一种代客泊车方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种代客泊车方法、装置、电子设备及存储介质，具体的，响应于智能驾驶车辆的自动巡航，获取智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息，并基于对应于车辆所处泊车环境设定的移动规则以及移动模型，对各个目标位移信息进行分析，获得各个移动目标各自的目标预测轨迹，进一步的，基于预设的评价模型，对各个目标预测轨迹进行分析并生成相应的控制指令，以使智能驾驶车辆能够基于控制指令，对泊车环境中的各个移动目标进行避让，进而有效提升了智能驾驶车辆在代客泊车中的行驶安全性，并确保了智能驾驶车辆内部乘车人员的驾乘体验。车辆内部乘车人员的驾乘体验。车辆内部乘车人员的驾乘体验。

【技术实现步骤摘要】
一种代客泊车方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，尤其涉及一种代客泊车方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]代客泊车（Valet Parking）技术是一种基于车载摄像头、激光雷达、惯导定位单元（Real
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Time Kinematic，RTK）、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）等驾驶单元，实现智能驾驶车辆的自动巡航以及自动泊车的智能驾驶辅助技术。
[0003]具体来讲，相关技术中，可以基于车辆所处的泊车环境（如，室内停车场）的全局地图以及采集到的空闲车位信息，对待泊车的智能驾驶车辆进行全局路径规划，并按照规划出的全局路径，启动智能驾驶车辆的自动巡航，从而保证车辆巡航至指定的目标车位，并在此执行进一步的自动泊车。
[0004]然而，由于实际状况下，车辆所处的泊车环境中通常还存在着大量移动目标（如，行人、其他车辆），基于上述方式，可能会导致自动巡航或自动泊车中的智能驾驶车辆与环境中存在的移动目标间发生安全事故。
[0005]例如，在室内停车场中，可能存在着某一移动行人靠近自动巡航中的智能驾驶车辆，则在此状况下，依据全局路径巡航的智能驾驶车辆，容易与上述移动行人间发生碰撞，导致相关技术中，智能驾驶车辆在代客泊车中的行驶安全性不高。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供一种代客泊车方法、装置、电子设备及存储介质，用于提升代客泊车中的智能驾驶车辆的行驶安全性。/>[0007]第一方面，本申请实施例提供一种代客泊车方法，包括：响应于智能驾驶车辆的自动巡航，获取所述智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息。
[0008]基于对应于所述泊车环境设定的移动规则以及移动模型，分别对各个所述目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹。
[0009]基于预设的评价模型，对各个所述目标预测轨迹进行分析，并基于分析结果，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令。
[0010]采用所述控制指令控制所述智能驾驶车辆，并在确定所述智能驾驶车辆抵达目标位置时，触发所述智能驾驶车辆进行泊车。
[0011]第二方面，本申请实施例提供一种代客泊车装置，包括：获取模块，用于响应于智能驾驶车辆的自动巡航，获取所述智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息。
[0012]预测模块，用于基于对应于所述泊车环境设定的移动规则以及移动模型，分别对各个所述目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹。
[0013]评价模块，用于基于预设的评价模型，对各个所述目标预测轨迹进行分析，并基于分析结果，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令。
[0014]控制模块，用于采用所述控制指令控制所述智能驾驶车辆，并在确定所述智能驾驶车辆抵达目标位置时，触发所述智能驾驶车辆进行泊车。
[0015]在一种可选的实施例中，所述获取所述智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息，所述获取模块具体用于：获取所述泊车环境中，至少一个障碍物体各自的感知信息，其中，每个感知信息至少包括：针对一个障碍物体采集到的感知图像。
[0016]分别对获得的各个感知信息进行特征提取，获得所述至少一个障碍物体各自的感知特征，其中，每个感知特征用于表征相应障碍物体的物体属性。
[0017]将所述至少一个障碍物体中，相应感知特征满足预设条件的各个障碍物体，分别作为所述泊车环境对应的移动目标，并对各个移动目标进行跟踪，获得所述各个移动目标各自的目标位移信息。
[0018]在一种可选的实施例中，所述基于对应于所述泊车环境设定的移动规则以及移动模型，对各个所述目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹，所述预测模块具体用于：获取所述泊车环境对应的环境路况，其中，所述环境路况中至少包括：所述泊车环境的道路损坏情况。
[0019]基于对应于所述泊车环境设定的移动规则，对所述环境路况进行分析，获得所述泊车环境中，所述各个移动目标各自对应的目标可行路段。
[0020]基于对应于所述泊车环境设定的移动模型，在各个所述目标可行路段中，分别对所述各个移动目标各自的目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹。
[0021]在一种可选的实施例中，所述基于预设的评价模型，对各个所述目标预测轨迹进行分析，并基于分析结果，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令，所述评价模块具体用于：基于预设的评价模型，分别对各个所述目标预测轨迹进行分析，获得针对所述各个移动目标各自确定的风险评级。
[0022]从预设的控制策略集合中，分别获得各个所述风险评级各自关联的风险控制策略，并基于获得的各个风险控制策略，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令。
[0023]第三方面，提出了一种电子设备，其包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面所述的代客泊车方法的步骤。
[0024]第四方面，提出一种计算机可读存储介质，其包括程序代码，当所述程序代码在电子设备上运行时，所述程序代码用于使所述电子设备执行上述第一方面所述的代客泊车方法的步骤。
[0025]本申请实施例提供一种代客泊车方法、装置、电子设备及存储介质，具体的，响应于智能驾驶车辆的自动巡航，获取智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息，并基于对应于车辆所处泊车环境设定的移动规则以及移动模型，对各个目标
位移信息进行分析，获得各个移动目标各自的目标预测轨迹，进一步的，基于预设的评价模型，对各个目标预测轨迹进行分析并生成相应的控制指令，以使智能驾驶车辆能够基于控制指令，对泊车环境中的各个移动目标进行避让，进而有效提升了智能驾驶车辆在代客泊车中的行驶安全性，并确保了智能驾驶车辆内部乘车人员的驾乘体验。
附图说明
[0026]图1为本申请实施例提供一种应用场景示意图；图2为本申请实施例提供的一种代客泊车系统示意图；图3为本申请实施例提供的一种代客泊车方法的流程图；图4为本申请实施例提供的一种目标预测轨迹示意图；图5为本申请实施例提供的一种风险评级示意图；图6为本申请实施例提供的一种完整的代客泊车方法的流程示意图；图7为本申请实施例提供的一种代客泊车装置示意图；图8为本申请实施例提供的一种电子设备示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。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，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]需要说明的是，在本申请的描述中，“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种代客泊车方法，其特征在于，包括：响应于智能驾驶车辆的自动巡航，获取所述智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息；基于对应于所述泊车环境设定的移动规则以及移动模型，分别对各个所述目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹；基于预设的评价模型，对各个所述目标预测轨迹进行分析，并基于分析结果，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令；采用所述控制指令控制所述智能驾驶车辆，并在确定所述智能驾驶车辆抵达目标位置时，触发所述智能驾驶车辆进行泊车。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息，包括：获取所述泊车环境中，至少一个障碍物体各自的感知信息，其中，每个感知信息至少包括：针对一个障碍物体采集到的感知图像；分别对获得的各个感知信息进行特征提取，获得所述至少一个障碍物体各自的感知特征，其中，每个感知特征用于表征相应障碍物体的物体属性；将所述至少一个障碍物体中，相应感知特征满足预设条件的各个障碍物体，分别作为所述泊车环境对应的移动目标，并对各个移动目标进行跟踪，获得所述各个移动目标各自的目标位移信息。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于对应于所述泊车环境设定的移动规则以及移动模型，对各个所述目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹，包括：获取所述泊车环境对应的环境路况，其中，所述环境路况中至少包括：所述泊车环境的道路损坏情况；基于对应于所述泊车环境设定的移动规则，对所述环境路况进行分析，获得所述泊车环境中，所述各个移动目标各自对应的目标可行路段；基于对应于所述泊车环境设定的移动模型，在各个所述目标可行路段中，分别对所述各个移动目标各自的目标位移信息进行分析，获得所述各个移动目标各自的目标预测轨迹。4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的评价模型，对各个所述目标预测轨迹进行分析，并基于分析结果，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令，包括：基于预设的评价模型，分别对各个所述目标预测轨迹进行分析，获得针对所述各个移动目标各自确定的风险评级；从预设的控制策略集合中，分别获得各个所述风险评级各自关联的风险控制策略，并基于获得的各个风险控制策略，生成针对所述智能驾驶车辆的控制指令。5.一种代客泊车装置，其特征在于，包括：获取模块，用于响应于智能驾驶车辆的自动巡航，获取所述智能驾驶车辆所处泊车环境中，各个移动目标各自的目标位移信息；预测模块，用于基于对应于所述泊车环境设定的移动规则以及移动模型，分别对各个所述目标位移信息进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：游佩文，
申请(专利权)人：宁波吉利汽车研究开发有限公司，
类型：发明
国别省市：