CN112325794B - 一种车辆外廓尺寸确定方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种车辆外廓尺寸确定方法、装置及系统，其中，该方法包括：以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的，可以解决相关技术中二维激光测距传感器无法处理因测车辆变形、车辆斜行等带来的长度测量和宽度测量的系统误差的问题，能更精确的确定车辆的外廓尺寸信息，提高了车辆外廓尺寸的测量精度。

Description

一种车辆外廓尺寸确定方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及智能交通领域，具体而言，涉及一种车辆外廓尺寸确定方法、装置及系统。
背景技术
智能交通，是未来交通的发展方向，它是将先进的信息技术、数据传输技术、电子传感技术、控制技术等有效地集成运用于交通管理，可以有效地减少交通负荷、提高运输效率。智能交通系统中的核心功能是对过往车辆外廓尺寸的准确检测。
目前常见的技术方案是采用多台二维激光测距传感器的组合实现多车道车辆外廓尺寸的测量，二维激光测距传感器受限于扫描频率，车辆高速行驶时，对小尺寸的物体存在漏检的风险，同时在车辆跨道行驶时，有可能因为扫描不到车头而导致无法检测车长。并且，二维激光测距传感器无法处理因测车辆变形、车辆斜行等带来的长度测量和宽度测量的系统误差。
针对相关技术中二维激光测距传感器无法处理测车辆变形、车辆斜行等带来的长度测量和宽度测量的系统误差的问题，尚未提出解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种车辆外廓尺寸确定方法、装置及系统，以至少解决相关技术中二维激光测距传感器无法处理测车辆变形、车辆斜行等带来的长度测量和宽度测量的系统误差的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种车辆外廓尺寸确定方法，包括：
以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
可选地，在根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正之前，所述方法还包括：
根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合；
根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸包括：
确定所述目标点云数据集合中最高处的点到路面的距离为所述目标车辆的高度；
确定所述目标点云数据集合中最左边的点和最右边的点之间的距离为所述目标车辆的宽度；
确定所述目标点云数据集合中最前方的点和最后方的点之间的距离为所述目标车辆的长度；
根据所述高度、宽度以及所述长度确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合包括：
根据所述点云数据集合到所述车头位置坐标集合的距离由小到大对所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合进行穿插排序，得到重建后的所述目标点云信息。
可选地，根据所述车头位置坐标确定所述目标车辆的斜行影响因子包括：
通过对所述车头位置坐标集合进行线性拟合或局部线性拟合得到所述目标车辆的行驶轨迹线；
通过所述行驶轨迹线和车道方向确定所述斜行影响因子，其中，所述斜行影响因子为所述行驶轨迹线与所述车道方向的夹角。
可选地，在以预定时间间隔确定所述目标车辆的车头位置坐标集合，并获取所述目标车辆的点云数据集合之前，所述方法还包括：
从第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆左侧距离最小的第一激光测距传感器；
从所述第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆右侧距离最小的第二激光测距传感器；
从第二激光测距传感器组中确定完整扫描到所述目标车辆的车头信息的第三激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；
将所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
可选地，所述方法还包括：
若检测到所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器为故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车辆外廓尺寸确定装置，包括：
获取模块，用于以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
第一确定模块，用于根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
修正模块，用于根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
可选地，所述装置还包括：
重建模块，用于根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合；
第二确定模块，用于根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，所述第二确定模块包括：
第一确定子模块，用于确定所述目标点云数据集合中最高处的点到路面的距离为所述目标车辆的高度；
第二确定子模块，用于确定所述目标点云数据集合中最左边的点和最右边的点之间的距离为所述目标车辆的宽度；
第三确定子模块，用于确定所述目标点云数据集合中最前方的点和最后方的点之间的距离为所述目标车辆的长度；
第四确定子模块，用于根据所述高度、宽度以及所述长度确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，所述重建模块，还用于
根据所述点云数据集合到所述车头位置坐标集合的距离由小到大对所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合进行穿插排序，得到重建后的所述目标点云信息。
可选地，所述第一确定模块包括：
拟合子模块，用于通过对所述车头位置坐标集合进行线性拟合或局部线性拟合得到所述目标车辆的行驶轨迹线；
第五确定子模块，用于通过所述行驶轨迹线和车道方向确定所述斜行影响因子，其中，所述斜行影响因子为所述行驶轨迹线与所述车道方向的夹角。
可选地，所述装置还包括：
第四确定模块，用于从第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆左侧距离最小的第一激光测距传感器；
第五确定模块，用于从所述第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆右侧距离最小的第二激光测距传感器；
第六确定模块，用于从第二激光测距传感器组中确定完整扫描到所述目标车辆的车头信息的第三激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；
组合模块，用于将所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
可选地，所述装置还包括：
第一选取模块，用于若检测到所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器为故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
第二选取模块，用于若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
第三选取模块，用于若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种车辆外廓尺寸确定系统，至少包括：处理器与目标激光测距传感器组，其中，
所述目标激光测距传感器组，用于采集匹配的目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
所述处理器，用于以预定时间间隔获取所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合,根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；并根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
可选地，所述处理器，还用于从第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆左侧距离最小的第一激光测距传感器；
从所述第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆右侧距离最小的第二激光测距传感器；
从第二激光测距传感器组中确定完整扫描到所述目标车辆的车头信息的第三激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值，所述第二激光测距传感器组为三维激光传感器组；
所述目标激光测距传感器组包括所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器。
可选地，所述处理器，还用于若检测到所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器为故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，采用三维激光测距传感器扫描完整的车辆头部信息，获得车辆在行驶过程中的斜行影响因子，通过斜行影响因子修正车辆的外廓尺寸，可以解决相关技术中二维激光测距传感器无法处理因测车辆变形、车辆斜行等带来的长度测量和宽度测量的系统误差的问题，能更精确的确定车辆的外廓尺寸信息，提高了车辆外廓尺寸的测量精度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的车辆外廓尺寸检测方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸检测方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸检测方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸测量系统的示意图；
图5是根据本发明实施例的车辆行驶轨迹和斜行角度的示意图；
图6是根据本发明实施例的激光测距传感器故障时处理的示意图；
图7是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸检测系统的示意图；
图8是根据本发明实施例的激光测距传感器的扫描光斑和视场范围的示意图；
图9是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸确定装置的框图；
图10是根据本发明优选实施例的车辆外廓尺寸确定装置的框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的车辆外廓尺寸确定方法的移动终端的硬件结构框图，如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的车辆外廓尺寸确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可以是高速随机存储器，还可以是非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104进一步可以是相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于接收或者发送数据，例如经由网络接收或发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(RadioFrequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种运行于上述移动终端或网络架构的车辆外廓尺寸确定方法，图2是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
具体的，可以通过所述目标激光测距传感器组中的三维激光测距传感器(即第三激光测距传感器)扫描得到的车头位置坐标(即车辆头部信息)，以预定时间间隔获取，便可得到目标车辆的车头位置坐标集合。
步骤S204，根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
本发明实施例中，上述步骤S204具体可以包括：通过对所述车头位置坐标集合进行线性拟合或局部线性拟合得到所述目标车辆的行驶轨迹线,即通过车辆的行驶过程中采集得到的车头位置坐标集合，便可拟合出处理的行驶轨迹线；通过所述行驶轨迹线和车道方向确定所述斜行影响因子，其中，所述斜行影响因子为所述行驶轨迹线与所述车道方向的夹角，车道方向是预先设置好的，即对于某一车道而言，车辆行驶方式是固定的，若发生改变，可以在系统中更新。
步骤S206，根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
本发明实施例中，上述步骤S206，进一步可以包括：具体可以通过以下方式根据所述斜行影响因子对所述外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正：
Lk＝Lk1×cos(αk)
Wk＝Wk1×cos(αk)；
其中，αk为所述斜行影响因子，Lk为所述目标车辆的实际长度，Lk1为通过所述目标点云信息得到的所述目标车辆的长度；Wk为所述目标车辆的实际宽度，Wk1为通过所述目标点云信息得到的所述目标车辆的宽度。
通过上述步骤S202至S206，采用三维激光测距传感器扫描完整的车辆头部信息，获得车辆在行驶过程中的斜行影响因子，通过斜行影响因子修正车辆的外廓尺寸，可以解决相关技术中二维激光测距传感器无法处理因测车辆变形、车辆斜行等带来的长度测量和宽度测量的系统误差的问题，能更精确的确定车辆的外廓尺寸信息，提高了车辆外廓尺寸的测量精度。
在一可选的实施例中，在根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正之前，获取所述目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的点云数据集合，具体的，目标车辆的点云数据可以通过至少两个二维激光测距传感器或两个三维激光测距传感器(即第一激光测距传感器和第二激光测距传感器)组合测量得到，根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合，进一步的，根据所述点云数据集合到所述车头位置坐标集合的距离由小到大对所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合进行穿插排序，得到重建后的所述目标点云信息；根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸，进一步的，确定所述目标点云数据集合中最高处的点到路面的距离为所述目标车辆的高度；确定所述目标点云数据集合中最左边的点和最右边的点之间的距离为所述目标车辆的宽度；确定所述目标点云数据集合中最前方的点和最后方的点之间的距离为所述目标车辆的长度；根据所述高度、宽度以及所述长度确定所述目标车辆的外廓尺寸。
在另一可选的实施例中，在以预定时间间隔确定所述目标车辆的车头位置坐标集合，并获取所述目标车辆的点云数据集合之前，从第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆左侧距离最小的第一激光测距传感器；从所述第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆右侧距离最小的第二激光测距传感器；从第二激光测距传感器组中确定完整扫描到所述目标车辆的车头信息的第三激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；将所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
在一可选的实施例中，若检测到所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器为故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
采用三维激光测距传感器扫描完整的车辆头部信息，可以获得车辆在行驶过程中的斜行角度，能更精确的计算出车辆的外廓尺寸信息；相比于传统的二维激光测距传感器测量车辆外廓的方式，三维激光测距传感器能得到更加密集的车辆有效点，避免了因待测车辆变形、斜行引起的测量数据不准的情况。
本发明实施例使用前后龙门架的方式测量车辆的外廓尺寸，其中在前龙门架上使用至少两个二维激光测距传感器或两个三维激光测距传感器组合测量单个车道上的车辆的宽高信息，能够有效的避免因车辆变形、斜行、速度不均匀带来的测量难题；在后龙门架上使用至少一个三维激光测距传感器通过扫描车头三维信息间接测量单个车道上车辆的长度信息，能够有效的避免因车辆变道、斜行带来的长度测量不准和扫描不到车头的难题。实现了在不影响车辆的正常行驶，快速测量车辆外廓尺寸、且测量精度高的效果。图3是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸检测方法的流程图，如图3所示，所述方法包括：
步骤S301，选取Ti时刻与车辆k最匹配的激光测距传感器组，所述激光测距传感器组包括第一激光测距传感器，第二激光测距传感器，第三激光测距传感器；
步骤S302，根据所述第三激光测距传感器确定Ti时刻所述车辆k的车头位置坐标Pki，根据所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器获取所述Ti时刻车辆k的点云信息Cki；所述车头位置坐标Pki为所述第三激光测距传感器获取到的所述车辆k完整的车头三维数据信息中最前方的点的三维坐标。
步骤S303，依次获取Ti,Ti+1,...,Ti+j时刻所述车辆k的车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)和所述车辆k的点云信息Cki,Ck(i+1),...,Ck(i+j)；
步骤S304，根据所述车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)，确定所述车辆k的斜行影响因子αk。
步骤S305，根据所述车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)对所述点云信息Cki,Ck(i+1),...,Ck(i+j)进行重建，重建后的点云信息为Sk。
步骤S306，根据所述重建后的点云信息Sk确定车辆k的外廓尺寸；
步骤S307，根据所述斜行影响因子αk对所述车辆k的长度和宽度进行斜行修正。
图4是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸测量系统的示意图，如图4所示，所述系统包括：
第一激光测距传感器组，第二三维激光测距传感器组，处理单元；所述第一激光测距传感器组、所述第二三维激光测距传感器组与所述处理单元相连。
所述第一激光测距传感器组安装在车道上方，扫描平面垂直于路面且扫描方向垂直于车道方向；所述第二三维激光测距传感器组扫描面平行于行车方向；车辆依次通过所述第一激光测距传感器组和所述第二三维激光测距传感器组。
所述第一激光测距传感器组包括多个二维激光测距传感器或多个三维激光测距传感器，相邻所述二维激光测距传感器之间的距离不大于第一预设阈值，相邻所述三维激光测距传感器的之间的距离不大于第一预设阈值；
所述第二三维激光测距传感器组为一个或多个三维激光测距传感器，要求所述一个或多个三维激光测距传感器的视场至少覆盖整个检测区域，且所述三维激光测距传感器的相邻线束在路面的投影之间的距离不大于第二预设阈值。
所述第一激光测距传感器组和所述第二三维激光测距传感器组之间距离为第一预设距离；所述第一激光测距传感器组距离路面的垂直高度为第一预设高度；所述第二激光测距传感器组距离地面的垂直高度为第二预设高度；每两个所述第一激光测距传感器组中的二维激光测距传感器的扫描平面之间距离大于第三阈值；每两个所述第一激光测距传感器组中的三维激光测距传感器的相邻线束在路面的投影之间的距离大于第三阈值。
所述第一激光测距传感器1为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述车辆k左侧的激光测距传感器，所述第二激光测距传感器2为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述车辆k右侧的激光测距传感器，所述第三激光测距传感器3为所述第二激光测距传感器组中能完整扫描到所述车辆k车头信息的激光测距传感器。
依次获取Ti,Ti+1,...,Ti+j时刻所述检测区域的车辆数k和车辆位置信息(XL1,XR1),(XL2,XR2),...,(XLk,XRk)，并依次确定所述第一激光测距传感器{Si11,S(i+1)11,...,S(i+j)11}、{Si21,S(i+1)21,...,S(i+j)21}、……、{Sik2,S(i+1)k2,...,S(i+j)k2}，第二激光测距传感器{Si12,S(i+1)12,...,S(i+j)12}、{Si22,S(i+1)22,...,S(i+j)22}、……、{Sik2,S(i+1)k2,...,S(i+j)k2}，第三激光测距传感器{Si13,S(i+1)13,...,S(i+j)13}、{Si23,S(i+1)23,...,S(i+j)23}、……、{Sik3,S(i+1)k3,...,S(i+j)k3}。
根据所述{Sik1,S(i+1)k1,...,S(i+j)k1}、{Sik2,S(i+1)k2,...,S(i+j)k2}、{Sik3,S(i+1)k3,...,S(i+j)k3}依次提取车辆k的第一测量点云Cki、第二测量点云Ck(i+1)、……、第j测量点云Ck(i+j)。
当车辆k离开所述检测区域时，通过所述Cki,Ck(i+1),...,Ck(i+j)得到车辆k的车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)；所述车辆k的车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)为所述Cki,Ck(i+1),...,Ck(i+j)中车辆最前端的点。
图5是根据本发明实施例的车辆行驶轨迹和斜行角度的示意图，如图5所示，通过对所述车辆k的车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)进行线性拟合或局部线性拟合得到车辆k的行驶轨迹线Ok。
通过所述车辆k的行驶轨迹线Ok和车道方向得到车辆k的斜行角度αk；所述车辆k的斜行角度αk为所述车辆k的行驶轨迹线Ok和车道方向的夹角。
根据所述三维轮廓进行点云信息Cki,Ck(i+1),...,Ck(i+j)到所述车头位置坐标Pki,Pk(i+1),...,Pk(i+j)的距离从小到大对所述三维轮廓点云信息Cki,Ck(i+1),...,Ck(i+j)进行穿插排序，得到所述车辆k重建后的三维点云信息Sk。
所述车辆k的高度为所述重建后的点云信息Sk中最高处的点到路面的距离。
所述车辆k的宽度为所述重建后的点云信息Sk中最左边的点和最右边的点之间的距离。
所述车辆k的长度为所述重建后的点云信息Sk中最前方的点和最后方的点之间的距离。
所述车辆k最终的长度计算方式为Lk＝Lk1×cos(αk)，所述车辆k最终的宽度计算方式为Wk＝Wk1×cos(αk)。
其中Lk为所述车辆k的实际长度，Lk1为通过所述重建后的点云信息Sk计算得到的所述车辆k的长度；其中Wk为所述车辆k的实际宽度，Wk1为通过所述重建后的点云信息Sk计算得到的所述车辆k的宽度。
图6是根据本发明实施例的激光测距传感器故障时处理的示意图，如图6所示，当故障检测模块检测到所述待测车辆激光测距传感器组中有故障激光测距传感器时，若所述故障激光测距传感器为所述第一激光测距传感器或/和所诉第二激光测距传感器4，所述故障检测模块将所述故障激光测距传感器排除出所述待测车辆激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器或/和所诉第二激光测距传感器最近的激光测距传感器8作为新的第一激光测距传感器或/和第二激光测距传感器，并从新的第一激光测距传感器或/和第二激光测距传感器获取数据组成所述测量点云。
若所述故障激光测距传感器为所述第三激光测距传感器6，所述故障检测模块将所述故障激光测距传感器排除出所述待测车辆激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最近的且能扫描到当前车辆头部信息的激光测距传感器7作为新的第三激光测距传感器，并从新的第三激光测距传感器获取数据组成所述测量点云。
若所述故障激光测距传感器为所述第三激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最近的激光测距传感器不能扫描到当前车辆头部信息；所述故障检测模块将所述故障激光测距传感器排除出所述待测车辆激光测距传感器组，并只使用所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成所述待测车辆激光测距传感器组，通过从新的待测车辆激光测距传感器组中获取的所述测量点云得到当前车辆的宽度信息和高度信息。
图7是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸检测系统的示意图，如图7所示，包括：第一激光测距传感器组，第二三维激光测距传感器组，处理单元；所述第一激光测距传感器组、所述第二三维激光测距传感器组与所述处理单元相连；
所述第一激光测距传感器组安装在车道上方，扫描平面垂直于路面且扫描方向垂直于车道方向；所述第二三维激光测距传感器组扫描面平行于行车方向；车辆依次通过所述第一激光测距传感器组和所述第二三维激光测距传感器组。
所述第一激光测距传感器组包括多个二维激光测距传感器或多个三维激光测距传感器，相邻所述二维激光传感器之间的距离不大于预设第一阈值，相邻所述三维激光测距传感器之间的距离不大于预设第一阈值。
优选的，为提高测量精度，每个车道需要两个激光测距传感器，所述第一阈值为所述第一激光测距传感器组中相邻激光测距传感器之间的车道宽度。
所述第二三维激光测距传感器组为一个或多个三维激光测距传感器，要求所述一个或多个三维激光测距传感器的视场至少覆盖整个检测区域，且所述三维激光测距传感器的相邻线束在路面的投影之间的距离不大于预设第二阈值。
所述第二三维激光测距传感器组中的三维激光测距传感器每条扫描线束的光斑发散角为β1，视场角为α1，所述第二预设高度为H2米，计算可得所述第二阈值应大于H2×(tan(β1÷2)+tan(α1÷2))米。
所述第一激光测距传感器组和所述第二三维激光测距传感器组之间距离为第一预设距离；所述第一激光测距传感器组距离路面的垂直高度为第一预设高度；所述第二激光测距传感器组距离地面的垂直高度为第二预设高度；每两个所述第一激光测距传感器组中的二维激光测距传感器的扫描平面之间距离大于第三阈值；每两个所述第一激光测距传感器组中的三维激光测距传感器的相邻线束在路面的投影之间的距离大于第三阈值；
所述第一预设距离为小于所述第二三维激光测距传感器组中的三维激光测距传感器的有效扫描距离的任意距离；所述第一预设高度在6米以上；所述第二预设高度在6米以上。
图8是根据本发明实施例的激光测距传感器的扫描光斑和视场范围的示意图，如图8所示，为了确保所述第一激光测距传感器组中相邻的两个激光测距传感器不会互相产生干扰，要求所述第一激光测距传感器组中相邻的两个激光测距传感器在车道上的扫描光斑区域3和视场区域4不产生重合；所述第一激光测距传感器组中的二维激光测距传感器的光斑发散角为β2，视场角为α2，所述第一预设高度为H1米，所述第一激光测距传感器组中的激光测距传感器相邻的激光测距传感器在地面落点的距离L1，计算可得所述第三阈值应大于L1×tan(β2÷2)+H1×tan(α2÷2)米。
所述第一激光测距传感器组中的三维激光测距传感器每条扫描线束的光斑发散角为β3，视场角为α3，所述第一预设高度为H1米，所述第一激光测距传感器组中的激光测距传感器相邻的激光测距传感器在地面落点的距离L1，计算可得所述第三阈值应大于L1×tan(β3÷2)+H1×tan(α3÷2)米。
本发明实施例，还提供了一种车辆外廓尺寸确定系统，至少包括：处理器与目标激光测距传感器组，其中，
所述目标激光测距传感器组，用于采集匹配的目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
所述处理器，用于以预定时间间隔获取所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合,根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；并根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
可选地，所述处理器，还用于从第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆左侧距离最小的第一激光测距传感器；
从所述第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆右侧距离最小的第二激光测距传感器；
从第二激光测距传感器组中确定完整扫描到所述目标车辆的车头信息的第三激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值，所述第二激光测距传感器组为三维激光传感器组；
所述目标激光测距传感器组包括所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器。
可选地，所述处理器，还用于若检测到所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器为故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
第一激光测距传感器组，第二激光测距传感器组(即第二三维激光测距传感器组)，处理单元；所述第一激光测距传感器组、所述第二三维激光测距传感器组与所述处理单元相连。
所述第一激光测距传感器组安装在车道上方，扫描平面垂直于路面且扫描方向垂直于车辆行驶方向；所述第二三维激光测距传感器组扫描面平行于行车方向；车辆依次通过所述第一激光测距传感器组和所述第二三维激光测距传感器组。
所述第一激光测距传感器组包括多个二维激光测距传感器或多个三维激光测距传感器，相邻所述二维激光测距传感器之间的距离不大于第一预设阈值，相邻所述三维激光测距传感器的之间的距离不大于第一预设阈值；
所述第二三维激光测距传感器组为一个或多个三维激光测距传感器，要求所述一个或多个三维激光测距传感器的视场至少覆盖整个检测区域，且所述三维激光测距传感器的相邻线束在路面的投影之间的距离不大于第二预设阈值。
所述第一激光测距传感器组和所述第二三维激光测距传感器组之间距离为第一预设距离；所述第一激光测距传感器组距离路面的垂直高度为第一预设高度；所述第二激光测距传感器组距离地面的垂直高度为第二预设高度；每两个所述第一激光测距传感器组中的二维激光测距传感器的扫描平面之间距离大于第三阈值；每两个所述第一激光测距传感器组中的三维激光测距传感器的相邻线束在路面的投影之间的距离大于第三阈值。
所述第一激光测距传感器1为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述车辆k左侧的激光测距传感器，所述第二激光测距传感器2为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述车辆k右侧的激光测距传感器，所述第三激光测距传感器3为所述第二激光测距传感器组中能完整扫描到所述车辆k车头信息的激光测距传感器。
可选地，所述处理器，还用于根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合；
根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，所述处理器，还用于确定所述目标点云数据集合中最高处的点到路面的距离为所述目标车辆的高度；
确定所述目标点云数据集合中最左边的点和最右边的点之间的距离为所述目标车辆的宽度；
确定所述目标点云数据集合中最前方的点和最后方的点之间的距离为所述目标车辆的长度；
根据所述高度、宽度以及所述长度确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，所述处理器，还用于根据所述点云数据集合到所述车头位置坐标集合的距离由小到大对所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合进行穿插排序，得到重建后的所述目标点云信息。
可选地，所述处理器，还用于通过对所述车头位置坐标集合进行线性拟合或局部线性拟合得到所述目标车辆的行驶轨迹线；
通过所述行驶轨迹线和车道方向确定所述斜行影响因子，其中，所述斜行影响因子为所述行驶轨迹线与所述车道方向的夹角。
可选地，所述处理器，还用于根据预设规则对所述斜行影响因子进行投影，得到所述斜行影响因子的投影值；
通过所述目标点云信息确定所述目标车辆的长度和宽度；
将所述目标车辆的长度与所述投影值的乘积确定为所述目标车辆的实际长度，并将所述目标车辆的宽度与所述投影值的乘积确定为所述目标车辆的实际宽度。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种车辆外廓尺寸确定装置，图9是根据本发明实施例的车辆外廓尺寸确定装置的框图，如图9所示，包括：
第一获取模块92，用于以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
第一确定模块94，用于根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
修正模块96，用于根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
图10是根据本发明优选实施例的车辆外廓尺寸确定装置的框图，如图10所示，所述装置还包括：
重建模块102，用于根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合；
第二确定模块106，用于根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，所述第二确定模块104包括：
第一确定子模块，用于确定所述目标点云数据集合中最高处的点到路面的距离为所述目标车辆的高度；
第二确定子模块，用于确定所述目标点云数据集合中最左边的点和最右边的点之间的距离为所述目标车辆的宽度；
第三确定子模块，用于确定所述目标点云数据集合中最前方的点和最后方的点之间的距离为所述目标车辆的长度；
第四确定子模块，用于根据所述高度、宽度以及所述长度确定所述目标车辆的外廓尺寸。
可选地，所述重建模块102，还用于
根据所述点云数据集合到所述车头位置坐标集合的距离由小到大对所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合进行穿插排序，得到重建后的所述目标点云信息。
可选地，所述第一确定模块94包括：
拟合子模块，用于通过对所述车头位置坐标集合进行线性拟合或局部线性拟合得到所述目标车辆的行驶轨迹线；
第五确定子模块，用于通过所述行驶轨迹线和车道方向确定所述斜行影响因子，其中，所述斜行影响因子为所述行驶轨迹线与所述车道方向的夹角。
可选地，所述装置还包括：
第四确定模块，用于从第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆左侧距离最小的第一激光测距传感器；
第五确定模块，用于从所述第一激光测距传感器组中确定与所述目标车辆右侧距离最小的第二激光测距传感器；
第六确定模块，用于从第二激光测距传感器组中确定完整扫描到所述目标车辆的车头信息的第三激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；
组合模块，用于将所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
可选地，所述装置还包括：
第一选取模块，用于若检测到所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器为故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
第二选取模块，用于若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
第三选取模块，用于若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
S2，根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
S3，根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合；
S2，根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
S3，根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种车辆外廓尺寸确定方法，其特征在于，包括：
以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合，其中，所述目标激光测距传感器组为排除出故障激光测距传感器的测距传感器组；
根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的；
若检测到第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
若检测到第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸；
所述第一激光测距传感器为第一激光测距传感器组中最靠近所述目标车辆左侧的激光测距传感器，所述第二激光测距传感器为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述目标车辆右侧的激光测距传感器，所述第三激光测距传感器为第二激光测距传感器组中完整扫描到所述目标车辆的车头信息的激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光测距传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器的组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正之前，所述方法还包括：
根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合；
根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸包括：
确定所述目标点云数据集合中最高处的点到路面的距离为所述目标车辆的高度；
确定所述目标点云数据集合中最左边的点和最右边的点之间的距离为所述目标车辆的宽度；
确定所述目标点云数据集合中最前方的点和最后方的点之间的距离为所述目标车辆的长度；
根据所述高度、宽度以及所述长度确定所述目标车辆的外廓尺寸。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述车头位置坐标集合对所述目标车辆的点云数据集合进行重建，得到重建后的目标点云数据集合包括：
根据所述点云数据集合到所述车头位置坐标集合的距离由小到大对所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合进行穿插排序，得到重建后的所述目标点云信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述车头位置坐标确定所述目标车辆的斜行影响因子包括：
通过对所述车头位置坐标集合进行线性拟合或局部线性拟合得到所述目标车辆的行驶轨迹线；
通过所述行驶轨迹线和车道方向确定所述斜行影响因子，其中，所述斜行影响因子为所述行驶轨迹线与所述车道方向的夹角。
6.一种车辆外廓尺寸确定装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于以预定时间间隔获取通过与目标车辆匹配的目标激光测距传感器组采集的所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合，其中，所述目标激光测距传感器组为排除出故障激光测距传感器的测距传感器组；
第二确定模块，用于根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；
修正模块，用于根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的；
所述装置还包括：
第一选取模块，用于若检测到第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
第二选取模块，用于若检测到第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
第三选取模块，用于若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸，其中，所述目标激光测距传感器组包括所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器；
所述第一激光测距传感器为第一激光测距传感器组中最靠近所述目标车辆左侧的激光测距传感器，所述第二激光测距传感器为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述目标车辆右侧的激光测距传感器，所述第三激光测距传感器为第二激光测距传感器组中完整扫描到所述目标车辆的车头信息的激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光测距传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器的组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
7.一种车辆外廓尺寸确定系统，其特征在于，至少包括：处理器与目标激光测距传感器组，其中，
所述目标激光测距传感器组，用于采集匹配的目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合，其中，所述目标激光测距传感器组为排除出故障激光测距传感器的测距传感器组；
所述处理器，用于以预定时间间隔获取所述目标车辆的车头位置坐标集合与点云数据集合,根据所述车头位置坐标集合确定所述目标车辆的斜行影响因子；并根据所述斜行影响因子对所述目标车辆的外廓尺寸中的长度和宽度进行斜行修正，其中，所述外廓尺寸是根据所述车头位置坐标集合与所述点云数据集合确定的；
所述处理器，还用于若检测到第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第一激光测距传感器和/或所述第二激光测距传感器最短的激光测距传感器作为新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器，并将所述新的第一激光测距传感器和/或第二激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据集合；
若检测到第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并选取距离所述第三激光测距传感器最短且扫描到所述目标车辆的头部信息的激光测距传感器作为新的第三激光测距传感器，并将从所述新的第三激光测距传感器采集的数据组成所述点云数据交互；
若检测到所述第三激光测距传感器为所述故障激光测距传感器，且距离所述第三激光测距传感器最短的激光测距传感器不能扫描到所述目标车辆的头部信息，将所述故障激光测距传感器排除出所述目标激光测距传感器组，并将所述第一激光测距传感器和所述第二激光测距传感器组成新的目标激光测距传感器组，根据所述新的目标激光测距传感器组采集的点云数据集合确定所述目标车辆的外廓尺寸，其中，所述目标激光测距传感器组包括所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器；
所述第一激光测距传感器为第一激光测距传感器组中最靠近所述目标车辆左侧的激光测距传感器，所述第二激光测距传感器为所述第一激光测距传感器组中最靠近所述目标车辆右侧的激光测距传感器，所述第三激光测距传感器为第二激光测距传感器组中完整扫描到所述目标车辆的车头信息的激光测距传感器，其中，所述第一激光测距传感器组与所述第二激光测距传感器组之间在车道方向上间隔预设阈值；所述第一激光测距传感器、所述第二激光测距传感器以及所述第三激光测距传感器的组合为与所述目标车辆匹配的所述目标激光测距传感器组。
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