CN110606071A - 一种泊车方法、装置、车辆和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种泊车方法、装置、车辆和存储介质，其中该方法包括：获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；控制车辆基于车位路径进行泊车。本发明实施例相较于现有技术中的无人机停车方法，无人机不但协助进行车位探测，而且还进行车位周围障碍物信息的确定，结合车辆自身确定的障碍物信息使得车辆规划的车位路径更加精确，进而提高了泊车精确度以及泊车效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种泊车方法、装置、车辆和存储介质。
背景技术
近年来，随着传感器技术和车辆线控技术的飞速发展，智能驾驶产品成为了研究热点，越来越多的整车厂、零部件供应商和互联网公司都投入比较大的人力物力在智能驾驶领域研究中。
自动泊车技术因其具备车速比较低等特点，是智能驾驶系统中属于易于产品化的技术，许多厂商已经推出了自动泊车系统。现有技术中，自动泊车系统一般是基于超声波雷达技术实现的，但是只能探测空间停车位，受限于此，导致很多车位不能进行识别，继而导致许多客户抱怨自动泊车系统不实用。目前行业也正在研究基于环视摄像头和超声波雷达融合技术的自动泊车系统，可以识别地面线车位和空间车位，但因环视摄像头必须随车布置，导致环视摄像头的视野受限，使得泊车系统只能识别车辆附近的车位，也很受限。为了解决车位探测问题，现有技术中增加了无人机进行车位的确定，但是泊车时依然存在视野受限的问题，泊车效率和精确度不能满足要求。
发明内容
本发明实施例提供一种泊车方法、装置、车辆和存储介质，以优化自动泊车方案，提高泊车效率和泊车精确度。
第一方面，本发明实施例提供了一种泊车方法，包括：
获取无人机识别的车位信息，所述车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
根据所述第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
根据所述车位位置信息以及所述目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
控制所述车辆基于所述车位路径进行泊车。
第二方面，本发明实施例还提供了一种泊车装置，包括：
信息获取模块，用于获取无人机识别的车位信息，所述车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
障碍模块，用于根据所述第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
路径规划模块，用于根据所述车位位置信息以及所述目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
泊车模块，用于控制所述车辆基于所述车位路径进行泊车。
进一步的，所述信息获取模块具体用于：
获取所述无人机根据采集的车位图像和车位环境信息构建的所述第一障碍物地图信息，以及所述无人机识别的车位位置信息，其中所述车位位置信息包括空间车位信息和线车位信息。
进一步的，所述障碍模块具体用于：
获取所述车辆中设置的环境感知器件采集的环境信息；
根据所述环境信息确定所述第二障碍物地图信息；
将所述第一障碍物地图信息与所述第二障碍物地图信息进行融合，得到目标障碍物地图信息。
进一步的，所述环境感知器件包括雷达器件和视觉传感器，所述雷达器件包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达中的至少一个。
进一步的，所述车位路径中的每个路径点均存储对应的路径点信息，所述路径点信息包括该路径点对应的横纵坐标、航向角、速度和档位。
进一步的，所述泊车模块具体用于：
基于所述车位路径中每个路径点的路径点信息，输出对应的车控信号给所述车辆对应的控制器上，以使所述车辆泊入车位，其中所述车控信号包括转向信号、驱动信号和制动信号。
进一步的，所述装置还包括运行模块，所述运行模块具体用于：
获取所述无人机识别到空车位时的无人机当前位置；
若所述无人机当前位置与车辆当前位置的距离大于设定距离，则控制所述车辆运行至所述无人机当前位置。
第三方面，本发明实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的泊车方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的泊车方法。
本发明实施例通过获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息，根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息，根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径，控制车辆基于车位路径进行泊车。本发明实施例可以通过无人机的配合进行车位位置信息和车位周围障碍物信息的确定，并且进行路径规划实现自动泊车，相较于现有技术中的无人机停车方法，无人机不但协助进行车位探测，而且还进行车位周围障碍物信息的确定，结合车辆自身确定的障碍物信息使得车辆规划的车位路径更加精确，进而提高了泊车精确度以及泊车效率。
附图说明
图1为本发明实施例一中的泊车方法的流程图；
图2为本发明实施例一中的泊车过程的示意图；
图3为本发明实施例二中的泊车方法的流程图；
图4为本发明实施例三中的泊车装置的结构示意图；
图5为本发明实施例四中的车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一中的泊车方法的流程图，本实施例可适用于对车辆进行自动泊车的情况，该方法可以由泊车装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于车辆中。
图2为本发明实施例一中的泊车过程的示意图，本实施例中的泊车装置可以配置于图中的车辆11中，该车辆11可以为配置了线控转向和线控制动的车辆，即可以通过控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)总线发送控制指令实现车辆控制，无人机12可以与车辆11绑定。当无人机12寻找到空车位时，可以识别该空车位的车位位置信息和障碍物信息并发送至车辆11中，车辆11通过自身配置的环境传感器也识别上述空车位的障碍物信息，并将自身识别的障碍物信息与无人机12识别的障碍物信息融合，得到该空车位的目标障碍物信息，并根据该目标障碍物信息和车位位置信息可以规划出图中的路径13，车辆11可以跟踪该路径13，实现自动泊车。
如图1所示，该方法具体可以包括：
S110、获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息。
其中，无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)又称无人驾驶飞机，是指利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞行器，本实施例中的无人机优选为通过自身的程序控制装置操纵的无人机。无人机从技术角度的定义可以包括无人固定翼飞机、无人垂直起降飞机、无人飞艇、无人直升机、无人多旋翼飞行器和无人伞翼机等，本实施例中对无人机的具体类型不作限定，可以根据实际情况进行设定。本实施例中将无人机应用在车辆的泊车过程中，通过提前探测车位，可以避免车位被占用，并且具有车位探测范围更大的优势。
本实施例中的无人机中可以配置有传感器模块、飞控模块、无人机状态模块和无线收发模块等。传感器模块中可以包括视觉类传感器、雷达类传感器及图像识别器件等，用于采集车位图像并识别车位位置信息以及感知车辆周围环境，建立局部障碍物信息地图，同时可以存储实时原始数据，如图像数据和雷达数据等。无人机状态模块可以包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)，用于通过读取无人机位置、高度及状态等信息，实时估算自身位姿状态和与车辆的实时位置关系。飞控模块用于根据传感器模块和状态模块的信息控制无人机从车辆中起飞、寻车位以及飞回车辆等动作。无线收发模块负责与车辆进行通信，交换数据，该数据可以包括控制命令、位置信息、车位位置信息、车辆周围障碍物信息、局部障碍物信息地图以及传感器原始数据等。无线收发模块可以是WIFI模块、高速蓝牙模块、4G模块或者5G模块等等。
进一步的，车位信息为无人机探测到的空车位的相关信息，可以包括车位位置信息和第一障碍物地图信息，车位位置信息可以包括空间车位信息和线车位信息，第一障碍物地图信息可以为标注了障碍物位置的地图信息。车位位置信息可以根据无人机采集到的周围停车位图像和预先存储的地图确定，本实施例中无人机确定车位位置信息时，无人机与车位之间的位置关系不限，只要无人机可以采集到停车位图像即可，例如无人机可以位于车位的正上方，也可以位于斜上方。第一障碍物地图信息可以根据无人机根据采集到的车位图像、车位环境信息和预先存储的地图构建。
具体的，当无人机根据采集到的周围停车位图像确定检测到空车位之后，可以通过配置在其中的传感器模块再次采集该空车位的车位图像以及车位环境信息，并根据该车位图像、车位环境信息和预先存储的地图构建第一障碍物地图信息，并将该第一障碍物地图信息和识别到的车位位置信息发送给车辆，车辆可以通过内置的通信模块接收无人机发送的第一障碍物地图信息和车位位置信息。
S120、根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息。
其中，第二障碍物地图信息是根据车辆本身采集的车位环境信息构建的。具体的，泊车装置获取到第一障碍物地图信息之后，可以先获取车辆中设置的环境感知器件采集的环境信息，根据环境信息确定第二障碍物地图信息，将第一障碍物地图信息与第二障碍物地图信息进行融合，得到目标障碍物地图信息。
其中，目标障碍物地图信息是将无人机和车辆分别构建的障碍物地图信息进行融合得到的，具体融合的方式本实施例中不作限定，例如可以是将信息叠加并去重得到。环境感知器件可以包括雷达器件和视觉传感器，雷达器件可以包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达中的至少一个。
S130、根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径。
具体的，泊车装置确定目标障碍物地图信息之后，可以根据已经获取到的车位位置信息和该目标障碍物地图信息进行路径规划，具体可以是根据该目标障碍物地图信息，在避开行进路线上的障碍物的情况下，以最终车位位置和方位角为目标，以所用空间最小和换挡次数最少为约束，进行路径规划，得到车位路径。其中障碍物的类型本实施例中不作限定，例如障碍物可以包括行人、标识物、除当前车辆外的其他车辆等等。
进一步的，上述车位路径可以包括多个路径点，路径点的具体数量可以根据实际情况进行设定。参见图2，路径13即为规划得到的车位路径。该车位路径中的每个路径点均存储对应的路径点信息，路径点信息可以包括该路径点对应的横纵坐标、航向角、速度和档位等信息。
S140、控制车辆基于车位路径进行泊车。
具体的，泊车装置可以基于车位路径中每个路径点的路径点信息，输出对应的车控信号给车辆对应的控制器上，以使车辆泊入车位。其中车控信号可以包括转向信号、驱动信号和制动信号等信号，其中转向信号对应于转角(即航向角)，驱动信号对应于扭矩(即档位)，制动信号对应于制动减速度(即速度)。上述车控信号可以通过CAN总线发送至对应的控制器上进行车控，其中控制器可以包括转向控制器、车身电子稳定系统(ElectronicStability Program，ESP)控制器、整车控制器或者发动机控制器等，其中转向控制器可以包括电动助力转向系统(Electric Power Steering，EPS)控制器等。
本实施例的技术方案，通过获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息，根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息，根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径，控制车辆基于车位路径进行泊车。本发明实施例可以通过无人机的配合进行车位位置信息和车位周围障碍物信息的确定，并且进行路径规划实现自动泊车，相较于现有技术中的无人机停车方法，无人机不但协助进行车位探测，而且还进行车位周围障碍物信息的确定，结合车辆自身确定的障碍物信息使得车辆规划的车位路径更加精确，进而提高了泊车精确度以及泊车效率。
实施例二
图3为本发明实施例二中的泊车方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，进一步对上述泊车方法进行了具体化。相应的，如图3所示，本实施例的方法具体包括：
S210、获取无人机识别到空车位时的无人机当前位置。
当车辆需要进行停车时，用户可以通过车辆内预先设置的按键、钥匙或手机等方式启动泊车装置，该泊车装置可以对搭载在车辆上的无人机和车辆进行检查，确定无故障后，可以控制无人机从车内起飞，飞到一定高度后，在车辆周围搜索空车位，具体的搜索范围可以根据实际情况仅设定。进一步的，无人机通过配置在其中的传感器可以不断采集周围停车位的图像，通过识别可以确定当前图像中包括的停车位是否为空车位，具体的图像识别方式本实施例中不作限定。
若无人机识别到空车位时，可以稳定地悬停在固定高度，并通过配置在其中的GPS确定当前位置，将该当前位置通过无线收发模块发送给车辆。车辆可以通过内置其中的通信模块获取到该当前位置。
S220、无人机当前位置与车辆当前位置的距离是否大于设定距离。
获取到无人机识别到空车位时的无人机当前位置之后，可以确定无人机当前位置与车辆当前位置之间的距离，并判断该距离是否大于设定距离，设定距离可以为便于车辆泊车的距离，该设定距离可以根据实际情况进行设定，例如可以设置为30米。
若无人机当前位置与车辆当前位置的距离大于设定距离，则说明无人机距离车辆较远，执行S230，否则，说明无人机距离车辆较近，执行S240。
S230、控制车辆运行至无人机当前位置。
具体的，泊车装置可以根据将车辆运行到上述无人机当前位置，以便车辆进行后续的泊车。
本实施例中在车辆泊车之前，可以在无人机识别到空车位时的无人机位置距离车辆较远时，先运行车辆至无人机位置，为后续泊车作好准备，便于车辆采集空车位的环境信息。
S240、获取无人机识别的车位信息。
其中，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息。
具体的，当车辆运行到目标位置之后，泊车装置可以获取无人机根据采集的车位图像和车位环境信息构建的第一障碍物地图信息，以及无人机识别的车位位置信息，其中车位位置信息可以包括空间车位信息和线车位信息。
可以理解的是，无人机识别到的空车位的数量可以为一个，也可以为多个，当空车位的数量为多个时，无人机可以直接选择距离车辆最近的空车位，将该空车位的车位位置信息发送给车辆，也可以将每个空车位的车位位置信息发送给车辆，车辆将全部空车位的车位位置在车辆交互界面或用户终端上显示给用户，根据用户的选择确定最终的车位位置信息。
S250、获取车辆中设置的环境感知器件采集的环境信息。
其中，环境感知器件包括雷达器件和视觉传感器，雷达器件包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达中的至少一个。
S260、根据环境信息确定第二障碍物地图信息。
S270、将第一障碍物地图信息与第二障碍物地图信息进行融合，得到目标障碍物地图信息。
S280、根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径。
具体的，泊车装置确定目标障碍物地图信息之后，可以根据已经获取到的车位位置信息和该目标障碍物地图信息进行路径规划，具体可以是根据该目标障碍物地图信息，在避开行进路线上的障碍物的情况下，以最终车位位置和方位角为目标，以所用空间最小和换挡次数最少为约束，进行路径规划，得到车位路径。其中，车位路径中的每个路径点均可以存储对应的路径点信息，路径点信息可以包括该路径点对应的横纵坐标、航向角、速度和档位等信息。
S290、基于车位路径中每个路径点的路径点信息，输出对应的车控信号给车辆对应的控制器上，以使车辆泊入车位。
其中，车控信号可以包括转向信号、驱动信号和制动信号。
可以理解的是，在车辆泊车的过程中，如果在车位路径上出现新的障碍物，车辆会实时进行避撞操作，如果障碍物长时间未离开，则自动鸣笛示意，如果障碍物还是存在，则根据无人机发回的实时的第一障碍物地图信息和车辆自身确定的第二障碍物地图信息，确定新的目标障碍物地图信息，并重新规划车位路径，以控制车辆完成泊车。
此外，当车辆泊入车位后，泊车装置可以输出返回指令给无人机，无人机接收到返回指令后，可以根据自己的位姿和车辆的位置，进行路径规划，并根据规划好的路径通过车辆的天窗飞回车辆内部，停落在预设的指定位置。如果车辆所停位置不是开阔区域，例如地下停车场等区域，则无人机的飞行高度可以根据位于机顶的超声波雷达传感器的实时探测距离进行调整，从而保证不会撞到停车场的棚顶。
本实施例通过获取无人机识别到空车位时的无人机当前位置，若无人机当前位置与车辆当前位置的距离大于设定距离，则控制车辆运行至无人机当前位置；获取无人机识别的车位信息，根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息，根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径，控制车辆基于车位路径进行泊车。本实施例可以通过无人机的配合进行车位位置信息和车位周围障碍物信息的确定，并且进行路径规划实现自动泊车，相较于现有技术中的无人机停车方法，无人机不但协助进行车位探测，而且还进行车位周围障碍物信息的确定，结合车辆自身确定的障碍物信息使得车辆规划的车位路径更加精确，进而提高了泊车精确度以及泊车效率；并且通过无人机的协助可以快速发现在已规划的路径上的新的障碍物，从而可以快速准确的重新进行路径规划，进一步提高了泊车精确度。
实施例三
图4为本发明实施例三中的泊车装置的结构示意图，本实施例可适用于实现车辆自动泊车的情况。本发明实施例所提供的泊车装置可执行本发明任意实施例所提供的泊车方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
该装置具体包括信息获取模块310、障碍模块320、路径规划模块330和泊车模块340，其中：
信息获取模块310，用于获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
障碍模块320，用于根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
路径规划模块330，用于根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
泊车模块340，用于控制车辆基于车位路径进行泊车。
本发明实施例通过获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息，根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息，根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径，控制车辆基于车位路径进行泊车。本发明实施例可以通过无人机的配合进行车位位置信息和车位周围障碍物信息的确定，并且进行路径规划实现自动泊车，相较于现有技术中的无人机停车方法，无人机不但协助进行车位探测，而且还进行车位周围障碍物信息的确定，结合车辆自身确定的障碍物信息使得车辆规划的车位路径更加精确，进而提高了泊车精确度以及泊车效率。
进一步的，信息获取模块310具体用于：
获取无人机根据采集的车位图像和车位环境信息构建的第一障碍物地图信息，以及无人机识别的车位位置信息，其中车位位置信息包括空间车位信息和线车位信息。
进一步的，障碍模块320具体用于：
获取车辆中设置的环境感知器件采集的环境信息；
根据环境信息确定第二障碍物地图信息；
将第一障碍物地图信息与第二障碍物地图信息进行融合，得到目标障碍物地图信息。
进一步的，环境感知器件包括雷达器件和视觉传感器，雷达器件包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达中的至少一个。
进一步的，车位路径中的每个路径点均存储对应的路径点信息，路径点信息包括该路径点对应的横纵坐标、航向角、速度和档位。
进一步的，泊车模块340具体用于：
基于车位路径中每个路径点的路径点信息，输出对应的车控信号给车辆对应的控制器上，以使车辆泊入车位，其中车控信号包括转向信号、驱动信号和制动信号。
进一步的，装置还包括运行模块，运行模块具体用于：
获取无人机识别到空车位时的无人机当前位置；
若无人机当前位置与车辆当前位置的距离大于设定距离，则控制车辆运行至无人机当前位置。
本发明实施例所提供的泊车装置可执行本发明任意实施例所提供的泊车方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图5为本发明实施例四中的车辆的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性车辆412的框图。图5显示的车辆412仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，车辆412以通用车辆的形式表现。车辆412的组件可以包括但不限于：车辆本体(图中未示出)，环境感知器件(图中未示出)，一个或者多个处理器416，存储装置428，连接不同系统组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储装置控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry SubversiveAlliance，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
车辆412典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被车辆412访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)430和/或高速缓存存储器432。车辆412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘，例如只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM),数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块442的程序/实用工具440，可以存储在例如存储装置428中，这样的程序模块442包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块442通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
车辆412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向终端、显示器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该车辆412交互的终端通信，和/或与使得该车辆412能与一个或多个其它计算终端进行通信的任何终端(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口422进行。并且，车辆412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网(Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器420通过总线418与车辆412的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合车辆412使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、终端驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的泊车方法，该方法包括：
获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
控制车辆基于车位路径进行泊车。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的泊车方法，该方法包括：
获取无人机识别的车位信息，车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
根据第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
根据车位位置信息以及目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
控制车辆基于车位路径进行泊车。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种泊车方法，其特征在于，包括：
获取无人机识别的车位信息，所述车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
根据所述第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
根据所述车位位置信息以及所述目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
控制所述车辆基于所述车位路径进行泊车。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取无人机识别的车位信息，包括：
获取所述无人机根据采集的车位图像和车位环境信息构建的所述第一障碍物地图信息，以及所述无人机识别的车位位置信息，其中所述车位位置信息包括空间车位信息和线车位信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息，包括：
获取所述车辆中设置的环境感知器件采集的环境信息；
根据所述环境信息确定所述第二障碍物地图信息；
将所述第一障碍物地图信息与所述第二障碍物地图信息进行融合，得到目标障碍物地图信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述环境感知器件包括雷达器件和视觉传感器，所述雷达器件包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车位路径中的每个路径点均存储对应的路径点信息，所述路径点信息包括该路径点对应的横纵坐标、航向角、速度和档位。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，控制所述车辆基于所述车位路径进行泊车，包括：
基于所述车位路径中每个路径点的路径点信息，输出对应的车控信号给所述车辆对应的控制器上，以使所述车辆泊入车位，其中所述车控信号包括转向信号、驱动信号和制动信号。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取无人机识别的车位信息之前，还包括：
获取所述无人机识别到空车位时的无人机当前位置；
若所述无人机当前位置与车辆当前位置的距离大于设定距离，则控制所述车辆运行至所述无人机当前位置。
8.一种泊车装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取无人机识别的车位信息，所述车位信息包括车位位置信息和第一障碍物地图信息；
障碍模块，用于根据所述第一障碍物地图信息以及车辆识别的第二障碍物地图信息，确定目标障碍物地图信息；
路径规划模块，用于根据所述车位位置信息以及所述目标障碍物地图信息进行路径规划，得到车位路径；
泊车模块，用于控制所述车辆基于所述车位路径进行泊车。
9.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的泊车方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的泊车方法。
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