[发明专利]一种车辆位姿检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种车辆位姿检测方法、装置及电子设备，涉及机器人视觉感知技术领域。该方法包括：获取关于待检测车辆的车体点云；其中，车体点云包括待检测车辆的至少三个车轮；从车体点云中，提取待检测车辆的车底点云；其中，车底点云为：待检测车辆的车辆底盘与地面之间的点云；通过对车底点云的车轮识别，确定车体点云所包括的各个车轮的下边缘点云；基于每个车轮的下边缘点云，确定每个车轮的着地点，并基于所得到的各个车轮的着地点，计算待检测车辆的目标位姿。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，实现车辆的位姿和车轮的着地点的准确获取，提高泊车机器人对车辆进行夹持的准确性，使得泊车机器人实现对车辆的正常泊车。

技术领域

本发明涉及机器人视觉感知技术领域，特别是涉及一种车辆位姿检测方法、装置及电子设备。

背景技术

当前，随着机器人技术的不断发展，泊车机器人被广泛地应用到越来越多的停车场、车库等场所中。

其中，所谓泊车机器人是指：一种用于自动泊车的移动机器人，其可以通过夹持和背负车辆，自动将车辆搬运至空闲车位，从而，替代车辆驾驶员完成泊车。而为了实现对车辆的夹持和背负，泊车机器人需要首先获取车辆的位姿。

相关技术中，泊车机器人对车辆进行泊车的方法通常是：在泊车场所的高处和低处分别设置一个激光雷达，当车辆行驶入该泊车场所时，位于高处的激光雷达对该车辆进行扫描，得到该车辆的宽度信息，并且，位于低处的激光雷达对该车辆的轮径和轴距信息进行测量。泊车机器人从上述两个激光雷达处分别获取上述宽度信息，以及轮径和轴距信息，并根据上述宽度信息，以及轮径和轴距信息生成该车辆的车辆外观信息。这样，泊车机器人便可以根据所生成的车辆外观信息对该车辆进行夹持和背负，以完成对该车辆的泊车。

然而，在上述相关技术中，当车辆的行驶方向与激光雷达的扫描区域存在偏角时，上述位于高处的激光雷达和位于低处的激光雷达所获取的车辆信息会存在较大误差。这样，将严重影响泊车机器人对车辆进行夹持的准确性，导致泊车机器人无法实现对车辆的正常泊车。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种车辆位姿检测方法、装置及电子设备，以实现车辆的位姿和车轮的着地点的准确获取，提高泊车机器人对车辆进行夹持的准确性，使得泊车机器人实现对车辆的正常泊车。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆位姿检测方法，所述方法包括：

获取关于待检测车辆的车体点云；其中，所述车体点云是从关于所述待检测车辆的场景点云中提取到的，且包括所述待检测车辆的至少三个车轮；所述场景点云由至少一个雷达采集到的关于所述待检测车辆的初始点云拼接得到；

从所述车体点云中，提取所述待检测车辆的车底点云；其中，所述车底点云为：所述待检测车辆的车辆底盘与地面之间的点云；

通过对所述车底点云的车轮识别，确定所述车体点云所包括的各个车轮的下边缘点云；

基于每个车轮的下边缘点云，确定每个车轮的着地点，并基于所得到的各个车轮的着地点，计算所述待检测车辆的目标位姿。

可选的，一种具体实现方式中，所述获取关于待检测车辆的车体点云，包括：

获取关于待检测车辆的场景点云；

以地面为基准平面，生成所述场景点云对应的深度图；

对所述深度图进行连通域分析，得到所述深度图中的最大连通域；

提取所述场景点云中，位于所述最大连通域所对应区域中的点云，作为关于所述待检测车辆的车体点云。

可选的，一种具体实现方式中，在所述提取所述场景点云中，位于所述最大连通域所对应区域中的点云之前，所述方法还包括：

判断所述最大连通域的尺寸是否属于预设的车辆尺寸范围；