[发明专利]基于雷达点云修正视觉检测目标航向角的方法及存储介质

说明书

本发明公开了基于雷达点云修正视觉检测目标航向角的方法及存储介质，包括S1、获取目标车辆的目标属性和点云数据；S2、根据目标属性获取目标车辆靠近本车的两个角点的坐标；S3、根据所述坐标求解两个角点的方程；S4、计算所述点云数据中的所有点与该方程的欧式距离，并剔除异常点；S5、拟合点云数据中剔除异常点后的所有点的曲线，获取目标车辆的点云拟合航向角；S6、判定所述点云拟合航向角是否有效，若无效则返回S4。本发明基于雷达点云实现视觉检测目标航向角的修正，并对雷达点云拟合的航向角进行了定量的分析，具有较好的可行性和可靠性，在智能驾驶汽车中目标航向角修正方面具有很高的使用价值。

技术领域

本发明属于雷达点云处理及航向角技术领域，更具体涉及基于雷达点云修正视觉检测目标航向角的方法及存储介质。

背景技术

在智能驾驶控制系统中，环境感知是智能驾驶系统中至关重要的组成部分，其中前视摄像头是环境感知必不可少的传感器。前视摄像头除识别车道线与车辆外，车辆的航向检测也是其必不可少的部分。

目前，前视摄像头进行车辆目标级车道线检测时，一方面会受到天气状况、光照条件等环境因素的影响；另一方面会受到被检测物体在形状，大小不同等因素的影响；此外，也会受到目标检测算法的复杂度及计算量大小的影响。上述不利因素对前视摄像头检测的目标精度具有一定影响，而目标检测精度的大小会影响前视目标航向角的估计，因此前视检测的目标航向角会存在一定概率的异常。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了基于雷达点云修正视觉检测目标航向角的方法及存储介质，基于雷达点云实现视觉检测目标航向角的修正，并对雷达点云拟合的航向角进行了定量的分析，具有较好的可行性和可靠性，在智能驾驶汽车中目标航向角修正方面具有很高的使用价值。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的，一种基于雷达点云修正视觉检测目标航向角的方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1、获取目标车辆的目标属性和点云数据；

S2、根据目标属性获取目标车辆靠近本车的两个角点的坐标；

S3、根据所述坐标求解两个角点的方程；

S4、计算所述点云数据中的所有点与该方程的欧式距离，并剔除异常点；

S5、拟合点云数据中剔除异常点后的所有点的曲线，获取目标车辆的点云拟合航向角；

S6、判定所述点云拟合航向角是否有效，若无效则返回S4。

作为优化，通过本车的前视摄像头获取目标车辆的目标属性，通过本车的前雷达传感器获取目标车辆的点云数据。

作为优化，所述目标属性包括目标车辆的坐标、航向角、长度、宽度。

作为优化，所述目标车辆的坐标所使用的参考坐标系是以本车的前保险杠中心为原点，以目标车辆的车尾中心为坐标点。

作为优化，通过所述目标属性的几何关系获取目标车辆靠近本车的两个角点的坐标。

作为优化，S3中，基于如下二元一次方程，

ax+by+c＝0 (1)

获得系数a、b、c。

作为优化，S4中，通过如下公式计算所述欧式距离，

式中，x₀、y₀为点云数据中各点的坐标，a、b、c为式(1)中两个角点的方程的系数。

作为优化，S5中，基于最小二乘法拟合曲线，包括，