[发明专利]一种基于停车位角点检测的自动泊车方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于停车位角点检测的自动泊车方法及系统，方法包括以下步骤：1)将停车位鸟瞰图输入特征检测器，获得角点、入口线以及边线的热力图；2)对角点热力图进行过滤，获得角点列表；3)对角点列表中的角点两两组合，计算每个角点组合中两个角点之间的距离，构成距离表；4)剔除距离表中不满足国标停车位尺寸要求的角点组合；5)剔除距离表中不满足椭圆限制条件的角点组合；6)根据入口线以及边线的热力图获取入口线和边线的朝向，剔除距离表中不满足与入口线以及边线的相对位置关系的角点组合；7)根据距离表中的角点组合确定停车位区域，根据停车位位置完成自动泊车。与现有技术相比，本发明具有计算复杂度低、部署难度低等优点。

技术领域

本发明涉及一种智能驾驶汽车领域，尤其是涉及一种基于停车位角点检测的自动泊车方法及系统。

背景技术

环境感知系统是智能汽车的重要系统之一，可提供丰富的环境目标和周围信息，从而顺利完成自动行驶任务。针对停车位检测器进行优化后处理算法，加速感知系统以达到实时性的研究具有重要实际应用价值。

在停车位检测领域，考虑到路面情况的复杂，往往有积水、阴影等干扰存在，目前的停车位检测方法已采用机器学习的方案进行检测。基于传统机器学习方法的包括使用Radon变换检测停车位线条或使用Harris检测器、AdaBoost方法检测停车位角点，基于深度学习的方法，如使用YOLO v2定位停车位角点坐标。这些方法的结果在很大程度上取决于分类器的特征设计和后续的逻辑推理，但机器学习不是专门为停车位设计的算法，计算数量庞大，无法在车载的低算力平台上做到实时运行。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于停车位角点检测的自动泊车方法及系统，计算复杂度低，部署难度低。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于停车位角点检测的自动泊车方法，包括以下步骤：

1)将停车位鸟瞰图输入特征检测器，获得角点、入口线以及边线的热力图；

2)对角点热力图进行过滤，获得角点列表；

3)对角点列表中的角点两两组合，计算每个角点组合中两个角点之间的距离，构成距离表；

4)剔除距离表中不满足国标停车位尺寸要求的角点组合；

5)剔除距离表中不满足椭圆限制条件的角点组合；

6)根据入口线以及边线的热力图获取入口线和边线的朝向，剔除距离表中不满足与入口线以及边线的相对位置关系的角点组合；

7)根据距离表中的角点组合确定停车位区域，根据停车位位置完成自动泊车。

进一步地，所述的椭圆限制条件包括：

以组合中两个角点为焦点，根据设定焦距绘制椭圆，所述的椭圆中不存在第三个角点。

进一步地，所述的角点组合与入口线的相对位置关系包括：

所述的角点组合中的两个角点连线方向与入口线方相同。

进一步地，所述的角点组合与边线的相对位置关系包括：

所述的角点组合中的两个角点连线方向与入口线方相同，所述的角点组合中的两个角点所在的两条边线互相平行。

进一步地，所述的特征检测器包括SPFCN模块，且采用Hourglass结构。

一种基于停车位角点检测的自动泊车系统，包括图像采集模块、角点检测模块、角点过滤模块、距离计算模块、角点筛选模块和自动泊车模块；

所述的图像采集模块采集停车位鸟瞰图；