车辆自动停车系统和方法技术方案

一种用于在停车空间(PS)内停放车辆的系统，根据以目标状态结束的第一停车路径(FPP)来控制车辆的运动，并且使用PS的模型来确定从当前状态到目标状态的第二停车路径(SPP)。所述系统在车辆沿着FPP运动期间使用(一个或多个)传感器获取PS的图像，并且使用所述图像来构造模型。使用所述模型来生成从定义车辆在FPP外部的状态的虚拟视点集合看到的、PS的环境的虚拟图像集合。通过将车辆处于当前状态时来自传感器的PS的当前图像与虚拟图像进行比较来确定车辆的当前状态。确定从当前状态到目标状态的SPP。

Vehicle automatic parking system and its design

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】车辆自动停车系统和方法
本专利技术总体上涉及车辆的路径规划，更具体地涉及用于将车辆自动停到目标空间中的路径规划方法。
技术介绍
车辆(自主车辆或执行在自主驾驶模式下的半自主车辆)所用的几个控制系统预测车辆的未来的、安全运动或路径，既为了避免障碍物(诸如其他车辆或行人)，又为了优化某些与车辆的操作相关联的准则。目标状态可以要么是固定地点、移动地点、速度矢量、区域，要么是它们的组合。用于控制自动或半自主车辆的任务之一是自动地将车辆停到本文称之为“目标状态”的停车位置和朝向。大多数现有的路径规划解决方案仅应付特定的停车情境。例如，专利文献1中描述的方法计算用于平行停车和倒车停车的路径。专利文献2中描述的方法也假设了停车路径的特殊结构。此外，专利文献3中描述的方法解决平行停车，并且要求车辆的初始状态处于所谓的可行的起始区域内，预编码的平行停车操作从该可行的起始区域开启。尽管实现了实时路径生成，但是这些方法依赖于停车路径的特定结构。为了适应一般的停车路径，专利文献4中描述的一种方法使用两阶段自动停车系统，该系统在车辆被驾驶者手动停车时的学习模式期间计算并且记忆停车路径，之后在自动停车模式期间辅助沿学习的停车路径停放车辆。该方法可以辅助在指定的空间(诸如住宅车库)中、沿着任意但事先学习过的停车路径停车。该方法认为与该停车路径的偏离是需要被阻止的不规则路线。这样的基本原理不总是可取的。[引文列表][专利文献][PTL1]U.S.7737866[PTL2]U.S.8497782[PTL3]U.S.8862321[PTL4]U.S.9140553
技术实现思路
一些实施例的目的是公开一种用于车辆自动停车系统和方法的路径规划方法。一些实施例的另一个目的是提供降低由针对各种现实生活停车情境的自动停车的具体例子引起的路径规划的计算成本的方法。一些实施例是基于两阶段自动停车可以便利于针对各种停车情形的自动停车的理解。两阶段自动停车包括学习阶段和自动停车阶段。在学习阶段中，驾驶者(例如通过手动控制)停放车辆，并且学习方法被执行，以在避免周围环境的构造的同时，观测并且记忆指示从初始地点通向目标停车空间的地点的停车路径的参考数据。在自动停车阶段中，车辆是自动停车的，并且车辆的自定位和到目标停车空间的路径规划是通过将当前传感器观测结果与在学习阶段中记忆的参考数据进行匹配来顺序地、迭代地执行的。具体地说，停车空间的图像中的物体的几何特征和物体之间的相对空间关系被匹配作为用于自定位的观测结果。当学习阶段和自动停车阶段期间的停车路径相似时，停车空间的不同图像的比较使得可以进行自定位。一般来说，然而，基于图像的二维特征(包括几何特征和物体之间的空间关系)的特性取决于获取图像的相机的观测视图。例如，矩形形状(诸如建筑物的窗框)在从前视图捕捉的图像中表现为矩形，而在从斜视图捕捉的图像中表现为梯形(变形的矩形)。该问题在本文中被称为起因于两阶段停车所用的自动自定位的长基线匹配问题。具体地说，从两个间隔开的视点观测的地标(即，从图像提取的区别性特征)可能被自动自定位匹配程序遗漏，因为从不同视点看到的同一地标的外观可能显著改变。因此，本质上难以在从不同的观测视图捕捉的图像之中正确地匹配基于图像的二维特征，并且当学习阶段中的观测视图不同于自动停车阶段中的那些观测视图时，基于图像的二维特征匹配可能失败。特征匹配的失败可能导致自定位的失败和自动停车的失败。这种对于停车空间的图像中的不同特征的外观不变性的依赖性限制了自动停车的可用性或应用范围，因为驾驶者需要在开始自动停车模式之前将他们的车辆定位在学习模式下采取的路径的附近，也就是说，如果车辆位置远离路径，则驾驶者不能使用自动停车模式。然而，一些实施例是基于以下一般认识的，即，重复使用在学习阶段期间学习的数据对于沿着不同的停车路径自动停放车辆是有益的。一些实施例是基于虚拟图像可以帮助规避自动自定位对外观不变性的这样的依赖性的认识。例如，可以对来自未来可能造访的新视点的一些新的虚拟图像进行合成。例如，可以将从地点A指向地点B的相机捕捉的图像变换为从地点B指向地点A的虚拟视点看到的虚拟图像。虚拟图像可以用于与从地点B指向地点A的相机新近拍摄的图像进行比较以规避长基线匹配问题。为此，一些实施例首先从车辆被沿着第一停车路径停放时获取的图像生成周围环境的三维模型，然后在该三维模型中设置虚拟视点。如本文中所使用的，虚拟视点是获取虚拟图像的相机的姿势的虚拟点。例如，可以通过将三维模型数据重新投影到虚拟观测点处的虚拟图像平面来生成虚拟图像。虚拟视点被设置为使得它们的观测视图不同于学习模式下的原始视点的那些观测视图。然后，针对虚拟观测点集合生成虚拟图像集合。最后，从原始图像和虚拟图像这二者中提取图像特征，并且将该图像特征作为用于自动停车阶段的参考数据记忆在系统中。考虑来自三维模型的虚拟图像，参考数据可以包含来自形成各种观测视图的真实图像和虚拟图像的特征。特征库的这个富化使得即使当车辆位置远离学习模式下采取的路径时，所述系统也能够成功地进行特征匹配、以及接下来的在自动停车模式下的自定位。因此，一些实施例可以改进自动停车系统的可用性和应用范围。据此，一个实施例公开了一种用于在停车空间内停放车辆的方法。所述方法使用可操作地连接到存储器的处理器、至少一个传感器和控制器，所述至少一个传感器用于获取指示停车空间的至少一部分的环境的图像，所述控制器用于控制车辆的运动，其中，所述处理器与所存储的实现所述方法的指令耦合，其中，所述指令在被处理器执行时实现所述方法的至少一些步骤，包括：根据以目标状态结束的第一停车路径来控制车辆的运动，车辆的每个状态包括车辆的位置和朝向；在车辆沿着第一停车路径运动期间获取停车空间的图像集合，以使得图像集合中的每个图像是从由车辆沿着第一停车路径的状态定义的视点获取的；使用所述图像集合来构造停车空间的模型；选择第一停车路径外部的虚拟视点集合，所述虚拟视点集合包括定义车辆在第一停车路径外部的状态的至少一个虚拟视点；使用停车空间的模型来生成从虚拟视点集合看到的停车空间的环境的虚拟图像集合；通过将在车辆处于当前状态时传感器获取的停车空间的当前图像与至少一个虚拟图像进行比较来确定车辆的当前状态；使用车辆的模型来确定从当前状态到目标状态的第二停车路径；以及根据第二停车路径来控制车辆的运动。另一个实施例公开了一种用于在停车空间内停放车辆的系统。所述系统包括：存储器，其用于存储车辆的模型；至少一个传感器，其用于感测指示停车空间的至少一部分的环境的信息；控制器，其用于根据不同的轨迹来控制车辆的运动，所述不同的轨迹包括以目标状态结束的第一停车路径和第二停车路径，并且车辆的每个状态由车辆的位置和方向定义；以及至少一个处理器，其被配置为：在车辆沿着第一停车路径运动期间获取停车空间的环境的图像集合，以使得图像集合中的每个图像是从由车辆沿着第一停车路径的状态定义的视点获取的；使用所述图像集合来构造停车空间的模型；选择第一停车路径外部的虚拟视点集合，所述虚拟视点集合包括定义车辆在第一停车路径外部的状态的至少一个虚拟视点；使用停车空间的模型来生成从虚拟视点集合看到的停车空间的环境的虚拟图像集合；通过将在车辆处于当前状态时传感器获取的停车空间的当本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于在停车空间内停放车辆的方法，其中，所述方法使用可操作地连接到存储器的处理器、至少一个传感器和用于控制所述车辆的运动的控制器，所述至少一个传感器用于获取指示所述停车空间的至少一部分的环境的图像，其中，所述处理器与所存储的实现所述方法的指令耦合，其中，所述指令在被所述处理器执行时实现所述方法的至少一些步骤，包括：根据以目标状态结束的第一停车路径来控制所述车辆的运动，所述车辆的每个状态包括所述车辆的位置和朝向；在所述车辆沿着第一停车路径运动期间获取所述停车空间的图像集合，以使得所述图像集合中的每个图像是从由所述车辆沿着第一停车路径的状态定义的视点获取的；使用所述图像集合来构造所述停车空间的模型；选择第一停车路径外部的虚拟视点集合，所述虚拟视点集合包括定义所述车辆在第一停车路径外部的状态的至少一个虚拟视点；使用所述停车空间的所述模型来生成从所述虚拟视点集合看到的所述停车空间的环境的虚拟图像集合；通过将在所述车辆处于当前状态时所述传感器获取的所述停车空间的当前图像与至少一个虚拟图像进行比较来确定所述车辆的当前状态；确定从当前状态到目标状态的第二停车路径；以及根据第二停车路径来控制所述车辆的运动。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2017.02.28 US 15/444,5831.一种用于在停车空间内停放车辆的方法，其中，所述方法使用可操作地连接到存储器的处理器、至少一个传感器和用于控制所述车辆的运动的控制器，所述至少一个传感器用于获取指示所述停车空间的至少一部分的环境的图像，其中，所述处理器与所存储的实现所述方法的指令耦合，其中，所述指令在被所述处理器执行时实现所述方法的至少一些步骤，包括：根据以目标状态结束的第一停车路径来控制所述车辆的运动，所述车辆的每个状态包括所述车辆的位置和朝向；在所述车辆沿着第一停车路径运动期间获取所述停车空间的图像集合，以使得所述图像集合中的每个图像是从由所述车辆沿着第一停车路径的状态定义的视点获取的；使用所述图像集合来构造所述停车空间的模型；选择第一停车路径外部的虚拟视点集合，所述虚拟视点集合包括定义所述车辆在第一停车路径外部的状态的至少一个虚拟视点；使用所述停车空间的所述模型来生成从所述虚拟视点集合看到的所述停车空间的环境的虚拟图像集合；通过将在所述车辆处于当前状态时所述传感器获取的所述停车空间的当前图像与至少一个虚拟图像进行比较来确定所述车辆的当前状态；确定从当前状态到目标状态的第二停车路径；以及根据第二停车路径来控制所述车辆的运动。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选择包括：在显示装置上渲染所述停车空间的所述模型的表示；响应于所述渲染，接收所述停车的方向的选择；确定从选择的方向接近目标状态的第二停车路径；以及确定所述第二停车路径上的虚拟视点集合。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述停车空间的所述模型的表示是所述停车空间的顶视图图像。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述选择包括：使用所述停车空间的所述模型的分割来检测所述停车空间的没有障碍物的部分；对所述停车空间的所述部分进行采样以产生被采样状态集合；以及从所述被采样状态集合选择所述虚拟视点集合。5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：使用存储在所述存储器中的所述车辆的模型来测试从被采样状态到所述目标状态的可到达性；以及如果所述目标状态能够从所述被采样状态到达，则将与所述被采样状态相对应的虚拟视点添加到所述虚拟视点集合中。6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：从与所述视点集合相对应的种子集合生长具有与边连接的多个节点的图形，每个节点定义所述车辆的状态，并且连接两个节点的每个边定义所述两个节点之间的无碰撞路径；以及选择所述虚拟视点集合来与所述图形的至少一些节点对应。7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：对所述停车空间的状态空间中的状态进行采样以产生被采样状态；确定所述图形的具有与所述被采样状态最近的状态的最近节点；以及将用于所述被采样状态的节点添加到所述图形，并且如果边是没有碰撞的则经由所述边将添加的节点与所述最近节点连接。8.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：在显示装置上渲染所述停车空间的所述模型的表示；响应于所述渲染，接收所述停车的方向的选择；确定从选择的方向通过所述图形的至少一些节点和边而接近目标状态的第二停车路径；以及确定所述第二停车路径上的虚拟视点集合。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述虚拟图像是使用以下操作中的一个或组合产生的：使所述图像集合中的至少一个图像变形、将所述场景的所述模型投影到所述虚拟视点中、以及平面诱导的单应性。10.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：从所述图像集合和所述虚拟图像集合提取特征集合；将所述特征集合以及每个特征与所述车辆的被匹配状态的映射存储在所述存储器中；从所述当前图像提取至少一个特征；以及搜索具有提取的特征的映射以产生所述车辆的当前状态。11.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：比较来自所述图像和所述虚拟图像的至少一些特征以确定所述图像集合中的每个图像的视点；以及根据至少两个图像的视点，更新所述停车空间的所述模型中的至少一个点的三维坐标，以与从与所述点相对应的所述两个图像的像素的光线反向投影的交点的坐标匹配。12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述图像集合包括所述传感器以定义第一视点的第一姿势看到的所述场景的第一图像，并且包括所述传感器以定义第二视点的第二姿势看到的所述场景的第二图像，所述方法包括：对第一图像进行变换以生成与不同于第一视点的虚拟视点相对应的第一虚拟图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：岩间晴之，冯晨，田口裕一，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP