CN111311925B - 车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开实施例公开了一种车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质，涉及自动驾驶领域，尤其是自主泊车领域。包括：采集车辆运动过程中的超声波信息，生成目标栅格地图，对目标栅格地图进行特征识别，得到线段，根据线段和目标栅格地图生成车位，以便对车位进行显示，通过生成与超声波信息对应的目标栅格地图，基于对目标栅格地图特征识别得到的线段和目标栅格地图生成车位，避免了现有技术中车位检测要求车辆行进方向与障碍物侧面平行且距离较近而造成的应用范围局限的弊端，实现了相对广泛的应用；还避免了现有技术中基于超声波信息跳变边缘间隔与阈值比较而造成的误差范围偏大的弊端，实现了提高检测准确性的技术效果。

Description

车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质
技术领域
本公开实施例涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及自主泊车领域，具体涉及一种车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质。
背景技术
车位包括空间车位，空间车位是指没有车位线，且依靠障碍物(包括车辆、墙、立柱和标杆等)及障碍物的位置决定的车位。
在现有技术中，主要通过超声波数据跳变边缘检测车位(尤其是空间车位)。具体地，采集车辆侧面超声波探测数据跳变边缘，并将跳变边缘间隔大于一定阈值的确定为车位。
然后，发明人在实现本公开的过程中，发现至少存在以下问题：由于基于超声波数据跳变边缘进行车位检测要求车辆行进方向与障碍物侧面平行且距离较近，因此，应用范围比较有限且检测精度偏低。
发明内容
根据本公开实施例的一个方面，本公开实施例提供了一种车位的检测方法，所述方法包括：
采集车辆运动过程中的超声波信息；
生成与所述超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位，以便对所述车位进行显示。
通过生成与超声波信息对应的目标栅格地图，基于对目标栅格地图特征识别得到的线段和目标栅格地图生成车位，一方面，避免了现有技术中车位(比如空间车位)检测要求车辆行进方向与障碍物侧面平行且距离较近而造成的应用范围局限的弊端，实现了相对广泛的应用；另一方面，避免了现有技术中基于跳变边缘间隔与阈值比较而造成的误差范围偏大的弊端，实现了提高检测准确性的技术效果。
在一些实施例中，根据所述线段和所述目标栅格地图生成所述车位包括：
从所述线段中选取所述车辆对应的特征线段，其中，所述特征线段包括正向特征线段和/或侧向特征线段；
根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位。
在本公开实施例中，通过选取与车辆对应的特征线段，以便基于该特征线段和目标栅格地图生成车位，可以实现确定与车辆对应的车位，即确定出的车位能满足车辆的正向需求和/或侧向需求，从而提高车位检测和生成的可靠性和准确性。
在一些实施例中，所述根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位包括：
基于所述特征线段从所述目标栅格地图中选定与所述车辆对应的多个栅格；
将选定的多个栅格对应的区域确定为所述车位。
在本公开实施例中，通过特征线段从目标栅格中选取相应的多个栅格对应的区域作为车位，可以实现单双边界的车位(如空间车位)的检测，从而实现车位检测的灵活性和可靠性，使得本公开实施例的方法具有较强的通用性。
在一些实施例中，在所述将选定的栅格确定为所述车位之后，所述方法还包括：
响应于多个所述车位包括相同栅格，且相同栅格的数量大于预设的第一阈值，对包括相同栅格的多个车位进行融合处理。
在本公开实施例中，通过融合处理，一方面，可以提高确定出的车位的可靠性；另一方面，还可以提高后续泊车的安全性和可靠性。
在一些实施例中，在生成所述车位之后，所述方法还包括：
响应于所述车位对应的至少部分栅格被障碍物点占据，且被障碍物点占据的栅格的数量大于预设的第二阈值，将所述车位进行过滤。
在本公开实施例中，一方面，通过对车位进行过滤，可以提高确定出的车位的准确性和实用性；另一方面，在确定出车位后再对车位进行过滤，可以减少过滤次数，降低计算资源和成本，从而实现节约资源和提高效率的技术效果。
在一些实施例中，在生成所述车位之后，所述方法还包括：
基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整；和/或，
基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，并基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整。
在本公开实施例中，在生成车位后，通过对车位的宽度和/或角度进行调整，可以实现提高最终确定出的车位的准确性和可靠性，且提高后续泊车的安全性。
在一些实施例中，基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集包括：
基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
以及，所述根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整包括：根据所述第一障碍物点集将所述车位在宽度方向调整至所述各一个车位宽度之间的无障碍物点的宽度区域，并基于所述宽度区域对所述车位的宽度进行调整。
在一些实施例中，所述基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集包括：
基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
以及，所述基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集包括：基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的深度方向的各一个预设车位深度的障碍物点，得到所述第二障碍物点集；
以及，所述根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整包括：对所述第一障碍物点集和所述第二障碍物点集分别进行拟合，并生成所述车位的调整角度，并根据所述调整角度和参照角度对所述车位的角度进行调整。
在一些实施例中，所述生成与所述超声波信息对应的目标栅格地图包括：
采集所述车辆相对于预设栅格地图的定位信息；
根据所述定位信息和超声波传感器的内外参数将所述超声波信息更新至所述预设栅格地图，生成所述目标栅格地图。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种车位的检测装置，所述装置包括：
第一采集模块，用于采集车辆运动过程中的超声波信息；
第一生成模块，用于生成与所述超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
识别模块，用于对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
第二生成模块，用于根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位，以便对所述车位进行显示。
在一些实施例中，所述第二生成模块用于，从所述线段中选取所述车辆对应的特征线段，其中，所述特征线段包括正向特征线段和/或侧向特征线段，根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位。
在一些实施例中，所述第二生成模块用于，基于所述特征线段从所述目标栅格地图中选定与所述车辆对应的多个栅格，将选定的多个栅格对应的区域确定为所述车位。
在一些实施例中，所述第二生成模块用于，响应于多个所述车位包括相同栅格，且相同上个的数量大于预设的第一阈值，对包括相同栅格的多个车位进行融合处理。
在一些实施例中，所述检测装置还包括：
过滤模块，用于响应于所述车位对应的至少部分栅格被障碍物点占据，且被障碍物点占据的栅格的数量大于预设的第二阈值，将所述车位进行过滤。
在一些实施例中，所述检测装置还包括：
第二采集模块，用于基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，第一调整模块，用于根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整；和/或，
第二采集模块，用于基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，第三采集模块，用于基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，第二调整模块，用于根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整。
在一些实施例中，所述第二采集模块用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
所述第一调整模块用于，根据所述第一障碍物点集将所述车位在宽度方向调整至所述各一个车位宽度之间的无障碍物点的宽度区域，并基于所述宽度区域对所述车位的宽度进行调整。
在一些实施例中，所述第二采集模块用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
所述第三采集模块用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的深度方向的各一个预设车位深度的障碍物点，得到所述第二障碍物点集；
所述第二调整模块用于，对所述第一障碍物点集和所述第二障碍物点集分别进行拟合，并生成所述车位的调整角度，并根据所述调整角度和参照角度对所述车位的角度进行调整。
在一些实施例中，所述第一生成模块用于，采集所述车辆相对于预设栅格地图的定位信息，根据所述定位信息和超声波传感器的内外参数将所述超声波信息更新至所述预设栅格地图，生成所述目标栅格地图。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一实施例所述的方法。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括如上任一实施例所述的车位的检测装置；或者，如上实施例所述的电子设备。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的方法。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种车位的检测方法，所述方法包括：
生成与采集到的超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位。
本公开实施例提供了一种车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质，包括：采集车辆运动过程中的超声波信息，生成与超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图，对目标栅格地图进行特征识别，得到线段，根据线段和目标栅格地图生成车位，以便对车位进行显示，通过生成与超声波信息对应的目标栅格地图，基于对目标栅格地图特征识别得到的线段和目标栅格地图生成车位，一方面，避免了现有技术中车位(如空间车位)检测要求车辆行进方向与障碍物侧面平行且距离较近而造成的应用范围局限的弊端，实现了相对广泛的应用；另一方面，避免了现有技术中基于跳变边缘间隔与阈值比较而造成的误差范围偏大的弊端，实现了提高检测准确性的技术效果。且本公开实施例的车位的检测方法由于采用了生成与超声波信息对应的目标栅格地图，并基于对目标栅格地图特征识别得到的线段和目标栅格地图生成车位，因此有较强的通用性，可以支持检测单双边界的空间垂直车位、空间平行车位、空间斜车位等；还降低了车位(如空间车位)检测过程中对车辆行进方向和距离的要求。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1为本公开实施例的车位的检测方法的流程示意图；
图2为本公开实施例的车位的检测方法的应用场景示意图；
图3为本公开实施例的目标栅格地图的示意图；
图4为本公开实施例的生成直线线段后的目标栅格地图的示意图；
图5为本公开实施例的生成的车位的示意图；
图6为本公开实施例的融合处理后的示意图；
图7为本公开实施例的另一实施例的车位的检测方法的流程示意图；
图8为本公开实施例的过滤后的示意图；
图9为本公开实施例的另一实施例的车位的检测方法的流程示意图；
图10为本公开实施例的宽度调整示意图；
图11为本公开实施例的角度调整示意图；
图12为本公开实施例的车位的检测装置的示意图；
图13为本公开实施例的车位的检测装置的示意图；
图14为本公开实施例的电子设备的框图；
图15为本公开实施例的车辆的结构示意图；
图16为本公开实施例的车位的检测方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开实施例的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开实施例的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
根据本公开实施例的一个方面，本公开实施例提供了一种车位的检测方法。
请参阅图1，图1为本公开实施例的车位的检测方法的流程示意图。
如图1所示，该方法包括：
S101：采集车辆运动过程中的超声波信息。
其中，本公开实施例的车位的检测方法的执行主体可以为车位的检测装置，且检测装置可以为超声波系统(包括传感器和处理器)，可以为雷达，也可以为CPU处理器，还可以为车载盒子，还可以为域控制器，还可以为车联网芯片，等等。
值得说明的是，本公开实施例中的车位可以是空间车位，而空间车位是指没有车位线，且依靠障碍物(包括车辆、墙、立柱和标杆等)及障碍物的位置决定的车位。也就是说，空间车位的至少一个边界上停靠着车辆，或者有类似于墙和立柱等的障碍物。基于空间车位的边界是否有障碍物可以分为双边界空间车位和单边界空间车位。其中，双边界空间车位是指空间车位的左右边界均有障碍物；单边界空间车位是指空间车位的左边界或者右边界有障碍物。
若本公开实施例的车位的检测方法的执行主体为超声波系统时，可由超声波系统中的超声波传感器对超声波信息进行采集。
例如，超声波传感器包括发送器、接收器控制器和电源。其中，发送器通过振子振动产生超声波并向空中辐射；接收器：振子接收到超声波时，根据超声波发生相应的机械振动，并将其转换为电能量，作为接收器的输出。控制器：通过用集成电路控制发送器的超声波发送，并判断接收器是否接收到超声波信息。电源：超声波传感器可采用外部直流电源供电，经内部稳压电路供给传感器工作。
S102：生成与超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图。
其中，目标栅格地图为用于表征障碍物占据概率的栅格地图。即，目标栅格地图为包括多个栅格的图，且基于目标栅格地图为可以确定超声波信息对应的障碍物的栅格的占据概率的图。
基于上述超声波传感器的原理可知，对超声波信息进行分析可以确定是否存在障碍物，若存在障碍物，则可由超声波系统中的处理器确定出障碍物占据的栅格，从而生成目标栅格地图。
S103：对目标栅格地图进行特征识别，得到线段。
其中，可通过霍夫变换对目标栅格地图进行特征识别，从而快速获取相应的线段。
S104：根据线段和目标栅格地图生成车位，以便对车位进行显示。
为使更深刻地理解本公开实施例的车位的检测方法，现结合如图2所示的应用场景对本公开实施例的方法进行详细阐述。
如图2所示，车辆100上设置有超声波传感器200，且车辆100左右两侧分别至少设置有一个超声波传感器200(图2中示范性的展示了车辆左侧设置的两个超声波传感器)，且车辆100前后也分别至少设置有一个超声波传感器200(图2中示范性的展示了车辆前后分别设置一个超声波传感器)。车辆100前后设置的超声波传感器200和车辆100两侧设置的超声波传感器200均可接入处理器(图中为示出)，以便提供更好的车位的检测结果。其中，超声波系统包括超声波传感器200和处理器。
在一些实施例中，车辆100左右两侧的超声波传感器200可以为长距离探测的超声波传感器，而车辆100前后的超声波传感器200可以为短距离探测的超声波传感器。
值得说明的是，长距离探测和短距离探测只是相对概率，即相较于车辆100前后的超声波传感器，车辆100左右两侧的超声波传感器的探测距离较长；同理，相较于车辆100左右两侧的超声波传感器，车辆100前后的超声波的探测距离相对较短。
且，需要说明的是，图2中所述的超声波传感器的设置位置和数量只是用于示范性的说明，而不能理解为对本公开实施例的范围的限定。
车辆100进入停车场后，可由超声波传感器200对超声波信息进行采集，并将采集到的超声波信息传输至处理器，由处理器对超声波信息进行分析，并生成相应的目标栅格地图，具体可参见图3(图3为本公开实施例的目标栅格地图的示意图)。
处理器可调用预先存储的霍夫变换对目标栅格地图进行特征识别，生成直线线段，具体可参阅图4(图4为本公开实施例的生成直线线段后的目标栅格地图的示意图)。
处理器根据线段和目标栅格地图生成车位，具体可参阅图5(图5为本公开实施例的生成的车位的示意图)。
值得说明的是，上述示例只是示范性的说明本公开实施例的应用场景，而不能裂解为对本公开实施例的限定。
在另一些实施例中，若本公开实施例的车位的检测方法的执行主体为车载盒子，则可由超声波传感器将采集到的超声波信息传输至车载盒子，并由车载盒子生成车位，且可将显示器与车载盒子一体合成，以便由车载盒子上的显示器对车位进行显示。
同理，在另一些实施例中，若本公开实施例的车位的检测方法的执行主体为雷达，则可由雷达对超声波信息进行采集，将采集到的超声波信息传输至雷达内设置的处理器，并由雷达内设置的处理器生成车位。
同理，在另一些实施例中，若本公开实施例的车位的检测方法的执行主体为CPU处理器，则可由超声波传感器将采集到的超声波信息传输至CPU处理器，并由CPU处理器生成车位。
同理，在另一些实施例中，若本公开实施例的车位的检测方法的执行主体为域控制器，则可由超声波传感器将采集到的超声波信息传输至域控制器，并由域控制器生成车位。
同理，在另一些实施例中，若本公开实施例的车位的检测方法的执行主体为车联网芯片，则可由超声波传感器将采集到的超声波信息传输至车联网芯片，并由车联网芯片生成车位。
在本公开实施例中，提供了一种新的车位的检测方法，该方法包括：采集车辆运动过程中的超声波信息，生成与超声波信息对应的目标栅格地图，对目标栅格地图进行特征识别，得到线段，根据线段和目标栅格地图生成车位，以便对车位进行显示，通过生成与超声波信息对应的目标栅格地图，基于对目标栅格地图特征识别得到的线段和目标栅格地图生成车位，一方面，避免了现有技术中车位检测时要求车辆行进方向与障碍物侧面平行且距离较近而造成的应用范围局限的弊端，从而实现了相对广泛的应用；另一方面，避免了现有技术中基于跳变边缘间隔与阈值比较而造成的误差范围偏大的弊端，从而实现了提高检测准确性的技术效果。
且本公开实施例的车位的检测方法由于采用了生成与超声波信息对应的目标栅格地图，并基于对目标栅格地图特征识别得到的线段和目标栅格地图生成车位，因此有较强的通用性，可以支持检测单双边界的空间垂直车位、空间平行车位、空间斜车位等；还降低了车位检测过程中对车辆行进方向和距离的要求。
在一些实施例中，S104包括：
S41：从线段中选取车辆对应的特征线段，其中，特征线段包括正向特征线段和/或侧向特征线段。
在该步骤中，从线段中筛选出与车辆对应的特征线段。与车辆对应的特征线段是指与车辆的宽度对应的线段和与车辆的长度对应的线段。其中，正向特征线段即为与车辆的宽度对应的线段，而侧向特征线段即为与车辆的长度对应的线段。
例如，保留1-2米的线段作为车辆的正向特征线段，保留4-6米的线段作为车辆的侧向特征线段。
S42：根据特征线段和目标栅格地图生成车位。
在本公开实施例中，通过对线段进行筛选，以确定出符合车辆宽度的线段(即正向特征线段)，并确定出符合车辆长度的线段(即侧向特征线段)，从而实现确定出的车位符合车辆的宽度特征，且符合车辆的长度以便，进而实现确定出的车位的可靠性与准确性的技术效果。
在一些实施例中，S42包括：
S421：基于特征线段从目标栅格地图中选定与车辆对应的多个栅格。
S422：将选定的多个栅格对应的区域确定为车位。
基于上述示例可知，空间车位可能为双边界空间车位，也可能为单边界空间车位。
以正向特征线段为例，若只存在一条正向特征线段，则可以该正向特征线段为基础，从目标栅格地图中选定满足车辆正向宽度和侧向宽度的多个栅格，并将选定出的多个栅格对应的区域确定为车位。
若存在多条正向特征线段时，则可分别以其中的一条正向特征线段为基础进行车位的确定。
同理，以侧向特征线段为例，若只存在一条侧向特征线段，则可以该侧向特征线段为基础，从目标栅格地图中选定满足车辆正向宽度和侧向宽度的多个栅格，并将选定出的多个栅格对应的区域确定为车位。
若存在多条侧向特征线段时，则可分别以其中的一条侧向特征线段为基础进行车位的确定。
在一些实施例中，在S422之后，该方法还包括：
S423：响应于多个车位包括相同栅格，且相同栅格的数量大于预设的第一阈值，对包括相同栅格的多个车位进行融合处理。
其中，该步骤可具体包括：判断是否多个车位包括相同栅格，如果是，则继续判断相同栅格的数量是否大于第一阈值，如果是，则对包括相同栅格的多个车位进行融合处理，得到一个车位。
其中，第一阈值可基于需求进行设置。
在一些实施例中，第一阈值大于或等于一个车位对应的栅格的数量的一半。
在另一些实施例中，也可通过确定相同栅格所占的面积确定是否对多个车位进行融合处理。
例如，若相同栅格所占的面积大于一个车位对应的面积的二分之一，则对多个车位进行融合处理。
在一些实施例中，融合处理可以为求平均的过程，如将多个车位的正向特征线段在目标栅格地图中的位置求平均，得到融合后的正向特征线段的位置；将多个车位的侧向特征线段在目标栅格地图中的位置求平均，得到融合后的侧向特征线段的位置。
如图5所示，车位1和车位2包括相同栅格，即车位1和车位2部分重叠，且相同栅格的数量大于车位1(或者车位2)的总栅格数的二分之一，则对车位1和车位2进行融合处理，得到一个车位。请参阅图6，图6为本公开实施例的融合处理后的示意图，车位1和车位2的融合车位被标记为车位3。
在本公开实施例中，通过对包括相同栅格的多个车位进行融合处理，相当于对包括相同栅格的多个车位进行修正，以便在确保车位的可靠性的同时，最大限度的确保车辆在泊车过程中与两边的障碍物(如车辆)保持相同的距离，确保不与两边的障碍物刮擦，从而提高泊车时的安全性。
结合图7(图7为本公开实施例的另一实施例的车位的检测方法的流程示意图)可知，在一些实施例中，在S104之后，该方法还包括：
S105：响应于车位对应的至少部分栅格被障碍物点占据，且被障碍物点占据的栅格的数量大于预设的第二阈值，将车位进行过滤。
同理，第二阈值也可基于需求进行设定。
结合图5和图6可知，在某些车位对应的栅格中，可能存在其他障碍物对应的障碍物点，具体可参阅图5可图6中所示的“其他障碍物”标记。
其中，“其他障碍物”用于表示该车位中可能被放置有“请勿停车”的标识，或者，该车位中放置有杂物，以至于无法进行停车。具体地，过滤后的示意图可参见图8。
在本公开实施例中，在检测得到车位后，再对车位进行过滤，可以减少车位的检测过程中进行其它障碍物检测时的计算资源较大的弊端，因此可以实现节约计算资源，提高确定出车位的效率，且提高确定出车位的可靠性的技术效果。
结合图9(图9为本公开实施例的另一实施例的车位的检测方法的流程示意图)可知，在一些实施例中，在S104之后，该方法还包括：
S106：基于车位的宽度方向对目标栅格地图中的障碍物点进行采集，根据采集到的第一障碍物点集对车位的宽度进行调整。和/或，
其中，障碍物点为基于超声波信息生成目标栅格地图中的用于表示可能存在障碍物的栅格，障碍物点对应的栅格在目标栅格地图中的位置信息即为障碍物对应的位置信息。
在该步骤中，相当于是基于第一障碍物点集对车位的宽度进行调整。
S107：基于车位的宽度方向对目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，并基于车位的深度方向对目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，根据第一障碍物点集和第二障碍物点集对车位的角度进行调整，以便对调整后的车位进行显示，并基于调整后的车位进行泊车。
在该步骤中，相当于基于第一障碍物点集和第二障碍物点集对车位的角度进行调整。
在一些实施例中，对第一障碍物点集进行采集可具体包括：基于车位从目标栅格地图中获取车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到第一障碍物点集。
且，根据采集到的第一障碍物点集对车位的宽度进行调整包括：根据第一障碍物点集将车位在宽度方向调整至各一个车位宽度之间的无障碍物点的宽度区域，并基于宽度区域对车位的宽度进行调整。
为使更清楚地理解对车位的宽度调整的原理，现结合图10对宽度调整的原理进行详细阐述。
可以理解的是，车辆在停入停车位之后，左右两边的车门应该能够正常的打开，即当车辆停入至车位后，开启左右的两边的车门时，左右两边的车门不会与其他车辆，或者障碍物发生碰撞。因此，在本公开实施例中，对车位的宽度进行适应性的调整。
具体地，车位的宽度方向包括车位的左边的宽度方向，即车辆左边的门的开启方向，还包括车位的右边的宽度方向，即车辆右边的门的开启方向。获取的车位的左边的宽度方向的障碍物点的范围可参见图10中的L1，获取的车位的右边的宽度方向的障碍物点的范围可参见图10中的L2。值得说明的是，如图10中所示，获取的范围并不一定会均包括障碍物点，可能只存在部分障碍物点。
根据第一障碍物点集将车位在宽度方向调整至中间的无障碍物点的宽度区域，并根据宽度区域的宽度确定为车位的宽度。具体地，将宽度区域的中间位置确定为车位的宽度的中间位置。
例如，对L1中的点进行随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus，RANSAC)直线拟合方法进行直线拟合，得到直线l1，对L2中的点进行随机抽样一致(RANdom SAmpleConsensus，RANSAC)直线拟合方法进行直线拟合，得到直线l2，基于l1和l2相邻的两个端点对车位的宽度进行调整。
在一些实施例中，可在上述示例的基础上对车位的角度进行调整。现结合图11对本公开实施例的角度调整的原理进行详细阐述。
例如，在基于上述示例的方法得到第一障碍物点集之后，可继续获取第二障碍物点集，其中，获取第二障碍物点集可具体包括：基于车位从目标栅格地图中获取车位的深度方向的各一个预设车位深度的障碍物点，得到第二障碍物点集。
同理，结合图11可知，获取的车位的左边的深度方向的障碍物点的范围可参见图11中的L3，获取的车位的右边的深度方向的障碍物点的范围可参见图11中的L4。值得说明的是，如图11中所示，获取的范围并不一定会均包括障碍物点，可能只存在部分障碍物点。
对第一障碍物点集和第二障碍物点集分别进行拟合，并生成车位的调整角度，并根据调整角度和参照角度对车位的角度进行调整。
具体地，将L1进行拟合，得到∠1；对L3进行拟合，得到∠3；参照角度为90°，则调整角度∠4＝((∠1+90°)+∠3)/2。
此示例只是以左边的宽度方向和左边深度方向进行示范性的说明，右边的宽度方法和右边的深度方向原理相同，此处不再赘述。
其中，可采用随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus，RANSAC)直线拟合方法将障碍物点拟合成直线，由于RANSAC直线拟合方法具有在数据量小时兼具效率与精度，同时具有强大的对外点鲁棒性。因此，通过RANSAC直线拟合方法进行直线拟合，可以提高精度，节约计算成本的技术效果。
也就是说，在本公开实施例中，通过从目标栅格地图中获取车位的宽度方向各一个车位宽度的障碍物点区域及车位的深度方向的障碍物点区域，采用RANSAC直线拟合方法将上述四个区域中的障碍物点拟合成直线。在已知深度方向障碍物点所成直线角度与宽度方向障碍物点所成直线角度之差为90°，因此，将四个区域拟合的直线角度作为参考角度，就可以将车位在角度方向进行相应调整。
在一些实施例中，S102包括：
S21：采集车辆相对于预设栅格地图的定位信息。
其中，预设栅格地图是基于车辆所在的停车场确定的，且栅格地图的大小可以基于进行设定，如3m*3m，且栅格地图的坐标系可以为基于停车场的位置信息确定出的坐标系；栅格地图的坐标系也可以为基于车辆的位置信息确定出的坐标系，如以车辆的中心点为栅格地图的坐标原点，车辆的行驶方向为坐标Y轴，车辆的左右车身方向为坐标X轴；栅格地图的坐标系也可以为预先设置的坐标系。
在一些实施例中，可通过GPS进行定位信息的确定。当然，也可通过相应的传感器对定位信息进行确定。
S22：根据定位信息和超声波传感器的内外参数将超声波信息更新至预设栅格地图，生成目标栅格地图。
在本公开实施例中，根据定位信息可以确定车辆与预设栅格地图之间的相对位置关系，根据超声波传感器外参可以确定车辆与超声波传感器之间的相对位置关系，从而确定超声波传感器与栅格地图之间的相对位置关系，超声波传感器内参是超声波的探测模型参数，用于更新预设栅格地图中探测区域内栅格的占用概率，得到目标栅格地图。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种车位的检测装置。
请参阅图12，图12为本公开实施例的车位的检测装置的示意图。
如图12所示，该装置包括：
第一采集模块10，用于采集车辆运动过程中的超声波信息；
第一生成模块20，用于生成与所述超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
识别模块30，用于对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
第二生成模块40，用于根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位，以便对所述车位进行显示。
在一些实施例中，所述第二生成模块40用于，从所述线段中选取所述车辆对应的特征线段，其中，所述特征线段包括正向特征线段和/或侧向特征线段，根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位。
在一些实施例中，所述第二生成模块40用于，基于所述特征线段从所述目标栅格地图中选定与所述车辆对应的多个栅格，将选定的多个栅格对应的区域确定为所述车位。
在一些实施例中，所述第二生成模块40用于，响应于多个所述车位包括相同栅格，且相同栅格的数量大于预设的第一阈值，对包括相同栅格的多个车位进行融合处理。
结合图13可知，在一些实施例中，该装置还包括：
过滤模块50，用于响应于所述车位对应的至少部分栅格被障碍物点占据，且被障碍物点占据的栅格的数量大于预设的第二阈值，将所述车位进行过滤。
结合图13可知，在一些实施例中，该装置还包括：
第二采集模块60，用于基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，第一调整模块70，用于根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整；和/或，
第二采集模块60，用于基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，第三采集模块80，用于基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，第二调整模块90，用于根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整。
在一些实施例中，所述第二采集模块60用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
所述第一调整模块70用于，根据第一障碍物点集将所述车位在宽度方向调整至所述各一个车位宽度之间的无障碍物点的宽度区域，并基于所述宽度区域对所述车位的宽度进行调整。
在一些实施例中，所述第二采集模块60用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
所述第三采集模块80用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的深度方向的各一个预设车位深度的障碍物点，得到所述第二障碍物点集；
所述第二调整模块90用于，对所述第一障碍物点集和所述第二障碍物点集分别进行拟合，并生成所述车位的调整角度，并根据所述调整角度和参照角度对所述车位的角度进行调整。
在一些实施例中，所述第一生成模块40用于，采集所述车辆相对于预设栅格地图的定位信息，根据所述定位信息和超声波传感器的内外参数将所述超声波信息更新至所述预设栅格地图，生成所述目标栅格地图。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图14所示，是根据本公开实施例的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开实施例的实现。
如图14所示，该电子设备包括：一个或多个处理器101、存储器102，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图14中以一个处理器101为例。
存储器102即为本公开实施例所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本公开实施例所提供的车位的检测方法。本公开实施例的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开实施例所提供的车位的检测方法。
存储器102作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的推荐对应的程序指令/模块。处理器101通过运行存储在存储器102中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的车位的检测方法。
存储器102可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器102可选包括相对于处理器101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、区块链服务网络(Block-chain-based Service Network，BSN)、移动通信网及其组合。
电子设备还可以包括：输入装置103和输出装置104。处理器101、存储器102、输入装置103和输出装置104可以通过总线或者其他方式连接，图14中以通过总线连接为例。
输入装置103可接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置104可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、区块链服务网络(Block-chain-based Service Network，BSN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括上述任一实施例所述的车位的检测装置；或者，如上述实施例所述的电子设备。
在一些实施例中，车辆的结构示意图可参见15。
如图15所示，车辆100上设置有12个超声波传感器200，且车辆100前端设置有4个超声波传感器200，车辆后端设置有4个200，车辆100左侧设置有2个超声波传感器200，车辆100右侧设置有2个超声波传感器200。且，位于车辆100前后端的8个超声波传感器为短距离探测超声波传感器，位于车辆100左右两侧的4个超声波传感器为长距离探测超声波传感器。其中，虚线框表示超声波传感器的探测范围。
值得说明地是，上述示例中的超声波传感器的数量和设置位置只是用于示范性的说明，而不能理解为对超声波传感器的数量的限制，以及设置位置的限制。
根据本公开实施例的另一个方面，本公开实施例还提供了一种车位的检测方法。
请参阅图16，图16为本公开实施例的车位的检测方法的流程示意图。
如图16所示，该方法包括：
S1：生成与采集到的超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
S2：对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
S3：根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (20)

1.一种车位的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集车辆运动过程中的超声波信息；
生成与所述超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位，以便对所述车位进行显示；
在生成所述车位之后，所述方法还包括：
基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整；和/或，
基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，并基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述线段和所述目标栅格地图生成所述车位包括：
从所述线段中选取所述车辆对应的特征线段，其中，所述特征线段包括正向特征线段和/或侧向特征线段；
根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位包括：
基于所述特征线段从所述目标栅格地图中选定与所述车辆对应的多个栅格；
将选定的多个栅格对应的区域确定为所述车位。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将选定的栅格确定为所述车位之后，所述方法还包括：
响应于多个所述车位包括相同栅格，且相同栅格的数量大于预设的第一阈值，对包括相同栅格的多个车位进行融合处理。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在生成所述车位之后，所述方法还包括：
响应于所述车位对应的至少部分栅格被障碍物点占据，且被障碍物点占据的栅格的数量大于预设的第二阈值，将所述车位进行过滤。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集包括：
基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
以及，所述根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整包括：根据所述第一障碍物点集将所述车位在宽度方向调整至所述各一个车位宽度之间的无障碍物点的宽度区域，并基于所述宽度区域对所述车位的宽度进行调整。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集包括：
基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
以及，所述基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集包括：基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的深度方向的各一个预设车位深度的障碍物点，得到所述第二障碍物点集；
以及，所述根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整包括：对所述第一障碍物点集和所述第二障碍物点集分别进行拟合，并生成所述车位的调整角度，并根据所述调整角度和参照角度对所述车位的角度进行调整。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述生成与所述超声波信息对应的目标栅格地图包括：
采集所述车辆相对于预设栅格地图的定位信息；
根据所述定位信息和超声波传感器的内外参数将所述超声波信息更新至所述预设栅格地图，生成所述目标栅格地图。
9.一种车位的检测装置，其特征在于，所述装置包括：
第一采集模块，用于采集车辆运动过程中的超声波信息；
第一生成模块，用于生成与所述超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
识别模块，用于对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
第二生成模块，用于根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位，以便对所述车位进行显示；
所述检测装置还包括：
第二采集模块，用于基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，第一调整模块，用于根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整；和/或，
第二采集模块，用于基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，第三采集模块，用于基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，第二调整模块，用于根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整。
10.根据权利要求9所述的检测装置，其特征在于，所述第二生成模块用于，从所述线段中选取所述车辆对应的特征线段，其中，所述特征线段包括正向特征线段和/或侧向特征线段，根据所述特征线段和所述目标栅格地图生成所述车位。
11.根据权利要求10所述的检测装置，其特征在于，所述第二生成模块用于，基于所述特征线段从所述目标栅格地图中选定与所述车辆对应的多个栅格，将选定的多个栅格对应的区域确定为所述车位。
12.根据权利要求11所述的检测装置，其特征在于，所述第二生成模块用于，响应于多个所述车位包括相同栅格，且相同栅格的数量大于预设的第一阈值，对包括相同栅格的多个车位进行融合处理。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的检测装置，其特征在于，所述检测装置还包括：
过滤模块，用于响应于所述车位对应的至少部分栅格被障碍物点占据，且被障碍物点占据的栅格的数量大于预设的第二阈值，将所述车位进行过滤。
14.根据权利要求9所述的检测装置，其特征在于，所述第二采集模块用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
所述第一调整模块用于，根据所述第一障碍物点集将所述车位在宽度方向调整至所述各一个车位宽度之间的无障碍物点的宽度区域，并基于所述宽度区域对所述车位的宽度进行调整。
15.根据权利要求9所述的检测装置，其特征在于，所述第二采集模块用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的宽度方向各一个预设车位宽度的障碍物点，得到所述第一障碍物点集；
所述第三采集模块用于，基于所述车位从所述目标栅格地图中获取所述车位的深度方向的各一个预设车位深度的障碍物点，得到所述第二障碍物点集；
所述第二调整模块用于，对所述第一障碍物点集和所述第二障碍物点集分别进行拟合，并生成所述车位的调整角度，并根据所述调整角度和参照角度对所述车位的角度进行调整。
16.根据权利要求9至12中任一项所述的检测装置，其特征在于，所述第一生成模块用于，采集所述车辆相对于预设栅格地图的定位信息，根据所述定位信息和超声波传感器的内外参数将所述超声波信息更新至所述预设栅格地图，生成所述目标栅格地图。
17.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种车辆，其特征在于，包括：如权利要求9至16中任一项所述的车位的检测装置；或者，如权利要求17所述的电子设备。
19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
20.一种车位的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
生成与采集到的超声波信息对应的包括障碍物点的目标栅格地图；
对所述目标栅格地图进行特征识别，得到线段；
根据所述线段和所述目标栅格地图生成车位；
基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，根据采集到的第一障碍物点集对所述车位的宽度进行调整；和/或，
基于所述车位的宽度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第一障碍物点集，并基于所述车位的深度方向对所述目标栅格地图中的障碍物点进行采集，得到第二障碍物点集，根据所述第一障碍物点集和第二障碍物点集对所述车位的角度进行调整。
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111311925B (zh) 2020-01-21 2022-02-11 阿波罗智能技术(北京)有限公司 车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质
DE102020205549A1 (de) * 2020-04-30 2021-11-04 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Betrieb eines Transportmittel-Assistenz- oder Steuerungssystems
CN111976718B (zh) * 2020-07-13 2022-03-01 浙江华锐捷技术有限公司 自动泊车的控制方法和系统
DE102020211094A1 (de) * 2020-09-02 2022-03-03 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Bestimmen einer Parkposition für ein Kraftfahrzeug, Fahrerassistenzsystem zum Durchführen eines solchen Verfahrens sowie Kraftfahrzeug mit einem Fahrerassistenzsystem
CN112622882A (zh) * 2020-12-24 2021-04-09 奇瑞汽车股份有限公司 自选车位智能泊车控制系统及方法
CN112863230A (zh) * 2020-12-30 2021-05-28 上海欧菲智能车联科技有限公司 空车位检测方法及装置、车辆和计算机设备
CN112644480B (zh) * 2021-01-18 2022-12-13 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种障碍物检测方法、检测系统、计算机设备和存储介质
CN113284342B (zh) * 2021-05-17 2022-09-06 上海欧菲智能车联科技有限公司 空车位检测方法及装置、车辆和计算机设备
CN113640810A (zh) * 2021-08-11 2021-11-12 北京百度网讯科技有限公司 空间车位检测方法、设备、存储介质和程序产品
CN113777618B (zh) * 2021-09-13 2024-04-16 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 障碍物测距方法、装置、电子设备及可读介质
CN116704806A (zh) * 2022-12-07 2023-09-05 深圳市速腾聚创科技有限公司 停车位的识别方法及装置
CN115841766B (zh) * 2023-02-22 2023-07-04 青岛慧拓智能机器有限公司 一种矿区作业区域停靠点车位推荐方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011227582A (ja) 2010-04-15 2011-11-10 Toyota Motor Corp 車両用衝突予測装置
TWI464085B (zh) 2011-07-22 2014-12-11 Automotive Res & Testing Ct Parking space detection method
KR101470240B1 (ko) 2013-11-14 2014-12-08 현대자동차주식회사 주차 영역 검출 장치 및 그 방법
KR102208836B1 (ko) 2014-05-30 2021-01-28 주식회사 만도 주차공간 인식장치 및 그의 제어방법
DE102014111127A1 (de) 2014-08-05 2016-02-11 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Erzeugen einer Umgebungskarte sowie Fahrerassistenzsystem
CN104637342B (zh) * 2015-01-22 2017-01-04 江苏大学 一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划系统及方法
KR101900228B1 (ko) 2015-12-17 2018-09-20 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 주차 지원 방법 및 장치
CN106371104A (zh) 2016-08-16 2017-02-01 长春理工大学 多线点云数据机器学习的车辆目标识别方法及防撞装置
US10025317B2 (en) 2016-09-30 2018-07-17 Faraday&Future Inc. Methods and systems for camera-based autonomous parking
KR101965834B1 (ko) * 2016-10-12 2019-08-13 엘지전자 주식회사 자동주차 보조장치 및 이를 포함하는 차량
DE102017216442A1 (de) * 2017-09-15 2019-03-21 Panasonic Automotive & Industrial Systems Europe GmbH Automatisches Parksystem
CN109001757B (zh) * 2018-05-31 2022-12-20 重庆大学 一种基于2d激光雷达的车位智能检测方法
CN110687539B (zh) * 2018-07-06 2021-04-13 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车位检测方法、装置、介质和设备
CN109031346A (zh) * 2018-07-09 2018-12-18 江苏大学 一种基于3d激光雷达的周边泊车位辅助检测方法
JP7065410B2 (ja) * 2018-09-28 2022-05-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 空き駐車スペース検知装置および空き駐車スペース検知方法
DE112018008050T5 (de) * 2018-10-03 2021-06-24 Mitsubishi Electric Corporation Einparkhilfevorrichtung und Einparkhilfeverfahren
CN109435942B (zh) * 2018-10-31 2024-04-09 合肥工业大学 一种基于信息融合的车位线车位识别方法及装置
CN109598972B (zh) * 2018-11-23 2021-11-19 中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司 一种基于视觉的自动泊车停车位检测与测距系统
CN111311925B (zh) 2020-01-21 2022-02-11 阿波罗智能技术(北京)有限公司 车位的检测方法和装置、电子设备、车辆、存储介质

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