用于全自动泊车的障碍物识别方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种用于全自动泊车的障碍物识别方法、装置、设备及介质。该方法获取车辆的总线信号和行驶距离，在总线信号和行驶距离满足预设条件时，向发动机发送包含预设增扭时长的扭矩增加请求，获取发动机的实时增扭时长、实时扭矩和车辆的实时车速，当实时增扭时长大于预设增扭时长，或者实时扭矩大于扭矩阈值，或者在请求扭矩增加过程检测到实时车速为零的持续时长大于时长阈值时，检测到车辆仍静止，确定识别到障碍物，通过车辆和发动机自身的状态数据，实现障碍物的间接判断，避免受到雷达和摄像头自身限制影响而导致障碍物漏识别，为障碍物识别提供补充识别，从而提高了全自动泊车场景下障碍物识别的准确率。识别的准确率。识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
用于全自动泊车的障碍物识别方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，尤其涉及一种用于全自动泊车的障碍物识别方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，随着智能驾驶技术的快速发展，汽车智能化程度越来越高，全自动泊车已经取代半自动泊车，而现有技术通常是采用雷达和摄像头采集环境信息，以在泊车过程中实现障碍物的识别，辅助汽车进行泊车。
[0003]但是，由于汽车上雷达和摄像头的部署位置限制，以及自身采集信息能力的限制，例如雷达的识别距离较小，摄像头在光线条件差的场景下识别准确率较低等限制，会导致基于雷达和摄像头所采集的环境信息进行障碍物识别的方法出现漏识别的情况，进而导致障碍物识别的准确率较低，因此，如何提高全自动泊车场景下障碍物识别的准确率成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种用于全自动泊车的障碍物识别方法、装置、设备及介质，以解决全自动泊车场景下障碍物识别的准确率较低的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种用于全自动泊车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于全自动泊车的障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物识别方法包括：获取车辆的总线信号和行驶距离；在所述总线信号满足预设条件时，将所述行驶距离和预设的距离阈值比较，若所述行驶距离大于所述距离阈值，向发动机发送扭矩增加请求，所述扭矩增加请求包括预设增扭时长；获取所述发动机的实时增扭时长、实时扭矩和所述车辆的实时车速，当所述实时增扭时长大于所述预设增扭时长，或者所述实时扭矩大于预设的扭矩阈值，或者在请求扭矩增加过程检测到所述实时车速为零的持续时长大于预设的时长阈值时，检测到车辆仍静止不动，则确定识别到障碍物。2.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述总线信号包括挡位信号、车速信号和车轮脉冲信号；判断所述总线信号是否满足预设条件的步骤包括：检测所述挡位信号、所述车速信号和所述车轮脉冲信号；当所述挡位信号为R挡或者D挡，所述车速信号为零，所述车轮脉冲信号无变化时，确定所述总线信号满足预设条件，将所述行驶距离和所述距离阈值比较。3.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，在所述将所述行驶距离和预设的距离阈值比较之后，还包括：若所述行驶距离小于所述距离阈值，向所述车辆发送停止请求，所述停止请求包括挂入P挡请求和EPB驻车请求；所述车辆在接收到所述停止请求时，在所述车辆的主机界面中显示泊车终止提示。4.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述扭矩增加请求还包括请求扭矩；所述障碍物识别方法还包括：获取所述发动机的最大扭矩值；当检测到所述请求扭矩大于或者等于所述最大扭矩值时车辆仍静止不动，则确定识别到障碍物。5.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，在所述确定识别到障碍物之后，还包括：向所述车辆发送停止请求，所述停止请求包括挂入P挡请求和EPB驻车请求；所述车辆在接收到所述停止请求时，在所述车辆的主机界面中显示泊车终止提示。6.根据权利要求1至5任一项所述的障碍物识别方法，其特征在于，在所述向发动机发送扭矩增加请求之后，还包括：获取当前时间点，在所述当前时间点和预设时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙敏，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：