本發(fā)明涉及自動駕駛，具體而言，涉及一種車位調(diào)整方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、伴隨著新能源汽車的普及，智能化在汽車的配置中有著越來越重要的地位。而目前汽車智能化應(yīng)用中，智能泊車無疑是其中一個重要功能。智能泊車需要車輛通過傳感器識別到環(huán)境中的可泊車的位置，一般是劃線車位或者可泊車的區(qū)域。劃線車位的識別方案目前已很成熟，通過車載攝像頭與深度學(xué)習(xí)的方法，可以比較準(zhǔn)確地識別環(huán)境中劃的車位線。對于未劃線的空間車位的劃分，通常是基于障礙物占有面積，從兩個相鄰障礙物之間劃分空間位置大于車身長寬的連通區(qū)域作為車位。該方式生成的車位受限于環(huán)視圖像，在實際應(yīng)用中，車輛泊車過程中車輛獲取的環(huán)視圖像是動態(tài)的，車位中可能出現(xiàn)在車位劃分過程中未檢測到的障礙物。

2、因此，現(xiàn)有的車位檢測/劃分方式雖然能生成不基于停車線的空間車位，但靈活性不足，無法對生成的車位框進(jìn)行靈活調(diào)整。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)實施例的目的在于提供一種車位調(diào)整方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，能夠改善傳統(tǒng)車位劃分方式雖然能生成不基于停車線的空間車位，但靈活性不足，無法對生成的車位框進(jìn)行靈活調(diào)整的問題。

2、為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本技術(shù)采用的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本技術(shù)實施例提供了一種車位調(diào)整方法，所述方法包括：

4、獲取車輛處于無車位線的停車環(huán)境時，生成的空間車位框和障礙物數(shù)據(jù)；

5、根據(jù)所述空間車位框和所述障礙物數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略，確定障礙物對所述空間車位框的侵入狀態(tài)；

6、根據(jù)所述侵入狀態(tài)和所述障礙物數(shù)據(jù)，對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到用于指導(dǎo)所述車輛泊車的目標(biāo)空間車位框。

7、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述障礙物數(shù)據(jù)包括所述障礙物的外接矩形占位框和點云數(shù)據(jù)；

8、所述根據(jù)所述空間車位框和所述障礙物數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略，確定障礙物對所述空間車位框的侵入狀態(tài)，包括：

9、根據(jù)所述空間車位框和所述外接矩形占位框，確定所述空間車位框與所述外接矩形占位框的交并比；

10、當(dāng)所述交并比小于第一預(yù)設(shè)閾值時，根據(jù)所述空間車位框和所述點云數(shù)據(jù)，確定所述侵入狀態(tài)。

11、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述點云數(shù)據(jù)包括映射至與所述車位框位于同一平面的激光點云以及所述激光點云中的像素點對應(yīng)的第一二維坐標(biāo)；

12、所述當(dāng)所述交并比小于第一預(yù)設(shè)閾值時，根據(jù)所述空間車位框和所述點云數(shù)據(jù)，確定所述侵入狀態(tài)，包括：

13、當(dāng)所述交并比小于所述第一預(yù)設(shè)閾值時，根據(jù)所述空間車位框和所述第一二維坐標(biāo)，確定第一目標(biāo)像素點的數(shù)量，所述第一目標(biāo)像素點表征所述第一二維坐標(biāo)位于所述空間車位框內(nèi)的所述像素點；

14、當(dāng)所述第一目標(biāo)像素點的數(shù)量大于等于第二預(yù)設(shè)閾值時，確定所述侵入狀態(tài)為表征所述空間車位框內(nèi)包含障礙物的第一侵入狀態(tài)。

15、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述點云數(shù)據(jù)包括映射至與所述車位框位于同一平面的環(huán)視點云以及所述環(huán)視點云中的像素點對應(yīng)的第二二維坐標(biāo)；

16、所述當(dāng)所述交并比小于第一預(yù)設(shè)閾值時，根據(jù)所述空間車位框和所述點云數(shù)據(jù)，確定所述侵入狀態(tài)，包括：

17、當(dāng)所述交并比小于所述第一預(yù)設(shè)閾值時，根據(jù)所述空間車位框和所述第二二維坐標(biāo)，確定第二目標(biāo)像素點的數(shù)量，所述第二目標(biāo)像素點表征所述第二二維坐標(biāo)位于所述空間車位框內(nèi)的所述像素點；

18、當(dāng)所述第二目標(biāo)像素點的數(shù)量大于等于第三預(yù)設(shè)閾值時，根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點的坐標(biāo)，確定所述第二目標(biāo)像素點對應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

19、對所述協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到最大特征值和第二大特征值；

20、當(dāng)所述最大特征值和所述第二大特征值的大小滿足預(yù)設(shè)條件時，確定所述侵入狀態(tài)為表征所述空間車位框內(nèi)包含障礙物的第一侵入狀態(tài)。

21、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，當(dāng)所述侵入狀態(tài)為所述第一侵入狀態(tài)時，所述根據(jù)所述侵入狀態(tài)和所述障礙物數(shù)據(jù)，對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到用于指導(dǎo)所述車輛泊車的目標(biāo)空間車位框，包括：

22、當(dāng)所述侵入狀態(tài)為所述第一侵入狀態(tài)時，根據(jù)所述點云數(shù)據(jù)中的每個像素點對應(yīng)的坐標(biāo)，確定所述每個像素點對應(yīng)的入侵方向和入侵距離；

23、將所述入侵方向相同的所述像素點的集合作為第一單位集，對于每個第一單位集，確定所述第一單位集中所有像素點的第一平均入侵距離；

24、根據(jù)所述第一單位集中的所述所有像素點對應(yīng)的所述入侵方向和所述第一平均入侵距離，對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到所述目標(biāo)空間車位框，其中，所述空間車位框的調(diào)整方向為所述第一單位集中的所述所有像素點對應(yīng)的所述入侵方向的反方向，所述空間車位框的調(diào)整距離為所述第一平均入侵距離加預(yù)設(shè)容忍間隙。

25、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述障礙物數(shù)據(jù)還包括所述障礙物的輪廓邊界線；

26、當(dāng)所述侵入狀態(tài)為所述第一侵入狀態(tài)時，所述根據(jù)所述侵入狀態(tài)和所述障礙物數(shù)據(jù)，對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到用于指導(dǎo)所述車輛泊車的目標(biāo)空間車位框，包括：

27、當(dāng)所述侵入狀態(tài)為所述第一侵入狀態(tài)時，確定所述輪廓邊界線中，與所述空間車位框的距離小于第四預(yù)設(shè)閾值、夾角小于預(yù)設(shè)夾角且長度最長的線段作為參考邊界線；

28、調(diào)整所述空間車位框的方向，以使所述空間車位框與所述參考邊界線平行；

29、根據(jù)所述參考邊界線對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的空間車位框；

30、根據(jù)所述輪廓邊界線中，除所述參考邊界線之外的其他線段，對所述調(diào)整后的空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到所述目標(biāo)空間車位框。

31、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述根據(jù)所述參考邊界線對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的空間車位框，包括：

32、當(dāng)所述空間車位框的前方存在其他車輛，且所述其他車輛對應(yīng)的所述外接矩形占位框與所述參考邊界線的最小距離小于第五預(yù)設(shè)閾值，調(diào)整所述空間車位框的方向，以使所述空間車位框與所述參考邊界線最近的側(cè)邊與所述參考邊界線的距離小于第六預(yù)設(shè)閾值，得到調(diào)整后的空間車位框。

33、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述根據(jù)所述參考邊界線對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的空間車位框，還包括：

34、當(dāng)所述空間車位框的前方存在其他車輛，且所述其他車輛對應(yīng)的所述外接矩形占位框與所述參考邊界線的最小距離大于等于第五預(yù)設(shè)閾值，調(diào)整所述空間車位框的位置，以使所述其他車輛對應(yīng)的所述外接矩形占位框的中心點與所述空間車位框的中心點連線，與所述參考邊界線平行，得到所述調(diào)整后的空間車位框。

35、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，所述根據(jù)所述輪廓邊界線中，除所述參考邊界線之外的其他線段，對所述調(diào)整后的空間車位框進(jìn)行調(diào)整得到所述目標(biāo)空間車位框，包括：

36、將所述輪廓邊界線中，除所述參考邊界線之外的其他線段作為修正線段集，根據(jù)所述修正線段集中的第三目標(biāo)像素點對應(yīng)的坐標(biāo)，確定所述第三目標(biāo)像素點對應(yīng)的入侵方向和入侵距離，所述第三目標(biāo)像素點表征位于所述調(diào)整后的空間車位框內(nèi)的所述修正線段集中每條線段的端點和中點；

37、將所述入侵方向相同的所述第三目標(biāo)像素點的集合作為第二單位集，對于每個第二單位集，確定所述第二單位集中所有第三目標(biāo)像素點的第二平均入侵距離；

38、根據(jù)所述第二單位集中的所述所有第三目標(biāo)像素點對應(yīng)的所述入侵方向和所述第二平均入侵距離，對所述調(diào)整后的空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到所述目標(biāo)空間車位框，其中，所述調(diào)整后的空間車位框的調(diào)整方向為所述第二單位集中的所述所有像素點對應(yīng)的所述入侵方向的反方向，所述調(diào)整后的空間車位框的調(diào)整距離為所述第二平均入侵距離加第二預(yù)設(shè)容忍間隙。

39、結(jié)合第一方面，在一些可選的實施方式中，在所述獲取車輛處于無車位線的停車環(huán)境時，生成的空間車位框和障礙物數(shù)據(jù)，和所述根據(jù)所述空間車位框和所述障礙物數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略，確定障礙物對所述空間車位框的侵入狀態(tài)之間，所述方法還包括：

40、對所述障礙物數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以對所述障礙物數(shù)據(jù)進(jìn)行時間同步和格式轉(zhuǎn)換，得到預(yù)處理后的障礙物數(shù)據(jù)；

41、所述根據(jù)所述空間車位框和所述障礙物數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略，確定障礙物對所述空間車位框的侵入狀態(tài)，包括：

42、根據(jù)所述空間車位框和所述預(yù)處理后的障礙物數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略，確定障礙物對所述空間車位框的侵入狀態(tài)；

43、所述根據(jù)所述侵入狀態(tài)和所述障礙物數(shù)據(jù)，對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到用于指導(dǎo)所述車輛泊車的目標(biāo)空間車位框，包括：

44、根據(jù)所述侵入狀態(tài)和所述預(yù)處理后的障礙物數(shù)據(jù)，對所述空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到用于指導(dǎo)所述車輛泊車的目標(biāo)空間車位框。

45、第二方面，本技術(shù)實施例還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括相互耦合的處理器及存儲器，所述存儲器內(nèi)存儲計算機程序，當(dāng)所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行上述的方法。

46、第三方面，本技術(shù)實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，當(dāng)所述計算機程序在計算機上運行時，使得所述計算機執(zhí)行上述的方法。

47、第四方面，本技術(shù)實施例還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的方法。

48、采用上述技術(shù)方案的發(fā)明，具有如下優(yōu)點：

49、在本技術(shù)提供的技術(shù)方案中，首先獲取車輛處于無車位線的停車環(huán)境時，生成的空間車位框和障礙物數(shù)據(jù)。然后根據(jù)空間車位框和障礙物數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)策略，確定障礙物對空間車位框的侵入狀態(tài)。最后根據(jù)侵入狀態(tài)和障礙物數(shù)據(jù)，對空間車位框進(jìn)行調(diào)整，得到用于指導(dǎo)車輛泊車的目標(biāo)空間車位框。如此，基于無車位線的環(huán)境生成空間車位，并基于障礙物數(shù)據(jù)判斷車輛周邊的障礙物對空間車位的侵入狀態(tài)，然后基于侵入狀態(tài)和障礙物數(shù)據(jù)對空間車位進(jìn)行調(diào)整，避免生成的空間車位受限于車輛傳感器的感受野，使得車輛泊車過程中，空間車位出現(xiàn)新的障礙物，存在于車輛產(chǎn)生碰撞的風(fēng)險。改善傳統(tǒng)車位劃分方式雖然能生成不基于停車線的空間車位，但靈活性不足，無法對生成的車位框進(jìn)行靈活調(diào)整的問題。