[发明专利]车辆位姿定位方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆位姿定位方法，其特征在于，包括：

S1、获取车位数据和包含有车辆中车轮的激光点云数据，所述车位数据为所述车辆所停的车位的车位位置数据；

S2、根据所述车位数据对激光点云数据进行过滤得到第一车辆激光点集，根据第一车辆激光点集得到车辆定位框；

S3、根据所述车辆定位框、预设轮距范围和预设分割数据得到多个车轮样本；

S4、根据预设的车轮模板集和各个车轮样本将第一车辆激光点集转换到模板坐标系中得到对应的第二车辆激光点集，其中，所述车轮模板集根据预设轮距范围和预设间隔构建；

S5、根据各个所述车轮样本确定对应的第二车辆激光点集以及从车轮模板集中确定对应的车轮模板，将各个所述第二车辆激光点集与对应的车轮模板进行比对得到比对结果，根据所有的比对结果从所有的第二车辆激光点集中选出目标车辆激光点集；

S6、根据所述目标车辆激光点集对应的车轮模板对目标车辆激光点集进行点云分类和误差最小化拟合得到目标车辆位姿。

2.根据权利要求1所述的车辆位姿定位方法，其特征在于，所述车位数据是从通过SLAM方法构建的停车场坐标系中获取；所述车辆激光数据点基于激光雷达坐标系生成；所述S2步骤包括以下子步骤：

S21、对停车场和激光雷达进行外参标定，确定停车场与激光雷达的对应关系，根据所述对应关系将所述车位数据转换到激光雷达坐标系中得到车位激光数据；

S22、将所述车位激光数据与激光点云数据进行比较，过滤出位于车位内的激光点云数据得到多个激光数据点形成车位激光点集；

S23、根据预设比例对所述车位激光数据进行缩小得到缩小车位激光数据，根据所述缩小车位激光数据对车位激光点集进行过滤得到多个过滤激光数据点，形成过滤激光点集；

S24、判断所述车位激光点集与过滤激光点集的激光数据点的数量之差是否大于预设阈值，若是，则将所述车位激光点集作为第一车辆激光点集，并执行子步骤S25，若否，则将所述缩小车位激光数据作为车位激光数据，将所述过滤激光点集作为车位激光点集，并返回执行子步骤S23；

S25、利用最小包围盒算法对所述第一车辆激光点集进行计算得到车辆定位框。

3.根据权利要求2所述的车辆位姿定位方法，其特征在于，所述预设分割数据包括：在所述激光雷达坐标系的x维度上的第一分割数、在所述激光雷达坐标系的y维度上第二分割数、在所述激光雷达坐标系的theta维度上的第三分割数及在所述预设轮距范围上的第四分割数；所述S3步骤包括以下子步骤：

S31、根据所述第一分割数在所述激光雷达坐标系的x维度上对车辆定位框进行分割得到多个第一平面；

S32、根据所述第二分割数在所述激光雷达坐标系的y维度上对车辆定位框进行分割得到多个第二平面；

S33、根据所述第三分割数在所述激光雷达坐标系的theta维度上对车辆定位框进行分割得到多个第三平面；

S34、根据所述第一平面、第二平面和第三平面的相交处得到多个相交点；

S35、根据所述第四分割数在预设轮距范围内选取多个样本轮距；

S36、将各个所述样本轮距依次与各个相交点组合得到对应的车轮样本。