CN113129629A - 支持自动代客停车的系统和方法，及其基础设施和车辆 - Google Patents

Abstract

提供了一种支持自动代客停车的系统和方法，及其基础设施和车辆。用于操作支持自动代客停车的车辆的方法包括：开始自动代客停车，并且从基础设施接收与车辆相关的目标位置和引导车辆移动到目标位置的引导路线。另外，该方法包括由车辆沿着引导路线执行自动驾驶，并且在车辆执行自动驾驶的同时，基于车辆的行为信息和环境信息来测量车辆的位置。环境信息包括停车场车位信息、道路标识、墙壁、立柱和地面标记中的至少一个。

Description

支持自动代客停车的系统和方法，及其基础设施和车辆

对相关申请的交叉引用

本申请要求2019年12月31日提交的韩国专利申请号 10-2019-0179916的优先权，其公开内容整体通过引用结合于此。

技术领域

本公开涉及一种用于支持自动代客停车的系统和方法，及其基础设施 和车辆，并且根据本公开，车辆在没有驾驶员干预的情况下移动到空停车 位，并且使用基础设施和车辆之间的通信来执行停车。

背景技术

现今停放车辆存在许多潜在的风险。首先，在停车场中发生事故的可 能性很高。此外，如果驾驶员想要在诸如大型停车场的设施中停车，则驾 驶员花费大量时间和精力来试图找到停车位。已经完成停车的驾驶员需要 不方便地走到已停放的车辆，并且在一些情况下，驾驶员忘记车辆停放在 哪里。

发明内容

根据本公开的自动代客停车的目的在于，当驾驶员将车辆停在下车区 并离开车辆时，车辆以自主模式移动到空停车位而完成停车。此外，根据 本公开的自动代客停车的另一目的在于，当驾驶员呼叫车辆时，停放的车 辆在自主模式下移动到上车区，并且驾驶员在上车区进入车辆以从设施离 开。此外，根据本公开的自动代客停车的另一目的在于，基于包括停车场 车位信息、道路标识、墙壁、立柱和地面标记中的至少一个的环境信息来测量车辆的位置。

本公开中要实现的技术目的不限于上述技术目的，并且本公开所属领 域的技术人员根据以下描述可以清楚地理解未提及的其他技术目的。

根据本公开的示例性实施方式的用于操作支持自动代客停车的车辆 的方法，可以包括：开始自动代客停车；从基础设施接收与车辆相关的目 标位置和引导车辆移动到目标位置的引导路线；由车辆沿着引导路线执行 自动驾驶；以及在车辆执行自动驾驶的同时，基于车辆的行为信息和环境 信息来测量车辆的位置，并且该环境信息可以包括停车场车位信息 (parking lot slot information)、道路标识、墙壁、立柱和地面标记中的至 少一个。

根据本公开的示例性实施方式的用于执行自动代客停车的方法可以 包括：开始车辆的自动代客停车；将目标位置和引导路线从基础设施发送 到车辆；由车辆沿着引导路线执行自动停车；以及在车辆执行自动驾驶的 同时，通过基于车辆的行为信息和环境信息测量车辆的位置来将车辆的测 量位置提供给基础设施，并且该环境信息可以包括停车场车位信息、道路 标志、墙壁、立柱和地面标记中的至少一个。

根据本公开的示例性实施方式的用于支持自动代客停车的系统可以 配置为基于环境信息来测量车辆的位置，该环境信息包括停车场车位信 息、道路标志、墙壁、立柱和地面标记中的至少一个，从而即使在室内停 车场中也更准确地测量车辆的位置。

通过本公开可以获得的效果不限于上述效果，并且本公开所属领域的 技术人员从以下描述中可以清楚地理解未提及的其他效果。

附图说明

现在将参考附图中示出的本公开的示例性实施方式详细描述本公开 的上述和其他特征，附图仅以实例的方式在下面给出，因此不限制本发明， 并且其中：

图1是示出了根据本公开的示例性实施方式的自动代客停车系统的图 示。

图2是示出了根据本公开的示例性实施方式的自动代客停车设备的图 示。

图3是用于说明根据本公开的示例性实施方式的自动代客停车系统和 方法的概念图。

图4A和图4B是用于说明由根据本公开的执行自动代客停车的基础 设施和车辆执行的操作的框图。

图5是用于说明根据本公开的示例性实施方式的执行自动代客停车的 基础设施和车辆之间的通信的图示。

图6是用于说明根据本公开的示例性实施方式的执行自动代客停车的 基础设施和车辆之间的通信的图示。

图7是用于说明根据本公开的示例性实施方式的执行自动代客停车的 基础设施和车辆之间的通信的图示。

图8是示出了根据本公开的示例性实施方式的支持自动代客停车的车 辆的位置测量操作的流程图。

图9是用于说明根据本公开的示例性实施方式的车辆中的基于停车场 线对粒子分配权重的操作的图示。

图10是用于说明根据本公开的示例性实施方式的车辆中的基于固定 障碍物对粒子分配权重的操作的图示。

图11是用于说明根据本公开的示例性实施方式的车辆中的基于停车 场线校正车辆位置的操作的图示。

图12是用于说明根据本公开的示例性实施方式的车辆中的基于固定 障碍物校正车辆位置的操作的图示。

具体实施方式

应理解，如本文使用的术语“车辆”或者“车辆的”或者其他类似术 语包括一般的机动车辆，例如乘用车(包括运动型多用途车(SUV)、公 共汽车、卡车)、各种商用车、船舶(包括各种船只和船舶)、飞机，等等， 并且包括混合动力汽车、电动汽车、燃油车、插电式混合电动汽车、氢动 力车辆及其他替代燃料车辆(例如，来自除了石油以外的资源的燃料)。

虽然将示例性实施方式描述为使用多个单元来执行示例性过程，但是 应理解，这些示例性过程也可以由一个或多个模块来执行。另外，应理解， 术语控制器/控制单元指的是包括存储器和处理器的硬件装置，并且其具体 地编程为执行本文描述的处理。存储器配置为储存模块，并且处理器具体 地配置为实施所述模块以执行一个或多个在下面进一步描述的过程。

此外，本公开的控制逻辑可以作为非瞬时计算机可读介质而包含在包 含可执行程序指令的计算机可读介质上，该可执行程序指令由处理器、控 制器/控制单元等实施。计算机可读介质的实例包括，但不限于，ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪盘驱动器、智能卡和光学数据 存储装置。计算机可读介质也可分布在网络联接的计算机系统中，使得例如通过车载通信服务器或者控制器局域网(CAN)以分布式方式储存并实 施计算机可读介质。

本文使用的术语仅是为了描述特定实施方式的目的，并非旨在限制本 公开。如本文使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数 形式，除非上下文明确地表示不是这样。还将理解，术语“包括”和/或“包 含”当在本说明书中使用时，规定了所述特征、整体、步骤、操作、元件 和/或部件的存在，但是并不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、 元件、部件和/或其组合的存在或添加。如本文使用的，术语“和/或”包 括一个或多个相关列举的项目的任意组合和所有组合。

除非具体地提到或者从上下文中显而易见的，否则如本文使用的，将 术语“大约”理解为在本领域中的正常公差的范围内，例如在平均值的2 个标准差内。可将“大约”理解为在所提到的值的10％、9％、8％、7％、 6％、5％、4％、3％、2％、1％、0.5％、0.1％、0.05％或者0.01％内。除非 以其他方式从上下文中显而易见的，否则本文提供的所有数值都用术语 “大约”修饰。

在下文中，将参考附图详细描述根据本公开的示例性实施方式。通过 下面的详细描述，将清楚地理解本公开的构造和操作效果。在本公开的详 细描述之前，应注意，即使在不同的附图上示出相同的部件，也尽可能地 用相同的附图标记来表示该相同的组件，并且当确定公知的部件可能使本 公开的主题模糊时，将省略其详细描述。

在本公开的详细描述之前，可以如下定义在本公开中使用的术语。驾 驶员是使用车辆并接收自动代客停车系统的服务的人。驾驶权限是用于执 行车辆的操作的权限。车辆的操作包括，例如，转向操作、加速操作、制 动操作、换档操作、打开/关闭车辆的启动的操作，以及锁/解锁车辆的门 的操作。车辆是具有执行自动代客停车的功能的车辆。

控制中心是对停车设施内的车辆执行监测的设施，可以确定目标位 置、引导路线和允许驾驶区域，并且操作车辆以发送驾驶开始指令或紧急 停止指令。基础设施可以是停车设施，并且可以是设置在停车设施内的传 感器。此外，基础设施可以指停车场大门和操作车辆的控制中心。

目标位置可以指车辆将停放的空停车位。此外，目标位置可以指在车 辆离开停车场的情况下驾驶员将进入车辆的区域，即，上车区。引导路线 可以指车辆通过以到达目标位置的路线。例如，引导路线是在执行停车的 情况下从下车区到空位的路线。例如，引导路线可以是向前移动大约50 米或者在拐角处向左转的形式。

驾驶路线可以指车辆遵循的路线。允许驾驶区域可以指允许驾驶的区 域，例如停车场内的驾驶路线。允许驾驶区域可以由停车场墙壁、停放的 车辆和停车线限定。

图1示出了根据本公开的示例性实施方式的自动代客停车系统。参考 图1，自动代客停车系统10可以包括基础设施100和自动代客停车设备 200。

如上所述，基础设施100可以指用于操作、管理和执行自动代客停车 系统的设备或系统。例如，基础设施100可以是停车设施。根据示例性实 施方式，基础设施100可以包括传感器、通信装置、警报装置、显示装置， 以及配置为操作上述装置的服务器。此外，基础设施可以指停车场大门和 配置为操作车辆的控制中心。

自动代客停车设备200可以指执行自动代客停车的车辆。根据示例性 实施方式，自动代客停车设备200可以指包括在能够执行自动代客停车的 车辆中的一个部件或一组部件。图2示出了根据本公开的示例性实施方式 的自动代客停车设备。参考图2，自动代客停车设备(例如车辆)200可 以包括传感器210、收发器220、处理器230和车辆控制器240。

传感器210可以配置为感测自动代客停车设备200周围的环境。根据 示例性实施方式，传感器210可以配置为测量自动代客停车设备200与特 定物体之间的距离，或者可以感测自动代客停车设备200周围的物体。例 如，传感器210可以包括超声波传感器、雷达传感器、激光雷达传感器、 相机、红外传感器、热传感器和毫米波传感器中的至少一个。传感器210 可以配置为将根据感测结果生成的数据发送到收发器220或车辆控制器 240。

收发器220可以配置为与基础设施100交换数据。这种通信被称为车 辆到基础设施通信(V2I)。此外，收发器220可以配置为与其他车辆交换 数据。这种通信被称为车辆到车辆通信(V2V)。V2I通信和V2V通信的 集成被称为车辆到所有事物通信(V2X)。根据示例性实施方式，收发器 220可以配置为接收从基础设施100发送的数据(例如，目标位置、引导路线、驾驶路线、指令等)，并且处理接收到的数据以将所处理的数据传 送到处理器230。此外，收发器220可以配置为将从自动代客停车设备200 生成的数据发送到基础设施100。根据示例性实施方式，收发器220可以 配置为与自动代客停车设备200的驾驶员的终端交换数据。

收发器220可以配置为使用无线通信协议或有线通信协议来发送或接 收数据。例如，无线通信协议可以包括无线LAN(WLAN)、数字生活网 络联盟(DLNA)、无线宽带(Wibro)、全球微波接入互操作性(Wimax)、 全球移动通信系统(GSM)、码分多址(CDMA)、码分多址2000 (CDMA2000)、增强的语音数据优化或增强的仅语音数据(EV-DO)、宽 带CDMA(WCDMA)、高速下行链路分组接入(HSDPA)、高速上行链 路分组接入(HSUPA)、IEEE 802.16、长期演进(LTE)、长期演进高级 (LTE-A)、无线移动宽带服务(WMBS)、蓝牙、射频识别(RFID)、红 外数据协会(IrDA)、超宽带(UWB)、ZigBee、近场通信(NFC)、超声 通信(USC)、可见光通信(VLC)、Wi-Fi直连等。此外，有线通信协议 可以包括有线局域网(LAN)、有线广域网(WAN)、电力线通信(PLC)、 USB通信、以太网、串行通信，以及光缆/同轴线缆等，但是不限于此， 而是可以包括所有可以提供与其他装置的通信环境的协议。

处理器230可以配置为执行自动代客停车设备200的整体操作。处理 器230可以配置为基于通过传感器210和收发器220发送的数据来操作车 辆控制器240。根据示例性实施方式，处理器230可以配置为根据从基础 设施100发送的数据生成用于操作车辆控制器240的控制信号，并且将生 成的控制信号发送到车辆控制器240。

换句话说，处理器230可以指能够操作自动代客停车设备200并且执 行一系列用于执行自动代客停车的操作或判断的装置。例如，处理器230 可以是其中执行包括用于执行自动代客停车的指令的程序的处理器。处理 器230可以包括中央处理单元(CPU)、微处理器单元(MCU)、专用集成 电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理单元(GPU)等，但是不限于此。

车辆控制器240可以配置为在处理器230的控制下操作自动代客停车 设备200。根据示例性实施方式，车辆控制器240可以配置为响应于从处 理器230发送的控制信号来操作自动代客停车设备200。例如，车辆控制 器240可以配置为调节代客停车设备200的移动、停止、移动重新开始、 转向、加速、减速、停车、闪光、警报等。

换句话说，应理解，车辆控制器240可以配置为执行用于控制本说明 书中描述的自动代客停车设备200的操作的全部功能。例如，车辆控制器 240可以包括自动代客停车设备200的驱动装置、制动装置、转向装置、 加速装置、警报装置和闪光装置。

同时，除非另外描述，否则应理解，本说明书中描述的自动代客停车 设备200的操作或功能由传感器210、收发器220、处理器230和车辆控 制器240中的至少一个组合适当地执行。

图3是用于说明根据本公开的示例性实施方式的自动代客停车系统和 方法的概念图。参考图3，在(1)中，驾驶员驾驶车辆(例如，图1所示 的自动代客停车设备200)进入停车场，并且将车辆移动到下车区。在(2) 中，已经到达下车区的驾驶员离开车辆，并且将驾驶权限从驾驶员转交至 基础设施(例如，图1所示的基础设施100)。

在(3)中，基础设施在停车场内存在的多个停车位中搜索空停车位， 并且确定相应车辆将停放的空停车位。此外，基础设施确定到所确定的空 停车位的引导路线。当确定了停车位和引导路线时，车辆沿着引导路线自 主行驶，并且在到达相应停车位附近之后执行自动代客停车到停车位中。 在(4)中，驾驶员决定将车辆从停车位中取出并将车辆移动到上车区。

在(5)中，基础设施确定合适的目标位置。例如，合适的目标位置 可以是上车区内存在的多个停车位中的空停车位。此外，基础设施确定到 所确定的目标位置的引导路线。当确定了目标位置和引导路线时，车辆沿 着引导路线自主行驶，并且在到达停车位附近之后执行自动代客停车到停 车位中。在(6)中，驾驶员到达上车区，并且将驾驶权限从基础设施移 交至驾驶员。驾驶员驾驶车辆并移动到停车场的出口。

图4A和图4B是用于说明由根据本公开的执行自动代客停车的基础 设施和车辆执行的操作的框图。

在(1)中，描述了用于开始(或启动)自动代客停车的基础设施(例 如图1所示的基础设施100)和车辆(例如图1所示的自动代客停车设备 200)的操作。基础设施检测驾驶员和车辆，并且确定其是否是合适的驾 驶员和车辆。例如，基础设施使用由驾驶员输入的标识(ID)和密码来确 定驾驶员是否是合适的驾驶员。此外，基础设施使用车辆的唯一编号来确 定车辆是否是合适的车辆。车辆可以打开/关闭发动机。此外，车辆可以接 通/断开到车辆的电力。例如，车辆的发动机关闭但是其电源接通的状态可 以是附件开启(ACC开启)状态。

车辆的发动机开/关和电源开/关可以通过从基础设施接收指令来执 行，或者可以由车辆在没有基础设施的指令的情况下自主地执行。车辆可 以锁/解锁车门。车辆的门的锁定和解锁可以通过从基础设施接收指令来执 行，或者可以由车辆在没有基础设施的指令的情况下自主地执行。当车辆 前进至自动停车阶段时，车辆的车门可能被锁住。此外，可以将车辆的驾 驶权限从车辆移交至基础设施。驾驶权限是用于执行车辆的操作的权限，并且车辆的操作是转向操作、加速操作、制动操作、换档操作、打开/关闭 车辆的启动的操作，以及锁/解锁车辆的门的操作。通过将车辆的权限移交 至基础设施，基础设施可以在车辆执行自动代客停车的同时完全操作对应 的车辆。

因此，降低了车辆的意外操作的可能性，并且可以防止停车场内的车 辆事故。然而，在一些情况下，驾驶权限的一部分可以由车辆保持而不从 车辆移交至基础设施，或者驾驶权限的一部分可以由车辆和基础设施共同 保持。例如，在执行自动代客停车的情况下发生紧急情况时，可能需要执 行制动操作。当车辆使用ADAS传感器等感测到危险时，车辆可以在没有 基础设施控制的情况下自己执行制动操作。此外，车辆可以确定车辆内是 否存在人或动物。

因此，由于完成根据本公开的自动代客停车并将车辆从停车位中取出 需要相当长的时间，所以可以降低当人或动物存在于车辆内部时可能引起 的风险。可以使用安装到车辆的传感器来确定人或动物是否存在于车辆 内。同时，当完成自动代客停车时，可以将驾驶权限从车辆或基础设施自 主地移交至驾驶员。

车辆离开停车场时的操作类似于车辆进入停车场时的操作。具体地， 车辆接收取出(例如，离开)请求。驾驶员(例如，车辆的所有者或使用 者)可以使用能够与基础设施通信的装置来请求车辆离开停车场。当驾驶 员请求车辆离开停车场时，驾驶员可以将关于车辆的信息和驾驶员的个人 信息(例如，经由终端等)传递到基础设施，基础设施可以基于输入的信 息确定要离开停车场的车辆是否实际上停放在停车场中，并且确定请求车 辆离开停车场的驾驶员是否是合适的驾驶员。当车辆接收到取出请求时， 车辆或基础设施可以确认车辆中是否没有人，并且如果车辆中没有人，则 可以进行到后续步骤。

当驾驶员发送取出请求时，可以将驾驶权限从驾驶员移交(或转交) 到车辆或基础设施。换句话说，当驾驶员发送取出请求时，驾驶员失去车 辆的控制权限，并且车辆可能在基础设施的操作下或车辆自身的操作下进 行操作。例如，在车辆或基础设施的操作下，当车辆离开停车位置时，车 辆的门可以被自主地锁住，并且当车辆到达上车区时，车辆的门可以被自 主地打开。当车辆到达上车区时，可以将驾驶权限从基础设施或车辆移交 至驾驶员。

同时，如上所述，在一些情况下，驾驶权限的一部分可以由车辆保持 而不从车辆移交至基础设施，或者驾驶权限的一部分可以由车辆和基础设 施共同保持。在接收到取出或离开请求之后，车辆从基础设施接收取出信 号，并且开始根据自动代客停车从停车位离开。在车辆开始离开停车位之 前，基础设施可以启动车辆。基础设施可以向驾驶员发送指示车辆已经开 始离开停车位的通知。

在(2)中，可以确定目标位置、引导路线和驾驶路线。基础设施可 以确定目标位置、引导路线和驾驶路线。可以将由基础设施确定的目标位 置、引导路线和驾驶路线从基础设施传递至车辆。当车辆进入和离开停车 场时，可以将目标位置、引导路线和驾驶路线传递车辆。

目标位置可以是车辆需要移动和到达的最终目的地。根据示例性实施 方式，在车辆进入停车场的情况下，目标位置是车辆将停放的停车场内的 空停车位。根据另一示例性实施方式，在车辆离开停车场的情况下，目标 位置可以是在上车区内的空停车位。然而，这仅是说明性的，并且本公开 的示例性实施方式不限于此。例如，目标位置也可以是空停车位周围的特 定点而不是该空停车位。

例如，当在停车场内的特定区域中，若干空停车位成排或彼此相邻地 存在时，这些多个空停车位周围的特定点也可以被理解为目标位置。特别 地，在移动到相应特定点之后，车辆可以激活安装到车辆的高级驾驶员辅 助系统(ADAS)的自动停车功能，以便停放在期望的停车位中。ADAS 中的自动停车功能可以是例如部分自动停车系统(PAPS)。根据此实例， 可以进一步提高管理停车可用空间的效率。换句话说，基础设施可以仅识 别粗略的点而不是计算精确的目标位置，从而减少处理所需的精力。

引导路线是车辆需要遵循以进行自动驾驶的路线。例如，引导路线可 以配置为诸如向前移动大约10米、在第一拐角右转，以及在向前移动大 约20米之后左转的形式。或者，引导路线可以包括停车场地图内的从当 前位置到目标位置的直线、曲线，或其组合。或者，引导路线可以包括停 车场地图内的多个经过位置和一个目标位置。例如，引导路线可以包括作 为多个经过位置的立柱A1、立柱B2和立柱C3，并且包括作为目标位置 的停车位D23。如上所述，如果引导路线不是由直线或曲线构成，而是由 经过位置和目标位置构成，则不需要关于直线、曲线或距离(例如大约 10m)的信息，使得可能减少车辆和基础设施之间的通信(V2I等)所需 的信息量。

上述引导路线可以使用发光装置从基础设施发送到车辆。发光装置可 以是例如LED灯。由发光装置发射的光可以显示在停车场中的地面上。 因此，发光装置可以是嵌入停车场的地面内部的LED灯。或者，发光装 置可以是激光灯，其安装到停车场的天花板、外壁或柱子，以朝向停车场 的地面发光。车辆可以通过使用安装的传感器感测发光来接收或识别引导 路线。例如，车辆可以通过使用安装的前置相机传感器来感测发光。

在(3)中，可以在停车场中执行车辆的自动驾驶。车辆的自动驾驶 包括车辆的移动、停止和移动重新开始。车辆的自动驾驶可以由车辆根据 从基础设施发送到车辆的指令来执行。或者，车辆的自动驾驶可以不依赖 于来自基础设施的指令，而是由车辆自主地执行。车辆可以沿着引导路线 在允许驾驶区域内自主地行驶到目标位置。在没有驾驶员的情况下自动驾 驶，车辆可以被操作为以小于预定速度的速度行驶。此预定速度可以是从 基础设施传递至车辆的值，或者可以是存储在车辆中的值。

此外，在沿着给定引导路线执行自动驾驶时，车辆可以被操作为在该 引导路线中不偏离预定误差的情况下行驶。此预定误差可以是从基础设施 传递至车辆的值，或者可以是存储在车辆中的值。此外，当在沿着引导路 线执行自动驾驶中需要车辆执行转弯时，车辆可以遵循预定的最小旋转半 径。此预定的最小旋转半径可以是从基础设施传递至车辆的值，或者可以 是存储在车辆中的值。在沿着引导路线执行自动驾驶时，车辆可以被操作为不超过预定的最大加速度。此预定的最大加速度可以是从基础设施传递 至车辆的值，或者可以是存储在车辆中的值。

在(4)中，可以测量位置。位置测量的目标可以是执行停车的车辆、 存在于停车场内的障碍物，或者已经停放的车辆。基础设施可以测量车辆 或障碍物的位置，并且将车辆的位置存储在数据库中。基础设施可以识别 和检测车辆或障碍物，并且监测多个执行停车的车辆中的每个的安全性。 此外，基础设施可以监测到达目标位置以执行停车的车辆的操作，并且传 送指令。车辆可以测量其自身的位置。

车辆可以将其自身的测量位置传递至基础设施。所测量的车辆自身位 置的误差可以在预定误差范围内，并且预定误差可以是由基础设施确定的 值。车辆可以感测周围环境以测量现有障碍物的位置，并且将所测量的障 碍物的位置发送到基础设施。用于车辆和基础设施之间的通信的频率可以 是预定频率。

根据示例性实施方式，当测量位置时，车辆可以考虑环境信息的至少 一部分。例如，环境信息可以包括停车场车位信息、道路标志、墙壁、立 柱和地面标记中的至少一个。例如，车辆可以使用基于粒子滤波器的定位 技术来测量位置，并且基于环境信息的至少一部分来对粒子赋予权重。结 果，可能解决传统问题，即，利用GNSS/DR融合技术，在室内停车场中 不能精确地测量车辆的位置。

在(5)中，可以执行自动停车。自动停车是指到达目标位置附近以 进入空停车位的车辆的自动停车。车辆可以通过使用安装到车辆自身的距 离传感器感测障碍物或停放在其附近的车辆来执行自动停车。安装到车辆 的距离传感器可以包括例如超声波传感器、雷达传感器、激光雷达传感器 和相机。

在(6)中，可以执行车辆的紧急制动。车辆的紧急制动可以根据从 基础设施传送的指令来执行，或者可以在车辆检测到障碍物时由其自身执 行。如果基础设施确定车辆附近不安全，则基础设施可以指示车辆执行紧 急制动。在车辆已经执行紧急制动之后，如果基础设施确定车辆附近安全， 基础设施可以指示车辆重新启动自动驾驶或自动停车。当检测到障碍物 时，车辆可以执行紧急制动。此外，车辆可以向基础设施报告紧急制动的 操作，并且可以向基础设施报告造成该紧急制动的障碍物的类型或位置。

当车辆执行紧急制动时的减速度的大小可以遵循预定的减速度值，并 且预定的减速度值可以是由基础设施确定的值或者可以是存储在车辆中 的值。可以根据障碍物的类型、障碍物的位置，以及相应车辆与障碍物之 间的距离来确定预定的减速度值。响应于从基础设施接收到自动驾驶或自 动停车的重新启动指令，车辆可以重新启动自动驾驶或自动停车。或者， 车辆可以响应于确定已经消除邻近障碍物而重新启动自动驾驶或自动停车。车辆可以向基础设施报告已经重新启动自动驾驶或自动停车，并且邻 近障碍物已经被消除。

车辆可以感测车辆内是否存在人或动物，并且响应于确定人或动物存 在于车辆内而执行紧急制动。车辆可以在执行紧急制动之后通过从基础设 施接收指令来重新启动自动停车或自动驾驶。或者，车辆可以确定执行紧 急制动的原因是否已经被消除，并且当该原因被消除时重新启动自动停车 或自动驾驶。

在(7)中，终止(或结束)自动代客停车。在车辆已经完成自动驾 驶和自动停车之后，基础设施将控制释放指令传递至车辆。车辆可以通过 接收基础设施的指令或不依赖基础设施的指令来执行发动机开/关或电源 开/关。此外，车辆可以通过接收基础设施的指令或不依赖基础设施的指令 来锁车辆的门。车辆可以通过接收基础设施的指令或不依赖基础设施的指 令来执行车辆的停车制动。

在(8)中，可以执行误差控制。误差控制可以包括车辆和基础设施 之间的通信误差或车辆的机械误差。基础设施可以监测与车辆的通信并检 测是否产生通信误差。车辆可以监测与基础设施的通信并检测是否产生通 信误差。车辆可以监测包括安装到车辆自身的传感器的附件的操作状态， 并且检测是否产生机械误差。

图5是用于说明根据本公开的执行自动代客停车的基础设施和车辆之 间的通信的图示。在(1)中，车辆资格信息可以从车辆传递至基础设施。 车辆资格信息可以包括可以将每个车辆与其他车辆区分开的标识符。例 如，车辆资格信息可以是车辆的唯一编号。可以在车辆进入停车场之后开 始自动代客停车的阶段(参见图4A中的(1))传送车辆资格信息。

在(2)中，可以将自动代客停车准备指令从基础设施传递至车辆。 可以在车辆开始自动驾驶之前传送自动代客停车准备指令。在(3)中， 车辆信息可以从车辆传递至基础设施。车辆信息可以包括车辆的状态信息 和车辆的位置信息。车辆的状态信息可以包括车辆是否正在行驶、车辆是 否停止，或者车辆是否紧急停止。车辆信息可以周期性地传送，并且可以 特定频率(例如，每秒一次，即，1Hz)传送。因此，车辆信息可以用作 确定在车辆和基础设施之间是否已经产生通信误差的参数。例如，当在根 据通信频率的预定时间点没有将车辆信息传递至基础设施时，基础设施可 以确定在车辆和基础设施之间已经产生通信误差。

在(4)中，车辆信息响应可以从基础设施传递至车辆。响应于(3) 中的车辆信息，可以与车辆信息相同的频率来传送车辆信息响应。因此， 车辆信息响应可以用作确定在车辆和基础设施之间是否已经产生通信误 差的参数。例如，当车辆信息响应在根据通信频率的预定时间点没有传递 至车辆时，车辆可以确定在车辆和基础设施之间已经产生通信误差。

在(5)中，目标位置和引导路线可以从基础设施传递至车辆。可以 在从基础设施向车辆传送自动代客停车开始指令之前或之后传送目标位 置和引导路线。在(6)中，可以将驾驶边界从基础设施传递至车辆。驾 驶边界可以包括限定具有允许驾驶区域的边界的地标(例如，停车线、中 心线和道路边界线)。可以在传送自动代客停车准备指令之后传送驾驶边 界。此驾驶边界可以停车场地图的形式从基础设施传递至车辆。

在(7)中，自动代客停车开始指令可以从基础设施传递至车辆。可 以在传送引导路线和驾驶边界之后传送自动代客停车开始指令。此外，可 以在执行车辆的紧急制动并且确认车辆周围的安全性之后传送自动代客 停车开始指令。在(8)中，紧急制动指令可以从基础设施传递至车辆。 在(9)中，车辆控制释放指令可以从基础设施传递至车辆。可以在车辆 已经完成自动停入停车位之后传送车辆控制释放指令。

图6是用于说明根据本公开的执行自动代客停车的基础设施100和车 辆200之间的通信的图示。

在(1)中，车辆200进入停车场通道并停止在停止位置。停止位置 可以是停车场入口大门。车辆200向基础设施100报告车辆100已经到达 停止位置。在(2)中，基础设施100对车辆200的尺寸和车辆200的编 号进行认证。在(3)中，基础设施100向车辆200发送认证ID请求，并 且在(4)中，车辆200向基础设施100发送认证ID。在(5)中，基础 设施100基于接收到的认证ID确定是否批准车辆200进入停车场。在(6) 中，基础设施100基于接收到的认证ID向对应的车辆200提供关于是否 批准对应的车辆200进入停车场的通知。

例如，基础设施100可以通过设置在停止位置周围的监视器显示批准 或不批准。当批准进入停车场时，车辆200的驾驶员将车辆200移动到下 车区。在(7)中，驾驶员关闭车辆200，离开车辆200，并且锁车辆200 的门，然后离开下车区。在(8)中，将车辆200的权限从车辆200(或驾 驶员)移交至基础设施100。此外，在(9)中，基础设施100向驾驶员提 供已经接收到车辆200的权限的通知。此通知可以经由移动通信网络发送 到驾驶员的智能装置。

图7是用于说明根据本公开的执行自动代客停车的基础设施100和车 辆200之间的通信的图示。

在(1)中，基础设施100可以将指示车辆200开启的请求发送到车 辆200。在(2)中，车辆200可以响应于来自基础设施100的请求而开启 车辆200。在(3)中，在车辆200开启车辆200之后，可以将对车辆开启 的响应发送到基础设施100。在(4)中，基础设施100可以向车辆200 发送指示自动代客停车准备的请求。在(5)中，车辆200可以响应于对 自动代客停车准备的请求而将指示自动代客停车准备就绪(OK)还是未 准备就绪(NG)的响应发送到基础设施100。

在(6)中，基础设施100可以将同步请求发送到车辆200。同步请求 可以是指示基础设施100的时间和车辆200的时间之间的同步的请求。例 如，同步请求可以包括关于基础设施100的时间的信息。在(7)中，车 辆200可以响应于同步请求执行同步。在(8)中，车辆200可以将指示 同步已经完成的响应发送到基础设施100。

例如，多个同步请求可以从基础设施100发送到车辆200，直到基础 设施100和车辆200之间的同步完成。在(9)中，基础设施100可以将 停车场地图信息发送到车辆200。停车场地图信息可以包括地标信息。在 (10)中，车辆200可以基于发送的地标信息估计(或计算)车辆200的 位置，并且车辆200可以将估计的车辆200的位置发送到基础设施100。 在(11)中，基础设施100可以确定目标位置(停车位置)。在(12)中， 基础设施100可以将关于允许驾驶区域的信息发送到车辆200。例如，基 础设施100可以将允许驾驶区域的边界发送到车辆200。在(13)中，基 础设施100可以将引导路线发送到车辆200。在(14)中，基础设施100 可以将指示开始自动代客停车的指令发送到车辆200。

图8是示出了根据本公开的支持自动代客停车的车辆的位置测量操作 的流程图。此外，图9至图12是用于说明根据本公开的基于环境传感器 测量车辆位置的操作的图示。下面描述的操作可以指示图4A的(4)的各 种示例性实施方式。参考图8，在操作S810中，车辆(例如，图1所示 的自动代客停车设备100)可以基于粒子滤波器预测车辆的位置。基于粒子滤波器的预测可以包括设置初始位置的操作和预测车辆位置的操作。

根据示例性实施方式，为了执行设置初始位置的操作，车辆可以选择 N个粒子，其指的是车辆附近的任意位置(例如，在车辆周围2m的范围 内)。此外，车辆可以通过将至少一个选定粒子的初始值设置为与车辆的 已知位置(例如，通过基于GNSS的定位获取的位置)相同来执行设置初 始位置的操作。

另外，为了执行预测车辆位置的操作，车辆可以基于车辆的移动来预 测粒子的位置和方向。例如，可以基于行为传感器(例如，加速度传感器、 轮速传感器、横摆角速度传感器等)来确定车辆的移动，并且基于车辆的 移动量来预测移动了该移动量的粒子的位置。此外，车辆可以通过将与车 辆的旋转量成比例的旋转值应用于粒子来预测粒子的方向。另外，车辆可 以基于车辆的换挡状态(例如，前进挡或倒挡)来预测车辆的方向，并且 还可以基于车辆的换挡状态来预测粒子的方向。

在操作S820中，车辆可以基于环境传感器来计算粒子的权重。根据 示例性实施方式，车辆可以基于以环境传感器为基础获取的环境信息(例 如，停车场车位信息、道路标志、墙壁、立柱等)与精确地图上存在的环 境信息之间的相似度来确定粒子的权重。例如，与具有高相似度的环境信 息相关的粒子可以具有相对高的权重，而与其不相关的粒子可以具有相对 低的权重。

根据各种示例性实施方式，车辆可以通过使用第一环境传感器，例如 至少一个安装到车辆的相机，来提取第一停车位，并且可以基于提取的第 一停车位来确定粒子的权重。该至少一个相机可以包括配置为获取车辆的 邻近图像的环视监视器(SVM)相机或周视监视器(AVM)相机。

根据示例性实施方式，如图9所示，车辆可以提取停车线的一部分， 例如，拐角线，作为第一停车位910。此外，车辆可以基于存在于预测位 置的至少一个粒子和精确地图获取一个或多个停车位模板920至950，并 将该一个或多个停车位模板920至950与第一停车位910进行比较，以确 认与第一停车位910匹配的第二停车位920。例如，第二停车位可以是精 确地图上的停车位中与第一停车位910具有最高相似度的停车位。例如， 车辆可以将第一停车位图像变换成灰度图像，然后将顶帽滤波器应用于灰 度图像，并且可以从停车位模板确认匹配的停车位。此外，车辆可以对与 第二停车位相关的粒子赋予相对高的权重。

根据各种示例性实施方式，车辆可以通过使用第二环境传感器(例如 激光雷达、雷达等)来感测其他车辆和车辆周围存在的至少一个第一固定 障碍物(例如，支柱)，并且基于感测到的车辆和至少一个第一障碍物来 确定粒子的权重。

另外，车辆可以基于存在于预测位置处的至少一个粒子和精确地图来 获取至少一个障碍物模板，并且将获取的至少一个障碍物模板与第一障碍 物进行比较，以确认与第一障碍物匹配的第二障碍物。第二障碍物可以是 在精确地图上的障碍物中与第一障碍物具有最高相似度的障碍物。例如， 车辆可以将通过环境传感器获取的距离信息变换为二值图像，并且将距离 变换应用于二值图像以确定通过环境传感器获取的距离信息中存在障碍 物的感兴趣区域。

此外，如图10所示，车辆可以获取存在于精确地图上并具有与第一 障碍物相似的形状的障碍物作为基本模板1010，并且在1040中通过将获 取的基本模板中仅暴露于环境传感器的感测方向的部分定义为障碍物模 板1020以将障碍物模板1020与感兴趣区域1030进行比较来计算相似度。 这可以解决因为通过环境传感器获取的第一障碍物的形状是基于感测方 向的实际第一障碍物的形状的一部分，并且第一障碍物的形状与以参考模 板表达的第一障碍物的整体形状不同，所以不能精确测量相似度的问题。

在操作S830中，车辆可以基于粒子的权重将车辆与精确地图匹配。 根据示例性实施方式，如图11的1120所示，车辆可以基于具有最高权重 的粒子(例如，红点)1110将精确地图上的停车位与使用至少一个安装到 车辆的相机获取的图像进行匹配。根据另一示例性实施方式，如图12的 1200所示，车辆可以基于具有最高权重的粒子(例如，红点)1210将精 确地图上的停车位1220和障碍物1230的形状与通过使用至少一个安装到 车辆的相机获取的图像进行匹配1200。

在操作S840中，车辆可以基于该匹配校正车辆的位置。根据示例性 实施方式，车辆可以基于该匹配来校正基于粒子滤波器预测的车辆的位 置。车辆可以通过融合通过第一环境传感器收集的环境信息和使用第二环 境传感器收集的环境信息来改进车辆的位置测量性能。例如，在仅使用第 一环境传感器测量位置的情况下，在没有停车位的区段中可能产生定位误 差，而在仅使用第二环境传感器测量位置的情况下，在没有固定障碍物的区段中可能产生定位误差，但是根据本公开的车辆可以通过融合第一环境 传感器和第二环境传感器来减少定位误差，从而即使在基于GNNS的定位 不可能的室内停车场中也能更精确地测量车辆的位置。

在上述示例性实施方式中，已经描述了车辆基于粒子滤波器和环境信 息来测量车辆位置的配置。然而，这仅是说明性的，并且本公开的实施方 式不限于此。例如，基础设施还可以基于粒子滤波器和环境信息来测量车 辆的位置。

根据各种示例性实施方式，一种用于操作支持自动代客停车的车辆的 方法可以包括：开始自动代客停车；从基础设施接收与车辆相关的目标位 置和引导到目标位置的移动的引导路线；由车辆沿着引导路线执行自动驾 驶；以及在车辆执行自动驾驶的同时，基于车辆的行为信息和环境信息测 量车辆的位置。根据示例性实施方式，环境信息可以包括停车场车位信息、 道路标志、墙壁、立柱和地面标记中的至少一个。此外，根据示例性实施方式，车辆的行为信息可以包括车辆的加速度信息、角速度信息和换档信 息中的至少一个。

此外，车辆位置的测量可以包括基于车辆的行为信息和粒子滤波器来 预测车辆的位置，基于至少一个安装到车辆的环境传感器来计算粒子的权 重，以及基于粒子的权重来校正车辆的预测位置。根据各种示例性实施方 式，预测车辆的位置可以包括从通过安装到车辆的第一环境传感器获取的 图像获取第一停车位，基于在车辆的预测位置处存在的至少一个粒子和精 确地图来获取与第一停车位相对应的至少一个停车位模板，获取停车位模 板中与第一停车位匹配的第二停车位，以及向与第二停车位相关的粒子分 配相对高的权重。

此外，获取停车位模板中与第一停车位匹配的第二停车位的步骤可以 包括基于顶帽滤波器计算第一停车位与停车位模板之间的相似度。根据各 种示例性实施方式，第一环境传感器可以包括环视监视器(SVM)相机。

车辆位置的预测可以包括通过安装到车辆的第二环境传感器计算到 存在于车辆附近的第一障碍物的距离，基于存在于车辆的预测位置处的至 少一个粒子和精确地图获取与该距离对应的至少一个障碍物模板，获取障 碍物模板中与第一障碍物匹配的第二障碍物，以及向与第二障碍物相关的 粒子分配相对高的权重。

根据各种示例性实施方式，第二环境传感器可以包括激光雷达和雷达 中的至少一个。障碍物模板可以包括暴露于环境传感器的感测方向的第一 障碍物的形状的一部分。

根据各种示例性实施方式，一种用于执行自动代客停车的方法可以包 括开始车辆的自动代客停车，将目标位置和引导路线从基础设施发送到车 辆，由车辆沿着引导路线执行自动驾驶，以及在车辆执行自动驾驶的同时， 通过基于车辆的行为信息和环境信息测量车辆的位置来将车辆的测量位 置提供给基础设施。环境信息可以包括停车场车位信息、道路标志、墙壁、 立柱和地面标记中的至少一个。

车辆的行为信息可以包括车辆的加速度信息、角速度信息和换档信息 中的至少一个。另外，向基础设施提供车辆的位置可以包括基于车辆的行 为信息和粒子滤波器来预测车辆的位置，基于至少一个安装到车辆的环境 传感器来计算粒子的权重，以及基于粒子的权重来校正车辆的预测位置。

此外，向基础设施提供车辆的位置可以包括从使用安装到车辆的第一 环境传感器获取的图像获取第一停车位，基于在车辆的预测位置处存在的 至少一个粒子和精确地图获取与第一停车位相对应的至少一个停车位模 板，获取停车位模板中与第一停车位匹配的第二停车位，以及向与第二停 车位相关的粒子分配相对高的权重。

根据各种示例性实施方式，获取停车位模板中与第一停车位匹配的第 二停车位可以包括基于顶帽滤波器计算第一停车位与停车位模板之间的 相似度。第一环境传感器可以包括环视监视器(SVM)相机。

向基础设施提供车辆的位置可以包括使用安装到车辆的第二环境传 感器计算到存在于车辆附近的第一障碍物的距离，基于存在于车辆的预测 位置处的至少一个粒子和精确地图来获取与该距离对应的至少一个障碍 物模板，获取障碍物模板中与第一障碍物匹配的第二障碍物，以及向与第 二障碍物相关的粒子分配相对高的权重。

根据各种示例性实施方式，第二环境传感器可以包括激光雷达和雷达 中的至少一个。障碍物模板可以包括暴露于环境传感器的感测方向的第一 障碍物的形状的一部分。

在一个或多个示例性实施方式中，所描述的功能可以硬件、软件、固 件或其任意组合来实现。如果功能以软件实现，则这些功能可以作为一个 或多个指令或代码存储在非暂时性计算机可读介质中或发送到非暂时性 计算机可读介质。该非暂时性计算机可读介质包括通信介质和计算机存储 介质两者，通信介质包括促进将计算机程序从一个地方传递至另一地方的 任何介质。存储介质可以是可由计算机访问的任何可用介质。作为非限制性实例，这种计算机可读介质可以是RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM 或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储装置，或者可以用于传送或存储 指令或数据结构形式的期望程序代码并且可以由计算机访问的任何其他 介质。

此外，任何连接都被适当地称为计算机可读介质。例如，如果通过使 用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线路(DSL)或诸如红外线、 无线电和超高频的无线技术从网站、服务器或其他远程源发送软件，则同 轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或诸如红外线、无线电和超高频的无线 技术包括在介质的定义中。本文使用的盘(盘和碟)包括光盘(CD)、激光盘、光盘、数字多功能盘(DVD)、软盘和蓝光盘，并且这些盘通常磁 性地再现数据，而这些盘通过激光光学地再现数据。上述组合的组合也应 包括在计算机可读介质的范围内。

当实施方式被实现为程序代码或代码段时，应注意，代码段可以表示 过程、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、类，或者指 令、数据结构或程序语句的任何组合。通过传送和/或接收信息、数据、自 变量、参数或存储器内容，该代码段可以连接到其他代码段或硬件电路。 信息、自变量、参数、数据等可以通过使用包括存储器共享、消息发送、令牌发送、网络传输等的任何合适的方式来传送、发送或传输。另外，在 一些方面中，该方法或算法的步骤和/或操作作为代码和/或指令中的一个 或其任何组合或集合而驻存在可以集成到计算机程序产品中的机器可读 介质和/或计算机可读介质上。

在软件实现方式中，本文描述的技术可以由执行本文描述的功能的模 块(例如，过程、函数等)来实现。软件代码可以存储在存储器单元中并 由处理器执行。存储器单元还可以在处理器内部和处理器外部实现，在此 情况下，存储器单元可以通过公知的各种方式通信地联接到处理器。

在硬件实现方式中，处理单元可以在一个或多个专用集成电路 (ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程 逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控 制器、微处理器、设计为执行本文描述的功能的其他电子单元或其组合内 实现。

上述描述包括一个或多个实施方式的实例。当然，并非部件或方法的 所有可能组合都可以出于描述上述实施方式的目的而被描述，但是本领域 技术人员可以认识到，各种实施方式的许多附加组合和替换是可能的。因 此，上述实施方式旨在覆盖所附权利要求的精神和范围内的所有替换、修 改和变化。此外，对于在详细描述或权利要求中使用的术语“包括”的范 围，这些术语以与“由…组成”类似的方式被包括，如同术语“由…组成” 在权利要求中用作过渡词时被解释的那样。

如本文使用的，术语“推断”或“推论”一般是指从由事件和/或数据 捕获的一组观察结果确定或推断系统、环境和/或用户的状态的过程。例如， 该推断可以用于识别特定情况或操作，或者可以产生关于状态的概率分 布。该推断可以是概率性的，即，基于对数据和事件的考虑来计算对应状 态的概率分布。该推断还可以指用于从一组事件和/或数据配置更高级事件 的技术。此推断估计来自所存储的事件数据的一组观察到的事件和/或新事件或操作与事件在时间上是否紧密相关，以及事件和数据是否来自一个或 几个事件和数据源。

此外，如在本申请中使用的，术语“部件”、“模块”、“系统”等包括， 但不限于，计算机相关实体，例如硬件、固件、硬件和软件的组合、软件， 或者正在执行的软件。例如，部件还可以是，但不限于，在处理器上执行 的进程、处理器、对象、可执行的执行线程、程序和/或计算机。例如，在 计算装置上运行的应用和计算装置两者都可以是部件。一个或多个部件可 以驻留在进程和/或执行线程内，并且部件还可以集中在一个计算机上和/ 或还可以分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些部件可以从存储各 种数据结构的各种计算机可读介质执行。该部件可以由本地和/或远程进程 来传送，例如遵循具有一个或多个数据包的信号(例如，来自本地系统和 分布式系统的其他部件和/或经由诸如因特网的网络通过信号与其他系统 交互的任何部件的数据)。

Claims (18)

1.一种用于操作支持自动代客停车的车辆的方法，包括：

开始自动代客停车；

从基础设施接收与所述车辆相关的目标位置和引导移动到所述目标位置的引导路线；

由所述车辆沿着所述引导路线执行自动驾驶；以及

在所述车辆执行自动驾驶的同时，基于所述车辆的行为信息和环境信息来测量所述车辆的位置，

其中，所述环境信息包括停车场车位信息、道路标识、墙壁、立柱、地面标记中的至少一者。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆的行为信息包括所述车辆的加速度信息、角速度信息、换档信息中的至少一者。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，测量所述车辆的位置包括：

基于所述车辆的所述行为信息和粒子滤波器来预测所述车辆的位置；

基于至少一个安装到所述车辆的环境传感器来计算粒子的权重；以及

基于所述粒子的所述权重来校正所预测的所述车辆的位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，预测所述车辆的位置包括：

从使用安装到所述车辆的第一环境传感器获取的图像获取第一停车位；

基于精确地图和在所预测的所述车辆的位置处存在的至少一个粒子来获取与所述第一停车位相对应的至少一个停车位模板；

获取所述停车位模板中与所述第一停车位匹配的第二停车位；以及

向与所述第二停车位相关的粒子分配相对高的权重。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，获取所述停车位模板中与所述第一停车位匹配的所述第二停车位包括：基于顶帽滤波器计算所述第一停车位与所述停车位模板之间的相似度。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一环境传感器包括环视监视器(SVM)相机。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，预测所述车辆的位置包括：

使用安装到所述车辆的第二环境传感器计算到存在于所述车辆附近的第一障碍物的距离；

基于精确地图和存在于所预测的所述车辆的位置处的至少一个粒子获取与所述距离对应的至少一个障碍物模板；

获取所述障碍物模板中与所述第一障碍物匹配的第二障碍物；以及

向与所述第二障碍物相关的粒子分配相对高的权重。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第二环境传感器包括激光雷达和雷达中的至少一者。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述障碍物模板包括暴露于所述环境传感器的感测方向的所述第一障碍物的形状的一部分。

10.一种用于执行自动代客停车的方法，包括：

开始车辆的自动代客停车；

将目标位置和引导路线从基础设施发送到所述车辆；

由所述车辆沿着所述引导路线执行自动停车；以及

在所述车辆执行自动驾驶的同时，通过基于所述车辆的行为信息和环境信息测量所述车辆的位置来将所述车辆的测量位置提供给所述基础设施，

其中，所述环境信息包括停车场车位信息、道路标志、墙壁、立柱、地面标记中的至少一者。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述车辆的行为信息包括所述车辆的加速度信息、角速度信息、换档信息中的至少一者。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，向所述基础设施提供所述车辆的位置包括：

基于所述车辆的行为信息和粒子滤波器来预测所述车辆的位置；

基于至少一个安装到所述车辆的环境传感器来计算粒子的权重；以及

基于所述粒子的所述权重来校正所预测的所述车辆的位置。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，向所述基础设施提供所述车辆的位置包括：

从通过安装到所述车辆的第一环境传感器获取的图像获取第一停车位；

基于精确地图和在所预测的所述车辆的位置处存在的至少一个粒子获取与所述第一停车位相对应的至少一个停车位模板；

获取所述停车位模板中与所述第一停车位匹配的第二停车位；以及

向与所述第二停车位相关的粒子分配相对高的权重。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，获取所述停车位模板中与所述第一停车位匹配的所述第二停车位包括：基于顶帽滤波器计算所述第一停车位与所述停车位模板之间的相似度。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一环境传感器包括环视监视器(SVM)相机。

16.根据权利要求12所述的方法，其中，向所述基础设施提供所述车辆的位置包括：

通过安装到所述车辆的第二环境传感器计算到存在于所述车辆附近的第一障碍物的距离；

基于精确地图和存在于所预测的所述车辆的位置处的至少一个粒子获取与所述距离对应的至少一个障碍物模板；

获取所述障碍物模板中与所述第一障碍物匹配的第二障碍物；以及

向与所述第二障碍物相关的粒子分配相对高的权重。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述第二环境传感器包括激光雷达和雷达中的至少一者。

18.根据权利要求16所述的方法，其中，所述障碍物模板包括暴露于所述环境传感器的感测方向的所述第一障碍物的形状的一部分。

Images