CN110304051B - 自动泊车推荐方法、电子设备及汽车 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种自动泊车推荐方法、电子设备及汽车，方法包括：响应于自动泊车请求，探测到多个车位；当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为多个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；展示所述最优车位。本发明直接在车位寻找到后对车位进行后台评分，推荐最优车位，不仅增加用户体验感，更是大幅度提升系统的泊车的性能表现，提前规避掉用户无法下车、泊车失效退出甚至刮蹭的风险。

Description

自动泊车推荐方法、电子设备及汽车

技术领域

本发明涉及汽车相关技术领域，特别是一种自动泊车推荐方法、电子设备及汽车。

背景技术

随着社会发展，私家车数量不断增多，而私家车位却愈来愈紧张，导致停车位的空间越来越小，对于目前现有的自动泊车技术，系统基本是只支持寻找一个车位，系统找到车位后，用户要么放弃该目标车位的泊车，要么选择完成泊车，就算能顺利完成泊车，也可能出现揉库次数多、泊车时间长、错停在禁停车位、泊车完成后用户无法下车等现象，大幅度降低用户体验。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术的自动泊车不能适应不同场景的技术问题，提供一种自动泊车推荐方法、电子设备及汽车。

本发明提供一种自动泊车推荐方法，包括：

响应于自动泊车请求，探测到多个车位；

当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为多个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；

展示所述最优车位。

本发明直接在车位寻找到后对车位进行后台评分，推荐最优车位，不仅增加用户体验感，更是大幅度提升系统的泊车的性能表现，提前规避掉用户无法下车、泊车失效退出甚至刮蹭的风险。

进一步地，所述用户体验影响因子包括：用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子。

对于自动泊车中造成影响的主要是用户体验、泊车性能以及车位信息，本实施例通过用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子来加权计算推荐值，使得最优车位更为符合用户需求。

更进一步地，所述用户体验类影响因子包括：根据泊车完成后用户能否下车进行评价的第一判断因子、根据泊车最终位置是否居中进行评价的第二判断因子、以及根据泊车揉库次数进行评价的第三判断因子。

本实施例根据泊车完成后及泊车过程中影响用户体验的因子对车位进行评价。

更进一步地，所述泊车性能类影响因子包括：根据泊车距离进行评价的第四判断因子、根据泊车时长进行评价的第五判断因子、以及根据泊车成功率进行评价的第六判断因子。

本实施例根据泊车的不同方面的性能对车位进行评价。

更进一步地，所述车位信息类影响因子包括：根据车位尺寸进行评价的第七判断因子、根据车位是否为禁停车位进行评价的第八判断因子、根据车位旁是否存在障碍物进行评价的第九判断因子、根据车位坡度进行评价的第十判断因子、以及根据车位类型进行评价的第十一判断因子。

本实施例根据不同的车位信息对车位进行评价。

本发明提供一种自动泊车推荐电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

响应于自动泊车请求，探测到多个车位；

当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为多个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；

展示所述最优车位。

本发明直接在车位寻找到后对车位进行后台评分，推荐最优车位，不仅增加用户体验感，更是大幅度提升系统的泊车的性能表现，提前规避掉用户无法下车、泊车失效退出甚至刮蹭的风险。

进一步地，所述用户体验影响因子包括：用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子。

对于自动泊车中造成影响的主要是用户体验、泊车性能以及车位信息，本实施例通过用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子来加权计算推荐值，使得最优车位更为符合用户需求。

更进一步地，所述用户体验类影响因子包括：根据泊车完成后用户能否下车进行评价的第一判断因子、根据泊车最终位置是否居中进行评价的第二判断因子、以及根据泊车揉库次数进行评价的第三判断因子。

本实施例根据泊车完成后及泊车过程中影响用户体验的因子对车位进行评价。

更进一步地，所述泊车性能类影响因子包括：根据泊车距离进行评价的第四判断因子、根据泊车时长进行评价的第五判断因子、以及根据泊车成功率进行评价的第六判断因子。

本实施例根据泊车的不同方面的性能对车位进行评价。

更进一步地，所述车位信息类影响因子包括：根据车位尺寸进行评价的第七判断因子、根据车位是否为禁停车位进行评价的第八判断因子、根据车位旁是否存在障碍物进行评价的第九判断因子、根据车位坡度进行评价的第十判断因子、以及根据车位类型进行评价的第十一判断因子。

本实施例根据不同的车位信息对车位进行评价。

本发明提供一种汽车，包括车体、以及如前所述的电子设备，所述电子设备在所述车体展示所述最优车位。

本发明直接在车位寻找到后对车位进行后台评分，推荐最优车位，不仅增加用户体验感，更是大幅度提升系统的泊车的性能表现，提前规避掉用户无法下车、泊车失效退出甚至刮蹭的风险。

附图说明

图1为本发明一种自动泊车推荐方法的工作流程图；

图2为本发明最佳实施例一种自动泊车推荐方法的工作流程图；

图3为本发明最佳实施例的系统示意图；

图4为本发明一种用于汽车爬坡车速测量的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。

如图1所示为本发明一种自动泊车推荐方法的工作流程图，包括：

步骤S101，响应于自动泊车请求，探测到多个车位；

步骤S102，当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为多个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；

步骤S103，展示所述最优车位。

具体来说，用当用户启动自动泊车辅助系统(Auto Parking Assist,APA)功能，例如按下APA开关，则触发步骤S101，在车辆前行方向左右两边同时搜索车位，当探测到多个车位，执行步骤S102，识别出最优车位，并在步骤S103向用户展示最优车位。

优选地，向用户展示所有车位，并通过例如高亮方式，提示用户最优车位。

优选地，在经过预设时间后，用户无需手动选择泊车位，自动进入泊车引导过程直到泊车完成。

本发明直接在车位寻找到后对车位进行后台评分，推荐最优车位，不仅增加用户体验感，更是大幅度提升系统的泊车的性能表现，提前规避掉用户无法下车、泊车失效退出甚至刮蹭的风险。

在其中一个实施例中，所述用户体验影响因子包括：用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子。

对于自动泊车中造成影响的主要是用户体验、泊车性能以及车位信息，本实施例通过用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子来加权计算推荐值，使得最优车位更为符合用户需求。

作为一个例子，设置用户体验类影响因子的权重为A1、泊车性能类影响因子的权重为A2、车位信息类影响因子的权重为A3，A1+A2+A3＝1。则推荐值＝A1*用户体验类影响因子的值+A2*泊车性能类影响因子的值+A3*以及车位信息类影响因子的值。

在其中一个实施例中，所述用户体验类影响因子包括：根据泊车完成后用户能否下车进行评价的第一判断因子、根据泊车最终位置是否居中进行评价的第二判断因子、以及根据泊车揉库次数进行评价的第三判断因子。

本实施例根据泊车完成后及泊车过程中影响用户体验的因子对车位进行评价。

作为一个例子，以第一判断因子、第二判断因子、第三判断因子的平均值作为用户体验类影响因子的值，若泊车完成，用户无法下车，则第一判断因子E1＝0.5。若泊车完成，车辆不能居中停靠，则第二判断因子E2＝0.5。若泊车次数超过5次，则第三判断因子E3＝0。若有目标车位泊车次数需要7次，且泊车完成后用户无法下车且不能居中停靠，则该目标车位的用户体验类影响因子的值为(E1+E2+E3)/(1+1+1)＝(0.5+0.5+0)/3＝33％。

在其中一个实施例中，所述泊车性能类影响因子包括：根据泊车距离进行评价的第四判断因子、根据泊车时长进行评价的第五判断因子、以及根据泊车成功率进行评价的第六判断因子。

本实施例根据泊车的不同方面的性能对车位进行评价。

作为一个例子，以第四判断因子、第五判断因子、第六判断因子的平均值作为泊车性能类影响因子的值，若泊车距离超过系统设定距离阈值，则第四判断因子P1＝0.5。若泊车时间≤预设时间阈值，则第五判断因子P2＝1。若泊车成功率为70％，第六判断因子P3＝0.7。若有目标车位泊车距离超过系统设定距离阈值、泊车时间≤预设时间阈值且泊车成功率为70％，则该目标车位的泊车性能类影响因子的值为(P1+P2+P3)/(1+1+1)＝(0.5+1+0.7)/3＝73％。

在其中一个实施例中，所述车位信息类影响因子包括：根据车位尺寸进行评价的第七判断因子、根据车位是否为禁停车位进行评价的第八判断因子、根据车位旁是否存在障碍物进行评价的第九判断因子、根据车位坡度进行评价的第十判断因子、以及根据车位类型进行评价的第十一判断因子。

作为一个例子，以第七判断因子、第八判断因子、第九判断因子、第十判断因子、第十一判断因子的平均值作为车位信息类影响因子的值，车位尺寸(I1)、禁停车位(I2)、车位旁是否存在特殊障碍物(例如：墙、树木、不规则障碍物、锥形筒等影响泊车成功率)(I3)、车位坡度(I4)和车位类型(单车位、双车位、停车线型车位)(I5)。若目标车位的车位尺寸≥标准车位尺寸，则第七判断因子I1＝0.8，若该车位是禁停车位，则第八判断因子I2＝0(若不是则I2＝1)，若该车位车位旁存在特殊障碍物(例如：墙、树木、不规则障碍物、锥形筒等影响泊车成功率)，则第九判断因子I3＝0，若车位无坡度，则第十判断因子I4＝1，若车位为停车线型，则第十一判断因子I5＝1，车位类型包括但不限于单车位、双车位、停车线型车位。则该车位的车位信息值为：(I1+I2+I3+I4+I5)/(1+1+1+1+1)＝(0.8+0+0+1+1)/5＝56％。

如图2所示为本发明最佳实施例一种自动泊车推荐方法的工作流程图，包括：

步骤S201，整车上电；

步骤S202，系统进入待机状态，standby，当用户按下APA按钮触发步骤S203；

步骤S203，APA进入找车位状态；

步骤S204，系统找车位；

步骤S205，系统找到多个车位，提示用户停车，最多支持左三右三总共六个车位；

步骤S206，系统判断最优车位；

步骤S207，系统显示多个车位，并高亮最优车位；

步骤S208，如果3秒内用户选择车位，则将用户选择车位作为目标车位，否则以最优车位作为目标车位；

步骤S209，泊车引导至目标车位并完成。

具体来说，用户通过APA开关打开自动泊车系统，向前行驶左右两边同时搜索车位，系统最多可支持左右各3个车位，找到车位后，系统通过仪器仪表控制单元(Instrumentation Control Unit，ICU)提示用户停车并选择泊车车位，此时，系统通过内部计算识别出最优车位，并通过高亮方式提示用户最佳车位，3s后用户无需手动选择泊车位，自动进入泊车引导过程直到泊车完成。

本发明中自动推荐最优车位方案如下：

本发明中，自动泊车系统用户体验影响因子的3类因子分别是车位信息、泊车性能和用户体验。其三类因子按照影响用户体验感重要程度排序和权重，每一种影响因子包含多种判断因子，每种判断因子根据需求定义占比，占比因子最大为1，最小为0。占比因子评分根据需求进行定义。

用户体验类(Experience)占比A1，其内容包含3点分别是：泊车完成用户能否下车(占比为E1)、泊车最终位置是否最佳(占比为E2)和泊车揉库次数(占比为E3)。若泊车完成，用户无法下车，则E1＝0.5。若泊车完成，车辆不能居中停靠，E2＝0.5。若泊车次数超过5次，则E3＝0。若有目标车位泊车次数需要7次，且泊车完成后用户无法下车且不能居中停靠，则该目标车位的用户体验得分为(E1+E2+E3)/(1+1+1)＝(0.5+0.5+0)/3＝33％。

泊车性能类(Performance)占比，其内容包含3点：泊车距离(占比为P1)、泊车时长(占比为P2)和泊车成功率(占比为P3)。同理上述车位，若泊车距离超过系统设定阈值，则P1＝0.5，若泊车时间≤2min(可通过标定更改)，则P2＝1，若泊车成功率为70％，则P3＝0.7，则该目标车位的泊车性能得分为(P1+P2+P3)/(1+1+1)＝(0.5+1+0.7)/3＝73％。

车位信息类(Information)占比30％，包含5点：车位尺寸(I1)、禁停车位(I2)、车位旁是否存在特殊障碍物(例如：墙、树木、不规则障碍物、锥形筒等影响泊车成功率)(I3)、车位坡度(I4)和车位类型(单车位、双车位、停车线型车位)(I5)。若上述目标车位的车位尺寸≥标准车位尺寸，则I1＝0.8，若该车位是禁停车位，则I2＝0(若不是则I2＝1)，若该车位车位旁存在特殊障碍物，则I3＝0，若车位无坡度，则I4＝1，若车位为停车线型，则I5＝1，同上计算(I1+I2+I3+I4+I5)/(1+1+1+1+1)＝(0.8+0+0+1+1)/5＝56％。

综上所述，该目标车位总得分是33％*A1+73％*A2+56％*A3。

当系统搜索到目标车位时，通过上述计算方法进行计算得出目标车位得分，在用户停车时，得分最高的车位系统判定为最佳车位。

本发明利用摄像头和超声波底层融合的方案，实现同时寻找至多6个车位的系统，提升功能的科技感。利用系统软件算法实现系统自动推荐最优车位，省去用户选择车位的操作步骤，使用起来更为便捷。利用软件算法将后台找到的车位进行得分对比，推荐最优的泊车车位给用户进行泊车，将可能出现泊车退出、刮蹭等车位信息通过人机接口(HumanMachine Interface，HMI)交互的方式在用户的视线中淡化，减少系统失效、系统性能表现差的情况的发生概率，提升产品可靠性，也大幅度提升用户口碑。

如图3所示为本发明最佳实施例的系统示意图，系统总共包含12颗超声波探头、4颗环视摄像头、自动泊车主机、电动助力转向、车身稳定系统、车身控制器、整车控制器、仪表、组合开关、转角传感器、T-BOX、手机等关重系统，传感器单元(超声波探头和摄像头)通过私有通讯与自动泊车主机通信，，其他相关联系统通过控制器局域网络(ControllerArea Network,CAN)或可调数据速率控制器局域网络(CAN with Flexible Data-Rate，CAN-FD)与自动泊车主机通信。其中：

泊车开启开关1为硬开关或者是HU里面设置的软开关，用于开启自动泊车功能。

超声波探头2(远距离)，产生方波信号，经过放大电路驱动超声波探头发送超声波脉冲信号，当超声波经过障碍物发射后再由超声波探头测量并接收，当MCU检测到回波后，根据当前温度进行温度补偿，通过公式d＝1/2Ct(C＝343m/s(20℃))计算出障碍物距离。

环视摄像头3是广角的鱼眼摄像头，可实时运用图像算法运算捕捉车位信息和周围环境信息。对于超声波无法探测到的障碍物(如：矮小物体、移动物体等)进行探测识别，可准确识别车位的长度、深度、车道线以及车位周围障碍物类型等。

自动泊车主机4用于找车位、规划泊车轨迹、发出控制横向、纵向等控制指令及人机交互命令给到相应ECU。

车身稳定系统5用于收到自动泊车主机发送的制动距离、制动最高速度限制和换挡请求，以及自动泊车系统发送的是否可跨越等信号时，给整车控制器发送增扭、降扭及换挡请求，同时反馈当前轮速、车速等。

电动助力转向6用于执行自动泊车主机发出的转向角度和转向角加速度请求，控制方向盘转向到自动泊车主机指令的角度，如果EPS出现故障或者是驾驶员干预泊车，需向APA反馈退出控制原因。

整车控制器7用于接收到车身稳定系统发送的增扭、降扭及换挡请求实时响应扭矩增减、档位切换等。

仪表8用于在泊车过程中提示文字和动画的显示，蜂鸣器报警音等。

车身控制器9用于整车上电逻辑判断及执行部件。

如图4所示为本发明一种用于自动泊车推荐的电子设备的硬件结构示意图，包括：

至少一个处理器401；以及，

与所述至少一个处理器401通信连接的存储器402；其中，

所述存储器402存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

响应于自动泊车请求，探测到多个车位；

当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为多个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；

展示所述最优车位。

电子设备优选为电子控制器单元(Electronic Control Unit，ECU)，该电子设备可以集成在自动泊车主机中。图4中以一个处理器402为例。

电子设备还可以包括：输入装置403和输出装置404。

处理器401、存储器402、输入装置403及显示装置404可以通过总线或者其他方式连接，图中以通过总线连接为例。

存储器402作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的自动泊车推荐方法对应的程序指令/模块，例如，图1所示的方法流程。处理器401通过运行存储在存储器402中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的自动泊车推荐方法。

存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据自动泊车推荐方法的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至执行自动泊车推荐方法的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置403可接收输入的用户点击，以及产生与自动泊车推荐方法的用户设置以及功能控制有关的信号输入。显示装置404可包括显示屏等显示设备。

在所述一个或者多个模块存储在所述存储器402中，当被所述一个或者多个处理器401运行时，执行上述任意方法实施例中的自动泊车推荐方法。

本发明直接在车位寻找到后对车位进行后台评分，推荐最优车位，不仅增加用户体验感，更是大幅度提升系统的泊车的性能表现，提前规避掉用户无法下车、泊车失效退出甚至刮蹭的风险。

在其中一个实施例中，所述用户体验影响因子包括：用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子。

对于自动泊车中造成影响的主要是用户体验、泊车性能以及车位信息，本实施例通过用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子来加权计算推荐值，使得最优车位更为符合用户需求。

在其中一个实施例中，所述用户体验类影响因子包括：根据泊车完成后用户能否下车进行评价的第一判断因子、根据泊车最终位置是否居中进行评价的第二判断因子、以及根据泊车揉库次数进行评价的第三判断因子。

本实施例根据泊车完成后及泊车过程中影响用户体验的因子对车位进行评价。

在其中一个实施例中，所述泊车性能类影响因子包括：根据泊车距离进行评价的第四判断因子、根据泊车时长进行评价的第五判断因子、以及根据泊车成功率进行评价的第六判断因子。

本实施例根据泊车的不同方面的性能对车位进行评价。

在其中一个实施例中，所述车位信息类影响因子包括：根据车位尺寸进行评价的第七判断因子、根据车位是否为禁停车位进行评价的第八判断因子、根据车位旁是否存在障碍物进行评价的第九判断因子、根据车位坡度进行评价的第十判断因子、以及根据车位类型进行评价的第十一判断因子。

本实施例根据不同的车位信息对车位进行评价。

本发明一实施例提供一种汽车，包括车体、以及如前所述的电子设备，所述电子设备在所述车体展示所述最优车位。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种自动泊车推荐方法，其特征在于，包括：

响应于自动泊车请求，探测到多个车位；

当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为三个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；

展示所述最优车位；

所述用户体验影响因子包括：用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子；

所述用户体验类影响因子包括：根据泊车最终位置是否居中进行评价的第二判断因子、以及根据泊车揉库次数进行评价的第三判断因子；

所述车位信息类影响因子包括：根据车位是否为禁停车位进行评价的第八判断因子、根据车位旁是否存在障碍物进行评价的第九判断因子、根据车位坡度进行评价的第十判断因子、以及根据车位类型进行评价的第十一判断因子；

所述障碍物为影响泊车成功率的障碍物。

2.根据权利要求1所述的自动泊车推荐方法，其特征在于，所述用户体验类影响因子还包括：根据泊车完成后用户能否下车进行评价的第一判断因子。

3.根据权利要求1所述的自动泊车推荐方法，其特征在于，所述泊车性能类影响因子包括：根据泊车距离进行评价的第四判断因子、根据泊车时长进行评价的第五判断因子、以及根据泊车成功率进行评价的第六判断因子。

4.根据权利要求1所述的自动泊车推荐方法，其特征在于，所述车位信息类影响因子还包括：根据车位尺寸进行评价的第七判断因子。

5.一种自动泊车推荐电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

响应于自动泊车请求，探测到多个车位；

当探测到车位后，计算每个车位的推荐值，根据所述推荐值确定最优车位，所述推荐值为三个用户体验影响因子的加权值，每个所述用户体验影响因子根据一个或多个判断因子计算得到；

展示所述最优车位；

所述用户体验影响因子包括：用户体验类影响因子、泊车性能类影响因子、以及车位信息类影响因子；

所述用户体验类影响因子包括：根据泊车最终位置是否居中进行评价的第二判断因子、以及根据泊车揉库次数进行评价的第三判断因子；

所述车位信息类影响因子包括：根据车位是否为禁停车位进行评价的第八判断因子、根据车位旁是否存在障碍物进行评价的第九判断因子、根据车位坡度进行评价的第十判断因子、以及根据车位类型进行评价的第十一判断因子；

所述障碍物为影响泊车成功率的障碍物。

6.根据权利要求5所述的自动泊车推荐电子设备，其特征在于，所述用户体验类影响因子还包括：根据泊车完成后用户能否下车进行评价的第一判断因子。

7.根据权利要求5所述的自动泊车推荐电子设备，其特征在于，所述泊车性能类影响因子包括：根据泊车距离进行评价的第四判断因子、根据泊车时长进行评价的第五判断因子、以及根据泊车成功率进行评价的第六判断因子。

8.根据权利要求5所述的自动泊车推荐电子设备，其特征在于，所述车位信息类影响因子还包括：根据车位尺寸进行评价的第七判断因子。

9.一种汽车，其特征在于，包括车体、以及如权利要求5至8任一项所述的电子设备，所述电子设备在所述车体展示所述最优车位。

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