一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法技术

本发明专利技术公开了一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法，属于智能汽车控制领域

【技术实现步骤摘要】
一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法


[0001]本专利技术属于智能车辆控制领域领域，特别涉及一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法
。

技术介绍

[0002]随着数字经济以及大数据技术的发展，智能车辆为人们的出行提供了新的选择
。
在车辆出入地下车库时，驾驶员经常会受到自身经验
、
视线以及地下车库本身的构造与环境等因素的影响，这种影响不仅会降低车辆出入地下车库的效率，同时也在地下车库出入口处埋下了安全隐患
。
人们提出了许多方案，来更好实现车辆快速
、
安全出入地下车库
。
如
2023
年3月7日公开的专利技术专利：公开号：
CN115742963A
，一种引导车辆倒车入库的辅助系统，该专利技术提出了一种用于辅助车辆倒车入库的系统，包括环视摄像头和显示屏，以及控制器
。
环视摄像头捕获周围视频，控制器包括全景影像
、
手选车位
、
路径规划和驾驶操作提醒模块
。
全景影像模块将周围视频拼接为全景影像，路径规划模块基于车辆定位和路径规划算法规划倒车入库路径，驾驶操作提醒模块提示用户
。
系统提升驾驶安全性，智能辅助用户完成倒车入库
。
但是该专利技术仅能针对单独的车辆，并未进一步提出对车速的规划
。
又如
2023
年5月
16
日公开的专利技术专利：公开号：
CN116122197A
，一种车辆入库识别用预警装置
。
该专利技术更倾向于对车辆的识别与阻拦，并不能从根本上对车辆出入库的轨迹进行自动规划
。

技术实现思路

[0003]为了提高车辆在出入地下车库时的安全以及效率，本专利技术结合人工智能与大数据技术，提出了一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法，其特征在于：
[0004]步骤一，汽车类型识别和车速轨迹的获取：首先，在对应地下车库出入口处合适位置安装双目相机，当检测到出入口处有车辆驶入或驶出时，双目相机对当前的车辆进行识别，结合云端的数据库，获得该车辆的品牌型号
、
动力系统类型
、
动力系统参数
、
整车的尺寸参数等信息；接着，双目相机对整车的宏观轨迹进行识别，获取整车外廓的轨迹；于此同时，安装在车辆内部的
IMU
传感器获取整个出入库过程中车辆的加速度和角加速度；将获取的车辆宏观轨迹和加速度以及角加速度进行结合，可以获得该车辆在出入库时的车速与轨迹参数；基于以上步骤，将出入该车库的一系列的车辆的相关参数和车速轨迹参数形成大数据信息，传输给云端进行存储；云端可根据不同的归类方式，对当前车辆的类别进行合理的划分，并形成该类型车辆出入当前车库的车速与轨迹数据库；
[0005]步骤二，获取当前车辆类型优化轨迹：结合存储于云端的车辆参数和车速轨迹参数，利用
BP
神经网络和深度学习，初步在云端形成当前车库各类型车辆的优化车速和优化轨迹；后续车辆出入库的轨迹会不断输送给云端，并对出入库的车速与轨迹进行逐步的完善和优化；云端将优化后的轨迹与车速，结合当前出入库车辆的类型，发送给当前车辆；通过优化车速，可以确定优化后的动力源总输出功率；通过优化轨迹，可以获得转向系统的输出量；进而实现辅助车辆出入该车库或者实现自动驾驶车辆出入该车库的目的
。
[0006]本专利技术与现有技术相比较，有益效果如下：
[0007]1、
本专利所述的车辆出入库车速与轨迹规划方法能够有效的利用大数据技术，通过识别历史车辆的车速以及轨迹信号，自动训练出特定车库条件下优化后的出入库车速和轨迹；
[0008]2、
本专利所述的车辆出入库车速与轨迹规划方法不仅可以辅助驾驶员操纵车辆出入地下车库，还可以合理的结合通讯技术，直接指导车辆自动进出地下车库，可以应用于包含自动驾驶功能的智能车辆
。
附图说明
[0009]下面结合附图对实施例的描述将变得容易理解，其中：
[0010]图1为根据本专利技术实施例的智能车辆出入库车速与轨迹规划方法框架；
具体实施方式
[0011]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件
。
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制
。
[0012]下面参考附图来描述一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法框架，但本专利技术并不限于这些实施例
。
[0013]参考附图1，本专利技术所述的基于网联信息的经济性车速规划方法分为两个步骤，步骤一，结合云端提供的信号灯相位
、
本车位置以及行驶路径，通过正向求解与逆向递推获取各信号灯路口通行的参考时间；步骤二，利用
MPC
控制器，在顺利通过各信号灯路口的基础之上，综合考虑车辆的经济性与舒适性来规划出本车的车速
。
[0014]步骤一，汽车类型识别和车速轨迹的获取：首先，在对应地下车库出入口处合适位置安装双目相机，当检测到出入口处有车辆驶入或驶出时，双目相机对当前的车辆进行识别，结合云端的数据库，获得该车辆的品牌型号
、
动力系统类型
、
动力系统参数
、
整车的尺寸参数等信息；接着，双目相机对整车的宏观轨迹进行识别，获取整车外廓的轨迹；于此同时，安装在车辆内部的
IMU
传感器获取整个出入库过程中车辆的加速度和角加速度；将获取的车辆宏观轨迹和加速度以及角加速度进行结合，可以获得该车辆在出入库时的车速与轨迹参数；基于以上步骤，将出入该车库的一系列的车辆的相关参数和车速轨迹参数形成大数据信息，传输给云端进行存储；云端可根据不同的归类方式，对当前车辆的类别进行合理的划分，并形成该类型车辆出入当前车库的车速与轨迹数据库；
[0015]步骤二，获取当前车辆类型优化轨迹：结合存储于云端的车辆参数和车速轨迹参数，利用
BP
神经网络和深度学习，初步在云端形成当前车库各类型车辆的优化车速和优化轨迹；后续车辆出入库的轨迹会不断输送给云端，并对出入库的车速与轨迹进行逐步的完善和优化；云端将优化后的轨迹与车速，结合当前出入库车辆的类型，发送给当前车辆；通过优化车速，可以确定优化后的动力源总输出功率；通过优化轨迹，可以获得转向系统的输出量；进而实现辅助车辆出入该车库或者实现自动驾驶车辆出入该车库的目的
。
[0016]本专利技术中较多的使用了诸如
IMU
等术语，但并不排除使用其它术语的可能性
。
使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本专利技术的本质；把它们解释成任何一种附加的限
制都是与本专利技术精神相违背的
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能车辆出入库车速与轨迹规划方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，汽车类型识别和车速轨迹的获取：首先，在对应地下车库出入口处合适位置安装双目相机，当检测到出入口处有车辆驶入或驶出时，双目相机对当前的车辆进行识别，结合云端的数据库，获得该车辆的品牌型号
、
动力系统类型
、
动力系统参数
、
整车的尺寸参数等信息；然后，双目相机对整车的宏观轨迹进行识别，获取整车外廓的轨迹；于此同时，安装在车辆内部的
IMU
传感器获取车辆在整个出入库过程的加速度和角加速度；云端将获取的车辆宏观轨迹和加速度以及角加速度进行结合，可以预测该车辆在出入库时的车速与轨迹参数；基于以上步骤，将出入该...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾小华，王云叶，宋大凤，刘建华，卫润阳，严金星，杨春花，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：