一种车辆充电接口的定位方法、装置和存储介质与流程

本发明涉及充电，尤其涉及一种车辆充电接口的定位方法、装置和存储介质。

背景技术：

1、随着新能源汽车行业的迅速发展，自动充电机器人也成为了一个热门的前沿领域，而对新能源汽车的充电接口位置的准确识别，则是自动充电机器人执行自动充电操作的必要前提。

2、现有的充电机器人，通常仅具备基础的移动能力，仅能自主移动至待充电车辆附近，进而由车主或者工作人员确定充电接口的位置，并手动执行充电枪的插拔操作，或者在指定的充电区域安装不同方位下的多个摄像头，充电机器人通过获取上述多个摄像头拍摄的监测图像，确定车辆的充电接口所在位置。

3、然而，人工执行充电接口的定位方式，需要耗费较高的人力成本，无法实现充电接口的自动识别；而基于充电区域摄像头的定位方式，不但需要耗费较高的硬件成本，而且仅能针对特定的充电区域，无法适用于更广泛的停车区域。

技术实现思路

1、本发明提供了一种车辆充电接口的定位方法、装置、电子设备及存储介质，以解决充电机器人无法定位车辆充电接口的问题。

2、根据本发明的一方面，提供了一种车辆充电接口的定位方法，包括：

3、通过激光雷达获取目标车辆的实际点云模型；其中，所述实际点云模型包括车辆点云模型；

4、将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型；其中，所述标准点云模型包括充电接口位置；

5、根据所述目标标准点云模型、所述实际点云模型以及所述目标标准点云模型的充电接口位置，获取所述目标车辆的实际充电接口位置。

6、所述车辆点云模型包括车头点云模型；所述将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型，具体包括：将所述车头点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型；所述根据所述目标标准点云模型、所述实际点云模型以及所述目标标准点云模型的充电接口位置，获取所述目标车辆的实际充电接口位置，具体包括：根据所述目标标准点云模型和所述车头点云模型，获取所述目标车辆的车体点云模型；根据所述目标标准点云模型的充电接口位置和所述车体点云模型，获取所述目标车辆的实际充电接口位置。由此当目标车辆停留在较为狭窄的区域，无法获取完整的车体信息时，依然可以基于上述车头点云模型实现充电接口的位置获取，极大地扩展了充电机器人的适用范围，同时相比于获取车体点云模型，仅获取车头点云模型也提高了信息获取效率，进而提高了目标车辆充电接口位置的获取效率。

7、所述将所述车头点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型，具体包括：根据所述车头点云模型，获取所述目标车辆的预测车体点云模型；将所述预测车体点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型。由此不但增加了目标车辆的车体数据量，而且避免了车头损伤等异常状况导致车辆比对结果存在较大误差，极大地提高了目标标准点云模型的获取准确性。

8、所述实际点云模型还包括车位点云模型；所述根据所述目标标准点云模型、所述实际点云模型以及所述目标标准点云模型的充电接口位置，获取所述目标车辆的实际充电接口位置，具体还包括：根据所述目标标准点云模型、所述实际点云模型以及所述目标标准点云模型的充电接口位置，获取目标车辆的充电接口在当前车位中的相对位置。由于车位区域始终以固定位置和固定姿态存在，获取到充电接口相对车位的位置信息后，充电机器人可以基于车位所在位置实现充电接口的快速定位，进一步提高了充电机器人的定位效率。

9、所述将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型，还包括：通过预训练完成的图像分类模型，判断所述车辆点云模型是否为轮廓形变图像；若确定所述车辆点云模型是轮廓形变图像，对所述车辆点云模型进行补偿，并将补偿后的车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型；若确定所述车辆点云模型不是轮廓形变图像，将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型。由此通过对轮廓形变现象的识别以及轮廓形变区域的补偿，确保了获取到的车辆点云模型的准确性，避免了目标标准点云模型的误匹配，提高了获取到的充电接口位置的准确性。

10、所述将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型，具体还包括：将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，依次获取相似度数值最高的第一相似度和第二相似度；若确定所述第一相似度与所述第二相似度的差值大于等于预设差值阈值，则将所述第一相似度对应的第一标准点云模型，作为目标标准点云模型；以提高目标标准点云模型的获取效率。所述通过预训练完成的图像分类模型，判断所述车辆点云模型是否为轮廓形变图像，具体包括：若确定所述第一相似度与所述第二相似度的差值小于预设差值阈值，通过预训练完成的图像分类模型，判断所述车辆点云模型是否为轮廓形变图像；以提高获取到的目标标准点云模型的准确性。

11、在将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型之前，还包括：通过后台服务器或者前端摄像组件，获取所述目标车辆的车型标识；根据所述目标车辆的车型标识，在标准点云模型集中获取匹配的第二标准点云模型，并将所述车辆点云模型与所述第二标准点云模型进行比对；以进一步提高目标标准点云模型的获取效率；若确定所述车辆点云模型与所述第二标准点云模型的相似度，大于等于预设相似阈值，将所述第二标准点云模型作为目标标准点云模型；所述将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型，具体包括：若确定所述车辆点云模型与所述第二标准点云模型的相似度，小于预设相似阈值，将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型；以进一步提高目标标准点云模型的获取准确性。

12、根据本发明的另一方面，提供了一种车辆充电接口的定位装置，包括：

13、实际点云模型获取模块，用于通过激光雷达获取目标车辆的实际点云模型；其中，所述实际点云模型包括车辆点云模型；

14、点云模型比对执行模块，用于将所述车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型；其中，所述标准点云模型包括充电接口位置；

15、充电接口位置获取模块，用于根据所述目标标准点云模型、所述实际点云模型以及所述目标标准点云模型的充电接口位置，获取所述目标车辆的实际充电接口位置。

16、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

17、至少一个处理器；以及

18、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

19、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的车辆充电接口的定位方法。

20、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的车辆充电接口的定位方法。

21、本发明实施例的技术方案，通过激光雷达获取目标车辆的实际点云模型，并将车辆点云模型与标准点云模型集中的各个标准点云模型进行比对，以获取匹配的目标标准点云模型，进而根据目标标准点云模型、实际点云模型以及目标标准点云模型的充电接口位置，获取目标车辆的实际充电接口位置，由此不但实现了车辆充电接口的自动定位，节省了定位操作所需的人力成本，而且在不安装任何摄像头的情况下，实现了充电机器人针对任意充电区域中充电接口的定位操作，极大地扩展了目标车辆的可停靠区域。

22、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。