【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动泊车，具体地，涉及一种自动泊车方法、系统和包括所述自动泊车系统的车辆。
技术介绍
1、随着自动泊车技术的发展，车辆自动泊车技术逐渐从apa（automated parkingassist，自动泊车辅助）向avp（automated valet parking，自动代客泊车）过渡，现有的apa技术在泊车过程中较avp技术连贯性较差，仍有很大的进步空间。
2、在现有技术中，连续泊车的实现方式包括采用模糊控制和强化学习的方式，模糊策略的指定要求高、控制方法复杂，可以实现较好的连贯性，而强化学习方式计算量大、样本数量和质量要求较高。
技术实现思路
1、本专利技术的一个方面要解决的技术问题是如何在保持车辆行驶连贯性的前提下实现车辆的自动泊车。
2、此外，本专利技术的其它方面还旨在解决或者缓解现有技术中存在的其它技术问题。
3、本专利技术提供了一种自动泊车方法、系统和车辆，具体而言，根据本专利技术的一方面，提供了：
4、一种自动泊车方法，其中，包括如下步骤：
5、检测在车辆附近是否存在可用的合适车位，如是，则在车辆行驶状态下实时地获取泊车参数；
6、在车辆行驶状态下根据所述泊车参数通过路径规划预判器实时地进行路径规划判断，如判断结果为可路径规划，则将方向盘进行回正，然后进行路径规划；
7、在不停车的情况下，根据规划得到的路径控制车辆进行轨迹跟踪；
8、其中，所述泊车参数包括车位信息
9、可选地，根据本专利技术的一种实施方式，所述车位道路信息包括车位基点、车位长度和车位宽度，所述道路信息包括道路宽度，所述车辆位置信息包括车辆实时坐标和车辆与道路实时夹角。
10、可选地，根据本专利技术的一种实施方式，所述车位基点为车位靠近道路的两个顶点中的一个。
11、可选地，根据本专利技术的一种实施方式，所述车辆实时坐标包括车身后轴中心在以车位基点为原点、车位宽度方向为x轴、车位长度方向为y轴的坐标系中的x坐标和y坐标。
12、可选地，根据本专利技术的一种实施方式，所述车辆与道路实时夹角为车辆中轴线与道路中轴线的实时夹角。
13、可选地，根据本专利技术的一种实施方式，在通过路径规划预判器进行路径规划判断的步骤中，所述路径规划预判器采用神经网络算法对所述泊车参数进行推理，判断是否可能存在路径解，如是，则判断结果为可路径规划，如否，则判断结果为不可路径规划。
14、根据本专利技术的另一方面，本专利技术提供了一种自动泊车系统，其中，该自动泊车系统包括
15、车位检测模块，其检测在车辆附近是否存在可用的合适车位，如是，则获取所述车位的车位信息以及获取车辆所在道路的道路信息；
16、定位计算模块，其在车位检测模块检测到在车辆附近存在可用的合适车位时实时地获取车辆位置信息；
17、预判模块，其根据所述车位信息、道路信息和车辆位置信息实时地进行路径规划判断；
18、路径规划模块，其在所述预判模块判断可进行路径规划的情况下进行路径规划；
19、轨迹跟踪模块，其根据路径规划模块规划出的路径进行轨迹跟踪。
20、可选地，根据本专利技术的另一方面的一种实施方式，所述车位道路信息包括车位基点、车位长度和车位宽度，所述道路信息包括道路宽度，所述车辆位置信息包括车辆实时坐标和车辆与道路实时夹角。
21、可选地，根据本专利技术的另一方面的一种实施方式，所述车位基点为车位靠近道路的两个顶点中的一个。
22、可选地，根据本专利技术的另一方面的一种实施方式，所述车辆实时坐标包括车身后轴中心在以车位基点为原点、车位宽度方向为x轴、车位长度方向为y轴的坐标系中的x坐标和y坐标。
23、可选地，根据本专利技术的另一方面的一种实施方式，所述车辆与道路实时夹角为车辆中轴线与道路中轴线的实时夹角。
24、可选地，根据本专利技术的另一方面的一种实施方式，所述预判模块采用神经网络算法对所述泊车参数进行处理。
25、根据本专利技术的再一方面，本专利技术提供了一种车辆，其中，所述车辆包括以上所述的自动泊车系统。
26、本专利技术的有益之处包括：通过采用神经网络算法的预判器根据多个实时获取的泊车参数进行路径规划，可实现在不停车的情况下进行路径规划，提高了自动泊车的连贯性，给用户提供了舒适的泊车体验。
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1.一种自动泊车方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车位道路信息包括车位基点、车位长度和车位宽度，所述道路信息包括道路宽度，所述车辆位置信息包括车辆实时坐标和车辆与道路实时夹角。
3.根据权利要求2所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车位基点为车位靠近道路的两个顶点中的一个。
4.根据权利要求2所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车辆实时坐标包括车身后轴中心在以车位基点为原点、车位宽度方向为x轴、车位长度方向为y轴的坐标系中的x坐标和y坐标。
5.根据权利要求2所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车辆与道路实时夹角为车辆中轴线与道路中轴线的实时夹角。
6. 根据权利要求1所述的自动泊车方法，其特征在于，在通过路径规划预判器进行路径规划判断的步骤中，所述路径规划预判器采用神经网络算法对所述泊车参数进行推理，判断是否可能存在路径解，如是，则判断结果为可路径规划，如否，则判断结果为不可路径规划。
7.一种自动泊车系统，其特征在于，包括
8.根据权利要求
9.根据权利要求8所述的自动泊车系统，其特征在于，所述车位基点为车位靠近道路的两个顶点中的一个。
10.根据权利要求8所述的自动泊车系统，其特征在于，所述车辆实时坐标包括车身后轴中心在以车位基点为原点、车位宽度方向为x轴、车位长度方向为y轴的坐标系中的x坐标和y坐标。
11.根据权利要求8所述的自动泊车系统，其特征在于，所述车辆与道路实时夹角为车辆中轴线与道路中轴线的实时夹角。
12.根据权利要求7所述的自动泊车系统，其特征在于，所述预判模块采用神经网络算法对所述泊车参数进行推理，判断是否可能存在路径解，如是，则判断为可路径规划，如否，则判断为不可路径规划。
13.一种车辆，其特征在于，包括根据权利要求7至12中任一项所述的自动泊车系统。
...【技术特征摘要】
1.一种自动泊车方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车位道路信息包括车位基点、车位长度和车位宽度，所述道路信息包括道路宽度，所述车辆位置信息包括车辆实时坐标和车辆与道路实时夹角。
3.根据权利要求2所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车位基点为车位靠近道路的两个顶点中的一个。
4.根据权利要求2所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车辆实时坐标包括车身后轴中心在以车位基点为原点、车位宽度方向为x轴、车位长度方向为y轴的坐标系中的x坐标和y坐标。
5.根据权利要求2所述的自动泊车方法，其特征在于，所述车辆与道路实时夹角为车辆中轴线与道路中轴线的实时夹角。
6. 根据权利要求1所述的自动泊车方法，其特征在于，在通过路径规划预判器进行路径规划判断的步骤中，所述路径规划预判器采用神经网络算法对所述泊车参数进行推理，判断是否可能存在路径解，如是，则判断结果为可路径规划，如否，则判断结果为不可路径规划。
7.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，刘红星，王柳禕，
申请(专利权)人：上汽通用汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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