车头与车厢间转角位姿的确定方法、装置、设备及系统

技术领域

本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及车头与车厢间转角位姿的确定方法、装置、设备及系统。

背景技术

重卡牵引车及由此衍生的多节挂车，在许多场景中承担着重要角色。由于车头及车厢的铰接结构，车辆在转弯时，车头与车厢之间会发生相对转动，两者行驶轨迹并不一致。对无人驾驶车辆来说，牵引车头及车厢间的位姿，对自动驾驶的路线规划有着重要作用；同时由于铰接车辆转弯时，在车厢周围会产生横扫面积，容易给周边车辆及行人造成碰撞危险。因此实时测量牵引车和车厢之间的转角位姿具有重大意义。

目前，往往通过相机俯拍各个挂车之间的连接处，并将拍摄的图像中连接处的角度直接作为挂车之间的转角。然而，若地面不平坦时，车头与车厢所处地面的水平高度是不同的，这就导致相机容易拍摄到车头与车厢间连接处的错位图像，造成转角的测量结果存在较大误差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方法、装置、设备及系统，以解决相关技术在不平坦地面上测量车头与车厢间转角时，测量结果准确度较低的问题。

第一方面，本发明提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方法，该方法包括：

获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像；

对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征；

基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征；

基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿。

由此，通过获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像，并对车厢图像进行处理得到图像采集设备和车厢上目标物之间的距离特征，最后根据车头倾角、车厢倾角以及图像采集设备和车厢上目标物之间的距离特征，从而在不平坦地面上测量车头与车厢间转角时，确定车头与车厢间的转角位姿，提高测量结果的准确度，以为车辆的路线规划提供参考。

在一种可选的实施方式中，基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿，包括：

根据车头倾角和车厢倾角，得到车头与车厢间的俯仰角；

根据距离特征，得到车头与车厢间的偏航角；

根据俯仰角和偏航角，得到车头与车厢间的转角位姿。

由此，通过确定车厢相对于车头的俯仰角和偏航角，即使车头和车厢不在同一平面，也可准确得到车头与车厢间的转角位姿，提高了转角位姿测量结果的准确度。

在一种可选的实施方式中，基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征，包括：

根据目标特征中目标物的像素宽度、目标物的像素坐标、目标物的宽度以及图像采集设备的参数，计算图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离。

由此，通过目标物的像素宽度、目标物的像素坐标、目标物的宽度以及图像采集设备的参数，来得到图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离，以便于后续确定车头与车厢之间的转角姿态。

在一种可选的实施方式中，根据距离特征，得到车头与车厢间的偏航角，包括：

根据图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离，计算车头与车厢间的偏航角。

由此，在车头和车厢不在同一平面时，通过计算车厢相对于车头的偏航角，来提高转角测量结果的精确度。

在一种可选的实施方式中，对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征，包括：

通过预先训练好的特征点模型对车厢图像进行特征提取，得到目标物对应的备选特征点；

对目标物对应的备选特征点进行滤波，得到目标特征点；

根据目标特征点，得到车厢上目标物对应的目标特征。

由此，通过对车厢图像进行特征提取和滤波，来得到车厢上目标物的目标特征，降低噪声干扰，从而进行有效特征点提取，提高特征提取的精确率。

在一种可选的实施方式中，该方法还包括：

在车头与车厢呈直线时，对图像采集设备采集的车厢两侧的图像进行特征提取，得到车厢上多个目标物的像素坐标集合；

基于像素坐标集合对图像采集设备进行畸变矫正，更新图像采集设备的参数。

由此，在车头与车厢呈直线时，对图像采集设备进行畸变矫正，来提高转角位姿的测量精确度，以对车辆的路线规划提供准确指导。

第二方面，本发明提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定装置，该装置包括：

获取模块，用于获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像；

第一处理模块，用于对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征；

第二处理模块，用于基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征；

第三处理模块，用于基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的车头与车厢间转角位姿的确定方法。

第四方面，本发明提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定系统，该系统包括图像采集设备、控制器及至少两个倾角传感器，图像采集设备安装于车头上，用于采集车厢图像，倾角传感器对应安装于车头上和车厢上，用于分别采集车头倾角和车厢倾角，控制器用于执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的车头与车厢间转角位姿的确定方法。

第五方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的车头与车厢间转角位姿的确定方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定方法的流程示意图；

图2是根据本发明实施例的另一车头与车厢间转角位姿的确定方法的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的又一车头与车厢间转角位姿的确定方法的流程示意图；

图4是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定方法的应用场景图；

图5是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定装置的结构框图；

图6是本发明实施例的计算机设备的硬件结构示意图；

图7是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

重卡牵引车及由此衍生的多节挂车，在干线物流、园区短倒物料运输、机场行李接驳等场景中均承担着重要角色。由于车头及车厢的铰接结构，车辆在转弯时，车头与车厢之间会发生相对转动，两者行驶轨迹并不一致。对无人驾驶车辆来说，牵引车头及车厢间的位姿，对自动驾驶的路线规划有着重要作用；同时由于铰接车辆转弯时，在车厢周围会产生横扫面积，容易给周边车辆及行人造成碰撞危险。因此实时测量牵引车和车厢之间的转角位姿具有重大意义。

目前，往往通过相机俯拍各个挂车之间的连接处，并将拍摄的图像中连接处的角度直接作为挂车之间的转角。然而，若地面不平坦时，车头与车厢所处地面的水平高度是不同的，这就导致相机容易拍摄到车头与车厢间连接处的错位图像，造成转角的测量结果存在较大误差。

因此，本发明实施例提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方案，通过获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像，并对车厢图像进行处理得到图像采集设备和车厢上目标物之间的距离特征，最后根据车头倾角、车厢倾角以及图像采集设备和车厢上目标物之间的距离特征，确定车头与车厢间的转角位姿，以解决相关技术在不平坦地面上测量车头与车厢间转角时，测量结果准确度较低的问题。

根据本发明实施例，提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方法，可用于车辆装载的计算机设备或电子设备，如车载计算机、车辆控制器等，图1是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像。

具体地，可以在车辆行驶过程中通过CAN(Controller Area Network，控制器局域网)获取图像设备采集的车厢图像。在牵引车的车头上安装图像采集设备，如传感器、单目摄像头等，图像采集设备的安装位置具体可以在后视镜下方，不会影响车体结构。另外，在车厢上一固定高度的预设位置处安装特征标志(目标物)，此处特征标志可以是防水棋盘格或者黑白圆点等，只要特征对比强烈，目标明显即可，本发明并不以此为限。

步骤S102，对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征。

具体地，获取车辆转弯时的车厢图像并对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物的宽度，以及目标物在相机坐标系下的像素宽度和像素坐标。

步骤S103，基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征。

具体地，图像采集设备可以使用单目摄像头，单目摄像头的具体参数可以包括焦距、内参矩阵和外参矩阵等。

步骤S104，基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿。

具体地，车头与车厢间的转角位姿包括车厢相对于车头的偏航角和俯仰角，这样即可确定车厢相对于牵引车车头的相对姿态，便于牵引车的路线规划。

本实施例提供的车头与车厢间转角位姿的确定方法，通过获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像，并对车厢图像进行处理得到图像采集设备和车厢上目标物之间的距离特征，最后根据车头倾角、车厢倾角以及图像采集设备和车厢上目标物之间的距离特征，从而在不平坦地面上测量车头与车厢间转角时，确定车头与车厢间的转角位姿，提高测量结果的准确度，以为车辆的路线规划提供参考。

在本实施例中提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方法，可用于车辆装载的计算机设备或电子设备，如车载计算机、车辆控制器等，图2是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像。详细请参见图1所示实施例的步骤S101，在此不再赘述。

步骤S202，对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征。

具体地，上述步骤S202包括：

步骤S2021，通过预先训练好的特征点模型对车厢图像进行特征提取，得到目标物对应的备选特征点。

具体地，此处预先训练好的特征点模型包括但不限于传统视觉检测算法以及深度学习检测模型，本发明并不以此为限。

步骤S2022，对目标物对应的备选特征点进行滤波，得到目标特征点。

具体地，通过传统的滤波算法，如高斯滤波，来去除备选特征点中的干扰及失效特征点，进行有效的特征点提取，获得目标物的目标特征点。

步骤S2023，根据目标特征点，得到车厢上目标物对应的目标特征。

具体地，根据确定的目标特征点，得到目标物在像素坐标系下的像素坐标、像素宽度。需要说明的是，目标物的宽度即目标物的物理宽度，该宽度可以预先存储，也可以将目标物的像素坐标进行坐标系转换，来得到目标物的宽度，详细可参考相关技术描述，在此不再赘述。

由此，通过对车厢图像进行特征提取和滤波，来得到车厢上目标物的目标特征，降低噪声干扰，从而进行有效特征点提取，提高特征提取的精确率。

步骤S203，基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征。

具体地，上述步骤S203包括：

步骤S2031，根据目标特征中目标物的像素宽度、目标物的像素坐标、目标物的宽度以及图像采集设备的参数，计算图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离。

具体地，可以根据如下公式计算图像采集设备与目标物之间的相对距离：

F＝(P*X)/W

其中，F表示图像采集设备的焦距，P表示目标物的像素宽度，X表示图像采集设备与目标物之间的相对距离，W表示目标物的宽度。

另外，对于世界坐标系下的坐标为P(X

其中，s表示任意尺度因子，记

那么，根据相机的线性成像远离，可得：

令

其中，

那么，可以得到：

这样一来，即可得到图像采集设备与目标物之间的纵向距离Y

由此，通过目标物的像素宽度、目标物的像素坐标、目标物的宽度以及图像采集设备的参数，来得到图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离，以便于后续确定车头与车厢之间的转角姿态。

步骤S204，基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿。

具体地，上述步骤S204包括：

步骤S2041，根据车头倾角和车厢倾角，得到车头与车厢间的俯仰角。

具体地，车头倾角、车厢倾角分别指的是牵引车以及车厢所在平面的坡角，可以通过计算车厢倾角和车头倾角之间的差值，来得到车厢相对于车头的俯仰角。

步骤S2042，根据距离特征，得到车头与车厢间的偏航角。

在一些可选的方式中，上述步骤S2042包括：根据图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离，计算车头与车厢间的偏航角。这样，在车头和车厢不在同一平面时，通过计算车厢相对于车头的偏航角，来提高转角测量结果的精确度。

具体地，可以根据如下公式计算车厢相对于车头的偏航角：

sinθ＝Y

其中，θ表示车厢相对于车头的偏航角。

步骤S2043，根据俯仰角和偏航角，得到车头与车厢间的转角位姿。

具体地，通过确定车厢相对于车头的俯仰角和偏航角，即使车头和车厢不在同一平面，也可准确得到车头与车厢间的转角位姿，提高了转角位姿测量结果的准确度。

本实施例提供的车头与车厢间转角位姿的确定方法，通过获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像，并对车厢图像进行特征提取和滤波处理，得到图像采集设备和车厢上目标物之间的相对距离和纵向距离，进一步地，根据相对距离和纵向距离来得到车厢相对于车头的偏航角，根据车头倾角和车厢倾角来得到车厢相对于车头的俯仰角，从而在不平坦地面上测量车头与车厢间转角时，精准地确定车头与车厢间的转角位姿，提高测量结果的准确度，以为车辆的路线规划提供参考。

在本实施例中提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定方法，可用于车辆装载的计算机设备或电子设备，如车载计算机、车辆控制器等，图3是根据本发明实施例的车头与车厢间转角位姿的确定方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

步骤S301，获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像。详细请参见图2所示实施例的步骤S201，在此不再赘述。

步骤S302，对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征。详细请参见图2所示实施例的步骤S202，在此不再赘述。

步骤S303，基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征。详细请参见图2所示实施例的步骤S203，在此不再赘述。

步骤S304，基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿。详细请参见图2所示实施例的步骤S204，在此不再赘述。

步骤S305，在车头与车厢呈直线时，对图像采集设备采集的车厢两侧的图像进行特征提取，得到车厢上多个目标物的像素坐标集合。

具体地，在车头与车厢呈直线时(车厢相对于车头的转角为0°)，通过图像采集设备采集车厢两侧的图像。接下来，根据图像的对比度及边缘特征，对车厢两侧的图像进行特征点提取，并计算得到车厢两侧多个特征点的像素坐标(u

步骤S306，基于像素坐标集合对图像采集设备进行畸变矫正，更新图像采集设备的参数。

具体地，根据车厢两侧多个特征点的像素坐标(u

此外，在车厢与车头之间转角是0°时，图像采集设备的摄像头与目标物间也是没有转角的，但这只存在于理想情况下。因此，在对图像采集设备进行畸变矫正的过程中，还可以计算得到设备的摄像头中心与目标物中心原本的夹角，由此来对车头与车厢之间的转角进行零点位置矫正，进一步提高转角位姿的测量精确度。

本实施例提供的车头与车厢间转角位姿的确定方法，通过获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像，并对车厢图像进行特征提取和滤波处理，得到图像采集设备和车厢上目标物之间的相对距离和纵向距离，进一步地，根据相对距离和纵向距离来得到车厢相对于车头的偏航角，根据车头倾角和车厢倾角来得到车厢相对于车头的俯仰角，从而确定车头与车厢间的转角位姿。此外，在车头与车厢呈直线时，对图像采集设备进行畸变矫正和零点位置矫正，来提高转角位姿的测量精确度，以为车辆的路线规划提供指导。

下面结合一个具体实施例来对本发明的车头与车厢间转角位姿的确定方法进行详细说明，图4是根据本发明实施例提供的车头与车厢间转角位姿的确定方法的应用场景图，如图4所示，车头在转弯时会与车厢间存在转角，下面是该具体实施例确定车头与车厢间转角位姿的具体步骤：

步骤a1，在牵引车车头上安装单目摄像头，安装位置在后视镜下方；在车厢车身固定高度的预设位置处安装特征标志，此处特征标志可任意选择防水棋盘格或者黑白圆点，只要特征对比强烈，明显即可。另外，在车头和车厢上分别安装一个倾角传感器。

步骤a2，对牵引车上的单目摄像头进行零点位置的畸变矫正。在车头与车厢呈直线时(车厢相对于车头的转角为0°)，通过图像采集设备采集车厢两侧的图像。接下来，根据图像的对比度及边缘特征，对车厢两侧的图像进行特征点提取，并计算得到车厢两侧多个特征点的像素坐标(u

步骤a3，在车辆运动过程中，从CAN总线实时获取车头转角位姿时，自动触发单目摄像头采集车厢一侧图像，通过特征点提取模型和滤波算法，去除干扰及失效特征点，对车厢图像进行有效特征点提取，从而计算出目标物和单目摄像头之间的相对距离和纵向距离。同时，自动触发倾角传感器采集车头倾角和车厢倾角。

步骤a4，根据目标物和单目摄像头之间的相对距离和纵向距离来计算偏航角，根据车头倾角和车厢倾角来计算俯仰角，确定车厢相对于车头的转角位姿。

步骤a5，通过CAN总线，传输转角位姿数据，以便于车辆上的规划模块实时调用。

在本实施例中还提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种车头与车厢间转角位姿的确定装置，如图5所示，该装置包括：

获取模块501，用于获取车头倾角、车厢倾角以及车头上图像采集设备采集的车厢图像；

第一处理模块502，用于对车厢图像进行特征提取，得到车厢上目标物对应的目标特征；

第二处理模块503，用于基于目标特征和图像采集设备的参数，确定图像采集设备与目标物之间的距离特征；

第三处理模块504，用于基于距离特征、车头倾角和车厢倾角，确定车头与车厢间的转角位姿。

在一些可选的实施方式中，该装置还包括：

第四处理模块505，用于在车头与车厢呈直线时，对图像采集设备采集的车厢两侧的图像进行特征提取，得到车厢上多个目标物的像素坐标集合；

第五处理模块506，用于基于像素坐标集合对图像采集设备进行畸变矫正，更新图像采集设备的参数。

在一些可选的实施方式中，第一处理模块502包括：

第一处理单元，用于通过预先训练好的特征点模型对车厢图像进行特征提取，得到目标物对应的备选特征点；

第二处理单元，用于对目标物对应的备选特征点进行滤波，得到目标特征点；

第三处理单元，用于根据目标特征点，得到车厢上目标物对应的目标特征。

在一些可选的实施方式中，第二处理模块503包括：

第四处理单元，用于根据目标特征中目标物的像素宽度、目标物的像素坐标、目标物的宽度以及图像采集设备的参数，计算图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离。

在一些可选的实施方式中，第三处理模块504包括：

第五处理单元，用于根据车头倾角和车厢倾角，得到车头与车厢间的俯仰角；

第六处理单元，用于根据距离特征，得到车头与车厢间的偏航角；

第七处理单元，用于根据俯仰角和偏航角，得到车头与车厢间的转角位姿。

在一些可选的实施方式中，第六处理单元单元包括：

第一处理子单元，用于根据图像采集设备与目标物之间的相对距离和纵向距离，计算车头与车厢间的偏航角。

上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本实施例中的车头与车厢间转角位姿的确定装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图5所示的车头与车厢间转角位姿的确定装置。

请参阅图6，图6是本发明可选实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图6所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器10为例。

处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。

其中，存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。

存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。

该计算机设备还包括通信接口30，用于该计算机设备与其他设备或通信网络通信。

如图7所示，本发明实施例还提供了一种车头与车厢间转角位姿的确定系统，该系统包括图像采集设备701、控制器(在图7中并未示出)及至少两个倾角传感器702，图像采集设备安装于车头703上，用于采集车厢图像，倾角传感器对应安装于车头703上和车厢704上，用于分别采集车头倾角和车厢倾角，控制器用于执行上述实施例示出的车头与车厢间转角位姿的确定方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。