[发明专利]一种横向定位方法及车载设备

说明书

本发明提供一种横向定位方法及车载设备，该方法包括：获取摄像头拍摄的第一图像，所述第一图像包括车辆至少一侧的墙角线；将所述第一图像输入到墙角线检测模型，获得所述第一图像中的至少一个第一墙角线特征点，所述墙角线检测模型是利用卷积神经网络训练的网络模型；根据所述至少一个第一墙角线特征点的第一坐标信息计算车辆与所述墙角线之间的横向距离。本发明提高了车辆横向定位的可靠性。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种横向定位方法及车载设备。

背景技术

随着智能汽车的发展，自动驾驶技术越来越成熟。在代客泊车服务valet parking场景下，尤其Valet parking地下车库场景下，通常需要对车辆进行横向定位，以保证车辆安全行驶。现有技术中，通常是采用车道线进行定位，然而在Valet parking地下车库场景下，可能没有车道线或者车道线存在磨损的情况，从而使得车辆横向定位的可靠性较低。

发明内容

本发明实施例提供一种横向定位方法及车载设备，以解决在Valet parking地下车库场景下，车辆横向定位的可靠性较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种横向定位方法，包括：

获取摄像头拍摄的第一图像，所述第一图像包括车辆至少一侧的墙角线；

将所述第一图像输入到墙角线检测模型，获得所述第一图像中的至少一个第一墙角线特征点，所述墙角线检测模型是利用卷积神经网络训练的网络模型；

根据所述至少一个第一墙角线特征点的第一坐标信息计算车辆与所述墙角线之间的横向距离。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车载设备，包括：

第一获取模块，用于获取摄像头拍摄的第一图像，所述第一图像包括车辆至少一侧的墙角线；

处理模块，用于将所述第一图像输入到墙角线检测模型，获得所述第一图像中的至少一个第一墙角线特征点，所述墙角线检测模型是利用卷积神经网络训练的网络模型；

计算模块，用于根据所述至少一个第一墙角线特征点的第一坐标信息计算车辆与所述墙角线之间的横向距离。

第三方面，本发明实施例还提供了一种车载设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述横向定位方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述横向定位方法的步骤。

本发明实施例通过对第一图像中车道线进行检测，获得至少一个第一墙角线特征点，然后根据第一墙角线特征点确定车辆的与墙角线之间的横向距离，从而实现车辆的横向定位。由于墙角线是固定特征，且稳定性高，磨损速度慢，相对于现有技术采用车道线进行定位，本发明提高了车辆横向定位的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的横向定位方法的流程图之一；

图2是本发明实施例提供的横向定位方法中车库入口的场景示意图；

图3是本发明实施例提供的横向定位方法的流程图之二；

图4是本发明一实施例提供的车载设备的结构图；

图5是本发明另一实施例提供的车载设备的结构图。