一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法及系统与流程

1.本发明涉及车位检测技术领域，更具体地，涉及一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法及系统。


背景技术：

2.基于超声波的垂直车位检测在非标线的场景下是常见的。在不考虑测试车辆偏转角的前提下，垂直车位的车位宽度是通过前一个车辆的结束点的定位值和后一个车辆的开始点的定位值的绝对差值来得到的。
3.目前大部分基于超声波的车辆结束点与开始点是通过判断超声波检测处的距离跳变值来实现的。
4.这种基于跳变值的检测计算方式在针对某些车辆或者某些距离变化范围内是有效的，但超过某些临界值就有较大的局限性。比如自车的超声波探头远离车位上的车辆时检测的距离从1m跳变到默认最大值，则判断此处为车位上车辆的结束点a,对于同一台车，用同样的操作若检测距离从1.5m跳变到默认最大值得到另一个结束点b，一般情况下a与b偏差比较大。通常情况下，会通过多次距离测量及标定在概率上找到某个系数值或系数表来规避此种情况，但此种方式误差依然较大,尤其针对不同车型、不规则障碍物比如方柱型雪糕筒警示锥等场景。


技术实现要素：

5.本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法及系统，其解决了不同车型、不同间距纯超声波扫车位误差较大的问题，检测精度高，为多场景下的自动泊车提供了有效依据。
6.根据本发明的第一方面，提供了一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，包括：
7.自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；
8.根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；
9.根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。
10.在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
11.可选的，自车的水平定位数据获取，包括：通过从车身获取转向角、车速、齿轮脉冲相关数据计算得到，或，通过车身定位模块获取。
12.可选的，所述根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据，包括：
13.沿检测时序，将被测障碍物每一个被测点的距离数据与同一检测时刻自车的水平定位数据相融合，得到被测障碍物每一个被测点对应的定位数据。
14.可选的，所述根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；包括：
15.计算原始距离数据中相邻被测点的距离差值，将所述距离差值与预设的阈值范围相比较，提取距离差值在阈值范围内对应的原始距离数据作为被测车位相邻的障碍物距离数据；
16.将不符合障碍物距离数据的整体大小变化趋势的点视为异常点，滤除异常点对应的距离数据；采用插值法补齐异常点的距离数据，得到连续的障碍物距离数据及其对应的定位数据；
17.根据所述障碍物距离数据的整体大小变化趋势，判定整体大小变化趋势为变大的障碍物距离数据为远离障碍物距离数据，判定整体大小变化趋势为变小的障碍物距离数据为靠近障碍物距离数据，从而得到位于被测车位前后两侧的远离前一障碍物的距离数据和靠近后一障碍物的距离数据。
18.可选的，根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点；包括：
19.按照检测时序，计算远离障碍物距离数据中相邻被测点的距离差值，将全部距离差值按照检测时序组成差值表一a；
20.计算差值表一a中相邻距离差值的变化率，当任一距离差值变化率达到变化率阈值，则将距离差值变化率最大的转换点作为被测车位的在前障碍物结束点，获取所述结束点的定位值；
21.当全部距离差值变化率均未达到变化率阈值，则去除差值表一a中距离差值变化率最大的一个或多个距离差值，差值表一a中余下的距离差值按照检测时序组成差值表二a；循环本步骤，直到找到差值表二a中的在前障碍物结束点的定位值。
22.可选的，所述根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；包括：
23.按照检测时序，计算靠近障碍物距离数据中相邻被测点的距离差值，将全部距离差值按照检测时序组成差值表一b；
24.计算差值表一b中相邻距离差值的变化率，当任一距离差值变化率达到变化率阈值，则将距离差值变化率最大的转换点作为被测车位的在后障碍物起始点，获取所述起始点的定位值；
25.当全部距离差值变化率均未达到变化率阈值，则去除差值表一b中距离差值变化率最大的一个或多个距离差值，差值表一b中余下的距离差值按照检测时序组成差值表二b；循环本步骤，直到找到差值表二b中的在后障碍物起始点的定位值。
26.可选的，所述根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度；包括：
27.计算在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值之间的定位差值绝对值，将得到的定位差值绝对值减去预设的保护距离，即得到被测车位沿自车行驶方向
的水平宽度。
28.根据本发明的第二方面，提供一种基于超声波的垂直车位宽度检测系统，包括：
29.获取模块，用于自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，还用于根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；
30.提取模块，用于根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；还用于根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；
31.计算模块，用于根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。
32.根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现上述基于超声波的垂直车位宽度检测方法的步骤。
33.根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现上述基于超声波的垂直车位宽度检测方法的步骤。
34.本发明提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法、系统、电子设备及存储介质，根据自车水平定位数据以及基于超声波测距得到的距离检测数据推算障碍物检测点的定位数据，从原始距离检测数据中提取被测车位两侧的障碍物距离数据，根据相邻被测点的距离差值的变化趋势来判断车位两侧前一障碍物的结束点以及下一障碍物的起始点，从而计算被测垂直车位宽度，提高了垂直车位宽度检测精度,扩大了垂直车位检测的适用场景，使自动泊车在多场景下更易实现,易于超声波检测车位相关产品的量产。
附图说明
35.图1为本发明提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法流程图；
36.图2为某一实施例车辆行驶中以前右侧探头为例扫描两个pvc管之间车位的示意图的示意图；
37.图3为图2示意图中对应的距离数据、车速及定位的对比图，此时路面为相对光滑的水泥路的示意图；
38.图4为某一实施例车辆行驶中以前右侧探头为例扫描两个实车之间车位的示意图；
39.图5为图4示意图中对应的距离数据和车速及定位的对比图,此时路面为相对粗糙的柏油路；
40.图6为某一实施例车辆行驶中以前右侧探头为例扫描多个障碍物多个车位的示意图；
41.图7为图6示意图中对应的距离数据和车速对比图，此时路面较为光滑,但周围有其他障碍物；
42.图8为本发明提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测系统组成框图；
43.图9为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
44.图10为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
45.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
46.图1为本发明提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法流程图，如图1所示，方法包括以下步骤：
47.s1，自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；
48.s2，根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；
49.s3，根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。
50.可以理解的是，基于背景技术中的缺陷，本发明实施例提出了一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，根据自车水平定位数据以及基于超声波的距离检测数据推算障碍物检测点的定位数据，从原始距离检测数据中提取被测车位两侧的障碍物距离数据，根据相邻被测点的距离差值的变化趋势来判断车位两侧前一障碍物的结束点以及下一障碍物的起始点，从而计算被测垂直车位宽度，提高了垂直车位宽度检测精度,扩大了垂直车位检测的适用场景，使自动泊车在多场景下更易实现,易于超声波检测车位相关产品的量产。
51.在一种可能的实施例方式中，步骤s1中，自车的水平定位数据获取，包括：通过从车身获取转向角、车速、齿轮脉冲相关数据计算得到，或，通过车身定位模块获取。
52.可以理解的是，自车的水平定位数据可作为本发明方法的已知的输入数据，如何得到自车的水平定位数据可采用现有技术，此内容不在本发明讨论范围内，此处不再赘述。
53.在一种可能的实施例方式中，步骤s1中，所述根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据，包括：
54.沿检测时序，将被测障碍物每一个被测点的距离数据与同一检测时刻自车的水平定位数据相融合，得到被测障碍物每一个被测点对应的定位数据。
55.可以理解的是，将自车的水平定位数据加上通过超声波测得的自车侧向被测点的距离数据，即可得到被测点的水平定位数据。
56.在一种可能的实施例方式中，步骤s2中，所述根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；包括：
57.s201，计算原始距离数据中相邻被测点的距离差值，将所述距离差值与预设的阈值范围相比较，提取距离差值在阈值范围内对应的原始距离数据作为被测车位相邻的障碍物距离数据；
58.将相邻的检测点的距离值作差，即得到距离差值。步骤s201中，通过对距离差值设定阈值范围，仅保留阈值范围内的距离差值对应的原始距离数据，此操作截取了被测车位
前后的障碍物距离数据，将与后续步骤计算无关的距离数据(例如路面杂波数据、车位距离数据等)滤除；
59.s202，保留符合整体大小变化趋势的障碍物距离数据，将不符合障碍物距离数据的整体大小变化趋势的点视为异常点，滤除异常点对应的距离数据；采用插值法补齐异常点的距离数据，得到连续的障碍物距离数据及其对应的定位数据；
60.步骤s202的作用，是将已经截取得到的障碍物距离数据中的异常点剔除。即，异常点的判定条件为：距离差值在阈值范围内，且不符合障碍物距离数据的整体大小变化趋势。例如，预设阈值范围为小于0.2m，某一检测点与其前后相邻检测点的距离差值绝对值均小于0.2m，但该段障碍物距离数据的整体大小变化趋势为变大，而该检测点后一检测点与该检测点之间的距离变化趋势为变小，则判定该检测点的后一检测点为异常点，删除该异常点检测到的距离数据及其对应的定位数据；然后通过插值法补齐该检测点的距离数据，然后通过步骤s1的方法得到该异常点对应的新的定位数据。通过此操作，可将因各种原因(例如路况不平稳、路面颠簸)造成的距离检测误差降低，防止因距离检测误差造成后续误判。通过此步骤，将滤除掉障碍物之外的检测点数据，例如车位边沿数据、路面杂波数据等，仅剩下与预设阈值范围相匹配的障碍物检测数据，并滤除距离检测过程中检测的异常点，在节省后继续步骤的算力的同时，提升了检测的准确性；
61.步骤s202中不建议用卡尔曼滤波等纯粹数学平滑方式,可能会使实时数据曲线失真,可以根据所用超声波产品特性进行插值。
62.s203，根据所述障碍物距离数据的整体大小变化趋势，判定整体大小变化趋势为变大的障碍物距离数据为远离障碍物距离数据，判定整体大小变化趋势为变小的障碍物距离数据为靠近障碍物距离数据，从而得到位于被测车位前后两侧的远离前一障碍物的距离数据和靠近后一障碍物的距离数据。
63.可以理解的是，本实施例步骤s201～s203提取出后续计算需要的障碍物距离信息，并实现了对原始距离数据的去噪(修正异常点数据)，以保持每个检测点的数据完整性，得到余下的更加准确的连续的距离数据以及定位数据。提取出的障碍物距离信息包含了沿自车行驶方向排布、位于被测车位两侧的障碍物距离信息，即自车为了靠近被测车位而远离前一障碍物的距离数据和自车经过被测车位后靠近后一障碍物的距离数据。
64.在一种可能的实施例方式中，步骤s2中，根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点；包括：
65.s204，按照检测时序，计算远离障碍物距离数据中相邻被测点的距离差值，将全部距离差值按照检测时序组成差值表一a；本步骤中，按照检测时序依次计算后一被测点的距离数据与前一被测点的距离数据之间的距离差值，并将得到的连续的距离差值统计成差值表一a，便于查看同一段障碍物距离数据中的距离差值变化趋势；
66.s205，计算差值表一a中相邻距离差值的变化率，以观察差值表一a中距离差值的变化趋势；如果差值表一a中有明显变大(或变小)的趋势,例如，当任一距离差值变化率达到变化率阈值，则将距离差值变化率最大的转换点作为被测车位的在前障碍物结束点，获取所述结束点的定位值；
67.s206，如果差值表一a中数据没有明显变大(或变小)的趋势，例如，当全部距离差值变化率均未达到变化率阈值，则去除差值表一a中距离差值变化率最大的一个或较大的
多个距离差值，实现对差值表一a中数据的抽稀，以增大相邻数据的距离差值变化率，差值表一a中余下的距离差值按照检测时序组成差值表二a；循环步骤s205和s206，直到找到差值表二a中的在前障碍物结束点的定位值。
68.在一种可能的实施例方式中，步骤s2中，所述根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；包括：
69.s207，按照检测时序，计算靠近障碍物距离数据中相邻被测点的距离差值，将全部距离差值按照检测时序组成差值表一b；
70.s208，计算差值表一b中相邻距离差值的变化率，当任一距离差值变化率达到变化率阈值，则将距离差值变化率最大的转换点作为被测车位的在后障碍物起始点，获取所述起始点的定位值；
71.s209，当全部距离差值变化率均未达到变化率阈值，则去除差值表一b中距离差值变化率最大的一个或多个距离差值，差值表一b中余下的距离差值按照检测时序组成差值表二b；循环本步骤，直到找到差值表二b中的在后障碍物起始点的定位值。
72.可以理解的是，步骤s207～s209可与步骤s204～s206并列进行，即可同步寻找在后障碍物起始点的定位值以及在前障碍物结束点的定位值，以供步骤s3的计算。寻找被测车位的在后障碍物起始点的原理与寻找在前障碍物结束点的原理类似，均是寻找距离差值变化率最大的转换点作为目标点，此处不再赘述。本发明以相邻被测点的距离差值变化情况作为障碍物结束点与起始点的判断依据，相比于传统的采用被测点的距离跳变值来寻找障碍物结束点与起始点的方案，本实施例的方案具有更高的准确性。本实施例可用于对障碍物类型较为复杂的泊车场景进行识别，还可对自车行驶较慢导致采集的被测点过于密集(相邻被测点间距离差值较小)的情况进行垂直车位识别，以进一步提高对车位检测的准确性。
73.在一种可能的实施例方式中，步骤s3中，所述根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度；包括：
74.计算在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值之间的定位差值绝对值，将得到的定位差值绝对值减去预设的保护距离，即得到被测车位沿自车行驶方向的水平宽度。
75.可以理解的是，在寻找到被测车位两侧障碍物的边界点(即结束点和起始点)定位值，即可计算两个障碍物之间的水平定位差值，此水平定位差值包含了车位宽度以及车位两侧的保护距离，因此将此水平定位差值减除车位两侧的保护距离，得到的即为被测车位的宽度。
76.现结合几个具体的使用场景对本发明方法进行举例说明。
77.场景一：
78.如图2所示为场景一，此场景的实施例，车辆行驶中以前右侧探头为例扫描两个高1000mm，直径75mm的pvc管之间的车位。即，场景一中的障碍物为两个分布在被测车位两侧的pvc管。图3为图2场景的检测过程中获取的对应的检测距离数据、自车车速及自车水平定位的对比图，此时路面为相对光滑的水泥路。
79.本实施例中的超声波传感器是以测试车辆(即自车)右前侧传感器为例来说明的。为便于简单说明,场景一中车辆匀速直线行驶。
80.超声波传感器检测其自身到障碍物的最近有效距离。测试车辆靠近障碍物(高1000mm，直径75mm的pvc管)时探头检测的距离逐渐减小,远离障碍物时检测距离逐渐增加,在靠近和远离过程中有一个或多个检测距离的最小值。在扫描速度较小的时候会发现检测的距离在最小值两侧是大体对称分布的。找到两个障碍物对应的最近距离处的水平定位值之差，减去车位与障碍物之间适当的保护距离，即可求得被测车位的水平距离坐标。对于障碍物为实际车辆的情况，由于实际车辆是左右对称的，所以此种模型是可以延申到实车中去的。
81.场景二：
82.图4是基于超声波扫描垂直车位的一个基本场景，被测车位两侧的相邻车位停有车辆，即被测车位两侧相邻车位的待测车辆作为被测的障碍物。测试车辆匀速向前行驶，自车的前右侧传感器启动并扫描其周围障碍物。图5为自车行驶过程中获得的对应的检测距离数据、自车车速及自车水平定位的对比图，此时路面为相对粗糙的柏油路，因此检测得到的距离原始数据具有一定的杂波。
83.自车匀速行驶过程中，超声波前右侧传感器开始连续检测到障碍物(相邻车位上的待测车辆)时，比较若干次检测的距离差值是否在预设的阈值范围内。如果距离差值在阈值范围内,则对应检测点的距离数据是合格的，实时统计对应检测点的距离数据；若某检测点与其相邻检测点的距离差值在阈值范围内，但相邻检测点与该检测点之间的变化趋势不符合该段障碍物距离数据的整体变化趋势，则存在检测不准确的异常点，去除距离异常点；按顺序记录合格的障碍物距离数据,并记录合格检测点的距离值对应的水平定位值,得到自车侧向到障碍物的距离数据。去除异常点数据后，需对异常点缺失的距离数据补齐，此处不建议用卡尔曼滤波等纯粹数学平滑方式,可能会使实时数据曲线失真,可以根据所用超声波产品特性进行插值，使得每个检测点的距离数据完整。然后计算得到插值法补齐的异常点对应的定位数据，即可得到连续的障碍物距离数据及其对应的连续的定位数据。
84.在实际操作过程中，超声波传感器远离被测车位一侧的在前障碍物时，实时统计超声波探头检测的距离，如前文所述修正异常点的距离数据,并按顺序记录修正后合格的距离数据,并计算、记录该距离数据对应的水平定位值,直至连续若干次检测不到或检测的距离到达设定的某个阈值,得到远离在前障碍物的距离数据以及水平定位数据。此处远离障碍物距离数据点和靠近障碍物距离数据点无明确区分，后续可以根据得到的障碍物距离数据整体的变大/变小趋势进行分类。实际操作中先过滤统计被测车位两侧的全部障碍物距离信息，再区分哪些数据是靠近障碍物的情况、哪些数据是远离障碍物的情况。
85.根据超声波靠近障碍物时灵敏度相对较强和远离障碍物时灵敏度相对较弱的特点，还可重新修正靠近和远离被测车位的障碍物距离数据，以使数据对称，进一步提升检测准确性。具体参数数据可通过超声波厂家获取或通过多次标定获得。针对灵敏度强弱，实际情况是超声波探头靠近障碍物时回波向内(指向探头)反射较多，远离障碍物时回波向外的反射相对较多，向内的反射相对较少，这些特性可以通过重新修正靠近和远离的数据得到优化。
86.沿自车行驶方向(即按照距离检测时序)，利用修正后的远离在前障碍物的距离数据计算该障碍物的结束点,具体方式是：
87.利用连续距离数据的差值统计出差值表一a；
88.如果差值表一a中有明显变大的趋势,则变化率最大的转换点处的定位值即为车辆的结束点定位值；
89.如果差值表一a中无明显变大的趋势，去除差值表一a中所代表的差值变化较大的若干组距离数据,重新利用差值表一a中剩下的数据进行相邻数据之间依次相减并统计出差值表二a，然后对差值表二a继续执行与差值表一a相同的寻找结束点的操作；
90.依次类推，直至发现被测车位前一个障碍物结束点及其定位值。
91.超声波传感器靠近下一个障碍物(例如被测车位的相邻车位上停好的被测车辆)时,比较若干次检测的距离差值是否在预设的阈值范围内。如果距离差值在预设的阈值范围内,实时统计距离,去除距离异常点并进行距离数据修正,还按检测时序记录距离数据,并记录该距离数据对应的水平定位值,得到靠近车辆(在后障碍物)的定位数据。进行数据修正的过程中不建议用卡尔曼滤波等纯粹数学平滑方式,可能会使实时数据曲线失真,可以根据所用超声波产品特性进行插值。
92.利用修正后的靠近下一障碍物的距离数据计算该障碍物的开始点,与寻找前一障碍物结束点的方法类似，具体方式是：
93.利用相连距离数据的差值统计出差值表一b；
94.如果差值表一b中有明显变小的趋势,则距离差值变化率最大的转换点处的定位值即为被测车位一侧车位上被测车辆的开始点定位值；
95.如果差值表一b中无明显变小的趋势，去除差值表一b中所代表的差值变化较大的若干组距离数据,重新利用剩下的数据进行依次相减并统计出差值表二b；
96.依次类推，直至发现在后障碍物开始点。
97.利用第一个障碍物(在前障碍物)的结束点和第二个障碍物(在后障碍物)的开始点求定位值的绝对差值，再减去相邻车位之间的保护距离，即可得出所求的垂直车位的宽度。实际应用中第一个障碍物的开始点和第二个障碍物的结束点可不求。即不必须统计靠近第一个障碍物的距离和定位数据及远离第二个障碍物的距离和定位数据。
98.依据以上策略通过图5的数据可求出垂直车位宽度。
99.场景三：
100.实际应用中图6的场景应用更多(即车位两侧可能有多种类型的障碍物),但可依据图7中所记载的原始距离数据及相关的自车水平定位信息分步按照以上策略更新不同垂直车位宽度。
101.图8为本发明实施例提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测系统结构图，如图8所示，一种基于超声波的垂直车位宽度检测系统，包括获取模块、提取模块和计算模块，其中：
102.获取模块，用于自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，还用于根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；
103.提取模块，用于根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；还用于根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；
104.计算模块，用于根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计
算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。
105.可以理解的是，本发明提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测系统与前述各实施例提供的基于超声波的垂直车位宽度检测方法相对应，基于超声波的垂直车位宽度检测系统的相关技术特征可参考基于超声波的垂直车位宽度检测方法的相关技术特征，在此不再赘述。
106.请参阅图9，图9为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图9所示，本发明实施例提了一种电子设备900，包括存储器910、处理器920及存储在存储器910上并可在处理器920上运行的计算机程序911，处理器920执行计算机程序911时实现以下步骤：
107.自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；
108.根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；
109.根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。
110.请参阅图10，图10为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图10所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质1000，其上存储有计算机程序1011，该计算机程序1011被处理器执行时实现如下步骤：
111.自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；
112.根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；
113.根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。
114.本发明实施例提供的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法、系统及存储介质，根据自车水平定位数据以及基于超声波的距离检测数据推算障碍物检测点的定位数据，从原始距离检测数据中提取被测车位两侧的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势来判断车位两侧前一障碍物的结束点以及下一障碍物的起始点，从而计算被测垂直车位宽度，提高了垂直车位宽度检测精度,扩大了垂直车位检测的适用场景，使自动泊车在多场景下更易实现,易于超声波检测车位相关产品的量产。
115.需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
116.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。
117.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
118.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
119.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
120.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
121.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，包括：自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。2.根据权利要求1所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，自车的水平定位数据获取，包括：通过从车身获取转向角、车速、齿轮脉冲相关数据计算得到，或，通过车身定位模块获取。3.根据权利要求1所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，所述根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据，包括：沿检测时序，将被测障碍物每一个被测点的距离数据与同一检测时刻自车的水平定位数据相融合，得到被测障碍物每一个被测点对应的定位数据。4.根据权利要求1所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，所述根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；包括：计算原始距离数据中相邻被测点的距离差值，将所述距离差值与预设的阈值范围相比较，提取距离差值在阈值范围内对应的原始距离数据作为被测车位相邻的障碍物距离数据；将不符合障碍物距离数据的整体大小变化趋势的点视为异常点，滤除异常点对应的距离数据；采用插值法补齐异常点的距离数据，得到连续的障碍物距离数据及其对应的定位数据；根据所述障碍物距离数据的整体大小变化趋势，判定整体大小变化趋势为变大的障碍物距离数据为远离障碍物距离数据，判定整体大小变化趋势为变小的障碍物距离数据为靠近障碍物距离数据，从而得到位于被测车位前后两侧的远离前一障碍物的距离数据和靠近后一障碍物的距离数据。5.根据权利要求1所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点；包括：按照检测时序，计算远离障碍物距离数据中相邻被测点的距离差值，将全部距离差值按照检测时序组成差值表一a；计算差值表一a中相邻距离差值的变化率，当任一距离差值变化率达到变化率阈值，则将距离差值变化率最大的转换点作为被测车位的在前障碍物结束点，获取所述结束点的定位值；当全部距离差值变化率均未达到变化率阈值，则去除差值表一a中距离差值变化率最大的一个或多个距离差值，差值表一a中余下的距离差值按照检测时序组成差值表二a；循环本步骤，直到找到差值表二a中的在前障碍物结束点的定位值。
6.根据权利要求1所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，所述根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；包括：按照检测时序，计算靠近障碍物距离数据中相邻被测点的距离差值，将全部距离差值按照检测时序组成差值表一b；计算差值表一b中相邻距离差值的变化率，当任一距离差值变化率达到变化率阈值，则将距离差值变化率最大的转换点作为被测车位的在后障碍物起始点，获取所述起始点的定位值；当全部距离差值变化率均未达到变化率阈值，则去除差值表一b中距离差值变化率最大的一个或多个距离差值，差值表一b中余下的距离差值按照检测时序组成差值表二b；循环本步骤，直到找到差值表二b中的在后障碍物起始点的定位值。7.根据权利要求1所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法，其特征在于，所述根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度；包括：计算在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值之间的定位差值绝对值，将得到的定位差值绝对值减去预设的保护距离，即得到被测车位沿自车行驶方向的水平宽度。8.一种基于超声波的垂直车位宽度检测系统，其特征在于，包括：获取模块，用于自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，还用于根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；提取模块，用于根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；还用于根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；计算模块，用于根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种基于超声波的垂直车位宽度检测方法及系统，方法包括：自车行驶过程中基于超声波检测自车侧向障碍物的原始距离数据，根据自车的水平定位数据以及所述原始距离数据计算被测障碍物的定位数据；根据预设的阈值范围提取被测车位相邻的障碍物距离数据，根据障碍物距离数据的整体大小变化趋势区分远离障碍物距离数据和靠近障碍物距离数据；根据远离障碍物距离数据中相邻被测点距离差值的变化趋势确定在前障碍物结束点，根据靠近障碍物距离数据中相邻被测点距离差值变化趋势确定在后障碍物起始点；根据在前障碍物结束点的定位值和在后障碍物起始点的定位值计算相邻障碍物之间垂直车位的宽度。本发明提升了超声波检测车位宽度的精度。波检测车位宽度的精度。波检测车位宽度的精度。


技术研发人员：李森林 刘玉磊
受保护的技术使用者：武汉光庭信息技术股份有限公司
技术研发日：2023.03.01
技术公布日：2023/7/12