CN111923902B - 一种泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提出一种泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质。其中泊车控制方法包括：获取目标车位；采集目标车位至车辆当前位置的周边环境；以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径；根据路径，控制车辆沿着路径反向移动至目标车位；其中，以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径包括：根据周边环境，选择中间位置；规划车辆由目标车位移动至中间位置的非密集路段的路径；和规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的密集路段的路径。本申请实施例应用于车辆自主泊车的情况下，可以减少路径规划时间，提高路径规划速度。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
车辆在自动泊车的时候，通常采用搜索的方法获得路径。停车位附近，通常前后的车辆较多，障碍物比较密集。如果采用搜索的方法规划路径，则发散的搜索树较多，搜索速度慢。
发明内容
本申请实施例提供一种泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种泊车控制方法，包括：
获取目标车位；
采集目标车位至车辆当前位置的周边环境；
以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径；
根据路径，控制车辆沿着路径反向移动至目标车位；
其中，以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径包括：
根据周边环境，选择中间位置；
规划车辆由目标车位移动至中间位置的非密集路段的路径；和
规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的密集路段的路径。
在一种实施方式中，获取目标车位包括：获取目标车位的车位类型；
以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径，包括：
根据目标车位的车位类型，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径；
采用搜索策略规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的路径。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为平行车位，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径包括：
采用反应控制策略规划车辆移出目标车位的路径；车辆移出目标车位时的位置为第一位置；
获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆由第一位置移动至中间位置的路径。
在一种实施方式中，反应控制策略包括：
车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置；
车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置；
在车辆未移出目标车位的情况下，循环车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置，车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置的步骤，直至车辆移出目标车位；
选择循环次数少的路径为车辆移出目标车位的路径；
其中，极限位置为与周边环境中障碍物的最近距离等于阈值距离的位置；
根据车辆移动的距离或者转过的角度判断车辆是否移出目标车位。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为垂直车位或者斜式车位，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径包括：
获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆移动至中间位置的路径。
第二方面，本申请实施例提供了一种泊车控制装置，包括：
目标车位获取模块，用于获取目标车位；
周边环境采集模块，用于采集目标车位至车辆当前位置的周边环境；
路径规划模块，用于以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径；
移动控制模块，用于根据路径，控制车辆沿着路径反向移动至目标车位；
其中，路径规划模块用于：
根据周边环境，选择中间位置；
规划车辆由目标车位移动至中间位置的非密集路段的路径；和
规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的密集路段的路径。
在一种实施方式中，目标车位获取模块用于：获取目标车位的车位类型；
路径规划模块用于：
根据目标车位的车位类型，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径；
采用搜索策略规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的路径。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为平行车位，路径规划模块用于：
采用反应控制策略规划车辆移出目标车位的路径；车辆移出目标车位时的位置为第一位置；
获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆由第一位置移动至中间位置的路径。
在一种实施方式中，反应控制策略包括：
车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置；
车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置；
在车辆未移出目标车位的情况下，循环车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置，车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置的步骤，直至车辆移出目标车位；
选择循环次数少的路径为车辆移出目标车位的路径；
其中，极限位置为与周边环境中障碍物的最近距离等于阈值距离的位置；
根据车辆移动的距离或者转过的角度判断车辆是否移出目标车位。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为垂直车位或者斜式车位，路径规划模块用于：
获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆移动至中间位置的路径。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器能够执行上述泊车控制方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，上述各方面任一种实施方式中的泊车控制方法被执行。
上述技术方案中的优点或有益效果至少包括：本申请实施例应用于车辆自主泊车的情况下，可以减少路径规划时间，提高路径规划速度。
上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本申请进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。
图1为根据本申请一实施例的泊车控制方法的流程示意图；
图2为根据本申请一实施例的泊车场景示意图；
图3为根据本申请一实施例的混合A星算法规划车辆驶出密集路段路径的示意图；
图4为根据本申请另一实施例的根据快速扩展随机树算法规划车辆驶出密集路段路径的示意图；
图5为根据本申请一实施例的泊车场景示意图；
图6为根据本申请一实施例的目标车位为平行车位的泊车场景示意图；
图7为根据本申请一实施例的泊车控制流程示意图；
图8A至图8C为根据本申请一实施例的反应控制策略的路径规划示意图；
图9为根据本申请一实施例的泊车控制装置的结构框图；
图10是用来实现本申请实施例的泊车控制方法的电子设备的框图。
具体实施方式
在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本申请的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
在自动驾驶领域中，车辆根据规划好的路径自动行驶，移动至目标位置。一条好的路径需要满足：能够使车辆以当前位姿准确地移动至目标位置，不能与周围障碍物发生碰撞，行驶距离最短。现有的车辆由当前位置移动至目标位置的路径规划，基本都采用搜索策略生成。由于目标车辆的当前位置和目标位置之间的障碍物信息复杂，使得搜索策略中遍历运算的运算量巨大，因而采用搜索策略进行全局路径搜索存在计算资源耗费大、计算速度慢的问题。
本申请实施例关于车辆泊入目标车位的场景提出一种能够快速规划进入目标车位的路径的泊车控制方法、装置、电子设备及存储介质。本申请实施例中的泊车控制方法也可以拓展应用于其他的场景，例如驶出密集路段，到达密集路段的另一端的道路场景。
图1示出根据本申请一实施例的泊车控制方法的流程图。如图1所示，该泊车控制方法可以包括：
S110、获取目标车位；
S120、采集目标车位至车辆当前位置的周边环境；
S130、以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径；
S140、根据路径，控制车辆沿着路径反向移动至目标车位。
其中，步骤S130以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径包括：根据周边环境，选择中间位置；规划车辆由目标车位移动至中间位置的非密集路段的路径；和规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的密集路段的路径。
车辆泊车时，通常目标车位处比较空旷，而车辆当前位置可能障碍物比较密集，车辆需要绕开当前密集的障碍物回到目标车位，以完成泊车。如果采用现有的搜索策略，则从车辆当前位置开始，就发散非常多的搜索树，再从搜索树中搜索到最优的移出密集路段的路径，导致路径规划时间过长。
本申请实施例中，步骤S110中获取目标车位可以是通过V2X通信方式获取目标车位，也可以是指通过图像采集设备采集周边环境后选定的目标车位。本申请实施例中的目标车位是指车辆可以正常泊入的有效车位。判断目标车位是否有效包括：检测到目标车位；确定目标车位中无阻碍车辆驶入的障碍物，如车位占用雪糕筒或者车位锁；确定目标车位的长度和宽度分别大于当前车辆的长度和宽度，例如，假设目标车辆的长度和宽度分别为5m和2m，目标车位的标准长度和标准宽度分别为6m和2.5m，则判断车辆时可以驶入该目标车位。
步骤S120中，采集目标车位至车辆当前位置的周边环境，可以是通过车辆中的图像采集设备采集获得，也可以是停车场内的图像采集设备采集之后发送至当前车辆获得。
步骤S130中，以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径。在已经确定了目标车位的情况下，通过采集到的目标车位至车辆当前位置的周边环境，可以获得车辆当前位置到目标车位之间的障碍物情况。在规划路径的时候可以避开这些障碍物。
目标车位附近比较空旷，并且车辆需要驶入目标车位中，目标车位本身还包括车位线。相比来说，规划车辆如何驶出比规划车辆如何驶入目标车位更快速。例如，目标车位为垂直车位，规划车辆驶入目标车位的路径时，需要通过搜索的方法搜索到驶入目标车位的车位线内的位置。而规划车辆驶出目标车位的路径时，其限制的障碍物少，搜索树简单，还可以通过预设的固定路线驶出(如，向前直线驶出)，极大地减少路径规划的运算量。
本申请实施例通过以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径，并根据规划好的路径，控制车辆沿着该路径反向移动至目标车位。如图2所示，车辆可以由位置A驶入位置B，就可以以同样的路径由位置B驶入位置A。
步骤S140中，根据路径，控制车辆沿着路径反向移动至目标车位。其中规划好的路径可以包括方向、方向盘角度和距离。例如，如图2所示，车辆由位置A驶入位置B的路径为：向左45°向前行驶5m，再向前正向行驶30m；则车辆由位置B驶入位置A的路径为：向前正向行驶30m，再向左45°向前行驶5m。
本申请实施例通过以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径，并根据规划好的路径，控制车辆沿着该路径反向移动至目标车位。可以减少路径规划的运算量，提高路径规划速度。
本申请实施例中，根据采集到的目标车位至车辆当前位置的周边环境，将路径规划分段进行。根据采集到的周边环境，可以判断出非密集路段和密集路段。其中，非密集路段可以通过预设的固定路径行驶，也可以通过其他的适于其路段情况的路径规划方法规划路径。密集路段可以通过搜索策略规划路径，例如混合A星算法和快速扩展随机树(rapidlyexploring random tree，RRT)算法。图3示出根据混合A星算法规划车辆驶出密集路段路径的示意图；图4示出根据快速扩展随机树算法规划车辆驶出密集路段路径的示意图。
本申请实施例中，参见图5的停车场景中，车辆由当前位置E移动至目标车位F，则可以选择中间位置G。例如，以位置F为起点，规划车辆由位置F移动至位置E的路径为：向前正向行驶2m，向右45°向前行驶2m，向前行驶100m，掉头后再向前行驶200m至中间位置G，再通过搜索策略规划车辆由中间位置G至车辆当前位置E的路径。控制车辆按照该路径反向行驶至目标车位F，使得车辆由位置E移动至位置G过程中，可以绕开障碍物500。
在一种实施方式中，步骤S110获取目标车位包括：获取目标车位的车位类型。
步骤S130以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径，包括：根据目标车位的车位类型，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径；以及采用搜索策略规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的路径。
目标车位的车位类型包括：平行车位、垂直车位和斜式车位。车位类型不同，车辆由目标车位驶出的路径和路径规划方法不同。
参见图6，在一种实施方式中，目标车位的车位类型为平行车位，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径包括：采用反应控制策略(Reactive control)规划车辆移出目标车位的路径；车辆移出目标车位时的位置为第一位置；获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆由第一位置移动至中间位置的路径。
例如，参见图7中的场景，采用反应控制策略规划车辆从目标车位H，移出目标车位的位置为J，再通过获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆由第一位置K移动至中间位置L的路径。再通过搜索策略规划车辆由位置K移动至车辆当前位置L的路径。最后，控制车辆按照上述路径反向移动至目标车位，绕开障碍物500。其中，预设的路径树可以为包括直行后左转、直行后右转、直行后掉头、直行后左转再右转、左转后执行等多条预设的路径。其中，从预设的路径树中确定了路径之后，直行的距离、左转的距离和角度、右转的距离和角度可以通过下述方法获得：
根据采集的周边环境，提取道路参数；
根据道路参数，获得路径参数。
路径参数包括：直行的距离、左转的距离和角度、右转的距离和角度。其中，直行的距离、左转的距离和角度、右转的距离和角度仅为示例性地说明，不是仅包含直行的距离、左转的距离和角度、右转的距离和角度。
在另一种示例中，获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆由第一位置移动至中间位置的路径，也可以包括：
根据采集的周边环境，提取道路参数；
根据道路参数，选择路径以及路径参数。
参见图8A至图8C，在一种实施方式中，反应控制策略包括：
车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置；
车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置；
在车辆未移出目标车位的情况下，循环车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置，车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置的步骤，直至车辆移出目标车位；
选择循环次数少的路径为车辆移出目标车位的路径。
其中，极限位置为与周边环境中障碍物的最近距离等于阈值距离的位置；可以根据车辆移动的距离或者转过的角度判断车辆是否移出目标车位。
如图8A至图8C所示，车辆在平行车位中，首先向后向左行驶至不能再向后或向左移动的位置；再向前向右行驶至不能再向右或向后的位置；依次循环，直至车辆移出平行车位。根据其移出车位时循环次数少的路径选择为车辆移出目标车位的路径。在车辆驶入该平行车位时，控制车辆以该循环次数少的路径反向行驶至车位。
由于平行车位通常包括几种常见的标准尺寸大小，车辆通常也包括几种常见的尺寸大小。在经上述反应控制策略规划完成车辆由该尺寸的平行车位移出的路径后，可以记录该路径，以便该车辆在下一次遇到相同或相近尺寸的平行车位的情况下，可以直接选用该路径。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为垂直车位或者斜式车位，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径包括：获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆移动至中间位置的路径。其中，该由目标车位移动至中间位置的路径包括了车辆从目标车位内的位置驶出目标车位的路径。
本申请实施例提供的泊车控制方法，可以不仅限于车辆泊入具体车位类型的目标车位的场景，也可以拓展于没有车位类型的任意停车位置。
图9示出本申请一实施例提供的泊车控制装置900的结构框图。如图9所示，该泊车控制装置900包括：
目标车位获取模块901，用于获取目标车位；
周边环境采集模块902，用于采集目标车位至车辆当前位置的周边环境；
路径规划模块903，用于以目标车位为路径起点，规划车辆由目标车位移动至车辆当前位置的路径；
移动控制模块904，用于根据路径，控制车辆沿着路径反向移动至目标车位。
其中，路径规划模块903用于：
根据周边环境，选择中间位置；
规划车辆由目标车位移动至中间位置的非密集路段的路径；和
规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的密集路段的路径。
在一种实施方式中，目标车位获取模块901用于：获取目标车位的车位类型。
路径规划模块903用于：根据目标车位的车位类型，规划车辆由目标车位移动至中间位置的路径；以及采用搜索策略规划车辆由中间位置移动至车辆当前位置的路径。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为平行车位，路径规划模块903用于：采用反应控制策略规划车辆移出目标车位的路径；车辆移出目标车位时的位置为第一位置；获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆由第一位置移动至中间位置的路径。
在一种实施方式中，反应控制策略包括：车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置；车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置；在车辆未移出目标车位的情况下，循环车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置，车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置的步骤，直至车辆移出目标车位；选择循环次数少的路径为车辆移出目标车位的路径。
其中，极限位置为与周边环境中障碍物的最近距离等于阈值距离的位置；根据车辆移动的距离或者转过的角度判断车辆是否移出目标车位。
在一种实施方式中，目标车位的车位类型为垂直车位或者斜式车位，路径规划模块903用于：获取预设的路径树，根据周边环境选择车辆移动至中间位置的路径。
本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
图10示出根据本申请一实施例的电子设备的结构框图。如图10所示，该电子设备包括：存储器1010和处理器1020，存储器1010内存储有可在处理器1020上运行的指令。处理器1020执行该指令时实现上述实施例中的泊车控制方法。存储器1010和处理器1020的数量可以为一个或多个。该电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
该电子设备还可以包括通信接口1030，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。各个设备利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器1020可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图10中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器1010、处理器1020及通信接口1030集成在一块芯片上，则存储器1010、处理器1020及通信接口1030可以通过内部接口完成相互间的通信。
应理解的是，上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Dignal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Sntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器(advanced RISC machines，ARM)架构的处理器。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质(如上述的存储器1010)，其存储有计算机指令，该程序被处理器执行时实现本申请实施例中提供的方法。
可选的，存储器1010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泊车控制方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1010可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1010可选包括相对于处理器1020远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至泊车控制方法的电子设备。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。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或多个(两个或两个以上)用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分。并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。
应理解的是，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。上述实施例方法的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种泊车控制方法，其特征在于，包括：
获取目标车位的车位类型；
采集所述目标车位至车辆当前位置的周边环境；
以所述目标车位为路径起点，根据所述目标车位的车位类型，规划车辆由所述目标车位移动至所述车辆当前位置的路径；
根据所述路径，控制所述车辆沿着所述路径反向移动至所述目标车位；
其中，以所述目标车位为路径起点，根据所述目标车位的车位类型，规划车辆由所述目标车位移动至车辆当前位置的路径包括：
根据所述周边环境，选择中间位置；
在所述目标车位的车位类型为平行车位的情况下，采用反应控制策略规划所述车辆移出所述目标车位的路径；所述车辆移出所述目标车位时的位置为第一位置；
获取预设的路径树，根据所述周边环境选择所述车辆由所述第一位置移动至所述中间位置的路径；和
通过搜索策略规划所述车辆由所述中间位置移动至所述车辆当前位置的密集路段的路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反应控制策略包括：
所述车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置；
所述车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置；
在所述车辆未移出所述目标车位的情况下，循环所述车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置，所述车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置的步骤，直至所述车辆移出所述目标车位；
选择循环次数少的路径为所述车辆移出所述目标车位的路径；
其中，所述极限位置为与所述周边环境中障碍物的最近距离等于阈值距离的位置；
根据所述车辆移动的距离或者转过的角度判断所述车辆是否移出所述目标车位。
3.一种泊车控制装置，其特征在于，包括：
目标车位获取模块，用于获取目标车位的车位类型；
周边环境采集模块，用于采集所述目标车位至车辆当前位置的周边环境；
路径规划模块，用于以所述目标车位为路径起点，根据所述目标车位的车位类型，规划车辆由所述目标车位移动至所述车辆当前位置的路径；
移动控制模块，用于根据所述路径，控制所述车辆沿着所述路径反向移动至所述目标车位；
其中，所述路径规划模块用于：
根据所述周边环境，选择中间位置；
在所述目标车位的车位类型为平行车位的情况下，采用反应控制策略规划所述车辆移出所述目标车位的路径；所述车辆移出所述目标车位时的位置为第一位置；
获取预设的路径树，根据所述周边环境选择所述车辆由所述第一位置移动至所述中间位置的路径；和
通过搜索策略规划所述车辆由所述中间位置移动至所述车辆当前位置的密集路段的路径。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述反应控制策略包括：
所述车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置；
所述车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置；
在所述车辆未移出所述目标车位的情况下，循环所述车辆沿着与泊出方向相反的方向移动至极限位置，所述车辆沿着与泊出方向相同的方向移动至极限位置的步骤，直至所述车辆移出所述目标车位；
选择循环次数少的路径为所述车辆移出所述目标车位的路径；
其中，所述极限位置为与所述周边环境中障碍物的最近距离等于阈值距离的位置；
根据所述车辆移动的距离或者转过的角度判断所述车辆是否移出所述目标车位。
5.一种电子设备，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执行权利要求1-2中任一项所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一项所述的方法。
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