[发明专利]一种车辆轮廓线的生成方法及系统、车辆、存储介质

说明书

本申请实施例涉及智能汽车技术领域，公开了一种车辆轮廓线的生成方法及系统、车辆、存储介质，该方法包括：获取车辆对应的车辆模型，并从车辆模型中提取车辆外围轮廓曲线，车辆外围轮廓曲线包括车头曲线段、车尾曲线段和车身两侧曲线段；获取采样参数，其中采样参数用于确定对所述车辆外围轮廓曲线的采样位置；根据采样参数，对车辆外围轮廓曲线进行采样处理，以获得采样点集合；之后根据采样点集合，生成所述车辆的目标轮廓线。实施本申请实施例，能够提高生成车辆轮廓线的精度，以改善碰撞检测的准确性。

技术领域

本申请涉及智能汽车技术领域，具体涉及一种车辆轮廓线的生成方法及系统、车辆、存储介质。

背景技术

随着汽车智能化的发展，自动驾驶技术已成为时下热门的研究课题。其中，路径规划是自动驾驶技术的关键一环，而安全无碰撞对路径规划尤为重要。现有方式中通常会对智能汽车的轮廓进行模型化，获得车辆轮廓线，并基于车辆轮廓线检测智能汽车与周边障碍物是否存在碰撞风险。然而，目前采用的车辆轮廓线大多为简单的矩形轮廓，因此车辆轮廓线的精度较低，降低了碰撞检测的准确性。

申请内容

本申请实施例公开了一种车辆轮廓线的生成方法及系统、车辆、存储介质，能够提高生成车辆轮廓线的精度，以改善碰撞检测的准确性。

本申请实施例第一方面公开一种车辆轮廓线的生成方法，所述方法包括：

获取车辆对应的车辆模型，并从所述车辆模型中提取车辆外围轮廓曲线；所述车辆外围轮廓曲线包括车头曲线段、车尾曲线段和车身两侧曲线段；

获取采样参数；所述采样参数用于确定对所述车辆外围轮廓曲线的采样位置；

根据所述采样参数，对所述车辆外围轮廓曲线进行采样处理，以获得采样点集合；

根据所述采样点集合，生成所述车辆的目标轮廓线。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述采样参数包括N个采样线值，所述N为正整数；所述从所述车辆模型中提取车辆外围轮廓曲线之后，所述方法还包括：

在所述车辆外围轮廓曲线内确定车辆后轴中心位置，并以所述车辆后轴中心位置为原点，建立车辆平面坐标系；其中，所述车辆平面坐标系的X轴方向为所述车辆的车头方向，所述车辆平面坐标系的Y轴方向在水平面上垂直于所述X轴方向；

所述获取采样参数，包括：

基于所述车辆平面坐标系和所述车辆外围轮廓曲线，获取N个采样线值；

所述根据所述采样参数，对所述车辆外围轮廓曲线进行采样处理，以获得采样点集合，包括：

根据所述N个采样线值，获取所述N个采样线值在所述车辆平面坐标系中对应的N条采样线；其中，所述N条采样线均平行于所述X轴方向；

利用所述N条采样线，获取所述车辆外围轮廓曲线上与所述N条采样线的所有相交点；

将所述相交点作为采样点添加至采样点集合。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述基于所述车辆平面坐标系和所述车辆外围轮廓曲线，获取N个采样线值，包括：

基于所述车辆平面坐标系和所述车辆外围轮廓曲线，获取所述车辆外围轮廓曲线在所述Y轴方向上对应的第一取值区间以及在所述X轴方向上对应的第二取值区间；

获取所述第一取值区间的两个端点值a₁和a₂以及所述第二取值区间的两个端点值a₃和a₄；