CN106671974B - 一种用于智能泊车系统的车位检测方法 - Google Patents

一种用于智能泊车系统的车位检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106671974B
CN106671974B CN201510758460.5A CN201510758460A CN106671974B CN 106671974 B CN106671974 B CN 106671974B CN 201510758460 A CN201510758460 A CN 201510758460A CN 106671974 B CN106671974 B CN 106671974B
Authority
CN
China
Prior art keywords
barrier
parking
sensor
wait
coordinate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510758460.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106671974A (zh
Inventor
吴冰
孙献忠
田勇
于建宁
房小朋
洪名佳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xinxiang Aviation Industry Group Co Ltd
Original Assignee
Xinxiang Aviation Industry Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xinxiang Aviation Industry Group Co Ltd filed Critical Xinxiang Aviation Industry Group Co Ltd
Priority to CN201510758460.5A priority Critical patent/CN106671974B/zh
Publication of CN106671974A publication Critical patent/CN106671974A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106671974B publication Critical patent/CN106671974B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/06Automatic manoeuvring for parking
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00Input parameters relating to objects

Abstract

本发明涉及智能泊车技术领域,涉及一种用于智能泊车系统的车位检测方法。其特征在于所述的方法包括如下步骤:步骤一,获取待泊车辆与障碍物间的相对角度和侧向距离;步骤二,在步骤一所处环境下,以距离待泊车辆尾部最近的传感器为原点,建立坐标系;步骤三,利用待泊车辆与障碍物间的相对角度和侧向距离,获取待泊车辆上传感器阵列在该坐标系下的运动轨迹,进而获取障碍物轮廓点的坐标值,并拟合得到障碍物的轮廓;步骤四,根据得到的障碍物的轮廓,得出被探测车位的长度和宽度;步骤五,将被探测车位的长度和宽度与待泊车辆的长度、宽度以及转弯半径比较,判断得出该车位是否为可用车位。提供了一种高精度的用于智能泊车系统的车位检测方法。

Description

一种用于智能泊车系统的车位检测方法
技术领域
本发明涉及智能泊车技术领域,涉及一种用于智能泊车系统的车位检测方法。
背景技术
目前,随着汽车的保有量逐年递增,停车难成为了一个比较尖锐的社会问题,停车位的日趋紧张与驾驶员泊车技巧的相对缺乏,驾驶员对智能泊车系统等汽车辅助驾驶系统的需求处于逐年上升趋势。智能泊车系统的一个关键技术就是车位检测技术,它是整个泊车系统的基础。车位检测的结果直接影响智能泊车系统的泊车性能及用户对智能泊车系统的评价。
目前已知的智能泊车系统车位检测技术大多数靠超声波测量技术进行检测,大多数车位检测方法都是依据车辆行驶方向与所探测车位平行的情况下进行车位检测,检测的车位受到超声波传感器波速角及车辆行驶情况的影响,获取到的所探测车位参数不精确,对泊车的路径规划产生的影响,致使智能泊车系统的泊车性能不佳;专利CN 103241239 A中提出利用多超声波传感器检测车位,但此方法不适用于车辆的行驶方向与所探测车位成一定角度的情况,采用此方法所探测的车位与实际车位参数存在较大偏差;专利CN102372000 A中提出一种用超声波检测技术进行车位检测的方法,此方法考虑到车辆行驶方向与所探测车位成一定角度的情况,但是此方法存在选取车位比实际值车位偏小,在障碍物不为车辆时对车位探测的误差较大,影响泊车系统的泊车效果。
发明内容
本发明解决的技术问题为:提供一种高精度的用于智能泊车系统的车位检测方法。
本发明的技术方案为:一种用于智能泊车系统的车位检测方法,待泊车辆的两侧布置有距离传感器;其特征在于所述的方法包括如下步骤:
步骤一,获取待泊车辆与障碍物间的相对角度和侧向距离;
步骤二,在步骤一所处环境下,以距离待泊车辆尾部最近的传感器为原点,建立坐标系;
步骤三,利用待泊车辆与障碍物间的相对角度和侧向距离,获取待泊车辆上传感器阵列在该坐标系下的运动轨迹,进而获取障碍物轮廓点的坐标值,并拟合得到障碍物的轮廓;
步骤四,根据得到的障碍物的轮廓,得出被探测车位的长度和宽度;
步骤五,将被探测车位的长度和宽度与待泊车辆的长度、宽度以及转弯半径比较,判断得出该车位是否为可用车位。
作为本技术方案的一种改进,根据以下公式计算待泊车辆与障碍物间的相对角度:
D1,D2为传感器阵列中两个传感器测量的待泊车辆与障碍物间的侧向距离,d为传感器阵列中传感器间距,N12为测量到侧向距离值的两个传感器的等间距个数。
作为本技术方案的一种改进,待泊车辆的两侧布置的距离传感器为超声波传感器,待泊车辆一侧的传感器阵列分布于同一水平线上。
作为本技术方案的一种改进,根据以下公式计算传感器阵列在该坐标系下的运动轨迹:
vi为当前周期内待泊车辆行驶速度,θi为当前周期内待泊车辆与障碍物的相对角度,t为周期;
d为传感器阵列中两个传感器之间的间距,N为传感器阵列中传感器个数,θ1为第一次测量到待泊车辆与障碍物的相对角度值。
作为本技术方案的一种改进,根据以下公式计算障碍物轮廓点的坐标值:
为第i时刻传感器阵列中第j个传感器测量的障碍物轮廓点在全局坐标系中的纵向坐标值,为第i时刻传感器阵列中第j个传感器测量的障碍物轮廓点在全局坐标系的横向坐标值,为第i时刻传感器阵列中第j个传感器所测量待泊车辆与障碍物间的侧向距离。
作为本技术方案的一种改进,利用最小二乘法,采用二次多项式对障碍物轮廓点进行拟合。
作为本技术方案的一种改进,根据拟合得出的障碍物轮廓曲线,判断该曲线切线的斜率是否超出阀值,若超出阀值,则识别该超出斜率阀值处为拐点,根据拐点的坐标值判断出被探测车位的长度和宽度。
本发明的有益效果为:本发明技术方案能够识别车辆与各种类型障碍物的相对角度,提供了一种精确计算探测车位的方法,提高泊车控制系统的泊车性能。
附图说明
附图1:全局坐标系下超声波传感器阵列分布;
附图2:待泊车辆车辆在全局坐标系中的表示;
附图3:障碍物为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物车辆平行;
附图4:障碍物为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物车辆有一定的相对角度;
附图5:障碍物不为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物车辆平行;
附图6:障碍物不为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物有一定的相对角度。
具体实施方式
下面结合附图,对本技术方案做进一步详细说明。
本发明提出一种采用超声波传感器阵列进行车位检测的方法,首先,测量待泊车辆与障碍物间的侧向距离,依据超声波测量技术,使用传感器阵列测量待泊车辆与障碍物间的侧向距离。
进一步,获取待泊车辆与障碍物的相对角度,当车辆行驶过程中,如果超声波传感器阵列有两个及两个以上传感器获取到待泊车辆与障碍物间的侧向距离值,可依据此测量数据确定当前待泊车辆与障碍物的相对角度θ,如图1所述,
D1,D2为超声波传感器阵列中两个传感器测量的待泊车辆与障碍物间的侧向距离,d为传感器阵列间中传感器间距,N12为测量到侧向距离值的两个传感器的等间距个数。
进一步,建立全局坐标系,以距离待泊车辆尾部最近的传感器为全局坐标系原点,以平行于所探测车位方向为纵向坐标轴x轴,以垂直所探测车位方向为横向坐标轴y轴。
进一步,在待泊车辆沿一定路径行驶的过程中,获取待泊车辆在全局坐标系中的纵向位移x,横向位移y
vi当前周期内待泊车辆行驶速度,θi当前周期内待泊车辆与障碍物的相对角度,t为周期;
进一步,在待泊车辆沿一定路径行驶的过程中,获取传感器阵列中第j个传感器的纵向位移xj,横向位移坐标yj
d为传感器阵列中两个传感器之间的间距,N为传感器阵列中传感器个数,θ1为第一次测量到待泊车辆与障碍物的相对角度值。
进一步,在待泊车辆沿一定路径行驶的过程中,传感器阵列第j个传感器在第i时刻测量待泊车辆与障碍物间的侧向距离为则此时刻第j个传感器测量的障碍物轮廓点的坐标为
为第i时刻传感器阵列中第j个传感器测量的障碍物轮廓点在全局坐标系中的纵向坐标值,为第i时刻传感器阵列中第j个传感器测量的障碍物轮廓点在全局坐标系的横向坐标值。
进一步,将传感器阵列第j个传感器测量得到的障碍物轮廓点拟合成曲线,采用最小二乘法进行曲线拟合,考虑计算复杂程度及障碍物轮廓复杂程度,二次多项式即可满足方法的要求,拟合公式为y=a0+a1x+a2x2,拟合后的曲线为yj=a0j+a1jx+a2jx2
将传感器阵列测量的多条障碍物轮廓曲线进行拟合,即将获取的N条障碍物轮廓曲线拟合为一条障碍物轮廓曲线y0=a00+a01x+a02x2
进一步,依据拟合后的障碍物轮廓曲线进行泊车位决策,通过拟合的曲线判断出所探车位上、下边缘位置,并与待泊车辆的长度、宽度、转弯半径等参数对比,判断所探测车位是否为可用的泊车位。
进一步,使用人机交互技术,将探测结果传递给驾驶员,辅助驾驶员进行泊车操作。
本发明所述待泊车辆包括超声波传感器阵列及四个轮速传感器。
本发明所用测量距离传感器均为超声波传感器,超声波传感器阵列分布于待泊车辆的两侧,待泊车辆一侧的传感器阵列分布于同一水平线上。
本发明所用车速为车辆的四个轮速传感器测量数值经算法计算后的均值,同时轮速传感器精度要求为0.015m/s以上。
下面结合附图及实施例,对本发明内容进行详细说明。
图1给出本发明中安装汽车上用于车位检测的传感器阵列102,传感器阵列分布于车辆两侧,两侧的传感器个数分别为N,传感器之间的间距为D。
图2给出待泊车辆在全局坐标系中的表示,待泊车辆201的中心线202与坐标系的x轴有一个相对角度θ,θ为待泊车辆与所探测车位的相对角度。
如图3所示的实施例中,车位检测方法的具体步骤为:
步骤1,超声波传感器阵列302测量待泊车辆301与障碍物303、304、305间的侧向距离;超声波探头发出脉冲信号,同时开启捕获通道,如果在设定的周期内捕捉到回波信号,则根据回波时间计算出待泊车辆与障碍物间的侧向距离,如果未在设定的周期内捕捉到回波信号,在认为车辆当前位置可用于泊车的空间内没有障碍物,然后开始下一周期的探测;超声波测量距离时受到环境的干扰,会对测量结果造成一定的误差,为了抑制干扰的影响,对测量的数据进行中位值平均滤波以及温度补偿。
步骤2,获取待泊车辆301与障碍物303的相对角度,待泊车辆301沿路径306行驶,超声波传感器阵列302有两个及以上传感器获取到待泊车辆301与障碍物303间的侧向距离值,依据此测量数据确定当前时刻待泊车辆301与障碍物303间的相对角度θ;
D1,D2为传感器阵列中两个传感器测量的待泊车辆301与障碍物303的侧向距离,d为传感器阵列302的间距,N12为测量到侧向距离值的两个传感器的等间距个数,
所探测车位307后方不存在障碍物303时,公式(1)获得值为待泊车辆301与路肩304的相对角度。
步骤3,构造全局坐标系,在第一次求得待泊车辆301与障碍物303的相对角度θ1时,以距待泊车辆301尾部最近的传感器为全局坐标系的原点,以平行于探测车位307方向为纵向坐标轴x轴,以垂直于所探车位307的方向为横向坐标轴y轴,建立全局坐标系;在此坐标系中可表示待泊车辆301的运动轨迹,传感器阵列302的运动轨迹,传感器阵列302测量的障碍物303、304、305轮廓点坐标。
步骤4,获取待泊车辆301在全局坐标系中的运动轨迹,在待泊车辆301沿路径306行驶探测车位307的过程中,待泊车辆301与障碍物303、304、305存在一定的角度,仅依据待泊车辆301在全局坐标系统的位移对所探测车位307参数进行估计,获取的参数与实际参数误差大;所探测车位307参数的获取需依据待泊车辆301在全局坐标系中的纵向位移x,横向位移y进行计算;
vi为当前周期内待泊车辆301的车速,θi为当前周期内待泊车辆301相对障碍物303、304、305的相对角度,t为周期时间,公式(2)表示待泊车辆301在全局坐标系中的运动轨迹。
步骤5,获取超声波传感器阵列302在全局坐标系中的运动轨迹,在待泊车辆301运动轨迹的基础上获取超声波传感器阵列302的运动轨迹;在车位测量过程中某时刻传感器阵列302中第j个传感器在全局坐标系中的纵向坐标xj,横向坐标yj为:
d为传感器阵列302中传感器之间的间距,N为传感器阵列302中传感器的个数,θ1为第一次测量到车辆相对障碍物的相对角度,公式(3)为传感器阵列302在全局坐标系中的运动轨迹。
步骤6,获取障碍物303、304、305轮廓点坐标,在传感器阵列302的运动轨迹的基础上可获取障碍物303、304、305轮廓点在全局坐标系中的坐标;传感器阵列102中第j个传感器在第i时刻测量的待泊车辆301与障碍物303、304、305的侧向距离为在此时刻第j个传感器测量的障碍物轮廓点的在全局坐标系中的坐标为
为第i时刻传感器阵列302中第j个传感器测量的障碍物303、304、305轮廓点在全局坐标系中的纵向坐标值,为第i时刻传感器阵列302中第j个传感器测量的障碍物303、304、305轮廓点在全局坐标系中的横向坐标值。
步骤7,拟合障碍物303、304、305的轮廓曲线;传感器阵列302测量得到N组障碍物303、304、305的轮廓点坐标,对每组坐标分别使用最小二乘法拟合成曲线;依据计算复杂程度及障碍物轮廓的复杂度,采用二次多项式即可满足方法的要求,拟合公式为y=a0+a1x+a2x2
依次取n个传感器阵列302测量得到的障碍物303、304、305轮廓点,将其按步骤7提出的拟合方法拟合成曲线;传感器阵列302中第j个传感器测量得到的一组障碍物303、304、305轮廓点拟合后的曲线为yj=f(x),yj=f(x)为分段函数。
传感器阵列302测量障碍物303、304、305轮廓点坐标拟合后可得到N条曲线,再将这N条障碍物的轮廓曲线按照步骤7中提出的拟合方法拟合成一条轮廓曲线y=f(x)。
步骤8,获取的所探测车位307的参数,并与待泊车辆301的长度、宽度、转弯半径等参数对比,判断所探测车位307是否为可用的泊车位。
步骤9,使用人机交互技术,将车位探测的结果以文字、图像、声光等各种类型的信息方式传递给驾驶员,辅助驾驶员顺利完成泊车操作。
步骤8中依据曲线拟合后得到的障碍物轮廓曲线y=f(x)判断所探测车位307的参数方法为:障碍物轮廓曲线y=f(x)如图3所示,在S1段为所探测车位307后方障碍物303侧面轮廓曲线,S2段为所探测车位307后方障碍物303前部分轮廓曲线,S3段为所探测两障碍物303、305间的路肩304的轮廓曲线,S4段为所探测车位307前方障碍物305后部分轮廓曲线,S5段为所探测车位307前方障碍物侧面轮廓曲线;
依据S2、S3、S4曲线段确定所探测车位307的参数,在S2段障碍物303轮廓曲线,当出现拐点311后,且在拐点313出现前,若某段曲线的切线斜率大于设定的阈值,则认为检测到所探测车位的上边缘,如图3所示S2段曲线圈312为检测到的所探测车位307的上边缘位置;在S4段障碍物305轮廓曲线,当出现拐点314后,且在拐点316出现前,若某段曲线的切线斜率小于设定的阈值,则认为检测到所探测车位307的下边缘,如图3所示S4段曲线圈315为检测到的所探测车位307的下边缘位置;以两圈312、315之间纵轴坐标值的差值作为所探测车位307的长度;以311、313点纵轴坐标的长度差与314、316点纵轴坐标差值的平均值作为所探测车位307的宽度。
本发明提出的车位检测方法同时适用于如图4所示,障碍物为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物车辆有一定的相对角度;如图5所示,障碍物不为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物车辆平行;如图6所示的障碍物不为车辆时车位检测,待泊车辆与障碍物有一定的相对角度。
本发明提出一种采用超声波传感器阵列进行车位检测的方法,能够获取更为精确的车位参数,泊车路径规划更为合理,泊车的效果更佳。

Claims (4)

1.一种用于智能泊车系统的车位检测方法,待泊车辆的两侧布置有距离传感器;其特征在于所述的方法包括如下步骤:
步骤一,获取待泊车辆与障碍物间的相对角度和侧向距离;根据以下公式计算待泊车辆与障碍物间的相对角度:
D1,D2为传感器阵列中两个传感器测量的待泊车辆与障碍物间的侧向距离,d为传感器阵列中传感器间距,N12为测量到侧向距离值的两个传感器的等间距个数;
步骤二,在步骤一所处环境下,以距离待泊车辆尾部最近的传感器为原点,建立坐标系;
步骤三,利用待泊车辆与障碍物间的相对角度和侧向距离,获取待泊车辆上传感器阵列在该坐标系下的运动轨迹,进而获取障碍物轮廓点的坐标值,并拟合得到障碍物的轮廓;
根据以下公式计算传感器阵列在该坐标系下的运动轨迹:
vi为当前周期内待泊车辆行驶速度,θi为当前周期内待泊车辆与障碍物的相对角度,t为周期;
d为传感器阵列中两个传感器之间的间距,N为传感器阵列中传感器个数,θ1为第一次测量到待泊车辆与障碍物的相对角度值;
根据以下公式计算障碍物轮廓点的坐标值:
xij为第j时刻传感器阵列中第i个传感器测量的障碍物轮廓点在全局坐标系中的纵向坐标值,yij为第j时刻传感器阵列中第i个传感器测量的障碍物轮廓点在全局坐标系的横向坐标值,Dij为传感器阵列第j个传感器在第i时刻测量待泊车辆与障碍物间的侧向距离;
步骤四,根据得到的障碍物的轮廓,得出被探测车位的长度和宽度;
步骤五,将被探测车位的长度和宽度与待泊车辆的长度、宽度以及转弯半径比较,判断得出该车位是否为可用车位。
2.根据权利要求1所述的一种用于智能泊车系统的车位检测方法,其特征为:待泊车辆的两侧布置的距离传感器为超声波传感器,待泊车辆一侧的传感器阵列分布于同一水平线上。
3.根据权利要求1所述的一种用于智能泊车系统的车位检测方法,其特征为:利用最小二乘法,采用二次多项式对障碍物轮廓点进行拟合。
4.根据权利要求1所述的一种用于智能泊车系统的车位检测方法,其特征为:根据拟合得出的障碍物轮廓曲线,判断该曲线切线的斜率是否超出阀值,若超出阀值,则识别该超出斜率阀值处为拐点,根据拐点的坐标值判断出被探测车位的长度和宽度。
CN201510758460.5A 2015-11-10 2015-11-10 一种用于智能泊车系统的车位检测方法 Active CN106671974B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510758460.5A CN106671974B (zh) 2015-11-10 2015-11-10 一种用于智能泊车系统的车位检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510758460.5A CN106671974B (zh) 2015-11-10 2015-11-10 一种用于智能泊车系统的车位检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106671974A CN106671974A (zh) 2017-05-17
CN106671974B true CN106671974B (zh) 2019-09-20

Family

ID=58863389

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510758460.5A Active CN106671974B (zh) 2015-11-10 2015-11-10 一种用于智能泊车系统的车位检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106671974B (zh)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107672585B (zh) * 2017-08-29 2019-09-17 广州小鹏汽车科技有限公司 一种自动泊车路径规划方法及系统
CN108569279A (zh) * 2017-12-15 2018-09-25 蔚来汽车有限公司 用于识别车位的方法和装置
CN108806308A (zh) * 2018-04-29 2018-11-13 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种停车位识别方法及泊车方法
CN109895763A (zh) * 2018-05-17 2019-06-18 华为技术有限公司 基于超声波雷达的泊车车位检测方法和终端
CN110687539B (zh) * 2018-07-06 2021-04-13 广州小鹏汽车科技有限公司 一种车位检测方法、装置、介质和设备
CN110807949A (zh) * 2018-08-06 2020-02-18 上海汽车集团股份有限公司 一种泊车车位的检测方法及装置
CN109031323B (zh) * 2018-08-28 2020-09-11 重庆大学 基于超声波测距雷达的车位检测方法
CN109532824B (zh) * 2018-12-19 2020-09-01 杭州湘滨电子科技有限公司 一种水平泊车的路沿识别方法
CN109493633B (zh) * 2018-12-20 2020-12-15 广州小鹏汽车科技有限公司 一种可停车位的检测方法及装置
CN109747636A (zh) * 2019-01-15 2019-05-14 中国第一汽车股份有限公司 基于长距离超声波的路沿位置及角度检测方法及其系统
CN109814115B (zh) * 2019-01-16 2021-01-26 杭州湘滨电子科技有限公司 一种垂直泊车的角度识别校正方法
CN110488280A (zh) * 2019-08-29 2019-11-22 广州小鹏汽车科技有限公司 一种停车位轮廓的修正方法及装置、车辆、存储介质
CN110853399A (zh) * 2019-10-12 2020-02-28 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 一种基于超声波传感器车位检测系统的车位识别补偿方法
CN111982532A (zh) * 2020-08-07 2020-11-24 湖北亿咖通科技有限公司 一种自动泊车性能评价方法
CN112009462A (zh) * 2020-08-10 2020-12-01 广州汽车集团股份有限公司 一种前向自动泊车方法及装置
CN112558617A (zh) * 2021-02-19 2021-03-26 深圳佑驾创新科技有限公司 泊车控制方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102372000A (zh) * 2010-08-23 2012-03-14 北京经纬恒润科技有限公司 获取泊车位参数的装置和系统
CN103241239A (zh) * 2013-04-27 2013-08-14 重庆邮电大学 一种自动泊车系统车位识别方法
CN104417615A (zh) * 2013-09-06 2015-03-18 现代摩比斯株式会社 转向轮控制方法及实现该方法的系统
CN104916162A (zh) * 2015-05-28 2015-09-16 惠州华阳通用电子有限公司 泊车位检测方法和系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005085044A1 (de) * 2004-03-05 2005-09-15 Continental Teves Ag & Co.Ohg Einparkhilfe

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102372000A (zh) * 2010-08-23 2012-03-14 北京经纬恒润科技有限公司 获取泊车位参数的装置和系统
CN103241239A (zh) * 2013-04-27 2013-08-14 重庆邮电大学 一种自动泊车系统车位识别方法
CN104417615A (zh) * 2013-09-06 2015-03-18 现代摩比斯株式会社 转向轮控制方法及实现该方法的系统
CN104916162A (zh) * 2015-05-28 2015-09-16 惠州华阳通用电子有限公司 泊车位检测方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN106671974A (zh) 2017-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106671974B (zh) 一种用于智能泊车系统的车位检测方法
CN104950313B (zh) 一种路面提取及道路坡度识别方法
CN1846149B (zh) 停车空位的尺寸和位置的确定方法和装置
CN104793202B (zh) 多雷达成像传感器的对象融合系统
CN103930312B (zh) 包括用于共同处理信号的融合滤波器的传感器系统
CN102310857A (zh) 用于横向泊车位的泊车辅助系统
CN105404844A (zh) 一种基于多线激光雷达的道路边界检测方法
CN101472782B (zh) 车辆状态量预测装置及方法和车辆转向控制器及控制方法
CN104573646A (zh) 基于激光雷达和双目相机的车前行人检测方法及系统
CN104943694A (zh) 用于确定和补偿传感器的未对准的系统和方法
CN109359409A (zh) 一种基于视觉与激光雷达传感器的车辆可通过性检测系统
US20090121899A1 (en) Parking assistance device
CN104064030A (zh) 一种车型识别方法及系统
CN106096525A (zh) 一种复合型车道识别系统及方法
CN103456172A (zh) 一种基于视频的交通参数测量方法
CN109532821A (zh) 融合泊车系统
CN107615201B (zh) 自身位置估计装置及自身位置估计方法
CN101793528A (zh) 使用传感器融合来估计车道路径的系统和方法
CN109031323A (zh) 基于超声波测距雷达的车位检测方法
CN103487034A (zh) 一种基于立式标靶的车载单目摄像头测距测高方法
CN106153000A (zh) 一种前方车辆距离检测方法
CN104504364B (zh) 基于时空关联的停止线实时识别与测距方法
CN103927754A (zh) 一种车载摄像机的标定方法
CN104005324B (zh) 一种路面构造信息的检测系统
CN103499337A (zh) 一种基于立式标靶的车载单目摄像头测距测高装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant