用于控制泊车过程的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于控制一车辆(1)泊车过程的方法，该方法包括以下步骤：识别一驾驶员；在一由驾驶员执行的泊车过程中学习驾驶员参数，并将驾驶员参数分配给被识别的驾驶员；基于学习到的驾驶员参数确定泊车参数；基于泊车参数控制由一泊车辅助系统执行的车辆(1)的一泊车过程。

Methods used to control the parking process

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于控制泊车过程的方法
本专利技术涉及一种用于控制车辆泊车过程的方法以及带有泊车辅助系统的车辆。
技术介绍
泊车辅助系统是现有技术中已知的，借助该辅助系统可半自动或全自动完成一泊车过程。当驾驶员处于车辆中时，泊车辅助系统可完成泊车过程，或当泊车过程中驾驶员不在车辆中时，泊车辅助系统提供可能性，即例如借助一车钥匙、一智能手机上的应用程序等远程遥控启动泊车过程。然而，已知泊车辅助系统的缺点在于，不同的驾驶员对驾驶辅助系统具有不同的期望。例如，一第一驾驶员希望以一较低的准确度尽可能快地完成泊车过程，而一第二驾驶员则期望以一较高的准确度较慢完成泊车过程。
技术实现思路
由此，本专利技术的任务是提供一种用于控制一泊车过程的方法，该方法能实现一用户特定的泊车行为。该任务通过一种具有独立权利要求1所述特征的方法来解决。优选实施方式是从属权利要求的主题。具有一泊车辅助系统的车辆是并列独立权利要求20的主题。根据一第一观点，本专利技术涉及一种用于借助一泊车辅助系统控制一车辆泊车过程的方法。该方法包括以下步骤：首先对一驾驶员进行识别。这可例如通过一车辆钥匙识别装置进行，其中，车辆钥匙被分配给一特定的驾驶员。作为替代选择，这可通过用于驾驶员识别的大量其他方法和识别装置完成，例如通过识别一分配给一驾驶员的移动终端装置(例如一手机或一智能手机)、一芯片卡、一RFID(射频识别)以及通过指纹识别、通过扫描驾驶员特定面部特征或眼睛特征等。随后，在一由驾驶员进行的泊车过程中学习驾驶员参数，并将其分配给识别到的驾驶员。尤其是检测有关某一驾驶员执行一泊车过程有多快，所述驾驶员驶近周围环境中所处目标有多快，所述驾驶员行驶到周围环境中所处目标有多近以及一驾驶员驶入一泊车位置有多精确等信息。在此，“精确”尤其是指车辆在纵向和横向的位置准确度和/或车辆纵轴相对于泊车位置纵轴角度准确的方位(在下文中称为方位角)。学习过程后，基于学习到的驾驶员参数确定泊车参数。这尤其通过从驾驶员参数中提取说明某一特定驾驶员通常如何完成一泊车过程的信息来完成。所提取信息以泊车辅助系统中的泊车参数形式被加以应用，或从所提取信息中推导出以后被应用的泊车参数。也就是说，泊车辅助系统基于所提取信息被予以调整，以建立泊车辅助系统的一驾驶员特定的/针对具体驾驶员的泊车行为。然后，可基于泊车参数控制由一泊车辅助系统执行的车辆泊车过程。本专利技术所述方法的主要优点是，泊车辅助系统可根据用户进行调整，使泊车辅助系统针对各相应驾驶员建立一自然的泊车行为。从驾驶员执行的泊车过程学习驾驶员参数可通过一机器学习方法，例如在使用神经网络情况下进行。根据一实施例，驾驶员参数学习步骤包括检测车速、转向角、转向角速度、一目标与车辆周围环境区域中车辆的至少一个距离值和/或车辆的加速参数或减速参数。尤其是，通过以小于1秒、尤其是100毫秒的采样率进行的扫描检测驾驶员参数，并将其存储在一测量值阵列中。由此，可从检测到的驾驶员参数推导出一驾驶员特定的泊车行为。根据一实施例，驾驶员参数学习步骤包括根据转向角检测车速、根据转向角速度检测车速、根据转向角和一目标相对于车辆周围环境区域中车辆的一距离值检测车速和/或根据一目标相对于车辆周围环境区域中车辆的一距离值检测车辆的加速参数或减速参数。尤其是，通过以一小于1秒、尤其是100毫秒的采样率进行的扫描检测驾驶员参数，并将其存储在一测量值阵列中。由此，可检测用户特定的泊车特性(例如，泊车时车辆驶向目标的速度有多快、制动有多突然等)，并将所述特性用于泊车辅助系统的调整。根据一实施例，驾驶员参数学习步骤包括在时间上依次的测量点上收集多个测量值，并构建这些测量值的一平均值。例如，在达到一预先规定数量的自动执行的泊车过程后(尤其是分别针对各相应方式的泊车机动操控(前行泊车、倒车泊车、侧方泊车等))，可测定测量值的一平均值，由此，例如一异常快速完成的泊车过程对由泊车辅助系统执行的泊车过程不会造成重大影响。同样，还可测定一特定驾驶员参数的显著性差异，以决定所述驾驶员参数是否可用于泊车辅助系统的调整。根据一实施例，驾驶员参数学习步骤还包括检测和存储关于泊车方向的信息，泊车过程结束后所停泊车辆相对于泊车位置的方位信息，关于所需泊车操作移动和/或泊车过程类型(垂直泊车、斜向泊车、平行泊车等)的信息。由此，泊车辅助系统可针对不同的停车场景选择性地调整适配各相应用户。根据一实施例，驾驶员参数学习步骤包括一检查步骤，检查由驾驶员执行的泊车过程期间所测定的泊车过程特性是否分别在相应的一所定义范围内。由此，例如可将一个或多个例如那些说明驾驶员泊车准确度是否已达到至少一最低精度的阈值确定为泊车过程特性。作为替代选择或附加措施，可测定驾驶员为到达泊车位置所使用的泊车操作移动数是否未超过一泊车操作移动数的上限。此外，作为替代选择或附加措施，可测定在泊车过程中所达到的最大加速度值(正加速度和/或制动时的负加速度)是否未超越至少一个加速度最大值。如果泊车过程特性分别在所定义范围内或未超越或未低于极限值时，学习到的驾驶员参数仅用于确定泊车参数。由此可实现，仅将由驾驶员执行的那些满足规定的最低要求的泊车机动操作用于适配泊车辅助系统。根据一实施例，确定泊车参数的步骤包括一平均多个驾驶员参数的一步骤，所述驾驶员参数是通过由识别到的驾驶员所执行的、最少数量的泊车过程所测定的。由此，泊车辅助系统不是突然，而是在不断考虑一平均驾驶员特定泊车行为情况下与驾驶员的泊车习惯进行适配的。根据一实施例，驾驶员参数学习步骤包括确定至少一个误差参数，该误差参数说明，通过由驾驶员所执行的泊车过程，车辆运行到的泊车位置与由泊车辅助系统确定的一额定泊车位置误差有多大。基于该误差参数，可测定一规定车辆使用者是否优选一极高的泊车准确度(例如，车辆位于泊车车位的中心，车辆纵轴对准泊车位置纵轴等)，或该车辆使用者允许与一额定泊车位置存在误差。基于此，泊车辅助系统可对泊车过程加以控制，例如控制方法是，以一较少数量的泊车操作移动和一与额定泊车位置较大的误差执行自动泊车过程或驾驶员允许一较高数量的泊车操作移动，以获取与一额定位置较小的误差。根据一实施例，至少一个误差参数的确定包括在一第一和第二空间方向(例如x方向和y方向)上所停泊车辆的位置与额定位置的误差，以及车辆一方位角与一额定方位角的误差(尤其是车辆纵轴相对于泊车位置纵轴的方位)。通过该参数，可确定各相应驾驶员相对各相应泊车位置一额定泊车位置的泊车准确度。根据一实施例，至少一个误差参数的确定包括确定用于到达泊车位置的泊车操作移动数。由此可确定，在一自动执行的泊车过程中一特定驾驶员接受多少个泊车过程。根据一实施例，至少测定一第一和一第二准确度区域，以确定至少一个误差参数。此外，还测定车辆驾驶员需要多少泊车操作移动才能到达第一准确度区域或从第一准确度区域到达第二更高准确度区域。然后，将这一泊车操作移动数存储为针对具体驾驶员的泊车操作移动信息。由此，一泊车过程可被划分为多个准确度等级，其中，每个准确度等级本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于控制车辆(1)泊车过程的方法，包括以下步骤：/n-识别驾驶员；/n-在由所述驾驶员执行的泊车过程中学习驾驶员参数，并将驾驶员参数关联至识别到的驾驶员；/n-基于学习到的驾驶员参数确定泊车参数；/n-基于泊车参数控制由泊车辅助系统执行的车辆(1)的泊车过程。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171027 DE 102017219351.41.用于控制车辆(1)泊车过程的方法，包括以下步骤：
-识别驾驶员；
-在由所述驾驶员执行的泊车过程中学习驾驶员参数，并将驾驶员参数关联至识别到的驾驶员；
-基于学习到的驾驶员参数确定泊车参数；
-基于泊车参数控制由泊车辅助系统执行的车辆(1)的泊车过程。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，学习驾驶员参数步骤包括检测车速、转向角、转向角速度、目标与车辆(1)周围环境区域中的车辆(1)的至少一个距离值和/或车辆(1)的加速度参数或减速度参数。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，学习驾驶员参数步骤包括根据转向角检测车速、根据转向角速度检测车速、根据转向角以及目标与车辆(1)周围环境区域中车辆(1)的距离值检测车速和/或根据目标与车辆(1)周围环境区域中车辆(1)的距离值(1)检测加速度参数/减速度参数。


4.根据上述权利要求中任一权利要求所述的方法，其特征在于，学习驾驶员参数步骤包括在时间上依次的测量点上收集多个测量值，并构件这些测量值的平均值。


5.根据上述权利要求中任一权利要求所述的方法，其特征在于，学习驾驶员参数步骤还包括检测和存储有关泊车方向的信息、有关所停泊车辆相对于泊车位置的方位信息、有关所需泊车操作移动和/或泊车过程类型的信息。


6.根据上述权利要求中任一权利要求所述的方法，其特征在于，学习驾驶员参数步骤包括检查步骤，检查由驾驶员执行的泊车过程中所确定的泊车过程特性是否分别在定义的范围内，并且如果泊车过程特性均在所定义的范围内时，学习到的驾驶员参数仅用于确定泊车参数。


7.根据上述权利要求中任一权利要求所述的方法，其特征在于，确定泊车参数的步骤包括平均多个驾驶员参数的步骤，所述驾驶员参数是通过由识别到的驾驶员所执行的最少数量的泊车过程所确定的。


8.根据上述权利要求中任一权利要求所述的方法，其特征在于，学习驾驶员参数步骤包括确定至少一个误差参数，该误差参数表明通过由驾驶员所执行的泊车过程，车辆(1)运行到的泊车位置与由泊车辅助系统确定的额定泊车位置误差有多大。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，确定至少一个误差参数包括在第一和第二空间方向上所停泊车辆(1)的位置与额定位置的误差，以及车辆(1)方位角与额定方位角的误差。


10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，确定至少一个误差参数包括确定到达泊车位置的泊车操作移动数。


11.根据权利要求8到10中任一权利要求所述的方法，其特征在于，确定至少第一准确度区域和第二准确度区域，以确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·埃德林，H·德乌什，S·戈什，
申请(专利权)人：大陆特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE