CN113887060B - 一种新型的自动泊车系统车辆定位方法 - Google Patents
一种新型的自动泊车系统车辆定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113887060B CN113887060B CN202111192951.XA CN202111192951A CN113887060B CN 113887060 B CN113887060 B CN 113887060B CN 202111192951 A CN202111192951 A CN 202111192951A CN 113887060 B CN113887060 B CN 113887060B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- ackerman
- steering
- parking space
- dead reckoning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 6
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 3
- 230000004323 axial length Effects 0.000 claims description 3
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 claims description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000016776 visual perception Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/06—Automatic manoeuvring for parking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
Abstract
本发明公开了一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，包括以下步骤：步骤1：航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型；步骤2：转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合；步骤3：航位推算算法中计算航向角增量采用前轮脉冲个数计算；步骤4：航位推算算法中单位脉冲里程的计算采用直线和最小转弯半径下标定得到的平均值；步骤五：对于航位推算的误差修正采用视觉或超声波传感器识别相对车位信息，对当前车辆位姿的误差进行修正。本发明算法模型简单，基于里程脉冲个数、车身参数和车辆转向角信息，考虑阿克曼偏移量设计一种新型的航位推算算法，不需要占用很大的算力，利于工程应用，同时应用范围广、成本低廉。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种新型的自动泊车系统车辆定位方法。
背景技术
当前，图像感知技术和传感器技术得到快速的发展，同时伴随着汽车行业自动化、智能化的发展需求，自动泊车系统已成为各大汽车厂商争相配备的功能。自动泊车系统主要包含定位模块、车位检测模块、决策模块、规划控制模块和人机交互模块。用户首先通过人机交互开启自动泊车功能后，定位模块开始实时航位推算计算车辆位姿；第二步，车辆通过图像感知技术或超声波雷达技术检测车位；第三步，决策模块对车辆周围环境、车辆状态等进行决策判断是否满足泊车条件；第四步，根据决策信息和感知信息进行轨迹规划，并实时控制车辆进行转向、加减速、换挡等操作。自动泊车系统能极大方便驾驶员进行倒车入库的操作。其中，定位模块是泊车系统的重要一环，精确的车辆位姿是保证自动泊车良好性能的基础。
为了考虑成本因素，一般自动泊车定位主要通过轮速脉冲信号、惯性传感器和车身参数等来进行航位推算，从而获取车辆的位姿信息。
目前，在自动泊车系统中，航位推算算法主要有两种，一种是根据车轮脉冲信号、车辆参数和标准的阿克曼转向模型来计算车辆的位置和姿态角。这种算法简单，算法本身比较理想化，没有考虑车辆转向性能，一般车辆为了保证操纵性和减少轮胎的磨损，车辆转向并非完全是满足标准的阿克曼转向，即阿克曼率不等于100%，此外，车轮的滑移和车辆滚动半径等变化也会影响模型精度，随着行驶里程的增加定位误差会逐渐增大，并且没有对定位误差进行修正，造成定位精度差。另一种方案是根据惯性传感器获取车辆的横摆角度，通过卡尔曼滤波对上述第一种方法进行位姿修正，从而提高定位精度，这种算法比较复杂，增加控制器计算负担，且采用惯性传感器增加了成本。
发明内容
本发明提出的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题，在上述第一种方法的基础上进行改进，开发一种新型的自动泊车定位算法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，包括以下步骤：
步骤1：航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型：航位推算模型的计算，所述航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型，对阿克曼转向模型改进，引入阿克曼率，车辆的阿克曼率表达式为：，
式中，k是阿克曼率，和/>分别为实际的前左轮转角和前右轮转角，/>为满足标准阿克曼模型时的前左轮转角；
步骤2：转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合：为了保证车辆的操纵性和降低轮胎的磨损，k<100%，此时，车辆绕圆心的位置并非在后轴的延长线上，而是在后轴沿着车身纵向向后偏移的延长线上，此时的阿克曼转向模型表达式为：，
其中，为将四轮车辆简化为二轮车辆时的前轮转角，L是车辆的轴长，R是引入阿克曼偏移量之后车辆转弯半径，/>是阿克曼偏移量；
步骤3：航位推算算法中计算航向角增量采用前轮脉冲个数计算：所述转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合：方向盘的转角为，
所述为转向传动比，转向传动比一般具有非线性特性，根据以下公式计算得到：/>，
为车辆方向盘转角,由于转向转动比呈现一定的非线性，根据标定计算得到的传动比，可采用非线性函数进行拟合，如二次非线性拟合函数为：，
其中，a,b,c为二次非线性函数的系数，车辆方向盘转角信号可通过底层CAN报文接收获取；
步骤4：航位推算算法中单位脉冲里程的计算采用直线和最小转弯半径下标定得到的平均值：本时刻和上一时刻车辆的航向角的增量为：
，
其中，为阿克曼转向模型中前轮的转弯半径，FLn和FRn分别是车辆左前轮轮胎脉冲计数个数和右前轮胎脉冲计数个数，/>为单位脉冲里程，/>为车辆航向角的增量；
本时刻的x方向和y方向的增量分别为：
，
，
根据上式，可以计算出车辆在某一时刻的位置为 ：
，
阿克曼偏移点转换到后轴中心的位置为：
，
对于上述公式，当转向角很小时可能出现计算错误问题，本发明设置切换条件，当车辆方向盘转角小于一定值时，切换为采用4个轮胎的平均来计算后轮的位置；
步骤五：对于航位推算的误差修正采用视觉或超声波传感器识别相对车位信息，对当前车辆位姿的误差进行修正：
xoy为原始车位坐标系，车辆相对于车位坐标系运动，x’o’y’为识别车位后更新的车位坐标系，即此时，车辆实际位置应相对于x’o’y’坐标系，那么，将车辆此时相对于xoy坐标转换到x’o’y’坐标系，根据转换后的坐标重新进行航位推算，从而减少之前累计的定位误差；
坐标系更新的公式为：
，
式中，为识别的车位角度与原始车位角度的夹角，假设，通过摄像头视觉识别车辆后轴中心到最新识别的车位的0点的横向距离为/>，纵向距离为/>，对x’o’y’坐标系进行平移得到新的坐标系；
x方向平移量和y方向的平移量分别为：
，
则最终更新的车位坐标系为：
，
此时，将车辆相对于xoy坐标系的位置转换为相对于x’o’y’坐标系的位置，以此位置作为航位推算模型的起始位置继续计算车辆位置，从而能减少航位推算的误差。
优选的，所述步骤2中转弯半径和阿克曼偏移量可以由半圆标定法测量得到。
优选的，所述步骤4中计算时采用前轮脉冲计算，是考虑后驱车辆可能存在滑移现象，造成脉冲计数不准确的问题，改用前轮的脉冲个数来计算，车辆在绕圆行驶时，前轮转过的圆心角度等于后轮转过的圆心角度，由此关系，可以等效计算车辆的航向角增量。
优选的，所述步骤4中单位脉冲里程的获取，考虑车辆在转弯行驶时存在垂直载荷转移，从而引起车辆滚动半径的变化，使得车辆在转向和直线时出现滚动半径差异的问题，分别在直线行驶下，记录单位脉冲个数和实际行走里程计算单位脉冲距离，车辆在最小转弯半径下行走的个数和里程计算单位脉冲距离，对两者取平均得到单位脉冲距离，该方法相比与直接采用车辆静置时的轮胎半径计算单位脉冲距离有着更好的精度。
优选的，所述步骤5中根据上述自动泊车航位推算算法计算车辆的位姿，航位推算算法只适合短距离的车辆定位，随着距离的增大会造成误差增大，此外，在泊车过程中可能存在地面不平、胎压的变化、车辆载荷的变化、地面附着条件的变化等会造成累计误差大，导致精度变差的情况，本发明结合视觉传感器或超声波传感器对车位进行二次识别，并根据当前车辆位姿和车位信息，对车辆位置进行修正，从而减少累计误差，提高定位精度。
优选的，所述车辆位姿修正是根据视觉传感器或超声波传感器对车位进行二次修正，当车辆到达某一位置时，二次识别车位信息，此处，当处于视觉识别车位时，车辆在进入车位的前一段开始识别车位。
本发明的有益效果为：
1、算法模型简单：本发明基于里程脉冲个数、车身参数和车辆转向角信息，考虑阿克曼偏移量设计一种新型的航位推算算法，并采用基于视觉和超声波雷达二次识别车位信息对车辆位置进行修正，算法模型公式简单易懂，不需要占用很大的算力，利于工程应用。
2、应用范围广：本发明的航位推算算法不光可以应用与自动泊车车辆位姿的计算，也可适用于室内移动机器人、短距离换道车辆位置计算等。
3、成本低廉：本发明仅采用轮式脉冲里程计进行航位推算，而二次修正中的视觉传感器或超声波传感器是自动泊车功能的标配，并非在车辆中另外增加额外设备，降低成本。
附图说明
图1为本发明提供的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法的阿克曼转向模型的改进示意图。
图2为本发明提供的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法的本时刻和上一时刻车辆的航向角的增量示意图。
图3为本发明提供的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法的垂直车位识别坐标系示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-图3所示，本发明提供了如下技术方案：一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，包括以下步骤：
步骤1：航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型：航位推算模型的计算，所述航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型（如图1所示），对阿克曼转向模型改进，引入阿克曼率，车辆的阿克曼率表达式为：，
式中，k是阿克曼率，和/>分别为实际的前左轮转角和前右轮转角，/>为满足标准阿克曼模型时的前左轮转角；
步骤2：转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合：为了保证车辆的操纵性和降低轮胎的磨损，k<100%，此时，车辆绕圆心的位置并非在后轴的延长线上，而是在后轴沿着车身纵向向后偏移的延长线上，此时的阿克曼转向模型表达式为：，
其中，为将四轮车辆简化为二轮车辆时的前轮转角，L是车辆的轴长，R是引入阿克曼偏移量之后车辆转弯半径，/>是阿克曼偏移量，所述转弯半径和阿克曼偏移量可以由半圆标定法测量得到；
步骤3：航位推算算法中计算航向角增量采用前轮脉冲个数计算：所述转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合：方向盘的转角为，
所述为转向传动比，转向传动比一般具有非线性特性，根据以下公式计算得到：/>，
为车辆方向盘转角,由于转向转动比呈现一定的非线性，根据标定计算得到的传动比，可采用非线性函数进行拟合，如二次非线性拟合函数为：，
其中，a,b,c为二次非线性函数的系数，车辆方向盘转角信号可通过底层CAN报文接收获取；
步骤4：航位推算算法中单位脉冲里程的计算采用直线和最小转弯半径下标定得到的平均值：如图2所示，本时刻和上一时刻车辆的航向角的增量为：
，
其中，为阿克曼转向模型中前轮的转弯半径，FLn和FRn分别是车辆左前轮轮胎脉冲计数个数和右前轮胎脉冲计数个数，/>为单位脉冲里程，/>为车辆航向角的增量；
所述计算时采用前轮脉冲计算，是考虑后驱车辆可能存在滑移现象，造成脉冲计数不准确的问题，改用前轮的脉冲个数来计算，车辆在绕圆行驶时，前轮转过的圆心角度等于后轮转过的圆心角度，由此关系，可以等效计算车辆的航向角增量；
所述单位脉冲里程的获取，考虑车辆在转弯行驶时存在垂直载荷转移，从而引起车辆滚动半径的变化，使得车辆在转向和直线时出现滚动半径差异的问题，分别在直线行驶下，记录单位脉冲个数和实际行走里程计算单位脉冲距离，车辆在最小转弯半径下行走的个数和里程计算单位脉冲距离，对两者取平均得到单位脉冲距离，该方法相比与直接采用车辆静置时的轮胎半径计算单位脉冲距离有着更好的精度；
如图2所示，本时刻的x方向和y方向的增量分别为：
，
，
根据上式，可以计算出车辆在某一时刻的位置为 ：
，
阿克曼偏移点转换到后轴中心的位置为：
，
对于上述公式，当转向角很小时可能出现计算错误问题，设置切换条件，当车辆方向盘转角小于一定值时，切换为采用4个轮胎的平均来计算后轮的位置；
步骤五：对于航位推算的误差修正采用视觉或超声波传感器识别相对车位信息，对当前车辆位姿的误差进行修正：
根据上述自动泊车航位推算算法计算车辆的位姿，航位推算算法只适合短距离的车辆定位，随着距离的增大会造成误差增大，此外，在泊车过程中可能存在地面不平、胎压的变化、车辆载荷的变化、地面附着条件的变化等会造成累计误差大，导致精度变差的情况，本发明结合视觉传感器或超声波传感器对车位进行二次识别，并根据当前车辆位姿和车位信息，对车辆位置进行修正，从而减少累计误差，提高定位精度；
所述车辆位姿修正是根据视觉传感器或超声波传感器对车位进行二次修正，当车辆到达某一位置时，二次识别车位信息，此处，当处于视觉识别车位时，车辆在进入车位的前一段开始识别车位，如图3所示：
xoy为原始车位坐标系，车辆相对于车位坐标系运动，x’o’y’为识别车位后更新的车位坐标系，即此时，车辆实际位置应相对于x’o’y’坐标系，那么，将车辆此时相对于xoy坐标转换到x’o’y’坐标系，根据转换后的坐标重新进行航位推算，从而减少之前累计的定位误差；
坐标系更新的公式为：
，
式中，为识别的车位角度与原始车位角度的夹角，假设，通过摄像头视觉识别车辆后轴中心到最新识别的车位的0点的横向距离为/>，纵向距离为/>，对x’o’y’坐标系进行平移得到新的坐标系；
x方向平移量和y方向的平移量分别为：
，
则最终更新的车位坐标系为：
，
此时，将车辆相对于xoy坐标系的位置转换为相对于x’o’y’坐标系的位置，以此位置作为航位推算模型的起始位置继续计算车辆位置，从而能减少航位推算的误差。
综上所述，本发明考虑车辆的转向特性，引入阿克曼率来修正阿克曼转向模型，对于转向传动比的非线性特性，引入非线性函数拟合转向传动比；考虑车辆在转弯时车辆垂直载荷的变化造成滚动半径的差异，分别在直线和转弯下求出单位脉冲里程求平均；基于本发明的航位推算模型，在长距离的航位推算后，或者考虑到地面条件的变化、胎压的变化、车辆载荷的变化等因素造成定位误差较大的问题，通过超声波传感器或视觉感知对车辆进行二次检测，根据当前车辆航位和感知的车位信息，更新车位坐标系，对航位推算误差进行二次修正，从而提高定位精度。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型：航位推算模型的计算，所述航位推算算法中考虑阿克曼偏移量的阿克曼转向模型，对阿克曼转向模型改进，引入阿克曼率，车辆的阿克曼率表达式为：，式中，k是阿克曼率，/>和分别为实际的前左轮转角和前右轮转角，/>为满足标准阿克曼模型时的前左轮转角；
步骤2：转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合：为了保证车辆的操纵性和降低轮胎的磨损，k<100%，此时，车辆绕圆心的位置并非在后轴的延长线上，而是在后轴沿着车身纵向向后偏移的延长线上，此时的阿克曼转向模型表达式为：，
其中，为将四轮车辆简化为二轮车辆时的前轮转角，L是车辆的轴长，R是引入阿克曼偏移量之后车辆转弯半径，/>是阿克曼偏移量；
步骤3：航位推算算法中计算航向角增量采用前轮脉冲个数计算：所述转向传动比具有非线性特性，采用二次非线性函数进行拟合：方向盘的转角为，所述为转向传动比，转向传动比一般具有非线性特性，根据以下公式计算得到：，
为车辆方向盘转角,由于转向转动比呈现一定的非线性，根据标定计算得到的传动比，可采用非线性函数进行拟合，如二次非线性拟合函数为：，
其中，a,b,c为二次非线性函数的系数，车辆方向盘转角信号可通过底层CAN报文接收获取；
步骤4：航位推算算法中单位脉冲里程的计算采用直线和最小转弯半径下标定得到的平均值：本时刻和上一时刻车辆的航向角的增量为：
，
其中，为阿克曼转向模型中前轮的转弯半径，FLn和FRn分别是车辆左前轮轮胎脉冲计数个数和右前轮胎脉冲计数个数，/>为单位脉冲里程，/>为车辆航向角的增量；
本时刻的x方向和y方向的增量分别为：
，
，
根据上式，可以计算出车辆在某一时刻的位置为 ：
，
阿克曼偏移点转换到后轴中心的位置为：
，
对于上述公式，当转向角很小时可能出现计算错误问题，设置切换条件，当车辆方向盘转角小于一定值时，切换为采用4个轮胎的平均来计算后轮的位置；
步骤五：对于航位推算的误差修正采用视觉或超声波传感器识别相对车位信息，对当前车辆位姿的误差进行修正：
xoy为原始车位坐标系，车辆相对于车位坐标系运动，x’o’y’为识别车位后更新的车位坐标系，即此时，车辆实际位置应相对于x’o’y’坐标系，那么，将车辆此时相对于xoy坐标转换到x’o’y’坐标系，根据转换后的坐标重新进行航位推算，从而减少之前累计的定位误差；
坐标系更新的公式为：
，
式中，为识别的车位角度与原始车位角度的夹角，假设，通过摄像头视觉识别车辆后轴中心到最新识别的车位的0点的横向距离为/>，纵向距离为/>，对x’o’y’坐标系进行平移得到新的坐标系；
x方向平移量和y方向的平移量分别为：
，
则最终更新的车位坐标系为：
，
此时，将车辆相对于xoy坐标系的位置转换为相对于x’o’y’坐标系的位置，以此位置作为航位推算模型的起始位置继续计算车辆位置，从而能减少航位推算的误差。
2.根据权利要求1所述的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，其特征在于,所述步骤2中转弯半径和阿克曼偏移量可以由半圆标定法测量得到。
3.根据权利要求1所述的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，其特征在于,所述步骤4中计算时采用前轮脉冲计算，是考虑后驱车辆可能存在滑移现象，造成脉冲计数不准确的问题，改用前轮的脉冲个数来计算，车辆在绕圆行驶时，前轮转过的圆心角度等于后轮转过的圆心角度，由此关系，可以等效计算车辆的航向角增量。
4.根据权利要求3所述的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，其特征在于，所述步骤4中单位脉冲里程的获取，考虑车辆在转弯行驶时存在垂直载荷转移，从而引起车辆滚动半径的变化，使得车辆在转向和直线时出现滚动半径差异的问题，分别在直线行驶下，记录单位脉冲个数和实际行走里程计算单位脉冲距离，车辆在最小转弯半径下行走的个数和里程计算单位脉冲距离，对两者取平均得到单位脉冲距离。
5.根据权利要求1所述的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，其特征在于，所述步骤5中根据上述航位推算算法计算车辆的位姿，航位推算算法只适合短距离的车辆定位，随着距离的增大会造成误差增大，此外，在泊车过程中可能存在地面不平、胎压的变化、车辆载荷的变化、地面附着条件的变化会造成累计误差大，导致精度变差的情况，结合视觉传感器或超声波传感器对车位进行二次识别，并根据当前车辆位姿和车位信息，对车辆位置进行修正，从而减少累计误差，提高定位精度。
6.根据权利要求5所述的一种新型的自动泊车系统车辆定位方法，其特征在于，所述车辆位姿修正是根据视觉传感器或超声波传感器对车位进行二次修正，当车辆到达某一位置时，二次识别车位信息，此处，当处于视觉识别车位时，车辆在进入车位的前一段开始识别车位。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111192951.XA CN113887060B (zh) | 2021-10-13 | 2021-10-13 | 一种新型的自动泊车系统车辆定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111192951.XA CN113887060B (zh) | 2021-10-13 | 2021-10-13 | 一种新型的自动泊车系统车辆定位方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113887060A CN113887060A (zh) | 2022-01-04 |
| CN113887060B true CN113887060B (zh) | 2024-05-10 |
Family
ID=79002747
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111192951.XA Active CN113887060B (zh) | 2021-10-13 | 2021-10-13 | 一种新型的自动泊车系统车辆定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113887060B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114212078B (zh) * | 2022-01-18 | 2023-10-10 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统 |
| CN114623834B (zh) * | 2022-05-12 | 2022-09-02 | 华航导控(天津)科技有限公司 | 一种组合导航定位测量方法及测量系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109945858A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-06-28 | 浙江零跑科技有限公司 | 用于低速泊车驾驶场景的多传感融合定位方法 |
| CN110077392A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-08-02 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 一种自动泊车定位系统的航迹推算方法 |
| CN110307850A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-10-08 | 湖南海迅自动化技术有限公司 | 航迹推算定位方法及自动泊车系统 |
| CN112078570A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-12-15 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种基于阿克曼转向模型的汽车定位方法 |
| CN112212887A (zh) * | 2020-08-27 | 2021-01-12 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种基于阿克曼转向模型的自动泊车定位参数标定方法 |
| CN112356830A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-12 | 同济大学 | 一种基于模型强化学习的智能泊车方法 |
| CN113306549A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-08-27 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种自动泊车轨迹规划算法 |
| WO2021180035A1 (zh) * | 2020-03-11 | 2021-09-16 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种泊车路径规划方法、装置、车辆和存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110621562B (zh) * | 2017-06-26 | 2022-08-05 | 日立安斯泰莫株式会社 | 自动停车控制装置 |
| CN111780756A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆航位推算方法、装置、设备以及存储介质 |
-
2021
- 2021-10-13 CN CN202111192951.XA patent/CN113887060B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109945858A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-06-28 | 浙江零跑科技有限公司 | 用于低速泊车驾驶场景的多传感融合定位方法 |
| CN110077392A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-08-02 | 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 | 一种自动泊车定位系统的航迹推算方法 |
| CN110307850A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-10-08 | 湖南海迅自动化技术有限公司 | 航迹推算定位方法及自动泊车系统 |
| WO2021180035A1 (zh) * | 2020-03-11 | 2021-09-16 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种泊车路径规划方法、装置、车辆和存储介质 |
| CN112078570A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-12-15 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种基于阿克曼转向模型的汽车定位方法 |
| CN112212887A (zh) * | 2020-08-27 | 2021-01-12 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种基于阿克曼转向模型的自动泊车定位参数标定方法 |
| CN112356830A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-12 | 同济大学 | 一种基于模型强化学习的智能泊车方法 |
| CN113306549A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-08-27 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种自动泊车轨迹规划算法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113887060A (zh) | 2022-01-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113887060B (zh) | 一种新型的自动泊车系统车辆定位方法 | |
| CN111907516B (zh) | 一种全自动泊车方法和系统 | |
| CN103661599B (zh) | 一种车辆转弯轨迹预测系统和方法 | |
| EP4063237A1 (en) | Vehicle steering control method, device and system | |
| CN110162046B (zh) | 基于事件触发型模型预测控制的无人车路径跟随方法 | |
| EP2915716B1 (en) | Locus estimation device, locus estimation method and program | |
| CN110077392B (zh) | 一种自动泊车定位系统的航迹推算方法 | |
| CN111016886B (zh) | 一种基于b样条理论的自动泊车路径规划方法 | |
| CN115435816B (zh) | 在线双舵轮agv内外参标定方法、系统、介质及设备 | |
| US20180073891A1 (en) | Odometry method for determining a position of a motor vehicle, control device and motor vehicle | |
| WO2022134929A1 (zh) | 一种确定车辆质量方法、装置、设备及介质 | |
| CN111845755B (zh) | 一种车辆纵向车速估计方法 | |
| CN111806430A (zh) | 一种用于自动泊车的车速计算方法 | |
| CN112078570A (zh) | 一种基于阿克曼转向模型的汽车定位方法 | |
| KR101241518B1 (ko) | 후륜의 이동거리 차를 이용한 조향각 산출 장치 및 그 방법 | |
| CN114475581B (zh) | 基于轮速脉冲和imu卡尔曼滤波融合的自动泊车定位方法 | |
| CN116625375A (zh) | 一种基于车轮参数标定与单目车道线检测的车辆定位方法 | |
| CN113147772B (zh) | 一种半挂汽车列车全工况铰接角度状态估计方法 | |
| CN113085568B (zh) | 一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车 | |
| Kochem et al. | Accurate local vehicle dead-reckoning for a parking assistance system | |
| CN112829760B (zh) | 一种车辆行驶轨迹的预测方法与系统 | |
| CN117068185B (zh) | 履带车辆轨迹预测方法、设备和介质 | |
| CN219428227U (zh) | 一种方向盘零偏角自动标定装置及车辆 | |
| CN115571156B (zh) | 基于传感器融合的前车横向与纵向运动状态联合估计方法 | |
| US20240123991A1 (en) | Trailer reverse with automated free-space guidance |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |