CN118306209A - 基于ar-hud的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AR‑HUD的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;基于车辆运动模型,根据上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,延时时间为上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR‑HUD的时间;根据横摆角和运行位移修正当前时刻目标点的位置。上述技术方案利用上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据分析车辆的运动状态变化,计算在渲染过程的延时时间内车辆的横摆角和运行位移,据此对当前时刻的位置进行准确修正,提高AR‑HUD的可靠性,充分保证驾驶安全。
Description
技术领域
本发明实施例涉及驾驶辅助技术领域,尤其涉及一种基于AR-HUD的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
增强现实与抬头显示(Augmented Reality Head Up Display,AR-HUD)是一种将渲染元素投影在真实世界的技术,也是目前用户理解成本最低的展示方式。
AR-HUD会将车况及导航***内容、车生态服务信息、行人车道预警等重要的行车状态信息投影到驾驶员前面的风挡玻璃上,让驾驶员尽量做到不低头、不转头就能看到时速、导航等重要的驾驶信息。
高级驾驶辅助***(Advanced Driving Assistance System,ADAS)信号从感知到传输再到通过AR-HUD呈现给用户,此过程中由于数据计算和传输产生了一定的延迟,而由于车辆在不断运动,最终所呈现给用户的场景和车辆周围当前的实际环境存在一定的偏差,很大程度上影响了客户体验和驾驶安全,AR-HUD的可靠性有待提高。
发明内容
本发明提供了一种基于AR-HUD的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质,以提高AR-HUD位置的准确性和可靠性。
第一方面,本发明实施例提供了一种基于AR-HUD的位置修正方法,包括:
获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;
基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,所述延时时间为所述上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间;
根据所述横摆角和所述运行位移修正当前时刻目标点的位置。
第二方面,本发明实施例还提供了一种基于AR-HUD的位置修正装置,包括:
获取模块,用于获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;
计算模块,用于基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,所述延时时间为所述上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间;
修正模块,用于根据所述横摆角和所述运行位移修正当前时刻目标点的位置。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的基于AR-HUD的位置修正方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于AR-HUD的位置修正方法。
本发明实施例提供了一种基于AR-HUD的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质,该基于AR-HUD的位置修正方法包括:获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;基于车辆运动模型,根据上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,延时时间为上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间;根据横摆角和运行位移修正当前时刻目标点的位置。上述技术方案利用上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据分析车辆的运动状态变化,计算在渲染过程的延时时间内车辆的横摆角和运行位移,据此对当前时刻的位置进行准确修正,提高AR-HUD的可靠性,充分保证驾驶安全。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
图1为本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种车辆运动模型的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正实现框架的示意图;
图4为本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正装置的结构示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理,但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
需要注意的是,本发明实施例中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块、单元或其他对象进行区分,并非用于限定这些装置、模块、单元或其他对象所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
此外,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1为本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正方法的流程图,本实施例可适用于对AR-HUD显示中的目标进行位置修正的情况。具体的,该基于AR-HUD的位置修正方法可以由基于AR-HUD的位置修正装置执行,该基于AR-HUD的位置修正装置可以通过软件和/或硬件的方式实现,并集成在电子设备中。电子设备包括但不限于电子控制单元(Electronic Control Unit)或***级芯片(System On Chip,SOC)等。
如图1所示,该方法具体包括如下步骤:
S110、获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据。
具体的,车辆运动状态数据可以指用于描述车辆运动状态的数据,例如定位数据、轮车轮速脉冲值、方向盘转角信号和/或各种ADAS信号等,通常情况下这些数据跟随车辆的运动不断变化。此外,车辆运动状态数据还可以包括对车辆运动状态进行分析计算时所用到的固定参数,如车轮半径和轮速脉冲分辨率等。车辆运动状态数据可以用于辅助驾驶,具体可利用安装在车辆上的各种传感器(如毫米波雷达、激光雷达、单目或双目摄像头、轮速计和/或卫星导航等)实时采集和感知。车辆运动状态数据可以通过CAN总线从各种传感器或感知模块接收,还可以通过SPI总线进行数据交互。
S120、基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,所述延时时间为所述上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间。
具体的,车辆运动模型可以理解为把车辆视为刚体、主要考虑车辆的位姿(位置坐标和航向角)、速度和/或前轮转角等的关系,从几何学的角度研究车辆的运动规律所建立的模型。本申请实施例中,假设车辆运动轨迹符合阿克曼转向模型。
横摆角是指在车辆行驶过程中,车体纵轴线与大地点坐标系的横轴之间的夹角,可以反映车辆在转弯时的横向运动状态;上一时刻的车辆运动状态数据传输到HUD显示模块进行渲染的过程存在一定延时,即延时时间。运行位移可以理解为车辆在延时时间内运动所产生的位移。利用横摆角和运行位移,可以分析车辆在横向和纵向的运动变化,从而确定任意时刻感知到的目标点位置(即不考虑渲染过程的延时,根据车辆在该时刻采集的运动状态数据所确定的呈现给用户的目标点的位置)与实际位置(即考虑渲染延时,车辆已经运动一段距离后的该目标点的真实位置之间)的偏差关系,据此对当前时刻目标点的位置进行修正。
S130、根据所述横摆角和所述运行位移修正当前时刻目标点的位置。
本实施例中,在任意时刻,都可以利用上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据,对车辆的运动状态进行分析和预测,考虑车辆在延迟的时间内由于运动所产生的横摆角和运行位移,对当前时刻感知到的目标点的位置进行修正,也可以理解为对AR-HUD的延时信号进行补偿。
本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正方法,利用上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据分析车辆的运动状态变化,计算在渲染过程的延时时间内车辆的横摆角和运行位移,据此对当前时刻的位置进行准确修正,提高AR-HUD的可靠性,充分保证驾驶安全。
在一实施例中,上一时刻的车辆运动状态数据包括上一时刻的前左轮轮速脉冲值Fl(k-1)、上一时刻的前右轮轮速脉冲值Fr(k-1)和上一时刻的方向盘转角信号;当前时刻的车辆运动状态数据包括当前时刻的前左轮轮速脉冲值Fl(k)、当前时刻的前右轮轮速脉冲值Fr(k)、当前时刻的方向盘转角信号θk以及延时时间Δt。
在一实施例中,基于车辆运动模型,根据上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,包括:
S1210、计算车辆从上一时刻到当前时刻的左右车轮轮速脉冲差值;
S1220、根据左右车轮轮速脉冲差值和轮速脉冲信号计算车辆左右轮位移;
S1230、根据车辆左右轮位移计算车辆在延时时间内的运行位移;
S1240、基于车辆运动模型,根据运行位移计算车辆在延时时间内的横摆角。
具体的,计算车辆在k-1时刻到k时刻的运行时间:Δdt=kt-kt-1;计算车辆在k-1时刻到k时刻的左右车轮轮速脉冲差值:Δdfl=Fl(k-1)-Fl(k),Δdfr=Fr(k-1)-Fr(k);根据轮速脉冲信号计算车辆左右轮位移其中r为轮胎半径,cp为轮速脉冲分辨率;计算车辆在数据链路延时时间内运行位移;在此基础上,可根据车辆运动模型计算车辆在延时时间内的横摆角。
图2为本发明实施例提供的一种车辆运动模型的示意图。如图2所示,ψ表示航向角,δf表示前轮偏角,δr表示后轮偏角,lr表示后悬长度,lf表示前悬长度,v表示车辆运动质心瞬时速度,O表示车辆运动瞬时转向中心,β表示横摆角。
在一实施例中,横摆角满足:β=arctan(Δs*tan(θk))/Δdt*Δt;
其中,β为横摆角,Δs为运行位移,θk为当前时刻的方向盘转角信号,Δdt为从上一时刻到当前时刻的运行时间,Δt为延时时间。
在一实施例中,运行位移满足:其中,Sfl为左车轮位移,Sfr为右车轮位移,Δdt为从上一时刻到当前时刻的运行时间,Δt为延时时间。
在一实施例中,目标点修正后的位置满足:
xc=(x-Δs*sin(β))*cos(β)+(y-Δs*cos(β))*sin(β);
yc=-(x-Δs*sin(β))*sin(β)+(y-Δs*cos(β))*cos(β);
其中,目标点修正前的位置为(x,y),目标点修正后的位置为(xc,yc),β为横摆角,Δs为运行位移。
在一实施例中,该方法还包括:S140、按照当前时刻修正后的位置将所述目标点渲染到AR-HUD。即,根据修正后的位置(xc,yc)值进行渲染显示。
图3为本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正实现框架的示意图。如图3所示,数据接收模块可通过CAN通信方式接收各个检测模块(如定位模块、车身和ADAS模块)输出结果,并通过SPI与SOC***进行数据交互;SOC调用信号延时补偿算法接口模块进行延时补偿处理(即对目标点位置修正),将输出结果返回给SOC,SOC将经过延时补偿后的数据输出到HUD显示模块进行渲染并显示。
本申请实施例中基于AR-HUD的位置修正方法,能够有效弥补感知数据到渲染整个数据链路延时导致的AR不贴合的问题,将感知数据较好的贴合在HUD虚像上,增强用户体现效果。
图4为本发明实施例提供的一种基于AR-HUD的位置修正装置的结构示意图。本实施例提供的基于AR-HUD的位置修正装置包括:
获取模块210,用于获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;
计算模块220,用于基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,所述延时时间为所述上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间;
修正模块230,用于根据所述横摆角和所述运行位移修正当前时刻目标点的位置。
该装置利用上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据分析车辆的运动状态变化,计算在渲染过程的延时时间内车辆的横摆角和运行位移,据此对当前时刻的位置进行准确修正,提高AR-HUD的可靠性,充分保证驾驶安全。
在上述实施例的基础上,所述上一时刻的车辆运动状态数据包括上一时刻的前左轮轮速脉冲值、上一时刻的前右轮轮速脉冲值和上一时刻的方向盘转角信号;
所述当前时刻的车辆运动状态数据包括当前时刻的前左轮轮速脉冲值、当前时刻的前右轮轮速脉冲值、当前时刻的方向盘转角信号以及所述延时时间。
在上述实施例的基础上,计算模块220包括:
脉冲计算单元,用于计算车辆从上一时刻到当前时刻的左右车轮轮速脉冲差值;
车轮位移计算单元,用于根据所述左右车轮轮速脉冲差值和轮速脉冲信号计算车辆左右轮位移;
运行位移计算单元,用于根据所述车辆左右轮位移计算车辆在延时时间内的运行位移;
角计算单元,用于基于车辆运动模型,根据所述运行位移计算车辆在延时时间内的横摆角。
在上述实施例的基础上,所述横摆角满足:β=arctan(Δs*tan(θk))/Δdt*Δt;
其中,β为横摆角,Δs为运行位移,θk为当前时刻的方向盘转角信号,Δdt为从上一时刻到当前时刻的运行时间,Δt为延时时间。
在上述实施例的基础上,所述运行位移满足:
其中,Sfl为左车轮位移,Sfr为右车轮位移,Δdt为从上一时刻到当前时刻的运行时间,Δt为延时时间。
在上述实施例的基础上,目标点修正后的位置满足:
xc=(x-Δs*sin(β))*cos(β)+(y-Δs*cos(β))*sin(β);
yc=-(x-Δs*sin(β))*sin(β)+(y-Δs*cos(β))*cos(β);
其中,目标点修正前的位置为(x,y),目标点修正后的位置为(xc,yc),β为横摆角,Δs为运行位移。
在上述实施例的基础上,该装置还包括:
渲染模块,用于按照当前时刻修正后的位置将所述目标点渲染到AR-HUD。
本发明实施例提供的基于AR-HUD的位置修正装置可以用于执行上述任意实施例提供的基于AR-HUD的位置修正方法,具备相应的功能和有益效果。
图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备10旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备10还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、用户设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图5所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络、无线网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理。
在一些实施例中,上述实施例的方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行上述任意实施例方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备10上实施此处描述的***和技术,该电子设备10具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备10。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任意实施例所述的基于AR-HUD的位置修正方法。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于AR-HUD的位置修正方法,其特征在于,包括:
获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;
基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,所述延时时间为所述上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间;
根据所述横摆角和所述运行位移修正当前时刻目标点的位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述上一时刻的车辆运动状态数据包括上一时刻的前左轮轮速脉冲值、上一时刻的前右轮轮速脉冲值和上一时刻的方向盘转角信号;
所述当前时刻的车辆运动状态数据包括当前时刻的前左轮轮速脉冲值、当前时刻的前右轮轮速脉冲值、当前时刻的方向盘转角信号以及所述延时时间。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,包括:
计算车辆从上一时刻到当前时刻的左右车轮轮速脉冲差值;
根据所述左右车轮轮速脉冲差值和轮速脉冲信号计算车辆左右轮位移;
根据所述车辆左右轮位移计算车辆在延时时间内的运行位移;
基于车辆运动模型,根据所述运行位移计算车辆在延时时间内的横摆角。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述横摆角满足:
β=arctan(Δs*tan(θk))/Δdt*Δt;
其中,β为横摆角,Δs为运行位移,θk为当前时刻的方向盘转角信号,Δdt为从上一时刻到当前时刻的运行时间,Δt为延时时间。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述运行位移满足:
其中,Sfl为左车轮位移,Sfr为右车轮位移,Δdt为从上一时刻到当前时刻的运行时间,Δt为延时时间。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,目标点修正后的位置满足:
xc=(x-Δs*sin(β))*cos(β)+(y-Δs*cos(β))*sin(β);
yc=-(x-Δs*sin(β))*sin(β)+(y-Δs*cos(β))*cos(β);
其中,目标点修正前的位置为(x,y),目标点修正后的位置为(xc,yc),β为横摆角,Δs为运行位移。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
按照当前时刻修正后的位置将所述目标点渲染到AR-HUD。
8.一种基于AR-HUD的位置修正装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取上一时刻的车辆运动状态数据和当前时刻的车辆运动状态数据;
计算模块,用于基于车辆运动模型,根据所述上一时刻的车辆运动状态数据和所述当前时刻的车辆运动状态数据,计算车辆在延时时间内的横摆角和运行位移,所述延时时间为所述上一时刻的车辆运动状态数据渲染到车载AR-HUD的时间;
修正模块,用于根据所述横摆角和所述运行位移修正当前时刻目标点的位置。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
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如权利要求1-8中任一所述的基于AR-HUD的位置修正方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的基于AR-HUD的位置修正方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410466726.8A CN118306209A (zh) | 2024-04-18 | 2024-04-18 | 基于ar-hud的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202410466726.8A CN118306209A (zh) | 2024-04-18 | 2024-04-18 | 基于ar-hud的位置修正方法、装置、电子设备及存储介质 |
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Family Applications (1)
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