CN110562248B - 一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法 - Google Patents

一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法，属于车辆领域。该自动泊车系统包括：车辆和与车辆通信连接的无人机，车辆用于在停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令；无人机用于接收到起飞指令时起飞，无人机包括：感知模块，用于采集无人机飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息；建图模块，与感知模块连接，用于根据飞行探测信息建立局部地图；路径规划单元，用于根据局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至车辆，使得车辆根据泊车路径进行自动行驶和泊车，其中，泊车路径的起始点为局部地图的建图起始点。本发明的自动泊车系统及自动泊车方法将无人机应用到自动泊车系统中，能够解决自动泊车的定位难的问题。

Description

一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法
技术领域
本发明涉及车辆领域，特别是涉及一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法。
背景技术
现有的车辆一般通过自身安装的各种传感器来采集车辆周边的信息，从而辅助车辆进行自动驾驶。自动泊车也属于辅助驾驶的拓广应用。
由于停车场的设置越来越多地设置在地下空间，而地下空间的GPS定位信号一般比较弱。因此信号弱的区域的自动泊车过程中，车辆的定位是一个比较难解决的问题。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种基于无人机的自动泊车系统及自动泊车方法，能够解决自动泊车的定位难的问题。
本发明的另一个目的是将无人机应用到自动泊车系统中。
特别地，本发明提供了一种基于无人机的自动泊车系统，包括：
车辆和停放于所述车辆且与所述车辆通信连接的无人机，所述车辆用于在停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令并发送至所述无人机；
所述无人机用于接收到所述起飞指令时起飞，所述无人机包括：
感知模块，用于采集所述无人机飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息，所述飞行探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
建图模块，与所述感知模块连接，用于根据所述飞行探测信息建立局部地图；
路径规划单元，用于根据所述局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至所述车辆，使得所述车辆根据所述泊车路径进行自动行驶和泊车，其中，所述泊车路径的起始点为所述局部地图的建图起始点。
可选地，所述车辆包括：
车辆采集单元，用于采集所述车辆周边第二预设范围内的车辆探测信息，所述车辆探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
实时定位匹配单元，与所述车辆采集单元和所述无人机均通信连接，用于实时接收和定位匹配所述飞行探测信息和所述车辆探测信息，以生成实时定位匹配数据；
行车控制单元，与所述路径规划单元和所述实时定位匹配单元数据连接，用于根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车。
可选地，所述行车控制单元包括：
车辆控制决策模块，用于接收所述泊车路径并根据预设规则选取其中一条路径作为当前泊车路径，并根据所述实时定位匹配数据和所述当前泊车路径控制所述车辆行驶至对应的空车位；
泊车控制模块，用于在所述车辆行驶至所述当前泊车路径对应的空车位时控制车辆进行泊车。
可选地，所述无人机的所述感知模块还用于在所述车辆进行行驶和泊车时采集所述车辆周边第三预设范围内的无人机探测信息，所述无人机探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
所述车辆控制决策模块与所述无人机的所述感知模块、所述车辆采集单元均数据连接，用于接收所述无人机探测信息和所述车辆探测信息并进行数据合并和对比。
可选地，所述车辆的顶端设有无人机接口，用于固定所述无人机并与所述无人机进行通信连接；
所述车辆还设有自动泊车按键，用于在被操作时生成所述泊车指令。
特别地，本发明还提供了一种基于无人机的自动泊车方法，包括以下步骤：
在车辆处于停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令并发送至无人机，所述无人机停放于所述车辆且与所述车辆通信连接；
所述无人机在接收到所述起飞指令时起飞；
通过所述无人机采集所述无人机飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息，所述飞行探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
根据所述飞行探测信息建立局部地图；
根据所述局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至所述车辆，其中，所述泊车路径的起始点为所述局部地图的建图起始点；
根据所述泊车路径进行自动行驶和泊车。
可选地，根据所述泊车路径进行自动行驶和泊车，包括：
所述车辆采集所述车辆周边第二预设范围内的车辆探测信息，所述车辆探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
定位匹配所述飞行探测信息和所述车辆探测信息，以生成实时定位匹配数据；
根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车。
可选地，根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车，包括：
接收所述泊车路径并根据预设规则选取其中一条路径作为当前泊车路径；
根据所述实时定位匹配数据和所述当前泊车路径控制所述车辆行驶至对应的空车位；
在所述车辆行驶至所述当前泊车路径对应的空车位时根据控制车辆进行泊车。
可选地，根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车，还包括：
所述无人机在所述车辆进行行驶和泊车时采集所述车辆周边第三预设范围内的无人机探测信息，所述无人机探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
接收所述无人机探测信息和所述车辆探测信息并进行数据合并和对比。
可选地，根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车，还包括：
所述无人机对所述车辆的泊车过程进行泊车监控。
本发明的自动泊车系统所规划的路径的起始点为局部地图的建图起始点，也就是无人机的起飞点，而无人机的起飞点就是车辆一开始的停放点，通过对比无人机飞回车辆时采集的信息和无人机起飞时采集的信息可以完成起始点的确定，即车辆进行自动泊车时的初始化定位。因此本发明很好地解决了自动泊车过程中车辆的初始化定位，能够确定定位成功，定位方法简单。并且在定位过程中不需要GPS信号，因此特别适用于地下停车场内的自动泊车工况，由于不需要GPS信号进行定位，也避免了定位难和算法复杂的问题。
进一步地，由于本发明中的无人机设置了感知模块，不仅在寻找空车位时能够实时采集信息，在车辆行驶过程中也能作为传感器来采集信息并与车辆进行通信，因此可以减少车端的传感器数量，减轻车辆电器架构的压力。
进一步地，本发明将车辆和无人机的探测数据合并和对比，即传感器的信息融合，包括对于传感器的覆盖区域会进行融合，对于覆盖的共同区域能进行二次确认，使功能安全等级更高。探测范围更广。同时，所有不同传感器有不同的探测范围，多传感器如果把所有的探测信息进行整合，这样会使检测率更高。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本发明一个实施例的自动泊车系统的连接框图；
图2是根据本发明另一个实施例的自动泊车系统的连接框图；
图3是根据本发明一个实施例的自动泊车方法的流程图。
具体实施方式
图1是根据本发明一个实施例的自动泊车系统100的连接框图。本发明提供了一种基于无人机20的自动泊车系统100，如图1所示，一个实施例中，自动泊车系统100包括车辆10和停放于车辆10且与车辆10通信连接的无人机20。车辆10用于在停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令并发送至无人机20。例如车主在行驶至停车场时，停放车辆10在某一位置，然后通过车内仪表盘按下按键以生成泊车指令，车辆10在收到泊车指令时生成起飞指令并发送给无人机20，无人机20用于接收到起飞指令时起飞。无人机20包括感知模块21、建图模块22和路径规划单元23。感知模块21用于采集无人机20飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息，飞行探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息。建图模块22与感知模块21连接，用于根据飞行探测信息建立局部地图。路径规划单元23用于根据局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至车辆10，使得车辆10根据泊车路径进行自动行驶和泊车，其中，泊车路径的起始点为局部地图的建图起始点。
本实施例首创地将无人机20应用到自动泊车系统100，通过无人机20采集停车场内的信息并实时建立局部地图，即无人机20边飞行边采集信息，并根据实时采集的信息建立地图，该地图是无人机20飞行路径上一定范围内的停车场内的局部区域的地图，当然在停车位较少时，无人机20可能会飞行经过将整个停车场，此时所建立的地图可能会覆盖整个停车场。然后无人机根据局部地图上的信息规划出泊车路径发送给车辆10。这里的无人机20相当于一个车辆10的外置泊车控制器，完成感知、数据处理和决策控制。
由于本实施例的自动泊车系统100所规划的路径的起始点为局部地图的建图起始点，也就是无人机20的起飞点，而无人机20的起飞点就是车辆10一开始的停放点，通过对比无人机20飞回车辆10时采集的信息和无人机20起飞时采集的信息可以完成起始点的确定，即车辆10进行自动泊车时的初始化定位。因此本实施例很好地解决了自动泊车过程中车辆10的初始化定位，能够确定定位成功，定位方法简单。并且在定位过程中不需要GPS信号，因此特别适用于地下停车场内的自动泊车工况，由于不需要GPS信号进行定位，也避免了定位难和算法复杂的问题。
进一步地，由于本实施例中的无人机20设置了感知模块21，不仅在寻找空车位时能够实时采集信息，在车辆10行驶过程中也能作为传感器来采集信息并与车辆10进行通信，因此可以减少车端的传感器数量，减轻车辆10电器架构的压力。
并且本实施例在完成自动泊车功能时，不需要手机APP和云端的参与，仅通过车辆10和无人机20的协同工作即可完成，因此适用性强，方法简单。
可选地，无人机20的感知模块21为四路环视摄像头，记录从车端出发搜寻到空车位整个循环过程的特征点，可以从四路环视摄像头的视频图片中进行随机提取，根据一定的算法提取关键的特征点。感知模块21还用于采集车道线信息、车位线信息和交通标识信息等语义信息，交通标识信息包括停车场内的一些提示牌、停车位等。
图2是根据本发明另一个实施例的自动泊车系统100的连接框图。如图2所示，另一个实施例中，车辆10包括车辆采集单元11、实时定位匹配单元12和行车控制单元13。车辆采集单元11用于采集车辆10周边第二预设范围内的车辆探测信息，车辆探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息。实时定位匹配单元12与车辆采集单元11和无人机20均通信连接，用于实时接收和定位匹配飞行探测信息和车辆探测信息，以生成实时定位匹配数据。行车控制单元13与路径规划单元23和实时定位匹配单元12数据连接，用于根据实时定位匹配数据和泊车路径控制车辆10行驶和泊车。
车辆采集单元11可以包括雷达、角雷达、超声波传感器等。在无人机20飞回车辆10端后，车辆10的采集单元实时采集车辆10周边的目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息，然后与无人机20采集的信息进行匹配，以定位车辆10并控制车辆10的横纵向运行，包括避障、制动、转向和加减速动作，从而完成自动泊车。
如图2所示，一个实施例中，行车控制单元13包括车辆控制决策模块131和泊车控制模块132。车辆控制决策模块131用于接收泊车路径并根据预设规则选取其中一条路径作为当前泊车路径，并根据实时定位匹配数据和当前泊车路径控制车辆10行驶至对应的空车位。泊车控制模块132用于在车辆10行驶至当前泊车路径对应的空车位时控制车辆10进行泊车。
也就是说，本实施例通过两个控制模块分别控制车辆10的行驶和停车入库动作。
需要说明的是，关于路径的选取可以由车辆控制决策模块131执行，也可以由无人机20的路径规划单元23执行，当无人机20探测到多个空车位后，无人机20会一一记录车位信息，然后依次规划出路径，但是，无人机20会选择一条距离最短的路径。如果该车位被占，无人机20会跟换其他路径。当然也可以根据用时最短、距离电梯口最近等方式进行路径的选取，或根据多种因素综合考虑。
另一个实施例中，无人机20的感知模块21还用于在车辆10进行行驶和泊车时采集车辆10周边第三预设范围内的无人机20探测信息，无人机20探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息。车辆控制决策模块131与无人机20的感知模块21、车辆采集单元11均数据连接，用于接收无人机20探测信息和车辆探测信息并进行数据合并和对比。
这里的数据合并和对比即传感器的信息融合，包括对于传感器的覆盖区域会进行融合，对于覆盖的共同区域能进行二次确认，使功能安全等级更高。探测范围更广。比如AVM(全景式监控影像系统)没有探测出前方的车辆10，但是通过雷达判断前方有障碍物，这样就能避免碰撞，一种传感器失效时，其他传感器也会给出感知结果，这样车辆10还是能避免碰撞。另外，多传感器能使探测的范围更广，超声波雷达一般探测只有4.4-5米，环视一般能达到10米，前视摄像头能达到更远100米以上，所有不同传感器有不同的探测范围，多传感器如果把所有的探测信息进行整合，这样会使检测率更高。
一个实施例中，车辆10的顶端设有无人机20接口，用于固定无人机20并与无人机20进行通信连接。该无人机20接口即是无人机20的停放位置，也是无人机20与车辆10的通信口，使得两者通过通讯网络进行无线通讯，接收无人机20的控制决策。在不使用无人机20时可以将无人机20取下放置与车辆10的后备箱等地。
另一个实施例中，车辆10还设有自动泊车按键，用于在被操作时生成泊车指令。例如在仪表板处设置按钮或按键，在显示屏上设置触控按键等。
图3是根据本发明一个实施例的自动泊车方法的流程图。本发明还提供了一种基于无人机20的自动泊车方法，如图3所示，一个实施例中，该自动泊车方法包括以下步骤：
S10：在车辆10处于停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令并发送至无人机20。无人机20停放于车辆10且与车辆10通信连接；
S20：无人机20在接收到起飞指令时起飞。
S30：通过无人机20采集无人机20飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息。飞行探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息。
S40：根据飞行探测信息建立局部地图。
S50：根据局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至车辆10。其中，泊车路径的起始点为局部地图的建图起始点。
S60：根据泊车路径进行自动行驶和泊车。
本实施例通过无人机20采集停车场内的信息并实时建立局部地图，然后规划出泊车路径发送给车辆10。这里的无人机20相当于一个车辆10的外置泊车控制器，完成感知、数据处理和决策控制。
由于本实施例的自动泊车系统100所规划的路径的起始点为局部地图的建图起始点，也就是无人机20的起飞点，而无人机20的起飞点就是车辆10一开始的停放点，通过对比无人机20飞回车辆10时采集的信息和无人机20起飞时采集的信息可以完成起始点的确定，即车辆10进行自动泊车时的初始化定位。因此本实施例很好地解决了自动泊车过程中车辆10的初始化定位，能够确定定位成功，定位方法简单。并且在定位过程中不需要GPS信号，因此特别适用于地下停车场内的自动泊车工况，由于不需要GPS信号进行定位，也避免了定位难和算法复杂的问题。
进一步地，由于本实施例中的无人机20不仅在寻找空车位时能够实时采集信息，在车辆10行驶过程中也能作为传感器来采集信息并与车辆10进行通信，因此可以减少车端的传感器数量，减轻车辆10电器架构的压力。
并且本实施例在完成自动泊车功能时，不需要手机APP和云端的参与，仅通过车辆10和无人机20的协同工作即可完成，因此适用性强，方法简单。
另一个实施例中，S60包括：
S61：车辆10采集车辆10周边第二预设范围内的车辆探测信息，车辆探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息。
S62：定位匹配飞行探测信息和车辆探测信息，以生成实时定位匹配数据。
S63：根据实时定位匹配数据和泊车路径控制车辆10行驶和泊车。
在无人机20飞回车辆10端后，车辆10的采集单元实时采集车辆10周边的目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息，然后与无人机20采集的信息进行匹配，以定位车辆10并控制车辆10的横纵向运行，包括避障、制动、转向和加减速动作，从而完成自动泊车。
一个实施例中，S63包括：
S64：接收泊车路径并根据预设规则选取其中一条路径作为当前泊车路径。
S65：根据实时定位匹配数据和当前泊车路径控制车辆10行驶至对应的空车位。
S66：在车辆10行驶至当前泊车路径对应的空车位时根据控制车辆10进行泊车。
关于路径的选取可以由车辆控制决策模块131执行，也可以由无人机20的路径规划单元23执行，当无人机20探测到多个空车位后，无人机20会一一记录车位信息，然后依次规划出路径，但是，无人机20会选择一条距离最短的路径。如果该车位被占，无人机20会跟换其他路径。当然也可以根据用时最短、距离电梯口最近等方式进行路径的选取，或根据多种因素综合考虑。
S63还包括：
S67：无人机20在车辆10进行行驶和泊车时采集车辆10周边第三预设范围内的无人机20探测信息。无人机20探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息。
S68：接收无人机20探测信息和车辆探测信息并进行数据合并和对比。
这里的数据合并和对比即传感器的信息融合，包括对于传感器的覆盖区域会进行融合，对于覆盖的共同区域能进行二次确认，使功能安全等级更高。探测范围更广。比如AVM没有探测出前方的车辆10，但是通过雷达判断前方有障碍物，这样就能避免碰撞，一种传感器失效时，其他传感器也会给出感知结果，这样车辆10还是能避免碰撞。另外，多传感器能使探测的范围更广，超声波雷达一般探测只有4.4-5米，环视一般能达到10米，前视摄像头能达到更远100米以上，所有不同传感器有不同的探测范围，多传感器如果把所有的探测信息进行整合，这样会使检测率更高。
另一个实施例中，S63还包括：
S69：无人机20对车辆10的泊车过程进行泊车监控。当车辆10行驶到空车位后，车辆10会控制无人机20进入泊车安全监控模式，保证车辆10的安全泊入。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (8)

1.一种基于无人机的自动泊车系统，其特征在于，包括：
车辆和停放于所述车辆且与所述车辆通信连接的无人机，所述车辆用于在停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令并发送至所述无人机；
所述无人机用于接收到所述起飞指令时起飞，所述无人机包括：
感知模块，用于采集所述无人机飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息，所述飞行探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
建图模块，与所述感知模块连接，用于根据所述飞行探测信息建立局部地图；
路径规划单元，用于根据所述局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至所述车辆，使得所述车辆根据所述泊车路径进行自动行驶和泊车，其中，所述泊车路径的起始点为所述局部地图的建图起始点；
所述车辆包括：
车辆采集单元，用于采集所述车辆周边第二预设范围内的车辆探测信息，所述车辆探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
实时定位匹配单元，与所述车辆采集单元和所述无人机均通信连接，用于实时接收和定位匹配所述飞行探测信息和所述车辆探测信息，以生成实时定位匹配数据；
行车控制单元，与所述路径规划单元和所述实时定位匹配单元数据连接，用于根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车。
2.根据权利要求1所述的自动泊车系统，其特征在于，所述行车控制单元包括：
车辆控制决策模块，用于接收所述泊车路径并根据预设规则选取其中一条路径作为当前泊车路径，并根据所述实时定位匹配数据和所述当前泊车路径控制所述车辆行驶至对应的空车位；
泊车控制模块，用于在所述车辆行驶至所述当前泊车路径对应的空车位时控制车辆进行泊车。
3.根据权利要求2所述的自动泊车系统，其特征在于，
所述无人机的所述感知模块还用于在所述车辆进行行驶和泊车时采集所述车辆周边第三预设范围内的无人机探测信息，所述无人机探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
所述车辆控制决策模块与所述无人机的所述感知模块、所述车辆采集单元均数据连接，用于接收所述无人机探测信息和所述车辆探测信息并进行数据合并和对比。
4.根据权利要求1所述的自动泊车系统，其特征在于，
所述车辆的顶端设有无人机接口，用于固定所述无人机并与所述无人机进行通信连接；
所述车辆还设有自动泊车按键，用于在被操作时生成所述泊车指令。
5.一种基于无人机的自动泊车方法，其特征在于，包括以下步骤：
在车辆处于停车状态且接收到泊车指令时生成起飞指令并发送至无人机，所述无人机停放于所述车辆且与所述车辆通信连接；
所述无人机在接收到所述起飞指令时起飞；
通过所述无人机采集所述无人机飞行路径上第一预设范围内的飞行探测信息，所述飞行探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
根据所述飞行探测信息建立局部地图；
根据所述局部地图规划出至少一条泊车路径并发送至所述车辆，其中，所述泊车路径的起始点为所述局部地图的建图起始点；
所述车辆根据所述泊车路径进行自动行驶和泊车；
所述车辆根据所述泊车路径进行自动行驶和泊车，包括：
所述车辆采集所述车辆周边第二预设范围内的车辆探测信息，所述车辆探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
定位匹配所述飞行探测信息和所述车辆探测信息，以生成实时定位匹配数据；
根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车。
6.根据权利要求5所述的自动泊车方法，其特征在于，根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车，包括：
接收所述泊车路径并根据预设规则选取其中一条路径作为当前泊车路径；
根据所述实时定位匹配数据和所述当前泊车路径控制所述车辆行驶至对应的空车位；
在所述车辆行驶至所述当前泊车路径对应的空车位时控制车辆进行泊车。
7.根据权利要求5所述的自动泊车系统，其特征在于，根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车，还包括：
所述无人机在所述车辆进行行驶和泊车时采集所述车辆周边第三预设范围内的无人机探测信息，所述无人机探测信息包括目标物信息、车道线信息、车位线信息和交通标识信息；
接收所述无人机探测信息和所述车辆探测信息并进行数据合并和对比。
8.根据权利要求7所述的自动泊车方法，其特征在于，根据所述实时定位匹配数据和所述泊车路径控制车辆行驶和泊车，还包括：
所述无人机对所述车辆的泊车过程进行泊车监控。
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