CN113022552B - 基于激光雷达和v2i技术的自动泊车系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统及控制方法，该系统包括控制中心、车载激光雷达传感器和停车规划网络系统，车载激光雷达传感器用于检测目标汽车在驶入停车位过程中的道路状况信息和障碍物相关信息，并将检测到的信息通过V2I技术发送给停车规划网络系统，基于停车规划网络系统用于存储停车场高精度地图，接收车载激光雷达传感器信息和检测停车场内实时状况信息并根据信息进行地图修正完善、车辆定位和停车路径规划，并将规划结果发送至控制中心，控制中心用于接收停车规划网络系统发送的信息，生成导航指令和避障指令，并通过V2I技术发送给车辆。本发明使自动驾驶汽车能够实现自动泊车功能。
Description
技术领域
本发明涉及汽车自动泊车技术领域，具体涉及一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统及控制方法。
背景技术
由于大城市内汽车数量庞大，“停车难”成为大城市经济发展过程中面临的难题。特别是在城市中心商业街道和早晚高峰时段，车主经常面临找不到车位停车只能开着车在停车场不停兜圈等待的窘境。而自动代客泊车系统既能满足人们在方便、快捷、节能方面的停车需求，还能实现智能化与自动化。目前自动泊车系统有两个方向，方向一是利用车辆电控系统实现定位、导航和决策等功能；方向二是依靠停车场云端管理系统引导车辆泊车。但是方向一只依靠车辆本身的传感器系统不能准确地识别不同停车场的空间大小和场内布置，容易引发意外事故。方向二依靠停车场云端管理系统实现自动泊车无法应对停车场内实时发生的意外情况，同样存在意外风险。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统及控制方法，基于车载激光雷达传感器的探测功能和基于V2I(vehicle toinfrastructure，车辆到基础设施)技术，实现汽车实时控制和停车路径规划，能够自动控制车辆驶入停车场空闲车位和驶出停车场，完成代客泊车任务，实现了自动化和智能化，为人们在停车场内停车和取车带来方便和快捷。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，包括：控制中心、车载激光雷达传感器和停车规划网络系统；
所述车载激光雷达传感器设于目标汽车顶部，所述车载激光雷达传感器与停车规划网络系统连接，所述停车规划网络系统与控制中心连接；
所述车载激光雷达传感器用于检测目标汽车驶入停车位过程中的道路状况信息和障碍物信息，并将检测到道路状况信息和障碍物信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统；
所述停车规划网络系统用于存储停车场高精度地图，检测目标汽车的位置信息和停车场内实时状况信息，并根据车载激光雷达传感器采集到的道路状况信息和障碍物信息进行地图修正完善、停车路径规划和障碍物信息分析，并将分析结果发送至控制中心；
所述控制中心用于根据停车规划网络系统的停车路径规划结果生成导航控制信号并根据障碍物信息分析结果生成避障信号，通过V2I技术发送至目标汽车。
作为优选的技术方案，所述道路状态信息包括目标汽车行驶道路前方是否有障碍物，所述障碍物信息包括目标汽车和障碍物之间的距离和相对位置变化，所述障碍物包括行人和车辆。
作为优选的技术方案，所述车载激光雷达传感器获得周围的点云数据，发送给停车规划网络系统；
所述停车规划网络系统通过比对已存储的停车场高精度地图与车载激光雷达传感器发来的点云数据，获得目标汽车的实际位置，并根据与各个车载激光雷达传感器的交互信息判断停车场内实时状况，根据车载激光雷达传感器探测到的停车场位置信息和场地信息对高精度地图进行修正，选择距离目标汽车最近的停车位并生成停车路径规划，实时根据车载激光雷达传感器探测得到的信息分析目标汽车行驶路径上的障碍物信息。
作为优选的技术方案，所述选择距离目标汽车最近的停车位并生成停车路径规划，所述停车规划网络系统检测目标汽车的位置信息和停车场内停车位实时信息并判断是否有停车位空缺，空余停车位数量，规划出目标汽车行驶至所有空余停车位的路径规划分析，挑选出距离目标汽车最近的停车位作为停车方案并将停车方案发送至控制中心。
作为优选的技术方案，所述根据停车规划网络系统的停车路径规划结果生成导航控制信号并根据障碍物信息分析结果生成避障信号，所述避障信号比导航控制信号优先级高，所述停车规划网络系统计算当前目标车辆的行进速度、障碍物的行进速度以及目标车辆和障碍物之间的距离，通过V2I技术控制目标汽车进行避障。
本发明还提供一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，包括下述步骤：
车载激光雷达传感器持续检测目标汽车行进路径上的道路状况信息，并且检测目标汽车行进路径前方障碍物信息，并将检测到的信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统；
存储停车场高精度地图，检测目标汽车的位置信息和停车场内实时状况信息，并根据车载激光雷达传感器采集到的道路状况信息和障碍物信息进行地图修正完善、停车路径规划和障碍物信息分析，并将分析结果发送至控制中心；
所述停车规划网络系统判断停车场内是否有停车位空缺以及停车位空缺数量，生成目标汽车行进至每个空余停车位的路径规划分析，挑选出距离目标汽车最近的停车位作为停车方案并将停车方案发送至控制中心；
所述控制中心根据路径规划结果生成目标汽车按照停车方案行进的导航控制信号，通过V2I技术控制目标汽车行驶至规划的停车位；
所述停车规划网络系统判断目标汽车行进道路前方是否存在障碍物，若存在障碍物则计算当前目标汽车的行进速度、障碍物的行进速度以及目标车辆和障碍物之间的距离，并将障碍物信息分析发送至控制中心；
控制中心生成避障信号，通过V2I技术控制目标汽车根据避障信号进行避障。
作为优选的技术方案，所述避障信号比导航控制信号优先级高。
作为优选的技术方案，所述避障信号具体生成步骤为：
当检测到目标汽车行驶路线前方有障碍物并且障碍物保持行进时，车载激光雷达传感器检测障碍物的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算障碍物的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心生成目标汽车的行进速度小于障碍物的行进速度的避障信号；
当检测到目标汽车前方有静止障碍物时，车载激光雷达传感器检测障碍物的距离信息数据和相邻车道的道路状况信息，并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算障碍物的位置信息和相邻车道的路径规划并发送至控制中心，控制中心接收信息并发出避障信号，通过V2I技术控制目标汽车行驶至相邻车道并绕开前方静止障碍物，然后继续行驶到规划的停车位；
当检测到目标汽车行进路线前方有障碍物进入目标汽车行驶路线时，车载激光雷达传感器检测障碍物的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算障碍物的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心生成避障指令通过V2I技术控制目标汽车紧急制动。
作为优选的技术方案，所述障碍物包括行人和车辆。
作为优选的技术方案，所述停车规划网络系统通过比对已存储的停车场高精度地图与车载激光雷达传感器发来的点云数据，获得目标汽车的实际位置，并根据与各个车载激光雷达传感器的交互信息判断停车场内实时状况，根据车载激光雷达传感器探测到的停车场位置信息和场地信息对高精度地图进行修正。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
(1)本发明通过设置车载激光雷达传感器采集目标汽车和障碍物的相关信息，方便控制中心对停车场内的实时情况生成相应的避障指令，可以及时进行避障，实现安全自动泊车，降低了意外事故发生的风险。
(2)本发明基于V2I技术，实时探测目标汽车的位置并利用停车场高精度地图进行路径规划，方便控制中心决策得到距离目标汽车最近的停车位，极大程度地节约驾驶员的泊车时间，为车辆的自动停车带来方便和快捷，为车主提供更舒适放心的停取车体验。
附图说明
图1为本发明基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统的信号传输示意图；
图2为本发明基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统的雷达规格属性图；
图3为本发明基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统的车载激光雷达传感器的激光范围示意图；
图4为本发明基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统的避让前方车辆和行人方案示意图；
图5为本发明基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统的避让目标汽车前方静止车辆方案示意图；
图6为本发明基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统的紧急停车让行方案示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，包括：控制中心、车载激光雷达传感器和停车规划网络系统；
车载激光雷达传感器设于目标汽车的顶部，车载激光雷达传感器和停车规划网络系统连接，停车规划网络系统与控制中心连接；
车载激光雷达传感器用于检测目标汽车驶入停车位过程中的道路状况信息和障碍物相关的信息，并将检测到的信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统；
如图2所示，车载激光雷达传感器选用速腾聚创公司的型号RS-LiDAR-32的激光雷达，本实施例选择的停车场为室内地下停车场，一共有98个停车位，如图3所示，设置车载激光雷达传感器在水平面上的探测角度为360°，设置车载激光雷达传感器在在垂直面上的探测角度为40°，其中上探角度为15°，下探角度为25°。
在本实施例中，道路状况信息包括目标汽车行驶道路前方是否有障碍物，障碍物包括路上的行人和其它车辆，障碍物相关的信息包括：目标汽车和障碍物之间的距离和相对位置变化；
停车规划网络系统用于存储停车场高精度地图，检测目标汽车的位置信息和停车场内实时状况信息，并根据车载激光雷达传感器采集到的数据进行地图修正完善、停车路径规划和障碍物信息分析，并将分析结果发送至控制中心；
车载激光雷达传感器获得周围的点云数据，发送给停车规划网络系统，停车规划网络系统通过比对已存储的停车场高精度地图与车载激光雷达传感器发来的点云数据，获得目标汽车的实际位置，停车规划网络系统根据车载激光雷达传感器探测到的停车场位置信息和场地信息对高精度地图进行修正，存储的地图是不断更新完善的。
在本实施例中，停车规划网络系统与车载激光雷达传感器交互获得目标汽车的位置信息，由于每台汽车的车载激光雷达传感器都与停车规划网络系统进行过交互，因此停车规划网络系统可以根据历史交互信息判断停车场内的实时状况信息，根据以上信息选择距离目标汽车最近的停车位并生成停车路径规划，停车规划网络系统实时根据车载激光雷达传感器探测得到的信息分析目标汽车行驶路径上的障碍物信息。本实施例的目标汽车就是需要自动泊车的车辆。
在本实施例中，停车规划网络系统检测目标汽车的位置信息和停车场内停车位实时信息并判断是否有停车位空缺，有几个停车位空缺，停车规划网络系统规划出目标汽车行驶至所有空余停车位的路径规划分析，从中挑选出距离目标汽车最近的停车位作为停车方案并将停车方案发送至控制中心。
控制中心根据停车规划网络系统的路径规划结果生成导航指令并且根据障碍物信息分析结果生成避障指令，通过V2I技术发送给目标汽车，可以保证目标汽车在沿着规划行车路径行进的过程中的安全性。
在本实施例中，导航指令和避障指令就是方向盘转角指令、油门信号指令和制动踏板信号指令。在汽车驶入停车场时，控制中心根据停车规划网络系统的路径规划结果生成目标汽车行驶至最近停车位的导航指令。在汽车行驶过程中，控制中心根据停车规划网络系统的障碍物信息分析结果生成避障指令，避障指令比导航指令优先级更高，控制中心生成避障指令控制汽车避障后再发送导航指令控制汽车继续行驶。
在本实施例中，目标车辆按照选定的停车方案行进过程中，车载激光雷达传感器采集目标车辆和障碍物之间的距离信息数据，并将采集的数据通过V2I技术传递至停车规划网络系统中，停车规划网络系统计算当前目标车辆的行进速度和障碍物的行进速度以及目标车辆和障碍物之间的距离，并将障碍物信息分析发送至控制中心，控制中心生成避障指令，通过V2I技术控制目标汽车进行避障。
在本实施例中，通过V2I技术(vehicle to Infrastructure，一种交互通信技术)将方向盘转角指令、油门信号指令和制动踏板信号指令这些控制指令从控制中心发送给车辆控制器，控制器将这些信号转换成CAN报文发送给车辆底层执行器。
实施例2
本实施例提供一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，具体包括下述步骤：
目标汽车进入自动代客泊车系统，停车规划网络系统检测目标汽车的位置信息以及停车场内的停车位信息；
停车规划网络系统判断停车场内是否有停车位空缺，有几个停车位空缺，同时生成目标汽车行进至每个空余停车位的路径规划分析，从中挑选出距离目标汽车最近的停车位作为停车方案并将停车方案发送至控制中心，控制中心根据路径规划结果生成目标汽车按照停车方案行进的导航指令通过V2I技术控制目标汽车行驶至规划的停车位；
车载激光雷达传感器持续检测目标汽车行进路径上的道路状况信息，并且检测目标汽车行进路径前方障碍物相关的信息，并将检测到的信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统判断目标汽车行进道路前方是否存在障碍物，如果存在障碍物则计算当前目标汽车的行进速度和障碍物的行进速度以及目标车辆和障碍物之间的距离，并将障碍物信息分析发送至控制中心，控制中心生成避障指令，通过V2I技术控制目标汽车根据避障指令进行避障。
本实施例中，车载激光雷达传感器实时检测目标汽车行进路径上的道路状况信息和目标汽车行进路径前方障碍物相关的信息，并将采集到的信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统。
本实施例中，在目标汽车进入自动代客泊车系统时，控制中心根据停车规划网络系统的路径规划结果生成导航指令，在目标汽车行进过程中，控制中心实时根据停车规划网络系统的障碍物信息分析结果生成避障指令并通过V2I技术发送给车辆。
在本实施例中，避障指令为：当目标汽车行驶路线前方出现有障碍物并且障碍物以一定速度行进时，控制中心生成目标汽车的行进速度不能大于障碍物的行进速度的避障指令；当目标汽车行进路线前方有障碍物迅速进入目标汽车行驶路线时，控制中心生成目标汽车紧急制动的避障指令，具体如下：
如图4所示，当目标汽车前方有正在行驶的车辆时，车载激光雷达传感器探测到有其他车辆在目标汽车的行驶路径前方行驶，车载激光雷达传感器探测该行驶车辆的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算该行驶车辆的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心接收信息并生成目标汽车的行驶速度不大于该行驶车辆的行驶速度的避障操作指令，控制目标汽车在该行驶车辆后面以安全的行驶车速跟车行驶；
如图5所示，当目标汽车前方有静止车辆时，车载激光雷达传感器探测到有其他车辆在目标汽车的行驶路径前方静止不动，如果此时在目标汽车行进路径的相邻车道没有车辆干扰，车载激光雷达传感器检测该静止车辆的距离信息数据和相邻车道的道路状况信息并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算该静止车辆的位置信息和相邻车道的路径规划并发送至控制中心，控制中心接收信息并发出避障指令通过V2I技术控制目标汽车行驶至相邻车道并绕开前方静止车辆，然后继续行驶到规划的停车位；
结合图4所示，当目标汽车前方有行人时，车载激光雷达传感器探测到有行人在目标汽车的行驶路径前方，车载激光雷达传感器检测该行人的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算该行人的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心接收信息并生成目标汽车的行驶速度不大于该行人行进速度的避障操作指令；
如图6所示，当目标汽车前方有障碍物迅速进入目标汽车行驶路线时，车载激光雷达传感器探测到有行人或其他车辆迅速进入目标汽车的行驶路径前方，车载激光雷达传感器检测该障碍物的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算该障碍物的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心生成避障指令通过V2I技术控制目标汽车紧急制动。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，其特征在于，包括：控制中心、车载激光雷达传感器和停车规划网络系统；
所述车载激光雷达传感器设于目标汽车顶部，所述车载激光雷达传感器与停车规划网络系统连接，所述停车规划网络系统与控制中心连接；
所述车载激光雷达传感器用于检测目标汽车驶入停车位过程中的道路状况信息和障碍物信息，并将检测到道路状况信息和障碍物信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统；
所述停车规划网络系统用于存储停车场高精度地图，检测目标汽车的位置信息和停车场内实时状况信息，并根据车载激光雷达传感器采集到的道路状况信息和障碍物信息进行地图修正完善、停车路径规划和障碍物信息分析，并将分析结果发送至控制中心；
所述车载激光雷达传感器获得周围的点云数据，发送给停车规划网络系统；
所述停车规划网络系统通过比对已存储的停车场高精度地图与车载激光雷达传感器发来的点云数据，获得目标汽车的实际位置，并根据与各个车载激光雷达传感器的交互信息判断停车场内实时状况，根据车载激光雷达传感器探测到的停车场位置信息和场地信息对高精度地图进行修正，选择距离目标汽车最近的停车位并生成停车路径规划，实时根据车载激光雷达传感器探测得到的信息分析目标汽车行驶路径上的障碍物信息；
所述控制中心用于根据停车规划网络系统的停车路径规划结果生成导航控制信号并根据障碍物信息分析结果生成避障信号，通过V2I技术发送至目标汽车。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，其特征在于，所述道路状况信息包括目标汽车行驶道路前方是否有障碍物，所述障碍物信息包括目标汽车和障碍物之间的距离和相对位置变化，所述障碍物包括行人和车辆。
3.根据权利要求1所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，其特征在于，所述选择距离目标汽车最近的停车位并生成停车路径规划，所述停车规划网络系统检测目标汽车的位置信息和停车场内停车位实时信息并判断是否有停车位空缺，空余停车位数量，规划出目标汽车行驶至所有空余停车位的路径规划分析，挑选出距离目标汽车最近的停车位作为停车方案并将停车方案发送至控制中心。
4.根据权利要求1所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，其特征在于，所述根据停车规划网络系统的停车路径规划结果生成导航控制信号并根据障碍物信息分析结果生成避障信号，所述避障信号比导航控制信号优先级高，所述停车规划网络系统计算当前目标车辆的行进速度、障碍物的行进速度以及目标车辆和障碍物之间的距离，通过V2I技术控制目标汽车进行避障。
5.一种基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，设有权利要求1-4任一项所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车系统，其特征在于，包括下述步骤：
车载激光雷达传感器持续检测目标汽车行进路径上的道路状况信息，并且检测目标汽车行进路径前方障碍物信息，并将检测到的信息通过V2I技术发送至停车规划网络系统；
存储停车场高精度地图，检测目标汽车的位置信息和停车场内实时状况信息，并根据车载激光雷达传感器采集到的道路状况信息和障碍物信息进行地图修正完善、停车路径规划和障碍物信息分析，并将分析结果发送至控制中心；
所述停车规划网络系统判断停车场内是否有停车位空缺以及停车位空缺数量，生成目标汽车行进至每个空余停车位的路径规划分析，挑选出距离目标汽车最近的停车位作为停车方案并将停车方案发送至控制中心；
所述控制中心根据路径规划结果生成目标汽车按照停车方案行进的导航控制信号，通过V2I技术控制目标汽车行驶至规划的停车位；
所述停车规划网络系统判断目标汽车行进道路前方是否存在障碍物，若存在障碍物则计算当前目标汽车的行进速度、障碍物的行进速度以及目标车辆和障碍物之间的距离，并将障碍物信息分析发送至控制中心；
控制中心生成避障信号，通过V2I技术控制目标汽车根据避障信号进行避障。
6.根据权利要求5所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，其特征在于，所述避障信号比导航控制信号优先级高。
7.根据权利要求5所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，其特征在于，所述避障信号具体生成步骤为：
当检测到目标汽车行驶路线前方有障碍物并且障碍物保持行进时，车载激光雷达传感器检测障碍物的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算障碍物的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心生成目标汽车的行进速度小于障碍物的行进速度的避障信号；
当检测到目标汽车前方有静止障碍物时，车载激光雷达传感器检测障碍物的距离信息数据和相邻车道的道路状况信息，并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算障碍物的位置信息和相邻车道的路径规划并发送至控制中心，控制中心接收信息并发出避障信号，通过V2I技术控制目标汽车行驶至相邻车道并绕开前方静止障碍物，然后继续行驶到规划的停车位；
当检测到目标汽车行进路线前方有障碍物进入目标汽车行驶路线时，车载激光雷达传感器检测障碍物的距离信息数据并通过V2I技术发送至停车规划网络系统，停车规划网络系统计算障碍物的速度信息和位置信息并发送至控制中心，控制中心生成避障指令通过V2I技术控制目标汽车紧急制动。
8.根据权利要求7所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，其特征在于，所述障碍物包括行人和车辆。
9.根据权利要求5所述的基于激光雷达和V2I技术的自动泊车控制方法，其特征在于，所述停车规划网络系统通过比对已存储的停车场高精度地图与车载激光雷达传感器发来的点云数据，获得目标汽车的实际位置，并根据与各个车载激光雷达传感器的交互信息判断停车场内实时状况，根据车载激光雷达传感器探测到的停车场位置信息和场地信息对高精度地图进行修正。
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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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