CN110979313B - 一种基于空间地图的自动泊车定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于空间地图的自动泊车定位方法及系统，本发明通过实时的车速和方向盘转角信息，计算出自车的相对位置，从而构造出以自车为基准的二维空间地图，同时将自车传感器的感知数据做投影，映射到该空间地图中，实现自车与周边环境的同步关联，从而从根本上解决泊车过程中的定位问题。由于车辆大部分均安装相机和超声波雷达，因此对于目前的大部分车辆而言，本发明可以不用新增设备，解决了泊车路线与避障的时空不一致带来的偏差问题，使得整个泊车过程较为平滑，反复试验后的空间地图信息维度只有51m*30m，满足了泊车的需求，又最大限度地节约了计算资源。
Description
技术领域
本发明涉及自动泊车领域，更具体地说，涉及一种基于空间地图的自动泊车定位方法及系统。
背景技术
自动泊车实现的一个关键因素就是定位问题的解决。自动泊车的定位问题包括自车的定位和自车周边目标物的定位两个方面。其中，自车周边目标物的定位又需要解决停车框的识别和障碍物的识别问题。只有解决了这些问题，才能生成自车位置到停车框的安全泊车路径，最终成功泊车。
自动泊车系统在解决了传感器(通常包括环视相机和超声波雷达)的数据感知问题后，接下来的一个重要问题，就是解决定位的问题。主要包括自车及周边环境的定位。现代汽车虽然都有定位模块，如陀螺仪等。但这种依靠GPS做定位的手段对于泊车的特定场景而言，缺点十分明显。主要有：
(1)定位精度不高：成功泊车后的车辆与停车框的间隙一般在50公分以内，依靠GPS的定位精度，无法满足该要求。
(2)很多停车场的GPS信号比较弱甚至无GPS信号，无法做GPS定位。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于空间地图的自动泊车定位方法及系统，其目的是在不需要新增设备和在低成本的前提下，通过实时更新自车周边环境来实现特征信息的提出，最终计算出停车框和周边障碍物的位置，以适合进行商用化。
根据本发明的其中一方面，本发明解决其技术问题，所采用的基于空间地图的自动泊车定位方法包含如下步骤：
S1、在车辆启动后，判断车辆的行使速度是否小于预设速度，若是则进入步骤S2，否则继续进入步骤S1；
S2、以车辆启动时所在的位置为世界坐标原点，通过实时的轮速数据和轮胎的转角数据计算车辆相对于世界坐标原点的实时位置；
S3、以车辆的实时位置为基础，构建出二维空间地图；二维空间地图的大小为51m*30m，车辆的起始位置位于二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；其中，所述长度是位于车辆的前后方向，二维空间地图的长度的1/3是指车辆距离车后方的二维空间地图的边界线的距离占二维空间地图的长度的1/3；
S4、将二维空间地图分为九宫格的格局，仅当自车位置处于正中心的一块格子内时，二维空间地图的位置信息不做更新，否则根据车辆行进方向对空间地图做同步的平移处理，使得自车位置落在更新后的九宫格正中心的一块格子内或者边线上；
S5、以5cm*5cm的方形区域为单位，对二维空间地图做像素化分割，将相机和超声波雷达的感知数据映射到二维空间地图中，映射到二维空间地图中的目标物数据，分为三类：障碍物、路面以及不明区域，每类数据均有置信度，通过像素值来表示；
S6、根据空间地图中的目标物数据，计算出停车框的大小和位置，以及障碍物的位置。
根据本发明的另一方面，本发明为解决其技术问题，所采用的基于空间地图的自动泊车定位系统包含如下模块：
速度判断模块，用于在车辆启动后，判断车辆的行使速度是否小于预设速度，若是则进入位置计算模块，否则继续进入速度判断模块；
位置计算模块，用于以车辆启动时所在的位置为世界坐标原点，通过实时的轮速数据和轮胎的转角数据计算车辆相对于世界坐标原点的实时位置；
地图构建模块，用于以车辆的实时位置为基础，构建出二维空间地图；二维空间地图的大小为51m*30m，车辆的起始位置位于二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；其中，所述长度是位于车辆的前后方向，二维空间地图的长度的1/3是指车辆距离车后方的二维空间地图的边界线的距离占二维空间地图的长度的1/3；
地图更新模块，用于将二维空间地图分为九宫格的格局，仅当自车位置处于正中心的一块格子内时，二维空间地图的位置信息不做更新，否则根据车辆行进方向对空间地图做同步的平移处理，使得自车位置落在更新后的九宫格正中心的一块格子内或者边线上；
数据映射模块，用于以5cm*5cm的方形区域为单位，对二维空间地图做像素化分割，将相机和超声波雷达的感知数据映射到二维空间地图中，映射到二维空间地图中的目标物数据，分为三类：障碍物、路面以及不明区域，每类数据均有置信度，通过像素值来表示；
数据计算模块，用于根据空间地图中的目标物数据，计算出停车框的大小和位置，以及障碍物的位置。
实施本发明的基于空间地图的自动泊车定位方法及系统，具有以下有益效果：(1)由于车辆大部分均安装相机和超声波雷达，因此对于目前的大部分车辆而言，本发明可以不用新增设备；(2)停车框的识别与障碍物的避让同时在空间地图中得到体现，这种同一空间和时间的维度，解决了泊车路线与避障的时空不一致带来的偏差问题，使得整个泊车过程较为平滑(3)反复试验后的空间地图信息维度(只有51m*30m)满足了泊车的需求，又最大限度地节约了计算资源。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是车辆实时位置的计算的方法流程图；
图2是空间地图构建与平移的示意图；
图3是感知数据映射后的二维空间地图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
本实施例的基于空间地图的自动泊车定位方法包含如下步骤：
S1、在车辆启动后，判断车辆的行使速度是否小于预设速度，若是则进入步骤S2，否则继续进入步骤S1。
在本实施例中，预设速度为40Km/h，当车辆的行使速度高于或者等于40Km/h时，说明车辆并不想停车或者此时的状态不适合停车，因此不继续后续的步骤，而当当车辆的行使速度小于40Km/h时，说明书车辆此时可能有泊车需求，然后进入步骤S2。
S2、以车辆启动时所在的位置为世界坐标原点，通过实时的轮速数据和轮胎的转角数据计算车辆相对于世界坐标原点的实时位置，转角数据可以通过方向盘的转角计算而来，具体可参考图1。
S3、以车辆的实时位置为基础，构建出二维空间地图；二维空间地图的大小为51m*30m，车辆的起始位置位于二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；其中，所述长度是位于车辆的前后方向，二维空间地图的长度的1/3是指车辆距离车后方的二维空间地图的边界线的距离占二维空间地图的长度的1/3；
S4、将二维空间地图分为九宫格的格局，仅当自车位置处于正中心的一块格子内时，二维空间地图的位置信息不做更新，否则根据车辆行进方向对空间地图做同步的平移处理，使得自车位置落在更新后的九宫格正中心的一块格子内或者边线上，边线上优选为，自车位置落在九宫格正中心的一块格子的边线上是指落在二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处。参考图2，图2中的左上的图表示初始条件下，自车在空间地图中的位置，右上的图表示瞬态：自车跨过了正中间的格子，下方的图表示九宫格的平移。
S5、以5cm*5cm的方形区域为单位，对二维空间地图做像素化分割，将相机和超声波雷达的感知数据映射到二维空间地图中，映射到二维空间地图中的目标物数据，分为三类：障碍物、路面以及不明区域，每类数据均有置信度，通过像素值来表示。映射时，相机先拍摄，识别出目标物的类型，然后超声波识别出实际距离，然后基于相机拍摄的图像中的像素距离与声波识别出实际距离进行映射。
参考图3，像素值是通过8位二进制数进行表示，即每一个像素由1个字节组成。第一位中用1表示路面，用0表示障碍物；第2至7位表示量化为[1,63]内整数的置信度，如果第一位是路面，第2至7位的值越大，置信度越高，如果第一位是障碍物，置信度越高；第8位表示是否有停车桩，取值为0表示没有，取值为1表示有；其中，若是不明区域，其第1位是1，其余7位是0，即取值128来进行表示。具体可参考下述的字节表：
| 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 0 |
bit7:1表示路面，0表示障碍物
bit6-1：表示置信度(路面的场合，值越大，置信度越高；障碍物的场合，值越小，置信度越高)
bit0：表示停车框内是否有停车桩
像素值128：表示不明区域
S6、根据空间地图中的目标物数据，计算出停车框的大小和位置，以及障碍物的位置。在本实施例中，停车框的坐标其实是一个点，它是假定车在停入停车框后，车后轴中心点。通过停车框线虽然可以找到停车框，但是停车框内是否有障碍物，是否有后轮脚垫等，都需要计算判断，这个过程中，就是要解决停车框的识别以及可通行区域。
在本发明的基于空间地图的自动泊车定位系统的实施例中，其具体包括，包含如下速度判断模块、位置计算模块、地图构建模块、地图更新模块、数据映射模块以及数据计算模块。
速度判断模块用于在车辆启动后，判断车辆的行使速度是否小于预设速度，若是则进入位置计算模块，否则继续进入速度判断模块；预设速度为40Km/h。
位置计算模块，用于以车辆启动时所在的位置为世界坐标原点，通过实时的轮速数据和轮胎的转角数据计算车辆相对于世界坐标原点的实时位置；转角数据是通过方向盘的转角计算而来。
地图构建模块，用于以车辆的实时位置为基础，构建出二维空间地图；二维空间地图的大小为51m*30m，车辆的起始位置位于二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；其中，所述长度是位于车辆的前后方向，二维空间地图的长度的1/3是指车辆距离车后方的二维空间地图的边界线的距离占二维空间地图的长度的1/3。
地图更新模块用于将二维空间地图分为九宫格的格局，仅当自车位置处于正中心的一块格子内时，二维空间地图的位置信息不做更新，否则根据车辆行进方向对空间地图做同步的平移处理，使得自车位置落在更新后的九宫格正中心的一块格子内或者边线上；边线上优选为落在二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；
数据映射模块用于以5cm*5cm的方形区域为单位，对二维空间地图做像素化分割，将相机和超声波雷达的感知数据映射到二维空间地图中，映射到二维空间地图中的目标物数据，分为三类：障碍物、路面以及不明区域，每类数据均有置信度，通过像素值来表示。
像素值是通过8位二进制数进行表示，第一位中用1表示路面，用0表示障碍物；第2至7位表示量化为[1,63]内整数的置信度，如果第一位是路面，第2至7位的值越大，置信度越高，如果第一位是障碍物，第2至7位的值越小，值越高；第8位表示是否有停车桩；其中，若是，不明区域用前七位的大小128来进行表示。
数据计算模块用于根据空间地图中的目标物数据，计算出停车框的大小和位置，以及障碍物的位置。
本发明的系统实施例与上述的方法实施例对应，具体的可参考上述的方法实施例。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (10)
1.一种基于空间地图的自动泊车定位方法，其特征在于，包含如下步骤：
S1、在车辆启动后，判断车辆的行使速度是否小于预设速度，若是则进入步骤S2，否则继续进入步骤S1；
S2、以车辆启动时所在的位置为世界坐标原点，通过实时的轮速数据和轮胎的转角数据计算车辆相对于世界坐标原点的实时位置；
S3、以车辆的实时位置为基础，构建出二维空间地图；二维空间地图的大小为51m*30m，车辆的起始位置位于二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；其中，所述长度是位于车辆的前后方向，二维空间地图的长度的1/3是指车辆距离车后方的二维空间地图的边界线的距离占二维空间地图的长度的1/3；
S4、将二维空间地图分为九宫格的格局，仅当自车位置处于正中心的一块格子内时，二维空间地图的位置信息不做更新，否则根据车辆行进方向对空间地图做同步的平移处理，使得自车位置落在更新后的九宫格正中心的一块格子内或者边线上；
S5、以5cm*5cm的方形区域为单位，对二维空间地图做像素化分割，将相机和超声波雷达的感知数据映射到二维空间地图中，映射到二维空间地图中的目标物数据，分为三类：障碍物、路面以及不明区域，每类数据均有置信度，通过像素值来表示；
S6、根据空间地图中的目标物数据，计算出停车框的大小和位置，以及障碍物的位置。
2.根据权利要求1所述的基于空间地图的自动泊车定位方法，其特征在于，步骤S1中，所述预设速度为40Km/h。
3.根据权利要求1所述的基于空间地图的自动泊车定位方法，其特征在于，步骤S2中，所述转角数据是通过方向盘的转角计算而来。
4.根据权利要求1所述的基于空间地图的自动泊车定位方法，其特征在于，步骤S4中，自车位置落在九宫格正中心的一块格子的边线上是指落在二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处。
5.根据权利要求1所述的基于空间地图的自动泊车定位方法，其特征在于，所述像素值是通过8位二进制数进行表示，第一位中用1表示路面，用0表示障碍物；第2至7位表示量化为[1,63]内整数的置信度，如果第一位是路面，第2至7位的值越大，置信度越高，如果第一位是障碍物，第2至7位的值越小，置信度越高；第8位表示是否有停车桩，取值为0表示没有，取值为1表示有；其中，若是不明区域，其第1位是1，其余7位是0，即取值128来进行表示。
6.一种基于空间地图的自动泊车定位系统，其特征在于，包含如下模块：
速度判断模块，用于在车辆启动后，判断车辆的行使速度是否小于预设速度，若是则进入位置计算模块，否则继续进入速度判断模块；
位置计算模块，用于以车辆启动时所在的位置为世界坐标原点，通过实时的轮速数据和轮胎的转角数据计算车辆相对于世界坐标原点的实时位置；
地图构建模块，用于以车辆的实时位置为基础，构建出二维空间地图；二维空间地图的大小为51m*30m，车辆的起始位置位于二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处；其中，所述长度是位于车辆的前后方向，二维空间地图的长度的1/3是指车辆距离车后方的二维空间地图的边界线的距离占二维空间地图的长度的1/3；
地图更新模块，用于将二维空间地图分为九宫格的格局，仅当自车位置处于正中心的一块格子内时，二维空间地图的位置信息不做更新，否则根据车辆行进方向对空间地图做同步的平移处理，使得自车位置落在更新后的九宫格正中心的一块格子内或者边线上；
数据映射模块，用于以5cm*5cm的方形区域为单位，对二维空间地图做像素化分割，将相机和超声波雷达的感知数据映射到二维空间地图中，映射到二维空间地图中的目标物数据，分为三类：障碍物、路面以及不明区域，每类数据均有置信度，通过像素值来表示；
数据计算模块，用于根据空间地图中的目标物数据，计算出停车框的大小和位置，以及障碍物的位置。
7.根据权利要求6所述的基于空间地图的自动泊车定位系统，其特征在于，速度判断模块中，所述预设速度为40Km/h。
8.根据权利要求6所述的基于空间地图的自动泊车定位系统，其特征在于，位置计算模块中，所述转角数据是通过方向盘的转角计算而来。
9.根据权利要求6所述的基于空间地图的自动泊车定位系统，其特征在于，地图更新模块中，自车位置落在九宫格正中心的一块格子的边线上是指落在二维空间地图的长度的1/3和宽度的1/2交叉点处。
10.根据权利要求6所述的基于空间地图的自动泊车定位系统，其特征在于，所述像素值是通过8位二进制数进行表示，第一位中用1表示路面，用0表示障碍物；第2至7位表示量化为[1,63]内整数的置信度，如果第一位是路面，第2至7位的值越大，置信度越高，如果第一位是障碍物，第2至7位的值越小，置信度越高；第8位表示是否有停车桩，取值为0表示没有，取值为1表示有；其中，若是不明区域，其第1位是1，其余7位是0，即取值128来进行表示。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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