Tsend为超声波雷达发送本次回波的时间;VSound为超声波雷达在空气中的传播速度;因此Tflight×VSound表示超声波雷达与障碍物之间的往返距离,除以2之后,得到直接距离D;
每计算出一个D值,就在当前基于车辆后轴中心原点的笛卡尔坐标系下,标记出一个点Piont1(x1,y1),结合车辆的运动状态,不断标记出新的点Piontn(xn,yn),形成2D点云信息;通过2D点云信息,判断连续障碍物边沿的长度信息USS_OL,以及空间车位个数信息USS_SN;
获取摄像头所采集的周围环境影像信息,识别出画线车位和车位线,同时计算出画线车位数CAR_SN和连续画线车位的边沿长度信息CAR_SL。
3.根据权利要求2所述的判断当前场景是否为停车场的方法,其特征在于:
所述第一置信度计算模型为:
所述第二置信度计算模型为:
其中,k为车位长度系数。
4.根据权利要求3所述的判断当前场景是否为停车场的方法,其特征在于:所述步骤3中,所述Wt的计算公式如下:
Wt=W1*USS_CON+W2*CAR_CON;
其中:W1为障碍物停车场景的置信度权重,W2为画线停车场景的置信度权重。
5.根据权利要求1至4任一所述的判断当前场景是否为停车场的方法,其特征在于:所述步骤4中,当判断出前场景为停车场景时,开启自动车位搜索,否则,不开启自动车位搜索。
6.一种判断当前场景是否为停车场的系统,包括:
传感器模块,其包括12个超声波雷达和4个摄像头,用于对周边环境进行探测;
控制器,分别与各超声波雷达和各摄像头连接,接收各超声波雷达和各摄像头所采集的信息并进行处理;
其特征在于:所述控制器被编程以便执行如权利要求1至5中任一所述的判断当前场景是否为停车场的方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,其内存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被控制器调用执行如权利要求1至5任一所述的判断当前场景是否为停车场的方法的步骤。
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