【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车载雷达感知领域，特别涉及一种车载超声波雷达侧边障碍物识别及车位角点定位方法和系统。
技术介绍
1、随着智能驾驶的发展，自动泊车技术已经越来越成熟并被广泛使用。当前基于超声波传感器的自动泊车系统在搜索车位时会根据雷达回波的点集计算侧边障碍物的角点位置，由此作为空间车位的角点。但在处理回波点的过程中，简单地认为回波点处于和探头表面垂直的射线上，而不考虑探头波束角，使得最终得到的障碍物位置存在偏差，更进一步导致之后得到的空间车位位置与合理的空间车位是有所出入的，这样直接影响到泊车路线规划的合理性。
2、现有的一种搜索定位技术方案如图1所示。在图1中，控制系统通过超声波在搜索车位过程中出现的距离信号上的下降沿（跳变点）作为障碍物的起始点，通过大量测试收集标定参数，针对起始点的横坐标和纵坐标进行标定调整。但该方法需要进行大量标定测试来得到补偿参数数据，选择不合适的补偿参数则会带来偏差较大的结果。这也使得该方案能够覆盖的场景有限，且容易受到场景的不同带来的干扰。
3、现有的又一种搜索定位技术方案如图2所示，该方案通过对回波数据进行线性拟合进行定点。在图2中，控制系统首先记录侧边障碍物回波数据，认为回波点均垂直于探头表面，计算回波点坐标，更进一步对障碍物进行直线拟合，根据拟合出的障碍物位置确定车位角点位置。在该方案中，假设了回波点均垂直于超声波探头表面，但在实际情况中，超声波雷达接收到的回波可能来源于一个弧形区域，即以探头位置为圆心、直接回波为半径的一段圆弧，圆弧角度由探头波束角决定。这意味着，该方案的
4、因此，如何针对已有的感测数据进行优化得到更加准确合理的车位角点位置，是超声波自动泊车系统感知环节需要重点研究和解决的难题。
技术实现思路
1、针对现有方法的以上缺陷及改进需求，本专利技术的目的在于提供一种自动泊车系统搜索过程中侧边障碍物和车位角点的定位方法，解决了 传统超声波方案需要大量标定、以及因侧边单雷达存在波束角导致侧边障碍物定位失准以及侧边车位角点定位失准的问题。本专利技术还提供了一种对应的自动泊车系统，用于实现上述方法。
2、根据本专利技术的目的，本专利技术提出了一种基于车载雷达的侧边障碍物识别方法，所述方法能够依靠车辆侧前方雷达搜索障碍物，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
3、s1、车辆进入搜索模式，所述车辆在前进的过程中采集回波信息及车辆运动轨迹；
4、s2、根据步骤s1采集到的回波信息及车辆运动轨迹，通过计算相邻回波圆弧交点直到首次出现连续n个相邻回波圆弧均交于一点，确定障碍物起点；
5、s3、在障碍物起点确定之后，对在后的多个相邻回波圆弧计算相邻圆弧公切线，并逐个确定切点坐标，各切点坐标被标记为障碍物轮廓点；
6、s4、在计算障碍物轮廓点的同时，同步分析相邻回波圆弧交点，若再次出现连续m个回波圆弧均交于不同于障碍物起点的另一点，则将该另一点标记为障碍物终点；
7、其中，n和m均为大于2的正整数。
8、优选的，所述回波信息及车辆运动轨迹包括：回波距离、回波高度、回波宽度、全局坐标系（gcs）下车辆运动轨迹信息中的至少一项。
9、优选的，步骤s2中的相交于同一点的n个回波圆弧的半径沿着车辆行驶方向依次减小。
10、优选的，步骤s4中的相交于另一点的m个回波圆弧的半径沿着车辆行驶方向依次增大。
11、其中，n≤m，且n和m均与车速成反比。
12、根据本专利技术的目的，本专利技术还提出了一种侧边空间车位角点位置定位的方法，所述方法能够确定可泊入空间车位角点的位置，其特征在于，包括如下的步骤：
13、k1、采用上述的侧边障碍物识别方法获得障碍物信息；
14、k2、将所述障碍物起点、障碍物轮廓点、障碍物终点共同组成障碍物关键节点，根据关键节点进行拟合，得到障碍物长度、方向信息，同时，利用回波信息判断该障碍物是否为高大实体障碍物还是低矮障碍物。
15、k3、若障碍物回波高度高于一预设阈值，则认为该障碍物为高大实体障碍物；根据障碍物信息，计算可泊空间；
16、k4、若空间足够，则标记为可泊入空间车位，其中，可泊入空间车位角点位置即为障碍物起点位置；否则，继续返回步骤k1进行搜索。
17、优选的，在进行拟合的过程中，采用自适应拟合方法：若障碍物为直线，采样最小二乘法拟合线段；若障碍物为曲线，则使用三次函数进行拟合。进一步的，可以使用拟合度r2作为拟合方法优劣的判断依据，采用最合适的拟合方式，得到障碍物轮廓曲线。
18、优选的，所述方法在判断该障碍物为高大实体障碍物还是低矮障碍物时和/或计算可泊空间是否足够时结合视觉感知系统采集的信息进行综合判断；从而能够更加准确的识别组合障碍物的关键角点位置信息、车位角点位置信息，更进一步完善感知体系，强化感知能力。
19、根据本专利技术的目的，本专利技术还进一步提出了一种智能泊车系统，所述系统包括与处理器连接的位于车辆侧前方的雷达传感器和存储器，所述处理器被构造成在运行存储器中的程序时用以执行上述各个方法步骤。以及进一步提出了对应的非暂态计算机存储介质，所述存储介质用于存储程序，其中，所述程序运行时执行上述各个方法步骤。
20、本专利技术通过一种创新的侧方障碍物起止点确定方法，能够根据超声波雷达探头波束角特性，优化障碍物起点和终点识别，进而优化障碍物轮廓点定位。本专利技术采用基于相交点和切线的协同拟合方式来拟合障碍物，能够得到更为精确的障碍物信息。最后，本专利技术还能够根据障碍物信息，快速确定可泊入空间车位信息。
21、本专利技术实现了自动泊车系统搜索过程中侧边障碍物和车位角点的准确定位，能够解决：（1）传统超声波方案需要大量标定的问题；（2）由于传统超声波方案中侧边单雷达存在波束角，导致侧边障碍物定位失准的问题；（3）传统超声波方案侧边车位角点定位失准的问题。
22、本专利技术可以在不改变现有自动泊车硬件系统的基础上，通过算法的升级，方便高效，成本低廉。通过考虑超声波雷达探头波束角特性，结合超声波探头在探测到障碍物之后的回波表现，提高了侧边障碍物和空间车位角点的识别精度，提升了泊车系统感知模块的准确性。
23、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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1.一种基于车载雷达的侧边障碍物识别方法，所述方法能够依靠车辆侧前方雷达搜索障碍物，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回波信息及车辆运动轨迹包括：回波距离、回波高度、回波宽度、全局坐标系（GCS）下车辆运动轨迹信息中的至少一项。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中的相交于同一点的n个回波圆弧的半径沿着车辆行驶方向依次减小；步骤S4中的相交于另一点的m个回波圆弧的半径沿着车辆行驶方向依次增大。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，n≤m，且n和m均与车速成反比。
5.一种侧边空间车位角点位置定位的方法，所述方法能够确定可泊入空间车位角点的位置，其特征在于，包括如下的步骤：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：在进行拟合的过程中，采用自适应拟合方法：若障碍物为直线，采样最小二乘法拟合线段；若障碍物为曲线，则使用三次函数进行拟合。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在进行拟合的过程中，采用自适应拟合方法：使用拟合度作为拟合方法优劣的判断依据
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法在判断该障碍物为高大实体障碍物还是低矮障碍物时和/或计算可泊空间是否足够时结合视觉感知系统采集的信息进行综合判断。
9.一种智能泊车系统，所述系统包括与处理器连接的位于车辆侧前方的雷达传感器和存储器，所述处理器被构造成在运行存储器中的程序时用以执行上述权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机存储介质，所述存储介质用于存储程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于车载雷达的侧边障碍物识别方法，所述方法能够依靠车辆侧前方雷达搜索障碍物，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回波信息及车辆运动轨迹包括：回波距离、回波高度、回波宽度、全局坐标系（gcs）下车辆运动轨迹信息中的至少一项。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤s2中的相交于同一点的n个回波圆弧的半径沿着车辆行驶方向依次减小；步骤s4中的相交于另一点的m个回波圆弧的半径沿着车辆行驶方向依次增大。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，n≤m，且n和m均与车速成反比。
5.一种侧边空间车位角点位置定位的方法，所述方法能够确定可泊入空间车位角点的位置，其特征在于，包括如下的步骤：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：在进行拟合的过程中，...
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