CN113771839B - 一种自动泊车决策规划方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种自动泊车决策规划方法及系统，方法包括：获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息。基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域。通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。本发明在进行自动泊车的决策规划时，通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，以消除传统的APA决策算法的精度误差，提高自动泊车决策规划的精度。

Description

一种自动泊车决策规划方法及系统
技术领域
本发明涉及自动泊车(APA，Auto Parking Assist，后文简称APA)领域，尤其涉及一种自动泊车决策规划方法。
背景技术
APA(Auto Parking Assist，自动泊车)作为一种低速下的自动驾驶场景，是当前市场上可以实际落地并且能够吸引的自动驾驶产品。作为自动驾驶场景的一种，APA也包括了感知、决策、执行及定位为主的四大算法或者模块。APA感知算法目前主要以视觉(环视摄像头)和超声波雷达为主。APA决策主要以轨迹计算类的算法为主，多为一次性路径计算，或者加上泊入后期轨迹补正。APA控制主要分横向控制和纵向控制，其中横向控制主要指方向盘转角控制，纵向控制主要指速度/加速度/扭矩控制。以上各模块的关系：感知作为决策的输入，提供决策所需的目标物位置(坐标)信息，决策作为控制的输入，提供控制所需要的路径/轨迹(一系列位置坐标点)信息。整个控制过程中需要定位实时提供自车的位置。
APA主要应用在停车场，而多数停车场在地下，光线会影响感知(摄像头)的精度，同时定位算法也会因为车辆执行器或者GNSS信号等原因导致精度误差较大。如果感知提供给决策的坐标数据误差较大，就会影响生成的轨迹，在APA场景中，精度是要控制在厘米级别。较大的误差严重影响泊车的效果。
发明内容
本发明实施例提供一种自动泊车决策规划方法及系统，用以解决传统的APA决策算法，由于GNSS信号故障等原因导致坐标较差时，决策规划生成的泊车轨迹精度误差较大的问题。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种自动泊车决策规划方法，包括：
S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；
S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；
S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
优选的，步骤S1中所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线。
优选的，步骤S2具体包括：
基于所述顶角位置及车辆初始位置，得到可泊车区域；
通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线，控制车辆移动至可泊车区域。
优选的，步骤S3中，所述通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位，具体包括：
基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离；
基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据，控制车辆停入目标车位。
优选的，步骤S3中，所述实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，还包括：基于超声波雷达数据，实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差。
根据本发明实施例的第二方面，还提供一种自动泊车决策规划系统，包括：
获取模块，用于获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；
移动控制模块，用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；
泊车控制模块，用于通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面实施例提供的自动泊车决策规划方法。
根据本发明实施例的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行第一方面实施例提供的自动泊车决策规划方法。
本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法及系统，在进行自动泊车的决策规划时，通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，以消除传统的APA决策算法的精度误差，提高自动泊车决策规划的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术提供的自动泊车决策规划示意图。
图2为本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法流程示意图；
图3为本发明实施例提供的计算车尾部距离左右停车线的距离差的示意图；
图4为本发明实施例提供的车辆停入停车位的示意图；
图5为本发明实施例提供的自动泊车决策规划系统的结构框图；
图6为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，APA(Auto Parking Assist，自动泊车)感知系统主要应用在停车场，在地下停车场或者光线较差的停车场，会严重影响APA感知系统的数据精度，并且定位数据也会收到严重的影响。当前主流的APA决策算法中，所使用的感知/定位输入都是绝对坐标值，即在一定的坐标系(比如自车坐标系，世界坐标系)下，自车或者车位都是以坐标点描述。并且决策规划在计算轨迹时，输入和输出都是坐标点信息，一次性生成泊车轨迹，如图1所示。而在感知和定位因为GNSS定位信号差等原因导致坐标精度较差时，决策规划生成的轨迹信息也会出现严重问题。
针对现有技术的上述问题，本发明实施例提供了一种自动泊车决策规划方法，实现市政基础设施、缺陷及异常事件等目标的智能巡检与精确定位。以下将结合附图通过多个实施例进行展开说明和介绍。
图2为本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法流程示意图，如图2所示，本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法包括但不限于以下步骤：
步骤S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；
其中，停车位位置信息至少包括停车位的四个顶角位置和停车位的左右车位线。
步骤S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域。
本实施例中，首先，基于所述顶角位置及车辆初始位置，得到可泊车区域。然后，通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线，控制车辆移动至可泊车区域。
具体地，在已知停车位四个顶角位置的基础上，利用曲线计算方法得到可泊入区域，再通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线。通过曲线离散化，得到轨迹曲线上每个轨迹点的坐标及角度信息。根据轨迹曲线上每个轨迹点的坐标及角度信息，控制车辆移动至可泊车区域。
步骤S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
具体地，在步骤S3中，基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离。基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据，控制车辆停入目标车位。
图3为本发明实施例提供的计算车尾部距离左右停车线的距离差的示意图，如图3所示，在进行自动泊车的决策规划时，本实施例实时计算车尾部中心点F到停车位左车线顶点A的距离FA，以及点F到右车线顶点B的距离FB，获得车尾部与左右车位线之间的距离差，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，最终控制车辆停入停车位，提高了自动泊车决策规划的精度。图4为本发明实施例提供的车辆停入停车位的示意图。
需要说明的是，传统算法的APA决策算法中，所使用的感知/定位输入都是绝对坐标值，并且决策规划在计算轨迹时，输入和输出都是坐标点信息，一次性生成泊车轨迹，在感知和定位因为GNSS定位信号差等原因导致坐标精度较差时，决策规划生成的轨迹信息也会出现严重问题。而本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法，在进行自动泊车的决策规划时，通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，以消除传统的APA决策算法的精度误差，提高自动泊车决策规划的精度。
在一个实施例中，图5为本发明实施例提供的自动泊车决策规划系统的结构框图，参照图5，本发明实施例还提供一种自动泊车决策规划系统，该系统包括：
获取模块501，用于获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；
移动控制模块502，用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；
泊车控制模块503，用于通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
可以理解的是，本发明提供的一种自动泊车决策规划系统与前述各实施例提供的自动泊车决策规划方法相对应，具体的如何利用该系统进行自动泊车决策规划，可以参照前述实施例中自动泊车决策规划方法的相关技术特征，本实施例在此不再赘述。
在一个实施例中，本发明实施例提供了本发明实施例提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)601、通信接口(CommunicationsInterface)602、存储器(memory)603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。处理器601可以调用存储器603中的逻辑指令，以执行上述各实施例提供的自动泊车决策规划方法的步骤，例如包括：：S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
在一个实施例中，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的自动泊车决策规划方法的步骤，例如包括：S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息；S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位。
综上所述，本发明实施例提供了一种自动泊车决策规划方法及系统，在进行自动泊车的决策规划时，通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离，将这些距离数据作为决策规划的输入，实时规划出车辆下一个点的轨迹信息，以消除传统的APA决策算法的精度误差，提高自动泊车决策规划的精度。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(方法)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的方法。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令方法的制造品，该指令方法实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种自动泊车决策规划方法，其特征在于，包括：
S1，获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息，步骤S1中所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线；
S2，基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；步骤S2具体包括：基于所述顶角位置及车辆初始位置，得到可泊车区域；通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线，控制车辆移动至可泊车区域；
S3，通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位；其具体包括：基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离；基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据，控制车辆停入目标车位；实时计算车尾部中心点F到停车位左车线顶点A的距离FA，以及点F到停车位右车线顶点B的距离FB，获得车尾部与左右车位线之间的距离差。
2.根据权利要求1所述的自动泊车决策规划方法，其特征在于，步骤S3中，所述实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，还包括：
基于超声波雷达数据，实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差。
3.一种自动泊车决策规划系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取车辆初始位置、停车位位置信息，以及停车位与车辆之间的障碍物信息，所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线；移动控制模块，用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息，控制车辆移动至可泊车区域；移动控制模块具体包括：基于所述顶角位置及车辆初始位置，得到可泊车区域；通过曲线求解，计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线，控制车辆移动至可泊车区域；
泊车控制模块，用于通过车辆的环视摄像头，实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差，控制车辆停入停车位；所述泊车控制模块具体用于：基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离；基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差，持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据，控制车辆停入目标车位；实时计算车尾部中心点F到停车位左车线顶点A的距离FA，以及点F到停车位右车线顶点B的距离FB，获得车尾部与左右车位线之间的距离差。
4.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～2任一所述自动泊车决策规划方法的步骤。
5.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～2任一所述自动泊车决策规划方法的步骤。
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