CN113513984B - 一种车位识别精度检测方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车位识别精度检测方法、装置、电子设备和存储介质；所述方法应用于检测系统，所述车辆检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；包括：获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定视觉车位识别精度。本发明实施例能够准确检测AVM对车位识别的精度。

Description

一种车位识别精度检测方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明涉及自动泊车技术领域，特别是涉及一种车位识别精度检测方法、一种车位识别精度检测装置、一种电子设备和一种存储介质。

背景技术

随着车辆智能化进程的推展，越来越多的车中配置有自动泊车功能，在自动泊车功能开启后，车辆通过识别确定车位后控制行驶轨迹泊入车位。

在车位识别中，可以通过在车辆中设置有AVM(Around View Monitor，环视视觉检测系统)，AVM采集车辆附近区域的环境信息，并针对采集的环境信息输出视觉车位，车辆后续能够针对视觉车位进行自动泊车。每一个视觉车位都包含的多个角点，而对角点的检测精度决定了视觉车位识别的精度，从而最终决定了车辆最后在视觉车位内停放位姿的精度。但是，现有技术中未有对车辆识别视觉车位的精度进行检测的技术方案。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车位识别精度检测方法、一种车位识别精度检测装置、电子设备和存储介质。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种车位识别精度检测方法，应用于检测系统，所述车辆检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；所述方法包括：

获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；

获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；

对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。

可选地，所述AVM包括全景电子控制单元、摄像头以及智能控制器，所述第一坐标值通过如下方式生成：

当所述摄像头探测到实体车位时，所述全景电子控制单元生成虚拟车位，并确定所述虚拟车位对应角点；

所述智能控制器确定所述虚拟车位对应角点在车辆坐标系下的坐标点以生成第一坐标值。

可选地，所述光学定位系统包括光学基站、车位定位器、以及安装在所述车位定位器上的车位接收传感器，所述第二坐标值通过如下方式生成：

光学基站发出光信号；

当所述车位接收传感器接收到所述光信号时，所述车位定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第二坐标值。

可选地，所述第一坐标值为车辆坐标系的坐标值；所述第二坐标值为光学系统坐标系的坐标值，所述对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度的步骤包括：

将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值；

对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度。

可选地，所述车辆上还安装有车辆定位器、以及安装在所述车辆定位器上的车辆接收传感器，当所述车辆接收传感器接收到所述光信号时，所述车辆定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第四坐标值；所述将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值的步骤包括：

确定所述第四坐标值以及所述第一坐标值的采集时间；

根据所述采集时间同步所述第四坐标值和所述第一坐标值，生成坐标转换矩阵；

通过所述坐标转换矩阵将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值。

可选地，所述对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度的步骤包括：

计算所述第三坐标值与所述第二坐标值的差值，以确定车位识别精度。

可选地，所述预设工况包括：车速和车辆与实体车位侧距离。

本发明实施例还公开了一种车位识别精度检测装置，应用于检测系统，所述车辆检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；所述装置包括：

第一获取模块，用于获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；

第二获取模块，获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；

对比模块，用于对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的车位识别精度检测方法的步骤。

本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车位识别精度检测方法的步骤。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例通过获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。基于所述识别精度对车辆自动泊车时停入车位时对车身姿态进行一个精准控制。

附图说明

图1是本发明的一种车位识别精度检测方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明实施例中的光学系统结构示意图；

图3是本发明实施例中AVM检测的虚拟车位对应的角点示例图；

图4是本发明实施例中检测系统示意图；

图5是本发明的一种车位识别精度检测装置实施例的结构框图。

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。

参照图1，示出了本发明的一种车位识别精度检测方法实施例的步骤流程图，应用于检测系统，所述车辆检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；

需要说明的是，可以参照图2，示出了本发明实施例中的光学系统结构示意图；光学系统采用850纳米的人眼安全红外光，光学基站发出带独特编码的光信号，覆盖区域圆的半径为基站到地面高度的2.5倍。

AVM是通过多个超大广角鱼眼镜头拍摄图像，经过特殊算法对所拍摄图像进行畸变矫正以及拼接，形成物体周围的全景影像的系统。

所述方法具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；

可以在检测系统内的区域中划分出多个车位，将地面上的车位确定为实体车位，实体车位设置有车位线，车位线的包络形成上述实体车位，车位线交点为实体车位对应的角点。虚拟车位为实体车位对应的虚拟对象，通过数字图像的方式进行展示。

当车辆以预设的工况行驶在上述包含有实体车位的区域，AVM能够采集车辆所处位置的环境信息，环境信息中包含有上述的实体车位的图像数据。

通过对图像数据进行相应的处理，包括但不限于车位特征提取，得到对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值。

可以参见图3，示出本发明实施例中AVM检测的虚拟车位对应的角点示例图；

在本发明的一优选实施例中，所述第一坐标值包含有四个角点，可以定义同一车位的四个角点中，在垂直于车辆朝向的方向上靠近车辆的两个为近角点、远离车辆的两个角点为远角点，在沿车辆行驶方向上靠前的两个点位前角点、靠后的两个角点为后角点，依次得到四个角点为近前角点、远前角点、近后角点、远后角点。相应的，第一坐标值可以包括近前(Near Front，NF)坐标、远前(Far Front，FF)坐标、近后(Near Rear，NR)坐标、远后(Far Rrear，FR)坐标。

在本发明的一优选实施例中，所述预设工况包括：车速和车辆与实体车位侧距离。

在实际应用中，可以通过采用不同的车速和不同的实体车位侧距离进行组合，形成不同的工况对车辆不同工况下对实体车位的识别精度进行检测。其中，不同的车速包括但不限于3KM/H、5KM/H、7KM/H、12KM/H、车辆与实体车位侧距离包括但不限于0.5M、1M、1.5M。本领域技术人员还可以根据需求设置其他的车速和车辆与实体车位侧距离，本发明实施例对此不作限定。

在本发明的一优选实施例中，所述AVM包括全景电子控制单元、摄像头以及智能控制器，所述第一坐标值通过如下方式生成：

当所述摄像头探测到实体车位时，所述全景电子控制单元生成虚拟车位，并确定所述虚拟车位对应角点；

所述智能控制器确定所述虚拟车位对应角点在车辆坐标系下的坐标点以生成第一坐标值。

AVM包括全景电子控制单元、摄像头以及智能控制器；当车辆进入检测系统时，摄像头进行环境探测，获取环境图像，当车辆经过实体车位时，所述环境图像中出现一个完整的实体车位，如检测到一个完整的矩形车位框；全景电子控制单元根据图像生成虚拟车位，并且虚拟车位对应的车位框的角点。然后再通过智能控制器确定出虚拟车位对应的车位框的角点在车辆坐标系下的坐标点，生成第一坐标值。其中，车辆坐标系可以是智能控制器为原点建立的三维直角坐标系。所述智能控制器可以是车辆里程计。

步骤102，获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；

获取光学定位系统确定各个实体车位的角点的第二坐标值，并以第二坐标值为实体车位的角点位置的真值(也可以称为标准值)。

类似地，所述第二坐标值也包含有四个角点，在垂直于车辆朝向的方向上靠近车辆的两个为近角点、远离车辆的两个角点为远角点，在沿车辆行驶方向上靠前的两个点位前角点、靠后的两个角点为后角点，依次得到四个角点为近前角点、第一远前角点、近后角点、远后角点。相应的，第二坐标值可以包括近前(Near Front，NF)坐标、远前(Far Front，FF)坐标、近后(Near Rear，NR)坐标、远后(Far Rrear，FR)坐标。

在本发明的一优选实施例中，所述光学定位系统包括光学基站、车位定位器、以及安装在所述车位定位器上的车位接收传感器，所述第二坐标值通过如下方式生成：

光学基站发出光信号；

当所述车位接收传感器接收到所述光信号时，所述车位定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第二坐标值。

光学定位系统包括：在实体车位的角点设置车位定位器、以及安装在所述车位定位器上的车位接收传感器、能够与各个实体车位的光学定位器通信的光学基站。当光学基站的光线照射到车位定位器上的车位接收传感器时，光学基站与光学定位器的相互通信，获取各个光学定位器与光学基站的相对位置，通过光学定位器与光学基站的相对位置确定实体车位角点相对于光学基站的位置，并将实体车位角点的位置通过光学定位坐标系进行标识得到第二坐标值。

步骤103，对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。

将第一坐标数据和第二坐标数据进行对比计算，确定虚拟车位相对实体车位的差异，确定出车位识别精度。

当对虚拟车位的检测精度满足预设要求时，则表示车辆中生成的虚拟车位能够与实体车位的实际情况接近，能够进行车辆姿态的控制。

当对虚拟车位检测精度无法满足上述预设要求时，则表示视觉车位与实体车位之间的检测误差较大，车辆识别的虚拟车位并不能准确地对车辆进行相应姿态控制，或者在基于虚拟车位对车辆进行相应控制时，实际效果与预期效果会存在较大差距。

在本发明的一优选实施例中，所述第一坐标值为车辆坐标系的坐标值；所述第二坐标值为光学系统坐标系的坐标值，所述对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度的步骤包括：

子步骤S1031，将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值；

当AVM检测的第一坐标值为车辆坐标系的坐标值，光学定位系统检测的第二坐标值为光学系统坐标系的坐标值时，这个坐标值由于处于不同的坐标系下，两个坐标值之间并不能进行直接的对比，因此可以将AVM检测到的虚拟车位对应的第一坐标值转为光学系统坐标系下的第三坐标值。

在本发明的一优选实施例中，所述车辆上还安装有车辆定位器、以及安装在所述车辆定位器上的车辆接收传感器，当所述车辆接收传感器接收到所述光信号时，所述车辆定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第四坐标值；所述将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值的步骤包括：

子步骤S10311，确定所述第四坐标值以及所述第一坐标值的采集时间；

车辆中还安装有车辆定位器、以及安装在所述车辆定位器上的车辆接收传感器，当所述车辆接收传感器接收到所述光信号时，所述车辆定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第四坐标值；通过车位接收传感可以确定车辆相对于实体车位的位置，通过车位接收传感可以确定车辆在行驶过程中各个时刻的相对位置、行驶距离等，基于车辆定位结合图像数据，可以确定虚拟车位相对于车辆的位置。因此，可以先确定第四坐标值，以及第一坐标值的采集时间。

子步骤S10312，根据所述采集时间同步所述第四坐标值和所述第一坐标值，生成坐标转换矩阵；

通过时间上的匹配，将各个时刻对应的第四坐标值和第一坐标值进行同步。

子步骤S10313，通过所述坐标转换矩阵将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值。

然后根据坐标转换矩阵将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值。以使第二坐标值重投影到了光学系统坐标系下。

子步骤S1032，对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度。

在重投影后，第三坐标值与第二坐标值已经处于光学系统对应的坐标系下，因此对比第三坐标值与第二坐标值之间的差异确定车位识别精度。

在本发明的一优选实施例中，所述对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度的步骤包括：

子步骤S10321，计算所述第三坐标值与所述第二坐标值的差值，以确定车位识别精度。

通过计算第三坐标值与所述第二坐标值之间的差值，确定AVM系统检测的虚拟车位与实体车辆之间差距，确定出车位识别精度。

本发明实施例通过获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。基于所述识别精度对车辆自动泊车时停入车位时对车身姿态进行一个精准控制。

为了使本领域技术人员能够更好地理解本申请实施例，下面通过一个例子对本申请实施例加以说明：

可以参见图4，本发明实施例中检测系统示意图。实体车位为矩形，具有四个角点。在测试之前，先将车位定位器放置在每个车位的角点。可以提前利用接收光学基站(未标出)测量出光学基站覆盖区域圆内的视觉车位角点的真实测试值(真值)的第二坐标值。

固定车辆接收传感器及定位器到测试车辆车顶特定位置，连接好定位器与整车的CAN网络，并准备好测试用CAN工具。

车辆视觉车位检测系统主要由全景ECU、前后左右4个摄像头及智能控制器组成。车辆经过视觉车位时，由左右视镜摄像头探测到车位框的四个角点NF(Near Front)/NR(Near Rear)/FF(Far Front)/FR(Far Rear)，结合车辆里程计，通过CAN信号输出NF/NR/FF/FR的x，y坐标。

通过不同的测试工况(不同的车速(包括但不限于3KM/H、5KM/H、7KM/H、12KM/H)、车辆与车位侧距离(包括但不限于0.5M、1M、1.5M))，同步采集定位器、整车相关的CAN信号；

通过坐标转换，把视觉检测的车位角点坐标与光学定位测量的角点坐标真值对比，得出车辆视觉车位检测精度。

本发明实施例通过采用光学定位系统确定车位角点真实值，采用AVM输出虚拟车位，对比虚拟车位与车位角点真实值来确定虚拟车位的检测精度确认车辆的AVM系统是否符合使用要求，以确定车辆能否对车辆进行准确的车身姿态控制。

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，示出了本发明的一种车位识别精度检测装置实施例的结构框图，应用于检测系统，所述车辆检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；所述装置。具体可以包括如下模块：

第一获取模块501，用于获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；

第二获取模块502，获取光学定位系统对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值；

对比模块503，用于对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度

在本发明的一优选实施例中，所述AVM包括全景电子控制单元、摄像头以及智能控制器，所述第一坐标值通过如下方式生成：

当所述摄像头探测到实体车位时，所述全景电子控制单元生成虚拟车位，并确定所述虚拟车位对应角点；

所述智能控制器确定所述虚拟车位对应角点在车辆坐标系下的坐标点以生成第一坐标值。

在本发明的一优选实施例中，所述光学定位系统包括光学基站、车位定位器、以及安装在所述车位定位器上的车位接收传感器，所述第二坐标值通过如下方式生成：

光学基站发出光信号；

当所述车位接收传感器接收到所述光信号时，所述车位定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第二坐标值。

在本发明的一优选实施例中，所述第一坐标值为车辆坐标系的坐标值；所述第二坐标值为光学系统坐标系的坐标值，所述对比模块503包括：

转换子模块，用于将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值；

对比子模块，用于对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度。

在本发明的一优选实施例中，所述车辆上还安装有车辆定位器、以及安装在所述车辆定位器上的车辆接收传感器，当所述车辆接收传感器接收到所述光信号时，所述车辆定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第四坐标值；所述转换子模块，包括：

采集时间确定单元，用于确定所述第四坐标值以及所述第一坐标值的采集时间；

同步单元，用于根据所述采集时间同步所述第四坐标值和所述第一坐标值，生成坐标转换矩阵；

转换单元，用于通过所述坐标转换矩阵将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值。

在本发明的一优选实施例中，所述对比子模块包括：

精度识别单元，用于计算所述第三坐标值与所述第二坐标值的差值，以确定车位识别精度。

在本发明的一优选实施例中，所述预设工况包括：车速和车辆与实体车位侧距离。

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。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述精度检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述精度检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。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、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端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终端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。

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终端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。

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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做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实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种车位识别精度检测方法、装置、电子设备和存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种车位识别精度检测方法，其特征在于，应用于检测系统，所述检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；所述方法包括：

获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以多种预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；

获取光学定位系统的光学基站在覆盖区域圆内对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值，所述第二坐标值为光学系统坐标值；

对比同一时刻下，所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AVM包括全景电子控制单元、摄像头以及智能控制器，所述第一坐标值通过如下方式生成：

当所述摄像头探测到实体车位时，所述全景电子控制单元生成虚拟车位，并确定所述虚拟车位对应角点；

所述智能控制器确定所述虚拟车位对应角点在车辆坐标系下的坐标点以生成第一坐标值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述光学定位系统包括光学基站、车位定位器、以及安装在所述车位定位器上的车位接收传感器，所述第二坐标值通过如下方式生成：

光学基站发出光信号；

当所述车位接收传感器接收到所述光信号时，所述车位定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第二坐标值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一坐标值为车辆坐标系的坐标值；所述第二坐标值为光学系统坐标系的坐标值，所述对比所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度的步骤包括：

将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值；

对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车辆上还安装有车辆定位器、以及安装在所述车辆定位器上的车辆接收传感器，当所述车辆接收传感器接收到所述光信号时，所述车辆定位器确定所述车位接收传感器在光学系统坐标中的坐标点以生成第四坐标值；所述将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值的步骤包括：

确定所述第四坐标值以及所述第一坐标值的采集时间；

根据所述采集时间同步所述第四坐标值和所述第一坐标值，生成坐标转换矩阵；

通过所述坐标转换矩阵将所述第一坐标值转换为所述光学系统坐标系下的第三坐标值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对比所述第三坐标值与所述第二坐标值确定车位识别精度的步骤包括：

计算所述第三坐标值与所述第二坐标值的差值，以确定车位识别精度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设工况包括：车速和车辆与实体车位侧距离。

8.一种车位识别精度检测装置，其特征在于，应用于检测系统，所述检测系统包括光学定位系统、车辆、安装在所述车辆上的环视视觉检测系统AVM，以及实体车位；所述装置包括：

第一获取模块，用于获取AVM对虚拟车位对应角点识别的第一坐标值，其中所述虚拟车位为所述车辆以多种预设的工况经过实体车位时，所述AVM通过检测所述实体车位生成；

第二获取模块，获取光学定位系统的光学基站在覆盖区域圆内对所述实体车位对应角点识别的第二坐标值，所述第二坐标值为光学系统坐标值；

对比模块，用于对比同一时刻下，所述第一坐标值与所述第二坐标值来确定车位识别精度。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的车位识别精度检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的车位识别精度检测方法的步骤。