[发明专利]一种车头定位方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请提供了一种车头定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取相机采集的图像数据及激光雷达采集的点云数据；根据图像数据，确定目标区域内待定位车辆的车头的第一位置；根据点云数据、预存储夹角及第一位置，确定待定位车辆的车头在激光雷达坐标系下的第二位置，预存储夹角为目标区域内的定点位置和相机的光心之间的连线与激光雷达坐标系中的第一目标轴之间的夹角，定点位置与相机的拍摄范围的中心对应，激光雷达坐标系的第二目标轴与相机坐标系的第三目标轴重合，即通过第一位置及用于将第一位置转换至激光雷达坐标系下的夹角，求得激光雷达坐标系下车头的第二位置，降低了硬件的资源损耗及激光雷达及相机的安装调试难度。

技术领域

本申请属于车辆定位技术领域，尤其涉及一种车头定位方法、装置、电子 设备及可读存储介质。

背景技术

当车道中存在多辆车时，整合和匹配各种传感器采集的车辆信息都需要对 车辆进行精确的定位，根据车辆的定位信息对车辆在目标区域进行持续跟踪并 将传感器采集的各种车辆信息进行匹配。

单线的激光雷达点云数据虽然具有丰富的深度信息，但点云相对稀疏，且 不具备颜色等语义信息，导致在进行目标车辆聚类和提取时容易出错。多线激 光雷达相比单线激光雷达具备相对稠密的点云信息，更容易进行目标车辆的聚 类和提取，但是多线激光雷达扫描角度有限，很难通过单个多线激光雷达对整 个目标区域进行车辆定位和跟踪。

相机能够提取目标区域中车辆的图像信息，并且有成熟的图像处理算法能 够进行目标提取和分类，但缺乏对车辆的定位能力。结合激光雷达点云提供的 深度信息和图像丰富的语义信息，能够对目标区域内的车辆进行准确的聚类和 分割，并能够根据分割的结果对车辆进行精确定位。

常规的激光雷达和图像融合算法需要对图像坐标系和激光雷达坐标系进行 复杂的标定，并且需要激光雷达和视频图像在时间上精确同步才能将点云和图 像在同一个坐标系下配准，但这种匹配算法要求高，使得设备安装调试难度大 以及对硬件的资源消耗高。

发明内容

本申请实施例提供了一种车头定位方法、装置、电子设备及可读存储介质， 可以解决现有数据融合算法使得设备安装调试难度大以及对硬件的资源消耗高 的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种车头定位方法，包括：

获取相机采集的目标区域的图像数据及激光雷达采集的所述目标区域的点 云数据；

根据所述图像数据，确定所述目标区域内至少一辆待定位车辆的车头的第 一位置；

根据所述点云数据、预存储夹角及所述第一位置，确定至少一辆所述待定 位车辆的车头在激光雷达坐标系下的第二位置，所述预存储夹角为所述目标区 域内的定点位置和所述相机的光心之间的连线与所述激光雷达坐标系的第一目 标轴之间的夹角，所述第一目标轴方向为车辆行驶方向，所述定点位置与所述 相机的拍摄范围的中心对应，所述激光雷达坐标系的第二目标轴与所述相机坐 标系的第三目标轴重合，所述第二目标轴方向及所述第三目标轴方向均平行于 所述目标区域。

进一步的，所述根据所述图像数据，确定所述目标区域内至少一辆待定位 车辆的车头的第一位置，包括：

确定所述图像数据中各辆所述待定位车辆在所述图像数据的像素坐标系中 的第三位置；

根据所述相机的像素尺寸、所述相机的光心到成像平面的距离及所述第三 位置，计算所述目标区域内各辆所述待定位车辆的车头在相机坐标系下的第一 俯仰角，并将所述第一俯仰角作为所述第一位置。

进一步的，所述根据所述点云数据、预存储夹角及所述第一位置，确定至 少一辆所述待定位车辆的车头在激光雷达坐标系下的第二位置，包括：

根据所述预存储夹角及所述第一俯仰角，确定所述点云数据中各辆所述待 定位车辆的车头在激光雷达坐标系下的第二俯仰角；