CN114212078B - 一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统 - Google Patents
一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例提供一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统，建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯导和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯导得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。通过非线性优化的方式计算出了惯导轨迹和阿克曼模型轨迹之间的旋转误差值，修正了阿克曼模型中的角速度，进而修正了前轮偏转角，提高了方向盘转角和前轮偏转角的传动比精度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统。
背景技术
城市中泊车问题主要分为道路边缘的平行泊车(也可以称为侧向泊车)和停车场的平行泊车，目前主流的自动泊车系统大致思路是，待泊车辆沿道路缓慢行驶，依据车载传感器自动对车辆行驶过程中左右两侧的区域进行分析建模，搜索目标停车区；当找到目标停车区后，示意驾驶员停车，驾驶员停车后，确认泊车目标位置，提示驾驶员档位操作，并进行泊车运动控制；最终自主驾驶系统泊车入位。而随着智慧城市、智能交通、V2X的网联自动驾驶的物联网技术以及高精度地图地图引擎技术的不断发展与完善，传统的自动泊车系统将发生极大的变化。
近来，也开始有部分同行探索低成本的方案，但是定位精度较差。关键原因在于定位参数的标定方法不可靠。自动泊车功能的核心包括传感器数据的感知、定位、融合、决策、路径规划、车辆控制等，其中，决策和路径规划都需要依赖于定位数据，定位数据的准确度直接影响规划轨迹的准确性以及泊车完成时车辆的空间位置，而定位数据的准确度则取决于定位参数的精确性，因此，低成本高精度的定位参数标定意义重大。在阿克曼模型进行定位标定过程中，主要是靠人工测量，或者轮速积分推算来进行位置估计和航向角测量，测量精度只能通过经验值来进行评估。
发明内容
本发明实施例提供一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统，采用高精度惯性导航系统模型作为真值，对比多次固定方向盘转角实验，获取2个模型轨迹，计算模型轨迹之间的误差，从而提高泊车定位精度。
第一方面，本发明实施例提供一种自动泊车中自车定位精度检测方法，包括：
建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
作为优选的，建立车辆的阿克曼转向模型，具体包括：
在不同方向盘转角下进行车辆轨迹测量，获取车辆的方向盘转角与前轮转角之间的映射关系，以及方向盘转角与惯性导航参数的映射关系；
基于所述方向盘转角与惯性导航参数的映射关系，建立车辆的阿克曼转向模型，基于方向盘转角与惯性导航参数的映射关系，建立车辆的惯性导航系统模型；所述阿克曼转向模型以X轴上为正，Y轴左为正；惯性导航系统模型标定至车辆后轴中心位置。
作为优选的，惯性导航系统模型和所述阿克曼模型之间的误差旋转矩阵为惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型对应轨迹数据的对应关系为：
上式中，为第一旋转矩阵；/>为第二旋转矩阵。
作为优选的，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值，具体包括：
将惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型对应轨迹数据的对应关系转换为四元素表述：
将上式中四元素的乘法转换成矩阵和四元素的乘法：
其中，其中表示左乘矩阵，/>表示右乘矩阵；
合并同类项后得到：
基于惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据可得到N组对应方程组：
......
将上式转换为矩阵形式：
对上式进行奇异值分解SVD，取最小奇异值对应的特征向量作为的最优解。
作为优选的，基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，具体包括：
基于阿克曼转向模型及车辆前后轴中心的坐标公式，确定横摆角速度：
上式中，(Xf，Yf)为车辆的前轴中心店坐标；(Xr，Yr)为车辆的前轴中心店坐标；δf为前轮偏角；为车辆偏航角；vr为车辆后轴中心沿航向角方向的速度；L表示车辆前后轴的轴距。
第二方面，本发明实施例提供一种自动泊车中自车定位精度检测系统，包括：
建模模块，建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
误差确定模块，基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
修正模块，基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面实施例所述自动泊车中自车定位精度检测方法的步骤。
第四方面，本发明实施例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如本发明第一方面实施例所述自动泊车中自车定位精度检测方法的步骤。
本发明实施例提供的一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统，建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。通过非线性优化的方式计算出了惯性导航系统模型轨迹和阿克曼模型轨迹之间的旋转误差值，修正了阿克曼模型中的角速度，进而修正了前轮偏转角，提高了方向盘转角和前轮偏转角的传动比精度。对自动泊车场景下自主定位精度进行了定量分析。
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一简单地介绍，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为本发明实施例提供的自动泊车中自车定位精度检测方法流程框图；
图2为本发明实施例提供的阿克曼转向模型原理示意图；
图3为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
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。
在阿克曼模型进行定位标定过程中，主要是靠人工测量，或者轮速积分推算来进行位置估计和航向角测量，测量精度只能通过经验值来进行评估.
因此，本发明实施例提供一种自动泊车中自车定位精度检测方法和系统，采用高精度惯性导航系统模型作为真值，对比多次固定方向盘转角实验，获取2个模型轨迹，计算模型轨迹之间的误差，从而提高泊车定位精度。以下将通过多个实施例进行展开说明和介绍。
图1为本发明实施例提供一种自动泊车中自车定位精度检测方法，包括：
建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
在不同方向盘转角下进行车辆轨迹测量，获取车辆的方向盘转角与前轮转角之间的映射关系，以及方向盘转角与惯性导航参数的映射关系；
基于所述方向盘转角与惯性导航参数的映射关系，建立车辆的阿克曼转向模型，基于方向盘转角与惯性导航参数的映射关系，建立车辆的惯性导航系统模型；所述阿克曼转向模型以X轴上为正，Y轴左为正；惯性导航系统模型标定至车辆后轴中心位置。
如图2中所示，为阿克曼转向模型的原理，其中参数如下表1所示：
表1阿克曼转向模型参数
阿克曼转向模型采用的是标准XOY坐标系，X轴右为正，Y轴上为正，我们所使用的高精度惯性导航系统模型采用的是YOX坐标系，Y轴右为正，X轴上为正。本实施例中先统一到右手车身坐标系中，X轴上为正，Y轴左为正。并且惯性导航系统模型需要标定到后轴中心位置，和阿克曼转向模型一致。
在宽阔的平面场地，以固定方向盘角度进行轨迹测量，比如左转-30°、-45°、-60°、…、-500°，右转30°、45°、60°、…、500°等。通过惯性导航系统模型和阿克曼转向模型获取2个模型的轨迹数据。
基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
通过阿克曼转向模型获取到角加速度ω,通过ω进行积分获取到旋转矩阵通过惯性导航系统模型参数获取到旋转矩阵/>惯性导航系统模型和阿克曼转向模型之间的误差旋转矩阵为/>基于AX＝XB方程能够知道2条轨迹之间的对应关系如式(1)中所示。
上式中，为第一旋转矩阵；/>为第二旋转矩阵。
把旋转矩阵的对应关系用四元数来进行描述则2条轨迹的对应关系为：
四元素的乘法转换成矩阵和四元数的乘法的原理如下式所示：
因此，通过四元素性质可以四元素叉乘转换成矩阵与四元素的乘法：
其中，其中表示左乘矩阵，/>表示右乘矩阵；
合并同类项后得到：
基于惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据可得到N组对应方程组：
将上式转换为矩阵形式：
(6)式是一个超正定方程组，对上式进行奇异值分解SVD，取最小奇异值对应的特征向量作为的最优解。
基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
基于阿克曼转向模型及车辆前后轴中心的坐标公式，确定横摆角速度：
上式中，(Xf，Yf)为车辆的前轴中心店坐标；(Xr，Yr)为车辆的前轴中心店坐标；δf为前轮偏角；为车辆偏航角；vr为车辆后轴中心沿航向角方向的速度；L表示车辆前后轴的轴距。本发明实施例还提供一种自动泊车中自车定位精度检测系统，基于上述各实施例中的自动泊车中自车定位精度检测方法，包括：
建模模块，建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
误差确定模块，基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
修正模块，基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
在一个实施例中，本发明实施例还提供了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该服务器可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行如上述各实施例所述自动泊车中自车定位精度检测方法的步骤。例如包括：
建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
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，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序包含至少一段代码，该至少一段代码可由主控设备执行，以控制主控设备用以实现如上述各实施例所述自动泊车中自车定位精度检测方法的步骤。例如包括：
建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机程序，当该计算机程序被主控设备执行时，用以实现上述方法实施例。
所述程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种处理器，该处理器用以实现上述方法实施例。上述处理器可以为芯片。
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、装置、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。
本发明是参照本发明实施例提供的方法、设备(装置)、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装置。
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装置的制造品，该指令装置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 (8)
1.一种自动泊车中自车定位精度检测方法，其特征在于，包括：
建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
2.根据权利要求1所述的自动泊车中自车定位精度检测方法，其特征在于，建立车辆的阿克曼转向模型，具体包括：
在不同方向盘转角下进行车辆轨迹测量，获取车辆的方向盘转角与前轮转角之间的映射关系，以及方向盘转角与惯性导航参数的映射关系；
基于所述方向盘转角与惯性导航参数的映射关系，建立车辆的阿克曼转向模型，基于方向盘转角与惯性导航参数的映射关系，建立车辆的惯性导航系统模型；所述阿克曼转向模型以X轴上为正，Y轴左为正；惯性导航系统模型标定至车辆后轴中心位置。
3.根据权利要求1所述的自动泊车中自车定位精度检测方法，其特征在于，惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型之间的误差旋转矩阵为惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型对应轨迹数据的对应关系为：
上式中，为第一旋转矩阵；/>为第二旋转矩阵。
4.根据权利要求3所述的自动泊车中自车定位精度检测方法，其特征在于，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值，具体包括：
将惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型对应轨迹数据的对应关系转换为四元素表述：
将上式中四元素的乘法转换成矩阵和四元素的乘法：
其中，其中表示左乘矩阵，/>表示右乘矩阵；
合并同类项后得到：
基于惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据可得到N组对应方程组：
......
将上式转换为矩阵形式：
对上式进行奇异值分解SVD，取最小奇异值对应的特征向量作为的最优解。
5.根据权利要求2所述的自动泊车中自车定位精度检测方法，其特征在于，基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，具体包括：
基于阿克曼转向模型及车辆前后轴中心的坐标公式，确定横摆角速度：
上式中，(Xf，Yf)为车辆的前轴中心店坐标；(Xr，Yr)为车辆的前轴中心店坐标；δf为前轮偏角；为车辆偏航角；vr为车辆后轴中心沿航向角方向的速度；L表示车辆前后轴的轴距。
6.一种自动泊车中自车定位精度检测系统，其特征在于，包括：
建模模块，建立车辆的阿克曼转向模型，并确定不同方向盘转角下惯性导航系统模型和所述阿克曼转向模型的轨迹数据；
误差确定模块，基于所述阿克曼转向模型确定车辆的横摆角速度，并对所述横摆角速度进行积分得到第一旋转矩阵，通过惯性导航系统模型得到第二旋转矩阵，确定所述第一旋转矩阵与所述第二旋转矩阵对应轨迹数据旋转误差值；
修正模块，基于所述旋转误差值修正所述阿克曼转向模型中的角速度，以修正车辆前轮偏转角。
7.一种电子设备，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至5任一项所述自动泊车中自车定位精度检测方法的步骤。
8.一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至5任一项所述自动泊车中自车定位精度检测方法的步骤。
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Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102005018834A1 (de) * | 2005-04-22 | 2006-10-26 | Daimlerchrysler Ag | System und Verfahren zur Bestimmung einer aktuellen Kraftfahrzeugposition und einer aktuellen Ausrichtung eines Kraftfahrzeugs |
| CN105620473A (zh) * | 2014-10-27 | 2016-06-01 | 同致电子科技（厦门）有限公司 | 一种泊车轨迹校正方法 |
| US9567004B1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-02-14 | Automotive Research & Testing Center | Method and apparatus for vehicle path tracking with error correction |
| CN106568449A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-04-19 | 北京理工大学 | 一种基于mems的车辆模型辅助和约束的gnss/ins组合导航方法 |
| CN110155043A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-23 | 禾多科技（北京）有限公司 | 自动泊车二维定位方法 |
| CN110562244A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-13 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种基于目标停车位出库的自动泊车轨迹规划方法 |
| CN110979022A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种电动汽车电子差速的控制方法、系统及电动汽车 |
| WO2020229573A1 (de) * | 2019-05-16 | 2020-11-19 | Wabco Gmbh | Verfahren zur bestimmung eines schwimmwinkels während einer kurvenfahrt eines kraftwagens, fahrerassistenzsystem zur durchführung des verfahrens sowie kraftwagen |
| 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 |
| CN112506195A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-16 | 吉林大学 | 基于视觉和底盘信息的车辆自主定位系统及定位方法 |
| CN113096424A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-07-09 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种行人横穿的车辆自动紧急制动方法及系统 |
| CN113232652A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-10 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及系统 |
| CN113673087A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-11-19 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种低速自动驾驶弯道运动学简化方法及装置 |
| CN113771839A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-10 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种自动泊车决策规划方法及系统 |
| CN113887060A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-04 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种新型的自动泊车系统车辆定位算法 |
| CN113911110A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-11 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种泊车轨迹修正方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113916558A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-01-11 | 南京地平线集成电路有限公司 | 车辆自动泊车性能的确定方法和装置、电子设备和介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6411876B1 (en) * | 2000-09-01 | 2002-06-25 | Delphi Technologies, Inc. | Rear steering control with longitudinal shift in Ackerman center |
| KR102025519B1 (ko) * | 2016-09-13 | 2019-09-25 | 닛산 지도우샤 가부시키가이샤 | 주차 지원 방법 및 장치 |
-
2022
- 2022-01-18 CN CN202210057727.8A patent/CN114212078B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102005018834A1 (de) * | 2005-04-22 | 2006-10-26 | Daimlerchrysler Ag | System und Verfahren zur Bestimmung einer aktuellen Kraftfahrzeugposition und einer aktuellen Ausrichtung eines Kraftfahrzeugs |
| CN105620473A (zh) * | 2014-10-27 | 2016-06-01 | 同致电子科技（厦门）有限公司 | 一种泊车轨迹校正方法 |
| US9567004B1 (en) * | 2015-12-29 | 2017-02-14 | Automotive Research & Testing Center | Method and apparatus for vehicle path tracking with error correction |
| CN106568449A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-04-19 | 北京理工大学 | 一种基于mems的车辆模型辅助和约束的gnss/ins组合导航方法 |
| CN110155043A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-23 | 禾多科技（北京）有限公司 | 自动泊车二维定位方法 |
| WO2020229573A1 (de) * | 2019-05-16 | 2020-11-19 | Wabco Gmbh | Verfahren zur bestimmung eines schwimmwinkels während einer kurvenfahrt eines kraftwagens, fahrerassistenzsystem zur durchführung des verfahrens sowie kraftwagen |
| CN110562244A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-13 | 武汉乐庭软件技术有限公司 | 一种基于目标停车位出库的自动泊车轨迹规划方法 |
| CN110979022A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种电动汽车电子差速的控制方法、系统及电动汽车 |
| 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 |
| CN112506195A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-16 | 吉林大学 | 基于视觉和底盘信息的车辆自主定位系统及定位方法 |
| CN113096424A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-07-09 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种行人横穿的车辆自动紧急制动方法及系统 |
| CN113232652A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-10 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种基于运动学模型的车辆巡航控制方法及系统 |
| CN113673087A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-11-19 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种低速自动驾驶弯道运动学简化方法及装置 |
| CN113771839A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-10 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种自动泊车决策规划方法及系统 |
| CN113887060A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-04 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种新型的自动泊车系统车辆定位算法 |
| CN113911110A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-11 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种泊车轨迹修正方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113916558A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-01-11 | 南京地平线集成电路有限公司 | 车辆自动泊车性能的确定方法和装置、电子设备和介质 |
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