本公开涉及自动检测，尤其涉及一种拖斗挂载状态的检测方法、装置、设备和介质。
背景技术：
1、在物流场景中，牵引车和拖斗组合而成的挂车是一种常见的物流车。在无人驾驶场景中，随着人的参与度降低，越来越多的任务需要车端智能自动完成，其中检测“拖斗是否挂载在牵引车尾部”(或称为“拖斗是否在位”)是一个涉及无人驾驶效率、安全性、通过性的重要功能。
2、检测拖斗是否在位有较多方式，现有方案主要有：第一种：在牵引车挂钩处安装传感器。传感器能感应到挂钩处是否有物体挂载，然后向车端发送挂载信息。但是在实际生产任务中，所述挂载信息不一定准确，因为可能发生拖斗和拖把断裂的情况，这时拖把仍然是挂载状态，但是拖斗已经脱离了，针对这种情况会出现误检。第二种：在牵引车和拖斗上布置电缆和传感器。该方案不管是拖把还是拖斗脱离时，都会感应到，但存在的问题是：牵引车和拖斗上都需要布置线缆和传感器，而在实际生产任务中，拖斗是经常需要挂钩、脱钩的，所以该方案的实施较繁琐、不实用。第三种：通过摄像头检测。首先通过摄像头检测拖斗位置，利用检测到的拖斗位置判断拖斗是否和车尾连接。该方案没有繁琐的电缆和传感器安装，也不会只感应拖把而不感应拖斗在位情况，但是目前的视觉方案对于位置的检测稳定性较差，容易出现误检。如果通过多帧来提高检测精确度，则会有较大的检测延时。而且，如果有多个拖斗在附近，也不容易区分目标拖斗，容易造成误检。
3、综上所述，目前的方案对于拖斗挂载检测的准确度低，或者无法在实际生产任务中实用、易用。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种拖斗挂载状态的检测方法、装置、设备和介质，提高了拖斗挂载状态的检测精确度，同时也降低了检测结果的延时时间，提高了检测实时性，且较容易实施。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种拖斗挂载状态的检测方法，该方法包括：
3、基于拖斗在第一时刻的预测位姿确定第一检测区域；
4、在预设坐标系下，基于所述第一检测区域内的点云生成第一占据网格图；
5、基于拖斗在第二时刻的预测位姿确定第二检测区域，其中，所述第二检测区域的大小与所述第一检测区域的大小相同，在所述第一时刻与所述第二时刻之间的时间段内，所述拖斗在牵引车的牵引下运动；
6、在所述预设坐标系下，基于所述第二检测区域内的点云生成第二占据网格图；
7、根据所述第一占据网格图以及所述第二占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾。
8、进一步的，所述根据所述第一占据网格图以及所述第二占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，包括：
9、控制所述第二检测区域以及位于所述第二检测区域内的点云在所述第二占据网格图中旋转，直到所述第二检测区域与所述第二占据网格图的相对位置关系为目标关系时停止旋转，获得旋转后的第二占据网格图，所述目标关系为所述第一检测区域与所述第一占据网格图的相对位置关系；
10、根据旋转后的第二占据网格图和所述第一占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾。
11、进一步的，所述根据旋转后的第二占据网格图和所述第一占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，包括：
12、统计所述旋转后的第二占据网格图中被点云占据的第一网格数量，以及未被点云占据的第一空白行数量；
13、统计所述第一占据网格图中被点云占据的第二网格数量，以及未被点云占据的第二空白行数量；
14、根据所述第一空白行数量、所述第一网格数量、所述第二网格数量以及所述第二空白行数量确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾。
15、进一步的，所述根据所述第一空白行数量、所述第一网格数量、所述第二网格数量以及所述第二空白行数量确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，包括：
16、若所述第一空白行数量与所述第二空白行数量之差大于第一阈值，且所述第二网格数量与所述第一网格数量之差大于第二阈值，则确定所述拖斗未挂载在所述牵引车的车尾，否则，确定所述拖斗挂载在所述牵引车的车尾。
17、进一步的，还包括：
18、基于所述牵引车的运动学模型、所述拖斗的运动学模型以及所述拖斗的几何约束特征预估所述拖斗在所述第一时刻的预测位姿和在所述第二时刻的预测位姿。
19、进一步的，所述在预设坐标系下，基于所述第一检测区域内的点云生成第一占据网格图之前，还包括：
20、对所述第一检测区域内的点云进行过滤，以滤除高度值低于预设值的点云；
21、所述在所述预设坐标系下，基于所述第二检测区域内的点云生成第二占据网格图之前，还包括：
22、对所述第二检测区域内的点云进行过滤，以滤除高度值低于预设值的点云。
23、进一步的，所述在预设坐标系下，基于所述第一检测区域内的点云生成第一占据网格图，包括：
24、在预设坐标系下，以参考点为基准生成一张预设尺寸的图，所述图被划分成大小相同的多个网格，所述预设尺寸大于所述第一检测区域的大小；
25、根据点云在水平面的位置坐标确定被点云占据的网格，并对被点云占据的网格进行标记，获得所述第一占据网格图。
26、第二方面，本公开实施例还提供了一种拖斗挂载状态的检测装置，该装置包括：
27、第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：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上所述的拖斗挂载状态的检测方法。
28、第四方面，本公开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上所述的拖斗挂载状态的检测方法。
29、本公开实施例提供的一种拖斗挂载状态的检测方法，通过基于拖斗在第一时刻的预测位姿确定第一检测区域；在预设坐标系下，基于所述第一检测区域内的点云生成第一占据网格图；基于拖斗在第二时刻的预测位姿确定第二检测区域，其中，所述第二检测区域的大小与所述第一检测区域的大小相同，在所述第一时刻与所述第二时刻之间的时间段内，所述拖斗在牵引车的牵引下运动；在所述预设坐标系下，基于所述第二检测区域内的点云生成第二占据网格图；根据所述第一占据网格图以及所述第二占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，提高了拖斗挂载状态的检测精确度，同时也降低了检测结果的延时时间，提高了检测实时性，且较容易实施。
1.一种拖斗挂载状态的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一占据网格图以及所述第二占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据旋转后的第二占据网格图和所述第一占据网格图确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一空白行数量、所述第一网格数量、所述第二网格数量以及所述第二空白行数量确定所述拖斗是否挂载在所述牵引车的车尾，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预设坐标系下，基于所述第一检测区域内的点云生成第一占据网格图之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在预设坐标系下，基于所述第一检测区域内的点云生成第一占据网格图，包括：
8.一种拖斗挂载状态的检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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1-7中任一项所述的方法。
