一种自动泊车决策规划方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种自动泊车决策规划方法及系统，方法包括：获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息。基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域。通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。本发明专利技术在进行自动泊车的决策规划时，通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，以消除传统的APA决策算法的精度误差，提高自动泊车决策规划的精度。提高自动泊车决策规划的精度。提高自动泊车决策规划的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种自动泊车决策规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动泊车(APA，Auto Parking Assist，后文简称APA)领域，尤其涉及一种自动泊车决策规划方法。

技术介绍

[0002]APA(Auto Parking Assist，自动泊车)作为一种低速下的自动驾驶场景，是当前市场上可以实际落地并且能够吸引的自动驾驶产品。作为自动驾驶场景的一种，APA也包括了感知、决策、执行及定位为主的四大算法或者模块。APA感知算法目前主要以视觉(环视摄像头)和超声波雷达为主。APA决策主要以轨迹计算类的算法为主，多为一次性路径计算，或者加上泊入后期轨迹补正。APA控制主要分横向控制和纵向控制，其中横向控制主要指方向盘转角控制，纵向控制主要指速度/加速度/扭矩控制。以上各模块的关系：感知作为决策的输入，提供决策所需的目标物位置(坐标)信息，决策作为控制的输入，提供控制所需要的路径/轨迹(一系列位置坐标点)信息。整个控制过程中需要定位实时提供自车的位置。
[0003]APA主要应用在停车场，而多数停车场在地下，光线会影响感知(摄像头)的精度，同时定位算法也会因为车辆执行器或者GNSS信号等原因导致精度误差较大。如果感知提供给决策的坐标数据误差较大，就会影响生成的轨迹，在APA场景中，精度是要控制在厘米级别。较大的误差严重影响泊车的效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种自动泊车决策规划方法及系统，用以解决传统的APA决策算法，由于GNSS信号故障等原因导致坐标较差时，决策规划生成的泊车轨迹精度误差较大的问题。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种自动泊车决策规划方法，包括：
[0006]S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；
[0007]S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；
[0008]S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
[0009]优选的，步骤S1中所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线。
[0010]优选的，步骤S2具体包括：
[0011]基于所述顶角位置及车辆初始位置，得到可泊车区域；
[0012]通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线，控制车辆移动至可泊车区域。
[0013]优选的，步骤S3中，所述通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位，具体包括：
[0014]基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离；
[0015]基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据，控制车辆停入目标车位。
[0016]优选的，步骤S3中，所述实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差超声波雷达，还包括：基于超声波雷达数据，实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差。
[0017]根据本专利技术实施例的第二方面，还提供一种自动泊车决策规划系统，包括：
[0018]获取模块，用于获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；
[0019]移动控制模块，用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；
[0020]泊车控制模块，用于通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
[0021]根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面实施例提供的自动泊车决策规划方法。
[0022]根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行第一方面实施例提供的自动泊车决策规划方法。
[0023]本专利技术实施例提供的自动泊车决策规划方法及系统，在进行自动泊车的决策规划时，通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，以消除传统的APA决策算法的精度误差，提高自动泊车决策规划的精度。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1为现有技术提供的自动泊车决策规划示意图。
[0026]图2为本专利技术实施例提供的自动泊车决策规划方法流程示意图；
[0027]图3为本专利技术实施例提供的计算车尾部距离左右停车线的距离差的示意图；
[0028]图4为本专利技术实施例提供的车辆停入停车位的示意图；
[0029]图5为本专利技术实施例提供的自动泊车决策规划系统的结构框图；
[0030]图6为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是
本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]目前，APA(Auto Parking Assist，自动泊车)感知系统主要应用在停车场，在地下停车场或者光线较差的停车场，会严重影响APA感知系统的数据精度，并且定位数据也会收到严重的影响。当前主流的APA决策算法中，所使用的感知/定位输入都是绝对坐标值，即在一定的坐标系(比如自车坐标系，世界坐标系)下，自车或者车位都是以坐标点描述。并且决策规划在计算轨迹时，输入和输出都是坐标点信息，一次性生成泊车轨迹，如图1所示。而在感知和定位因为GNSS定位信号差等原因导致坐标精度较差时，决策规划生成的轨迹信息也会出现严重问题。
[0033]针对现有技术的上述问题，本专利技术实施例提供了一种自动泊车决策规划方法，实现市政基础设施、缺陷及异常事件等目标的智能巡检与精确定位。以下将结合附图通过多个实施例进行展开说明和介绍。
[0034]图2为本专利技术实施例提供的自动泊车决策规划方法流程示意图，如图2所示，本专利技术实施例提供的自动泊车决策规划方法包括但不限于以下步骤：
[0035]步骤S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动泊车决策规划方法，其特征在于，包括：S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。2.根据权利要求1所述的自动泊车决策规划方法，其特征在于，步骤S1中所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线。3.根据权利要求2所述的自动泊车决策规划方法，其特征在于，步骤S2具体包括：基于所述顶角位置及车辆初始位置，得到可泊车区域；通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线，控制车辆移动至可泊车区域。4.根据权利要求1所述的自动泊车决策规划方法，其特征在于，步骤S3中，所述通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位，具体包括：基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离；基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据，控制车辆停入目标车位。5.根据权利要求1所述的自动泊车决策规划方法，其特征在于，步骤S3中，所述实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：程德心，李诒雯，张佳琦，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：