CN112937553A - 无人驾驶车辆自动泊车方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种无人驾驶车辆自动泊车方法，相对于泊车位固定的设置有定位件；所述无人驾驶车辆自动泊车方法包括如下步骤：在车辆泊车行进中，实时测量车辆相对于定位件的位置；由车辆相对于定位件的位置，以及定位件相对于泊车位上预设的定位点的位置，实时计算得出车辆相对于定位点的位置；基于车辆相对于定位点的位置，实时修正车辆泊车行进路线，完成车辆泊车动作。本发明所述的无人驾驶车辆自动泊车方法对泊车位的识别具有较高的精度，受到环境影响较小，因而可具有较高的泊车准确度。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，特别涉及一种无人驾驶车辆自动泊车方法。
背景技术
现阶段的泊车系统，主要有两种方式：其一是采用超声波雷达系统，超声波雷达发射超声波信号，然后接收从障碍物反射回来的信号，并根据从发射到接收信号的时间长短来评估与障碍物的距离，以保证泊车过程中不与其他物体发生碰撞；其二是超声波雷达系统融合视觉系统，视觉系统可以检测停车位，配合超声波雷达系统可以完成更多场景下的自动泊车任务并提升泊车精度。
在车辆进行自动泊车过程中，现有技术是利用摄像头识别车位线，利用超声波雷达识别停车位两侧车辆进行相对位置的确定。由于超声波雷达不能够识别车位线，仅仅依靠超声波雷达的自动泊车系统使用局限性较大，而视觉系统受环境影响大，容易造成识别精度降低甚至无法识别车位的情况。因此，现有自动泊车方式存在误差大，可能造成车辆碰撞的问题，难以应用于无人驾驶车辆自动泊车的情况。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种无人驾驶车辆自动泊车方法，以可具有较高的自动泊车精度。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种无人驾驶车辆自动泊车方法，相对于泊车位固定的设置有定位件；所述无人驾驶车辆自动泊车方法包括如下步骤：
在车辆泊车行进中，实时测量车辆相对于定位件的位置；
由车辆相对于定位件的位置，以及定位件相对于泊车位上预设的定位点的位置，实时计算得出车辆相对于定位点的位置；
基于车辆相对于定位点的位置，实时修正车辆泊车行进路线，完成车辆泊车动作。
进一步的，所述定位件为固定设置于所述泊车位外侧的定位桩，并于车辆上固定的设有可对定位桩进行测距的激光雷达。
进一步的，车辆相对于定位点的位置包括车辆与定位点间的距离L1，以及车辆和定位点间连线W1与泊车位的边线W2之间的夹角α。
进一步的，车辆与定位点间的距离L1的计算步骤包括：
测量车辆与定位件间距离L2，以及车辆与定位件间连线W3和泊车位的边线W2间的夹角β；
由夹角β，以及定位件和定位点间连线W4与边线W2间的夹角θ计算得出连线W1和连线W4间的夹角γ；
由距离L2、已知的定位点和定位件间距离L3以及夹角γ计算得出距离L1。
进一步的，夹角α的计算步骤包括：
由距离L1、距离L2、距离L3计算得出连线W1和连线W3之间的夹角φ；
由夹角φ，夹角β，求和得出夹角α。
进一步的，所述定位点为泊车位的中心点。
进一步的，于所述定位件上设置有可与车辆进行无线通信的通信模块，所述车辆可通过与所述定位件的通信确定所述车辆相对于所述定位件的位置。
进一步的，于车辆上设置有超声波雷达，以检测车辆与车辆周侧的障碍物间距离，所述车辆的泊车行进路径根据车辆相对于定位点的位置，以及车辆与障碍物间距离进行实时调整。
进一步的，于所述车辆上还设置有视频检测单元，用以对泊车位的边线进行识别，车辆的泊车行进路径根据车辆相对于定位点的位置，车辆与障碍物间距离，以及视频检测单元对泊车位边线的识别结果进行实时调整。
相对于现有技术，本发明具有以下优势：
本发明所述的无人驾驶车辆自动泊车方法通过在泊车位周侧固定设置定位件，在车辆自动泊车行进中，实时测量车辆相对于定位件的位置，并通过车辆相对于定位件的位置，实时计算得到车辆相对于泊车位上定位点的位置，并根据车辆相对于定位点的位置，实时修正车辆泊车行进路线，完成车辆泊车动作，通过对定位件位置的测量，相比于对泊车位边线的识别受到环境影响较小，可具有较高的定位精度，提高车辆泊车的准确度。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例一所述的车辆、定位件以及泊车位的位置简图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一
本实施例涉及一种无人驾驶车辆自动泊车方法，该无人驾驶车辆自动泊车方法应用在相对于泊车位固定的设置有定位件的前提下，该无人驾驶车辆自动泊车方法包括如下步骤：
在车辆泊车行进中，实时测量车辆相对于定位件的位置；
由车辆相对于定位件的位置，以及定位件相对于泊车位上预设的定位点的位置，实时计算得出车辆相对于定位点的位置；
基于车辆相对于定位点的位置，实时修正车辆泊车行进路线，完成车辆泊车动作。
具体的，本实施例中，在车辆上固定的设置有激光雷达，上述定位件为固定设置在泊车位外侧的、可在倒车过程中全程被检测到的定位桩。
在车辆泊车行进中，车辆通过测量其自身相对于定位桩的位置来确定车辆相对于泊车位的过程分析如下：参考图1所示，本实施例以泊车位的中心点作为本实施例泊车位的定位点，图中以O点表示；定位桩的位置简化为A点表示，车辆在泊车行进某一时刻的位置在图中简化为B点表示。图中直线a和直线m为水平辅助线，分别经过点A和点B，直线p为竖直辅助线，经过点A。其中直线a和直线m与泊车位的一组边线平行，直线P与泊车位的另一组边线平行，需要说明的是，泊车位的定位点也不仅限于泊车位的中心点，也可以是泊车位上其它任一点；车辆上激光雷达是相对于车辆的车身固定设置的，因此该B点可以表示激光雷达位置，也可以是车辆上任一其它位置，也即将车辆位置等效为一点是可行的。
图中，由于定位桩是提前相对于泊车位固定设置的，线段AO、也即定位点和定位间连线W4的长度L3是已知量，∠OAC，也即连线W4与泊车位边线W2间夹角的数值γ也是已知量；线段AB，也即车辆与定位件间的距离L2可由激光雷达测量得出，∠MBA、也即车辆与定位件间连线W3与泊车位边线W2间夹角的数值β也可由激光雷达测量得出；需要说明的是，激光雷达测距和测量角度的具体方式可采用现有成熟技术，在此不再详述。
基于上述已知量值，以及几何关系:
∠BAO＝∠BAC-∠OAC＝∠MBA-∠OAC＝β-γ，
可以计算得出∠BAO的量值，
由余弦定理：
|BO|2＝|AB|2+|AO|2-2|AB|*|AO|*cos∠BAO；
也即|L1|2＝|L2|2+|L3|2-2|L2|*|L3|*cos∠BAO；
可以得出车辆与泊车位定位点之间的距离L1为：
|L1|＝(|L2|2+|L3|2-2|L2|*|L3|*cos∠BAO)1/2。
同时可以得出车辆与定位件间连线W3，以及车辆与定位点间连线W1的夹角Φ，也即∠ABO：
cos∠ABO＝(|BO|2+|AB|2-|AO|2)/2|BO|*|AB|；
∠ABO＝arccos∠ABO；
由此可以得出，车辆和定位点间的连线与泊车位边线之间的夹角：
∠MBO＝∠ABO+∠MBA，也即α＝β+Φ。
由上述计算过程可知，通过测得的车辆与定位桩之间的距离L2，以及车辆与定位桩间连线与水平线之间的角度β，可通过计算得出车辆与定位点间的距离L1，以及车辆与定位点间的连线和水平线也即泊车位边线间的夹角α。
由此可见，通过车辆上激光雷达对自身相对于定位件的位置进行测量，可以准确得出车辆相对于泊车位的位置；通过根据车辆在泊车行进过程中，车辆相对于泊车位的位置，实时修正车辆泊车行进路线，可较好的完成车辆泊车动作。
采用上述方法对车辆相对于泊车位的位置进行测量，相对于现有技术中采用车载摄像头检测车位线，由于采用摄像头检测车位线，对车位线的检测受到环境的影响较大，当车位线被部分遮挡或者车位线周边存在其它线条时，车载摄像头对车位线的检测可能失准，从而影响车辆自动泊车，而采用本实施例的泊车方法，由于激光雷达的感知精度较高，因此，通过激光雷达检测车辆相对于定位件的位置，可以更准确的得出车辆相对于泊车位的位置，可以减少干扰，因而也就能够使车辆更加准确的停入泊车位中。
同时，为了使车辆向泊车位的泊车更加安全，本实施例中，在车辆上还固定设置有超声波雷达，该超声波雷达用于测量车辆与周边障碍物间的距离，以在车辆倒车时避免车辆与周边障碍物发生碰撞，该超声波雷达的应用可参考现有技术，在此不再赘述。
为了进一步提高车辆泊车安全性能，本实施例中，在车辆上还设置有视频检测单元，用以对泊车位的边线进行识别，该视频检测单元例如为固定装设在车辆上的摄像头，通过该视频单元对泊车位边线的检测，在车辆通过定位件确定泊车位的同时，该摄像头用以辅助车辆对泊车位的识别，即本实施例车辆的泊车行进路线根据车辆相对于定位点的位置，车辆与障碍物间距离，以及视频检测单元对泊车位边线的识别结果进行实时调整。
实施例二
本实施例涉及一种无人驾驶车辆自动泊车方法，其与实施例一所述的自动泊车方法大致相同，不同的地方在于：本实施例中，在上述的定位件上设置有可与车辆进行无线通信的通信模块，车辆可通过与定位件的通信确定车辆相对于定位件的位置，然后可以计算得出车辆相对于泊车位的位置。
采用该种方法时，定位件的位置可不受限制，但存在因通信失灵的隐患。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：相对于泊车位固定的设置有定位件；所述无人驾驶车辆自动泊车方法包括如下步骤：
在车辆泊车行进中，实时测量车辆相对于定位件的位置；
由车辆相对于定位件的位置，以及定位件相对于泊车位上预设的定位点的位置，实时计算得出车辆相对于定位点的位置；
基于车辆相对于定位点的位置，实时修正车辆泊车行进路线，完成车辆泊车动作。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：所述定位件为固定设置于所述泊车位外侧的定位桩，并于车辆上固定的设有可对定位桩进行测距的激光雷达。
3.根据权利要求2所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：车辆相对于定位点的位置包括车辆与定位点间的距离L1，以及车辆和定位点间连线W1与泊车位的边线W2之间的夹角α。
4.根据权利要求3所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于，车辆与定位点间的距离L1的计算步骤包括：
测量车辆与定位件间的距离L2，以及车辆与定位件间连线W3和泊车位的边线W2间的夹角β；
由夹角β，以及定位件和定位点间连线W4与边线W2间的夹角θ计算得出连线W1和连线W4间的夹角γ；
由距离L2、已知的定位点和定位件间距离L3以及夹角γ计算得出距离L1。
5.根据权利要求4所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于，夹角α的计算步骤包括：
由距离L1、距离L2、距离L3计算得出连线W1和连线W3之间的夹角φ；
由夹角φ，夹角β，求和得出夹角α。
6.根据权利要求5所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：所述定位点为泊车位的中心点。
7.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：于所述定位件上设置有可与车辆进行无线通信的通信模块，所述车辆可通过与所述定位件的通信确定所述车辆相对于所述定位件的位置。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：于车辆上设置有超声波雷达，以检测车辆与车辆周侧障碍物间距离，所述车辆的泊车行进路径根据车辆相对于定位点的位置，以及车辆与障碍物间距离进行实时调整。
9.根据权利要求8所述的无人驾驶车辆自动泊车方法，其特征在于：于所述车辆上还设置有视频检测单元，用以对泊车位的边线进行识别，所述车辆的泊车行进路径根据车辆相对于定位点的位置，车辆与障碍物间距离，以及视频检测单元对泊车位边线的识别结果进行实时调整。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 315000 No.399, Tianhai Road, Binhai New Area, Fenghua Economic Development Zone, Ningbo City, Zhejiang Province Applicant after: DIALEV NEW ENERGY AUTOMOBILE Co.,Ltd. Address before: Room 1, No. C04, building 5, Dazi Xiaokang demonstration village, west side of Dazi Hufeng Road, Lhasa City, 850000 Tibet Autonomous Region Applicant before: DIALEV NEW ENERGY AUTOMOBILE Co.,Ltd. |
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| CB02 | Change of applicant information |