[发明专利]一种基于超声波和视觉传感器相融合的泊车车位检测方法

权利要求书

1.一种基于超声波和视觉传感器相融合的泊车车位检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤A，根据多源传感器信息融合层次的分布情况，制定超声波传感器和视觉传感器信息融合方案，确定前述超声波传感器和视觉传感器的信息融合层次为决策级融合；

步骤B，在车辆与停车位保持平行的行驶过程中，采集车位检测需要的车位长度、车位宽度、侧向距离和车位内是否有车的数据信息；

步骤C，对步骤B中超声波传感器和视觉传感器采集到的数据信息分两路进行同步预处理，为后续车位检测做准备；

步骤D，根据步骤C中预处理后得到的两路数据信息，在超声波传感器和视觉传感器独立工作的情况下，分别提取疑似车位关键信息；

步骤E，根据疑似车位关键数据信息，分别进行超声波传感器的空间车位计算和视觉传感器的线车位计算；

步骤F，超声波传感器的空间车位计算方法确定超声波检测出的疑似车位空间，视觉传感器的线车位计算方法确定检测出的疑似线车位；

步骤G，根据前述步骤A中判定超声波传感器和视觉传感器的信息融合层次为决策级融合，以视觉传感器判定的线车位为基准，若线车位与超声波传感器判定的空间车位存在符合阈值条件下的重合度，则认定为可用停车位。

2.根据权利要求1所述的基于超声波和视觉传感器相融合的泊车车位检测方法，其特征在于：前述步骤B具体包括以下步骤：

步骤B1，在车辆与停车位保持平行的行驶过程中，通过安装在车身侧面的超声波传感器检测与侧边障碍物的相对距离，从而得出车位检测所需的车位长度、车位宽度和侧向距离的数据信息，

步骤B2，在车辆与停车位保持平行的行驶过程中，通过车上安装的视觉传感器获得车辆行驶过程中周围环境的全景图像，从而确认车位内是否有车；

前述步骤C具体包括以下步骤：

步骤C1，将超声波传感器检测到的相对距离数据进行二值化滤波处理，

步骤C2，将视觉传感器采集到的车辆周围环境的全景图像进行畸变校正、单应性变换和环视拼接，形成全景俯视图像，对全景俯视图像做滤波和二值化处理，从而获得二值化图像；

前述步骤D具体包括以下步骤：

步骤D1，对滤波处理后的超声波传感器数据进行跳变沿检测，

步骤D2，对二值化后的视觉传感器图像信息进行霍夫变换，组织霍夫变换后的线条通过聚类构造线条集合，合并集合其中的同类直线成一条代表直线；

前述步骤E具体包括以下步骤：

步骤E1，认定可用停车位始于下降沿，终于上升沿，即认定超声波传感器探测出的无障碍物区域为疑似可用空间车位，

步骤E2，遍历所述步骤D2中得到的代表直线，计算每两条代表直线的交点，标记为待检测车位的角点，认定满足给定阈值条件的角点组为停车位的短边点对，从而认定疑似线车位；

前述步骤F具体包括以下步骤：

步骤F1，根据跳变沿间隔计算疑似车位长度，若疑似空间车位长度满足给定阈值，则认定为超声波传感器检测出的空间车位，

步骤F2，过短边点对的两点，作垂直于短边点对的垂线，即认定该短边点对和其两条垂线即为视觉传感器所检测出的线车位。

3.根据权利要求2所述的基于超声波和视觉传感器相融合的泊车车位检测方法，其特征在于：所述步骤C1中的二值化滤波处理具体包括以下子步骤：

步骤C11，将步骤B1中检测到的数据平均分成多个数据段，

步骤C12，设置最小有效距离值与最大有效距离值构成的有效距离值区间 [L1 , L2]，

步骤C13，若数据段中的数据位于有效距离值区间内，则置1，否则置为0。

4.根据权利要求2所述的一种基于超声波和视觉传感器相融合的泊车车位检测方法，其特征在于：所述步骤D1中的超声波传感器数据跳变沿检测，具体包括以下子步骤：

步骤D11，如果当前节点的值为0，前一个节点的值为1，则认定为下降沿，

步骤D12，如果当前节点的值为1，前一个节点的值为0，则认定为上升沿，

步骤D13，认定上升沿和下降沿均为跳变沿，可用停车位必定始于下降沿，终于上升沿，即认定无障碍物区域为疑似可用停车位。