【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆智能驾驶，具体涉及一种车位标定模型的训练方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，传统的车位标定通常采用相机直接标定，但是，传统相机标定通常需要人工设定初始值，且对标定板的精确制造和放置有很高的要求，这限制了其自动化程度。此外，传统方法常常依赖于特定的场景假设，难以灵活拓展至不同的相机模型和标定场景，且还存在计算复杂性、时间和资源消耗大、受到畸变处理的限制和可能无法保证全局最优解等问题。因此，传统标定方法可能无法达到理想的精度，特别是在相机镜头为广角镜头时，按照理想情况下的模型就不能确切地表述成像的几何关系了。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供了一种车位标定模型的训练方法、装置、设备及存储介质，不仅能够输出目标车位的车位线和目标车位的内障碍物对应的精准的参考坐标，还缩短了标定时间，提高了相机标定效率。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车位标定模型的训练方法，所述方法包括：获取激光雷达采集到的多组车位角对应的世界坐标以及相机采集到的多组车位角对应的像素坐标；若所述世界坐标以及所述像素坐标满足预设精度要求，则基于所述世界坐标以及所述像素坐标确定模型训练数据；基于所述模型训练数据对车位标定模型进行训练，得到训练后的目标车位标定模型；基于所述目标车位标定模型以及目标车位的实时车位角像素坐标确定所述目标车位对应的参考坐标。
3、在一种可选的方式中，所述基于所述模型训练数据对车位标定模型进行训练，得到训练后的目标车位标定模型的方
4、在一种可选的方式中，所述将所述像素坐标作为输入层信号进行前向传播，得到所述车位标定模型的输出层世界坐标的方法步骤，包括：将所述像素坐标作为输入层信号按照预设加权策略进行加权处理，得到加权后的像素坐标；将所述加权后的像素坐标经过隐藏层处理，得到处理后的像素坐标；将所述处理后的像素坐标传播至所述车位标定模型的输出层，以得到所述车位标定模型的输出层世界坐标。
5、在一种可选的方式中，所述将所述输出层世界坐标反向传播到所述输入层，得到所述车位标定模型的模型误差值的方法步骤，包括：计算所述输出层世界坐标与实际世界坐标之间的模型误差值，所述实际世界坐标为所述模型训练数据中的世界坐标；基于所述模型误差值调整所述车位标定模型中每一层对应的权重值，以得到修正后的车位标定模型。
6、在一种可选的方式中，所述基于所述模型误差值调整所述车位标定模型中每一层对应的权重值，以得到修正后的车位标定模型的方法步骤，包括：获取预设权重值调整策略，所述预设权重值调整策略包括权重值梯度下降调整模型；根据所述权重值梯度下降调整模型计算所述输出层世界坐标反向传播到所述输入层中每一层对应的权重。
7、在一种可选的方式中，所述方法还包括：在检测到车辆泊车至所述目标车位后，获取激光雷达采集到的所述目标车位对应的实时世界坐标以及相机采集到的所述目标车位对应的实时像素坐标；若所述目标车位对应的实时世界坐标以及实时像素坐标与所述目标车位标定模型不相匹配，则基于所述目标车位对应的实时世界坐标以及实时像素坐标更新所述目标车位标定模型。
8、在一种可选的方式中，所述基于所述目标车位对应的实时世界坐标以及实时像素坐标更新所述目标车位标定模型的方法步骤，包括：若所述实际误差值大于所述预设误差值，且大于或者等于误差阈值，则获取车辆的传感器数据和车辆所处的环境数据；基于所述传感器数据和所述环境数据确定误差表征信息；基于所述误差表征信息和所述误差表征信息对应的实际误差值更新所述目标车位标定模型。
9、根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种车位标定模型的训练装置，所述装置包括：获取模块，用于获取多组车位角对应的世界坐标以及像素坐标；第一确定模块，用于若所述世界坐标以及所述像素坐标满足预设精度要求，则基于所述世界坐标以及所述像素坐标确定模型训练数据；训练模块，用于基于所述模型训练数据对车位标定模型进行训练，得到训练后的目标车位标定模型；第二确定模块，用于基于所述目标车位标定模型以及目标车位的实时车位角像素坐标确定所述目标车位对应的参考坐标。
10、根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算设备，包括：控制器；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被控制器执行时，使得控制器实现上述的车位标定模型的训练方法。
11、根据本申请实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括可执行指令，所述可执行指令在车位标定模型的训练装置/计算设备上运行时，使得车位标定模型的训练装置/计算设备执行如上述的车位标定模型的训练方法。
12、在本申请的车位标定模型的训练方法中，由于车位标定模型的训练方法先通过在获取到的多组车位角对应的世界坐标以及像素坐标中筛选出满足预设精度要求的世界坐标以及像素坐标，以作为模型训练数据；然后通过模型训练数据对车位标定模型进行训练，进而得到目标车位标定模型，最后基于目标车位标定模型以及目标车位的实时车位角像素坐标确定目标车位对应的参考坐标。
13、因此，通过本申请的车位标定模型的训练方法得到的标定模型不仅能够得到目标车位的车位线和目标车位的内障碍物对应的精准的参考坐标，还相较于传统相机得到标定模型时需要分两步完成标定(相机内参标定与外参标定)，缩短了标定时间，提高了相机标定效率，且不依赖于特殊的标定间以及标定工位，不需要摆放相机标定板，避免了标定板摆放尺寸模型误差值以及繁琐的标定流程。
14、上述说明仅是本申请实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种车位标定模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述模型训练数据对车位标定模型进行训练，得到训练后的目标车位标定模型的方法步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述像素坐标作为输入层信号进行前向传播，得到所述车位标定模型的输出层世界坐标的方法步骤，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述输出层世界坐标反向传播到所述输入层，得到所述车位标定模型的模型误差值的方法步骤，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述模型误差值调整所述车位标定模型中每一层对应的权重值，以得到修正后的车位标定模型的方法步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种车位标定模型的训练装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述
...【技术特征摘要】
1.一种车位标定模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述模型训练数据对车位标定模型进行训练，得到训练后的目标车位标定模型的方法步骤，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述像素坐标作为输入层信号进行前向传播，得到所述车位标定模型的输出层世界坐标的方法步骤，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述输出层世界坐标反向传播到所述输入层，得到所述车位标定模型的模型误差值的方法步骤，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述模型误差值调整所述车位标定...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小虎，苏星溢，何毅，
申请(专利权)人：重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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