[发明专利]一种用于自动驾驶车辆的泊车车位检测方法在审
| 申请号： | 201911103646.1 | 申请日： | 2019-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN110766979A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 刘心刚;李赵;陈诚;张旸 | 申请（专利权）人： | 奥特酷智能科技(南京)有限公司 |
| 主分类号： | G08G1/14 | 分类号： | G08G1/14;H04W4/40 |
| 代理公司： | 32404 南京行高知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李晓 |
| 地址： | 211800 江苏省南京市浦口*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于自动驾驶车辆的泊车车位检测方法，首先建立泊车场景局部点云地图，然后筛选可泊车区域，在可泊车区域内提取地面点云，将地面点云转化为强度图片，之后在强度图片中运行车位标线检测算法，最终计算车位相对于车身的相对坐标并输出。本发明不受光照条件变化影响，在弱光条件仍可正常工作；而且整个算法部分运算量较小，可以实时的运行在低功耗低成本的ARM处理器上，整个系统的成本低；同时，本发明使用激光雷达数据中的反射强度信息检测泊位标线，输出的车位坐标基于三维点云空间中的泊位标线，更加准确和稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 标线 车位 点云 泊车区域 泊位 反射强度信息 激光雷达数据 泊车车位 光照条件 检测算法 弱光条件 三维点云 自动驾驶 输出 低成本 低功耗 运算量 检测 泊车 算法 车身 筛选 场景 图片 转化 | ||
【主权项】：
1.一种用于自动驾驶车辆的泊车车位检测方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：激光点云采集单元开始采集周围环境的三维点云数据，将采集到的周围环境的三维点云数据发送给计算单元；/n步骤2：计算单元根据激光点云采集单元输出的三维点云数据建立泊车场景局部点云地图；/n步骤3：计算单元筛选可泊车区域；/n步骤4：计算单元根据预设的地面点云高度阈值，过滤出可泊车区域内的地面点云；/n步骤5：计算单元生成强度图片；/n步骤6：计算单元根据步骤5生成的强度图片得到可泊车车位的四个角点坐标和几何中心坐标；/n步骤7：计算单元得到车辆与可泊车车位之间的相对位置。/n
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