CN114179833A - 一种车辆自动泊入车辆运输车的方法、计算设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车辆自动泊入车辆运输车的方法、计算设备和存储介质，方法包括：步骤(1)：获取车辆到车辆运输车跳板入口的第一路径，根据所述第一路径控制车辆行驶至车辆运输车跳板的入口；步骤(2)：获取车辆上安装的激光雷达和摄像头探测到的跳板位置信息，基于所述跳板位置信息控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶至车辆运输车的货台入口处；步骤(3)：控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至待停车位旁；步骤(4)：利用所述激光雷达和摄像头探测待停车位的空间信息，根据所述空间信息得到第二路径，并根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位。本发明能够有效实现将车辆泊入车辆运输车内的车位中。

Description

一种车辆自动泊入车辆运输车的方法、计算设备和存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种车辆自动泊入车辆运输车的方法、计算设备和存储介质。

背景技术

车辆运输车是指装备有装运和固定车辆的货台及供车辆上下的跳板，专门为运输乘用车设计的货车、挂车及列车等专用车辆。

市场上现有的自动驾驶方案都是针对于传统地面道路进行感知、决策、规控。车辆运输车对于待驶入的车来说，不同于一般的道路。其首先要通过给定的跳板驶入车辆运输车厢，然后在车辆运输车厢内寻到车位并泊入。由于跳板连接车厢与地面，在其上行驶有“翻车”风险，且容易熄火。车辆运输车内行驶空间与车位非常狭小，易产生“刮蹭”。

专利文献CN210027180U公开了一种六位半挂智能型车辆运输车，利用三段履带驱动，无需轿车驾驶员分六次将轿车开上拖挂，通过履带驱动自动运车上架，避免了轿车驾驶员运车上架后难以下车的尴尬，降低风险，同时也能有效的避免轿车出现磕碰。

但是车辆运输车本身机械设计解决方案结构复杂、成本较高，涉及到车辆运输车本身结构的改动量很大。且越来越多的乘用车有了自动驾驶功能，利用现在的智能车辆架构，让车辆自动泊入车辆运输车更有应用前景。

专利文献CN107003672A描述了一种用于装卸车辆的方法，其中，基于装卸站的装卸站数字地图和车辆运输车数字地图，所述车辆自主地从所述装卸站行驶到所述车辆运输车上或者相反地行驶。

但是在没有车辆运输车数字地图特别是车辆运输车内部三维地图的情况下，车辆很难主动识别出车辆运输车，即使识别出来，由于车辆运输车车内既有上坡，也有下坡，车辆很难顺利地自主行驶到车辆运输车辆上并泊车。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种车辆自动泊入车辆运输车的方法、计算设备和存储介质，能够有效实现将车辆泊入车辆运输车内的车位中。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种车辆自动泊入车辆运输车的方法，包括：

步骤(1)：获取车辆到车辆运输车跳板入口的第一路径，根据所述第一路径控制车辆行驶至车辆运输车跳板的入口；

步骤(2)：获取车辆上安装的激光雷达和摄像头探测到的车辆运输车跳板位置信息，基于所述车辆运输车跳板位置信息控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶至车辆运输车的货台入口处；

步骤(3)：控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至待停车位旁；

步骤(4)：利用所述激光雷达和摄像头探测待停车位的空间信息，根据所述空间信息得到第二路径，并根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位。

所述步骤(2)中的摄像头包括两个，分别安装于所述车辆前方的两端。

所述步骤(2)包括：

步骤(21)：利用所述激光雷达扫描跳板得到点云；

步骤(22)：利用两个摄像头获取跳板的实时信息；

步骤(23)：通过数据融合算法将所述点云和跳板的实时信息融合得到跳板左右边界的3D信息；

步骤(24)：根据得到的跳板左右边界的3D信息，通过轨迹规划算法生成一段以跳板中心线作为期望的3D行驶轨迹；

步骤(25)：根据所述3D行驶轨迹控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶到货台的入口处。

所述步骤(25)具体为：车辆在车辆运输车跳板上行驶时，车辆前方两端的摄像头分别向左侧和右侧延伸，探测跳板尽头处货台的坡度和长度，若货台的坡度超过坡度阈值或货台的长度超过长度阈值，则控制两个摄像头跟随货台坡度旋转，并在到达货台入口处前调整车辆的车速。

所述步骤(25)还包括：若车辆运输车跳板尽头的货台存在下坡，则提前控制车辆前方两端的摄像头向前延伸并向下旋转以探测到车辆运输车内部的最远停车位，并将车辆运输车内部的最远停车位作为待停车位。

所述步骤(3)具体为：基于所述最远停车位规划出一条避开障碍物的轨迹信息，并根据所述轨迹信息控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至最远停车位。

所述步骤(4)具体为：利用激光雷达和摄像头融合出停车位四个角点的三维坐标信息，基于所述停车位四个角点的三维坐标信息，通过轨迹优化算法生成第二路径，根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述的车辆自动泊入车辆运输车的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的车辆自动泊入车辆运输车的方法。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明大大减少了运车上架的时间；本发明能够避免避免轿车出现磕碰；本发明能够有效实现将车辆泊入车辆运输车内的车位中。

附图说明

图1是本发明实施方式的方法流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种车辆自动泊入车辆运输车的方法，请参阅图1，包括：

步骤(1)：利用高精定位信息(可以通过GPS导航或北斗导航获取)，获取车辆(包括自动驾驶控制模块)到车辆运输车跳板入口的第一路径，自动驾驶控制模块根据所述第一路径控制车辆行驶至车辆运输车跳板的入口。

步骤(2)：获取车辆上安装的激光雷达和摄像头探测到的车辆运输车跳板位置信息，自动驾驶控制模块基于所述车辆运输车跳板位置信息控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶至车辆运输车的货台入口处。本实施方式中的摄像头至少为两个，可以分别安装在车辆前端的两侧，摄像头安装在车辆前端的两侧是为了尽可能拍摄周围边界的图像信息。

由于很多跳板类似于一段坡道，中有间隙，仅仅采用激光雷达通过场景扫描获得的点云比较稀疏，算法较难识别出跳板，因此本实施方式引入摄像头来辅助激光雷达，以下对步骤(2)进行具体介绍：

步骤(21)：利用所述激光雷达扫描跳板得到点云；

步骤(22)：利用两个摄像头获取跳板的实时信息(即图像信息)；

步骤(23)：通过数据融合算法将所述点云和跳板的实时信息融合得到跳板左右边界的3D信息，此处需要注意的是，只要激光雷达和两个摄像头各自获取到信息，就能进行进行实时信息融合；本实施方式中的数据融合算法包括但不限于卡尔曼滤波算法；

步骤(24)：自动驾驶控制模块根据得到的跳板左右边界的3D信息，通过轨迹规划算法生成一段以跳板中心线作为期望的3D行驶轨迹；所述轨迹规划算法包括但不限于Dijkstra算法和随机快速扩展树(RRT)算法，能够有效避开障碍物。

步骤(25)：自动驾驶控制模块根据所述3D行驶轨迹控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶到货台的入口处。

所述步骤(25)具体为：车辆在车辆运输车跳板上行驶时，车辆前方两端的摄像头分别向左侧和右侧延伸，探测跳板尽头处货台的坡度和长度，若货台的坡度超过坡度阈值或货台的长度超过长度阈值，自动驾驶控制模块则控制两个摄像头跟随货台坡度旋转，从而为在到达货台入口处前调整车速做好准备。此处需要注意的是，货台的坡度过大或长度较长，自动驾驶控制模块可以调整车速；当车辆到达货台入口之后，由于货台和跳板的工况不同，在货台上行驶的车速和跳板上行驶的车速也不一样。

所述步骤(25)还包括：若车辆运输车跳板尽头的货台存在下坡，自动驾驶控制模块则控制车辆前方两端的摄像头向前延伸并向下旋转，以便提前探测到车辆运输车内部的最远停车位，摄像头提前向前延伸并向下旋转是为了做好提前寻找最远停车位的准备，车辆不必到达车辆运输车跳板尽头再寻找最远停车位，节约了时间。本实施方式将车辆运输车内部的最远停车位作为待停车位；若车辆运输车跳板尽头的货台是平坦的，则自动驾驶控制模块控制车辆前方两端的摄像头直接探测到车辆运输车内部的最远停车位。

步骤(3)：自动驾驶控制模块控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至待停车位(即最远停车位)旁。

所述步骤(3)具体为：基于所述最远停车位规划出一条避开障碍物的轨迹信息，并根据所述轨迹信息控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至最远停车位。

步骤(4)：利用所述激光雷达和摄像头探测待停车位的空间信息，自动驾驶控制模块根据所述空间信息得到第二路径，并根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位(即最远远停车位)。

所述步骤(4)具体为：利用激光雷达和摄像头融合出停车位四个角点的三维坐标信息(即空间信息)，自动驾驶控制模块根据所述停车位四个角点的三维坐标信息(即空间信息)，通过轨迹规划算法生成第二路径，并根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位。步骤(4)中的轨迹优化算法包括但不限于Dijkstra算法和随机快速扩展树(RRT)算法，能够有效避开障碍物。

本发明还涉及一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施方式的车辆自动泊入车辆运输车的方法。

另外，在本发明中的各功能可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (9)

1.一种车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，包括：

步骤(1)：获取车辆到车辆运输车跳板入口的第一路径，根据所述第一路径控制车辆行驶至车辆运输车跳板的入口；

步骤(2)：获取车辆上安装的激光雷达和摄像头探测到的车辆运输车跳板位置信息，基于所述车辆运输车跳板位置信息控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶至车辆运输车的货台入口处；

步骤(3)：控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至待停车位旁；

步骤(4)：利用所述激光雷达和摄像头探测待停车位的空间信息，根据所述空间信息得到第二路径，并根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位。

2.根据权利要求2所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，所述步骤(2)中的摄像头包括两个，分别安装于所述车辆前方的两端。

3.根据权利要求2所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：

步骤(21)：利用所述激光雷达扫描跳板得到点云；

步骤(22)：利用两个摄像头获取跳板的实时信息；

步骤(23)：通过数据融合算法将所述点云和跳板的实时信息融合得到跳板左右边界的3D信息；

步骤(24)：根据得到的跳板左右边界的3D信息，通过轨迹规划算法生成一段以跳板中心线作为期望的3D行驶轨迹；

步骤(25)：根据所述3D行驶轨迹控制车辆从车辆运输车跳板的入口行驶到货台的入口处。

4.根据权利要求3所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，所述步骤(25)具体为：车辆在车辆运输车跳板上行驶时，车辆前方两端的摄像头分别向左侧和右侧延伸，探测跳板尽头处货台的坡度和长度，若货台的坡度超过坡度阈值或货台的长度超过长度阈值，则控制两个摄像头跟随货台坡度旋转，并在到达货台入口处前调整车辆的车速。

5.根据权利要求3所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，所述步骤(25)还包括：若车辆运输车跳板尽头的货台存在下坡，则提前控制车辆前方两端的摄像头向前延伸并向下旋转以探测到车辆运输车内部的最远停车位，并将车辆运输车内部的最远停车位作为待停车位。

6.根据权利要求5所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：基于所述最远停车位规划出一条避开障碍物的轨迹信息，并根据所述轨迹信息控制车辆从车辆运输车的货台入口处行驶至最远停车位。

7.根据权利要求1所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：利用激光雷达和摄像头融合出停车位四个角点的三维坐标信息，基于所述停车位四个角点的三维坐标信息，通过轨迹优化算法生成第二路径，根据所述第二路径控制车辆泊入待停车位。

8.一种计算机设备，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计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述的车辆自动泊入车辆运输车的方法。

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