具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例提供了一种障碍物测距方法、装置、电子设备及可读介质，通过在车门运动的过程中，对车门相机的外部参数进行标定，得到车门处于不同开启位置时车门相机相对于世界坐标系的外部参数，在泊车后或者临时停车打开车门过程中，根据车门所处的开启位置，动态地更新车门相机的外部参数，以解决在车门关闭的状态下确定的车门相机外部参数，不适用于车门开启过程，导致的获取错误的全景图和无法准确地测量出车门相机拍摄的障碍物与车门的距离等问题。

参照图1，示出了本发明实施例中提供的一种障碍物测距方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101：在车辆停放在标定位置时，获取车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第一图像；其中，所述标定场地设有预设数量的标记点。

其中，车门相机为AVM(Around View Monitoring)相机，通过安装在车辆上的前、后、左、右四个相机集成车辆周围状况，以辅助驾驶者安全停车；标定场地设有预设数量的标记点，例如5个、7个等等；在对车门相机的外部参数进行标定时，需要将车辆停放在指定的标定位置，且标定位置与标定场地存在一定距离，以使车门相机的拍摄区域能够覆盖到标定场地中所有的标记点；车门的开启位置为在车门接地点在世界坐标系上的坐标；世界坐标系为指定车辆任意位置作为原点建立的坐标系，例如在车辆后轴中心垂直向下与地面交点处建立世界坐标系，车辆正前方为Z轴，前进方向右侧为X轴，竖直向下为Y轴。

具体地，将车辆停放在指定的标定位置，获取车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第一图像，例如，在车门从关闭打开至最大角度的过程中，车门相机一定的采样频率采集标定场地的第一图像，得到车门处于不同开启位置时对应的标定场地的第一图像。

步骤102：确定出所述第一图像中各所述标记点的像素坐标。

其中，车门相机采集的图像在计算机中可以转换为M×N数组形式的数字图像，图像中每个点在数组中的列数和行数(u，v)为该点在像素坐标系中的坐标。

具体地，在获取到车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第一图像后，第一图像包含标定场地上的所有标记点，使用标注工具，对第一图像中的标记点依次进行标注，得到各标记点在数组中的列数和行数，即得到各标记点的像素坐标。

步骤103：获取各所述标记点的世界坐标。

具体地，由于车辆与标定场地的位置是相对固定的，可以计算出每个特殊标志点相对于车后轴中心垂直向下与地面交点处的坐标M＝(X，Y，Z)，即各标记点的世界坐标。

步骤104：根据各所述标记点的像素坐标和世界坐标，计算出所述车门处于不同开启位置时所述车门相机的外部参数；其中，所述外部参数包括转换矩阵和平移矩阵。

具体地，在得到车门一开启位置时，各标记点的像素坐标和世界坐标后，基于各标记点的像素坐标和世界坐标，可以采用PnP(Perspective-n-Point)算法计算车门相机相对于世界坐标系的旋转矩阵R和平移矩阵T，即车门相机在该开启位置时的外部参数，以此重复，得到车门处于不同开启位置时车门相机对应的外部参数。

其中，PnP算法的工作原理为当已知n个三维空间点(世界坐标)及其二维投影位置(像素坐标)时，用于估计相机的位姿(外部参数)。除了采用PnP算法计算车门相机的旋转矩阵R和平移矩阵T之外，还可以采用EPnP，RANSAC等算法来计算车位相机的外部参数，对此，本发明实施例并不加以局限。

步骤105：在所述车门处于不同开启位置时，基于所述外部参数测量所述车门相机拍摄的障碍物与所述车门的距离。

其中，在目前市面上的技术方案中，由于对车门相机外部参数的标定是在车门关闭状态下进行的，导致车门在开启状态下，车门相机的外部参数不准确，无法准确的测量出车门相机所拍摄的障碍物与车门的距离。

具体地，根据车门所处的开启位置，动态地更新车门相机的外部参数，基于更新后的外部参数，测量出车门相机所拍摄的障碍物与车门的距离。

本发明实施例中，在车门运动的过程中，对车门相机的外部参数进行标定，得到车门处于不同开启位置时车门相机相对于世界坐标系的外部参数，在泊车后或者临时停车打开车门过程中，根据车门所处的开启位置，动态地更新车门相机的外部参数，基于更新后的外部参数，实现在车辆的车门打开的状态下，获取到正确的全景图和准确地测量出车门相机拍摄的障碍物与车门的距离。

参照图2，示出了本发明实施例中提供的另一种障碍物测距方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201：在车辆停放在标定位置时，获取车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第一图像；其中，所述标定场地设有预设数量的标记点。

在本发明一实施例中，所述步骤201包括：在车门处于每一开启位置下，车门相机基于预设采样频率采集到若干标定场地的第一图像；从若干所述第一图像中确定出满足预设条件的第一图像，作为所述车门处于所述开启位置时的第一图像；其中，所述预设条件为第一图像包含预设数量的标记点，且第一图像的清晰度大于预设阈值。

具体地，在车门相机采集标定场地的第一图像的过程中，在车门处于每一开启位置下，均采集有若干标定场地的第一图像，基于预设条件对若干第一图像进行过滤，得到一张包含预设数量的标记点，且第一图像的清晰度大于预设阈值的第一图像作为车门处于该开启位置时的第一图像，若多张第一图像满足预设条件，则从多张满足预设条件的第一图像中随机选取一张第一图像作为车门处于该开启位置时的第一图像。

参照图3，示出了本发明实施例中提供的一种右车门相机拍摄的标定场地的图像示意图，如图可知，图中设有5个标志点(1、2、3、4、5)，且5个标志点以一定的规则分布。参照图4，示出了本发明实施例中提供的一种左车门相机拍摄的标定场地的图像示意图。

步骤202：在所述第一图像中对各所述标记点进行标定，得到各所述标记点的像素坐标。

具体地，在获取到车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第一图像后，第一图像包含标定场地上的所有标记点，使用标注工具，对图像中的标记点依次进行标注，得到各标记点在数组中的列数和行数，即得到各标记点的像素坐标。

步骤203：获取所述车门相机的内部参数。

步骤204：通过所述内部参数对各所述像素坐标进行去畸变处理，得到归一化的像素坐标。

其中，车门相机的内部参数为相机自身特性相关的参数，比如相机的焦距、像素大小等；图像畸变是指用于相机的透镜制造精度以及组装工艺的偏差会导致原始图像失真，进而出现图像畸变的现象，为了使相机拍摄到的图像能够尽可能还原出真实的场景或物体状态，因此需要采用相机的内部参数对图像进行去畸变处理。

具体地，通过相机的内部参数，对各标记点的像素坐标进行去畸变，得到归一化的像素坐标。

在本发明一实施例中，在所述获取所述车门相机的内部参数之前，还包括：通过标定板对车门相机进行标定，得到所述车门相机的内部参数。

步骤205：获取各所述标记点的世界坐标。

步骤206：根据各所述标记点的像素坐标和世界坐标，计算出所述车门处于不同开启位置时所述车门相机的外部参数；其中，所述外部参数包括转换矩阵和平移矩阵。

步骤207：在所述车门处于不同开启位置时，基于所述外部参数测量所述车门相机拍摄的障碍物与所述车门的距离。

在本发明一实施例中，所述步骤207包括：

基于所述内部参数和所述外部参数，确定所述车门处于不同开启位置时对应的距离查找表；在车辆的车门开启时，确定所述车门相机拍摄的障碍物接地点的像素坐标；获取所述障碍物接地点的像素坐标对应的目标世界坐标；获取所述车门当前开启位置对应的距离查找表；其中，所述车门当前开启位置为当前所述车门接地点的世界坐标；从所述距离查找表中查找所述目标世界坐标与当前所述车门接地点的世界坐标的距离，作为所述障碍物接地点与所述车门接地点的距离。

具体地，先通过内部参数和外部参数，确定车门处于不同开启位置时对应的距离查找表，各距离查找表保存有其对应车门所处的开启位置时，相机所拍摄区域对应的各世界坐标与车门接地点的世界坐标的距离。

在车辆临时停车或泊车后打开车门的过程中，基于车门相机的内部参数和外部参数，确定车门相机拍摄的障碍物接地点在像素坐标系中的像素坐标，获取障碍物接地点的像素坐标对应的目标世界坐标，获取车门当前开启位置对应的距离查找表，该距离查找表保存有相机所拍摄区域对应的各世界坐标与当前车门接地点的世界坐标的距离；从距离查找表中查找目标世界坐标与当前车门接地点的世界坐标的距离，作为障碍物接地点与车门接地点的距离。

本发明实施例中，通过各距离查找表分别保存其对应所述车门所处的开启位置时，相机所拍摄区域对应的各世界坐标与车门接地点的世界坐标的距离，在车辆临时停车或泊车后打开车门的过程中，根据车门当前的开启位置和障碍物接地点在像素坐标系中的像素坐标对应的目标世界坐标，从距离查找表中确定车门相机所拍摄障碍物接地点与车门接地点的距离，并判断车门是否会触碰障碍物，以避免车门开启过程中触碰障碍物的情况发生。

在本发明一实施例中，所述标定场地设有若干网格点，所述基于所述内部参数和所述外部参数，确定所述车门处于不同开启位置时对应的距离查找表，包括：

在车辆停放在标定位置时，获取车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第二图像；通过所述内部参数和所述外部参数对所述第二图像中的所述网格点进行投影变换，得到所述网格点的像素坐标；获取所述网格点的世界坐标；将对应同一个所述网格点的像素坐标和世界坐标进行关联；在所述车门处于不同开启位置时，计算出所述网格点的世界坐标与所述车门接地点的世界坐标的距离，并保存为所述车门处于不同开启位置时对应的距离查找表。

具体地，标定场所除了预设的标记点，还布满若干网格点，在获取到车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第二图像之后，第二图像布满标定场地上的网格点，此时通过车门相机的内部参数和外部参数对第二图像中的网格点进行投影变换，得到网格点在像素坐标系中的像素坐标；

同时，由于车辆与标定场地的位置是相对固定的，可以计算出每个网格点相对于车后轴中心垂直向下与地面交点处的坐标，即网格点的世界坐标。

将对应同一个网格点的像素坐标系中的坐标与世界坐标系中的坐标进行关联，在车门处于不同开启位置时，计算出网格点的世界坐标与车门接地点的世界坐标的距离，并保存为车门处于不同开启位置时对应的距离查找表。

在本发明一实施例中，所述确定所述车门相机拍摄障碍物接地点的像素坐标，包括：基于深度学习模型的物体检测算法检测车门相机拍摄的障碍物，得到所述障碍物的轮廓大小和所述障碍物接地点的中心像素坐标；其中，所述障碍物接地点的中心像素坐标对应世界坐标系中所述障碍物接地点的中心点坐标；根据所述障碍物接地点的中心像素坐标和所述轮廓大小，计算得到所述障碍物接地点的像素坐标；其中，所述障碍物接地点的像素坐标对应所述世界坐标系中所述障碍物接地点与所述车门接地点距离最近的坐标。

其中，障碍物的轮廓大小为障碍物的长和宽；障碍物占据像素坐标系的多个坐标，因此，为了防止车门与障碍物发生撞击，需要确定出障碍物最靠近车门接地点的一个接地点，需要确定出障碍物占据像素坐标系的多个坐标中最靠近车门接地点的一个接地点。

具体地，需要先获取车门相机的内部参数和车门当前位置时车门相机的外部参数，基于内部参数和外部参数，通过深度学习模型的物体检测算法检测车门相机所拍摄图像中存在的障碍物，确定障碍物的轮廓大小和障碍物的中心点在像素坐标系中的中心像素坐标，例如B＝(x，y，w，h)，其中x和y是轮廓框的中心坐标，w和h是轮廓框的长和宽。

根据中心像素坐标和轮廓大小B＝(x，y，w，h)，计算出障碍物中最靠近(距离最近)车门接地点的接地点位置，确定该接地点位置在像素坐标系的坐标为像素坐标L＝(U，V)，具体如何根据障碍物的中心像素坐标和轮廓大小计算障碍物最靠近车门接地点的接地点位置，本发明实施例不加以局限，例如无论障碍物轮廓以及方位处于何种情况，都统一取像素坐标L＝(U＝x+0.5*w，V＝y+0.5*h)，或者根据障碍物对应车门接地点方向的方位，去计算出障碍物中最靠近车门接地点的接地点对应的像素坐标。

本发明实施例中，通过障碍物的像素坐标和轮廓大小，计算出障碍物中最靠近车门接地点的接地点位置，可以增加车门接地点与障碍物接地点之间距离的准确度。

在本发明实施例中，在车门运动的过程中，对车门相机的外部参数进行标定，得到车门处于不同开启位置时车门相机相对于世界坐标系的外部参数，在泊车后或者临时停车打开车门过程中，根据车门所处的开启位置，动态地更新车门相机的外部参数，基于更新后的外部参数，实现在车辆的车门打开的状态下，获取到正确的全景图和准确识别出车门相机拍摄物体的距离位置。

通过各距离查找表分别保存其对应所述车门所处的开启位置时，相机所拍摄区域对应的各世界坐标与车门接地点的世界坐标的距离，在车辆临时停车或泊车后打开车门的过程中，根据车门当前的开启位置和障碍物的像素坐标对应的目标世界坐标，从距离查找表中确定车门相机所拍摄障碍物接地点与车门接地点的距离，并判断车门是否会触碰障碍物，以避免车门开启过程中触碰障碍物的情况发生。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图5，示出了本发明实施例中提供的一种障碍物测距装置的结构框图，具体可以包括如下模块：

图像获取模块501，用于在车辆停放在标定位置时，获取车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第一图像；其中，所述标定场地设有预设数量的标记点；

坐标确定模块502，用于确定出所述第一图像中各所述标记点的像素坐标；

坐标获取模块503，用于获取各所述标记点的世界坐标；

参数计算模块504，用于根据各所述标记点像素坐标和世界坐标，计算出所述车门处于不同开启位置时所述车门相机的外部参数；其中，所述外部参数包括转换矩阵和平移矩阵；

距离测量模块505，用于在所述车门处于不同开启位置时，基于所述外部参数测量所述车门相机拍摄的障碍物与所述车门的距离。

在本发明一实施例，所述图像获取模块501，包括：

图像采集子模块，用于在车门处于每一开启位置下，车门相机基于预设采样频率采集到若干标定场地的第一图像；

图像确定子模块，用于从若干所述第一图像中确定出满足预设条件的第一图像，作为所述车门处于所述开启位置时的第一图像；其中，所述预设条件为第一图像包含预设数量的标记点，且第一图像的清晰度大于预设阈值。

在本发明一实施例，所述坐标确定模块503，包括：

位置标定子模块，用于在所述第一图像中对各所述标记点进行标定，得到各所述标记点的像素坐标；

参数获取子模块，用于获取所述车门相机的内部参数；

位置处理子模块，用于通过所述内部参数对各所述标记点像素坐标进行去畸变处理，得到归一化的像素坐标。

在本发明一实施例，还包括：

相机标定模块，用于通过标定板对车门相机进行标定，得到所述车门相机的内部参数。

可选地，所述车门所处的开启位置为所述车门接地点在所述世界坐标系的坐标；所述距离测量模块505，包括：

查找表确定子模块，用于基于所述内部参数和所述外部参数，确定所述车门处于不同开启位置时对应的距离查找表；

坐标确定子模块，用于在车辆的车门开启时，确定所述车门相机拍摄的障碍物接地点的像素坐标；

坐标获取子模块，用于获取所述障碍物接地点的像素坐标对应的目标世界坐标；

查找表获取子模块，用于获取所述车门当前开启位置对应的距离查找表；

距离查找子模块，用于从所述距离查找表中查找所述目标世界坐标与当前所述车门接地点的世界坐标的距离，作为所述障碍物接地点与所述车门接地点的距离。

在本发明一实施例，所述标定场地设有若干网格点，所述查找表确定子模块，包括：

图像获取单元，用于在车辆停放在标定位置时，获取车门处于不同开启位置时车门相机采集到的标定场地的第二图像；

坐标变换单元，用于通过所述内部参数和所述外部参数对所述第二图像中的所述网格点进行投影变换，得到所述网格点的像素坐标；

坐标获取单元，还用于获取所述网格点的世界坐标；

坐标关联单元，将对应同一个所述网格点的像素坐标和世界坐标进行关联；

距离计算单元，用于在所述车门处于不同开启位置时，计算出所述网格点的世界坐标与所述车门接地点的世界坐标的距离，并保存为所述车门处于不同开启位置时对应的距离查找表。

在本发明一实施例，所述坐标确定子模块，包括：

障碍物检测单元，用于基于深度学习模型的物体检测算法检测车门相机拍摄的障碍物，得到所述障碍物的轮廓大小和所述障碍物接地点的中心像素坐标；其中，所述障碍物接地点的中心像素坐标对应世界坐标系中所述障碍物接地点的中心点坐标；

坐标计算单元，用于根据所述障碍物接地点的中心像素坐标和所述轮廓大小，计算得到所述障碍物接地点的像素坐标；其中，所述障碍物接地点的像素坐标对应所述世界坐标系中所述障碍物接地点与所述车门接地点距离最近的坐标。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

另外，本发明实施例还提供一种电子设备，如图6所示，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器503通过通信总线604完成相互间的通信，

存储器603，用于存放计算机程序；

处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现上述实施例中所述的一种障碍物测距方法。

上述终端提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述终端与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

如图7所示，在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质701，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所述的一种障碍物测距方法。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所述的障碍物测距方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。