一种泊车机器人的协同规划方法技术

本发明专利技术涉及一种泊车机器人的协同规划方法。该协同规划方法包括步骤：S1、根据搬运任务要求与停车场的关键路径节点拓扑地图，制订全局规划路径；S2、根据全局规划路径，获得四个泊车机器人各自的参考路径；S3、各泊车机器人依照参考路径，到达各搬运点，实施车辆的搬运工作；S4、各泊车机器人返回起始点。本发明专利技术提出的一种泊车机器人的协同规划方法，使泊车机器人能自动搬运车辆，普适性好，能提升停车场的泊车效率。车效率。车效率。

【技术实现步骤摘要】
一种泊车机器人的协同规划方法


[0001]本专利技术涉及智能驾驶运动规划
，尤其涉及一种泊车机器人的协同规划方法。

技术介绍

[0002]一直以来，泊车都是困扰着驾驶员的一大难题。而大巴车由于其庞大的体型，想要精确地停泊入库，对于驾驶员来说更是一项极大的挑战。另一方面，随着生活节奏的加快，大巴车驾驶员对于泊车效率的要求越来越高。因此，对于大巴车驾驶员来说，急需一种适用于大巴车的快速的自动泊车技术。
[0003]目前流行的大巴车自动泊车技术一般是基于车身上安装的传感器，利用传感器探测到的环境信息，来寻找库位进行泊车，但是由于传感器的探测距离受限，致使大巴只能探测到周围距离较近的车位，泊车之前仍然需要耗费大量时间寻找空位；另一方面，传感器的费用较高，给每一辆大巴都进行安装显然是不现实的。现有方案中也有利用场端信息来进行泊车的，通过对停车场进行改造，安装大量传感器，实时监测停车场空位情况，再利用通信设备将空位信息发送给待泊车辆，指引车辆前往空位泊车。这种方案虽然节省了寻找空位的时间，并规划了泊车轨迹，但是需要在停车场内安装大量传感器，在车身上也需要安装通信设备，成本太过高昂。
[0004]不难发现，现有技术方案对于传统大巴车来说普适性较差，都需要对传统大巴车进行改装，成本较高；此外，现有泊车技术方案都要求大巴车主动沿着轨迹驶入库位，而由于大巴车体型较大，跟踪控制过程中需要经常调整位姿矫正偏差，因此导致泊车灵活性较差、效率较低。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的上述问题，本专利技术提出了一种泊车机器人的协同规划方法，使泊车机器人能自动搬运车辆，普适性好，能提升停车场的泊车效率。
[0006]具体地，本专利技术提出了一种泊车机器人的协同规划方法，包括以下步骤：
[0007]S1、根据搬运任务要求与停车场的关键路径节点拓扑地图，制订全局规划路径；
[0008]S2、根据所述全局规划路径，获得四个所述泊车机器人各自的参考路径；
[0009]S3、各泊车机器人依照所述参考路径，到达各搬运点，实施车辆的搬运工作；
[0010]S4、各泊车机器人返回起始点。
[0011]根据本专利技术的一个实施例，在步骤S1中，根据搬运任务要求与停车场关键路径节点拓扑地图，选取最优路径作为全局规划路径。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，根据路径长度与路径转向次数来确定所述最优路径。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，采用启发式图搜索算法来确定所述最优路径，其中启发项选为距终点距离。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，步骤S2中，对所述全局规划路径进行对应偏移得到各
个所述泊车机器人的参考路径。
[0015]根据本专利技术的一个实施例，根据所要搬运的车辆的车型和所述停车库的库位航向，修正所述参考路径。
[0016]根据本专利技术的一个实施例，四个所述泊车机器人以一定时延依次分别离开起始点。
[0017]根据本专利技术的一个实施例，在步骤S3，当四个所述泊车机器人到达要搬运车辆的库位前的关键路径节点处，四个所述机器人组合成搬运阵型。
[0018]根据本专利技术的一个实施例，在所述泊车机器人搬运所述车辆的过程中，各泊车机器人始终保持在各自的参考路径上，在直角转弯处，保持所述搬运阵型不动，所述泊车机器人原地调整其驱动轮方向，以实现直角转向。
[0019]根据本专利技术的一个实施例，车辆搬运完成后，解散所述搬运阵型，各所述泊车机器人以一定时延分别按照所述参考路径离开对应搬运点。
[0020]根据本专利技术的一个实施例，在步骤S3中，所述泊车机器人根据自身配置的感知模块来检测库位内所述车辆的位置航向，若有偏差，则对所述参考路径进行相应的调整，以保证泊车机器人能适配不同车辆的车型与不同车辆的位姿到达车辆对应搬运点。
[0021]根据本专利技术的一个实施例，在步骤S3中，当所述泊车机器人在行驶路径上检测到障碍物，则四个所述泊车机器人协同停车，并向外部终端系统汇报障碍物情况。
[0022]本专利技术提供的一种泊车机器人的协同规划方法，指引四个泊车机器人到达车辆库位进行无人搬运，可适配不同的车辆车型，并无需改装传统车辆，同时其对停车场环境的依赖也较小，无需大量改造现有停车场，有效节约成本，具有较好的普适性。
[0023]应当理解，本专利技术以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在为所述的本专利技术提供进一步的解释。
附图说明
[0024]包括附图是为提供对本专利技术进一步的理解，它们被收录并构成本申请的一部分，附图示出了本专利技术的实施例，并与本说明书一起起到解释本专利技术原理的作用。附图中：
[0025]图1示出了本专利技术一个实施例的泊车机器人的协同规划方法的流程框图。
[0026]图2a示出了本专利技术一个实施例的泊车机器人的协同规划方法的工作示意框图一。
[0027]图2b示出了本专利技术一个实施例的泊车机器人的协同规划方法的工作示意框图二。
具体实施方式
[0028]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0029]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0030]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根
据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0031]除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0032]在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种泊车机器人的协同规划方法，包括以下步骤：S1、根据搬运任务要求与停车场的关键路径节点拓扑地图，制订全局规划路径；S2、根据所述全局规划路径，获得四个所述泊车机器人各自的参考路径；S3、各泊车机器人依照所述参考路径，到达各搬运点，实施车辆的搬运工作；S4、各泊车机器人返回起始点。2.如权利要求1所述的协同规划方法，其特征在于，在步骤S1中，根据搬运任务要求与停车场关键路径节点拓扑地图，选取最优路径作为全局规划路径。3.如权利要求2所述的协同规划方法，其特征在于，根据路径长度与路径转向次数来确定所述最优路径。4.如权利要求3所述的协同规划方法，其特征在于，采用启发式图搜索算法来确定所述最优路径，其中启发项选为距终点距离。5.如权利要求1所述的协同规划方法，其特征在于，步骤S2中，对所述全局规划路径进行对应偏移得到各个所述泊车机器人的参考路径。6.如权利要求2所述的协同规划方法，其特征在于，根据所要搬运的车辆的车型和所述停车库的库位航向，修正所述参考路径。7.如权利要求1所述的协同规划方法，其特征在于，在步骤S3，四个所述泊车机器人以一定时延...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄岩军，付志强，田炜，余卓平，邵浙海，
申请(专利权)人：上海智能新能源汽车科创功能平台有限公司，
类型：发明
国别省市：