CN114475603A - 自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN114475603A CN202111392293.9A CN202111392293A CN114475603A CN 114475603 A CN114475603 A CN 114475603A CN 202111392293 A CN202111392293 A CN 202111392293A CN 114475603 A CN114475603 A CN 114475603A
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Abstract

本发明提供一种自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质，所述自动倒车方法包括记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息，并于前进过程中检测出现的第一障碍物集；当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；当判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；控制车辆进行倒车。本发明能够实现车辆在倒车控制过程中，能够尽量使得记录的轨迹能和原来前进时的轨迹相匹配，控制车辆倒车原路返回，从而避免碰撞风险。

Description

自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于车辆辅助驾驶技术领域，涉及一种方法，特别是涉及一种自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在某些日常开车行驶中，会遇到如下情况：驾驶员将车辆行驶在较为狭窄的乡村道路或者居民区胡同中，发现需要倒车返回；或者在拥挤的停车场寻找车位时，发现前面没有路或者前面没有停车位时，需要倒车返回。
目前通过检索相关专利或者实际量产辅助倒车功能车辆时，发现现有的倒车功能存在倒车轨迹和前进时轨迹误差较大，在实际应用中，车辆很容易碰撞到周围原有的障碍物，导致车辆无法完成倒车功能。
因此，如何提供一种自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中倒车功能存在倒车轨迹和前进时轨迹误差较大，在实际应用中，车辆很容易碰撞到周围原有的障碍物，导致车辆无法完成倒车功能等缺陷，实已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质，用于解决现有技术中倒车功能存在倒车轨迹和前进时轨迹误差较大，在实际应用中，车辆很容易碰撞到周围原有的障碍物，导致车辆无法完成倒车功能的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明一方面提供一种自动倒车方法，包括：记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息，并于前进过程中检测出现的第一障碍物集；当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；若判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；控制车辆进行倒车。
于本发明的一实施例中，在记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息的步骤之前，所述自动倒车方法还包括：在检测到车辆的启动信号后，建立里程坐标系；获取车身传感信号，并根据所述车身传感信号、车辆的行进步长及行进步长内行驶距离，确定车辆于所述里程坐标系中出现的车辆坐标；其中，所述行驶轨迹信息由连续的车辆坐标组成。
于本发明的一实施例中，所述里程坐标系以车辆的起始点为原点，基于所述起始点的前进方向建立X轴，基于垂直于车身的方向建立Y轴。
于本发明的一实施例中，所述车身传感信号包括轮速、方向盘角度和/或运动角速度；根据所述车身传感信号、车辆的行进步长及行进步长内行驶距离，确定车辆于所述里程坐标系中出现的车辆坐标的步骤包括：根据方向盘角度或运动角速度，计算车辆横向转角；基于行进步长之前车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标及车辆横向转角，确定基于行进步长之后车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标。
于本发明的一实施例中，障碍物的属性信息包括障碍物的点云轮廓或视觉特征点；当所述第二障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点与所述第一障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点相匹配时，则表示所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配。
于本发明的一实施例中，所述计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差的步骤包括：从所述第二障碍物集的属性信息中提取障碍物姿态坐标，从所述第一障碍物集的属性信息中提取与所述第二障碍物集中障碍物匹配的障碍物姿态坐标；基于姿态坐标之间的逆值，计算障碍物之间的匹配误差；
于本发明的一实施例中，所述根据所述障碍物位置偏差，校正所述行驶轨迹信息的步骤包括：通过所述匹配误差逐个校正所述行驶轨迹信息中的车辆坐标，获取校正后的车辆坐标，以形成校正后的行驶轨迹信息。
于本发明的一实施例中，若判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息不相匹配时，表示出现新的障碍物。
本发明另一方面提供一种自动倒车系统，包括：记录模块，用于记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息；检测模块，用于于前进过程中检测出现的第一障碍物集，并当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；校正模块，用于当判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；控制模块，用于控制车辆进行倒车。
本发明又一方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述自动倒车方法。
本发明最后一方面提供一种自动倒车设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述自动倒车设备执行所述自动倒车方法。
于本发明的一实施例中，所述自动倒车设备还包括与所述处理器连接的车身传感器、感知传感器及车辆横纵向控制器。
如上所述，本发明所述的自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质，具有以下有益效果：
本发明所述自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质能够实现车辆在倒车控制过程中，能够尽量使得记录的轨迹能和原来前进时的轨迹相匹配，控制车辆倒车原路返回，从而避免碰撞风险。
附图说明
图1显示为本发明的自动倒车方法于一实施例中的流程示意图。
图2显示为本发明的里程坐标系的示例图。
图3显示为本发明的里程坐标系内产生的行驶轨迹信息示例图。
图4显示为本发明的自动倒车方法中S14的流程示意图。
图5显示为本发明的自动倒车系统于一实施例中的原理结构示意图。
元件标号说明
5 自动倒车系统
51 处理模块
52 轨迹记录模块
53 检测模块
54 地图建立模块
55 校正模块
56 控制模块
S11～S15 步骤
S141～S144 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例一
本实施例提供一种自动倒车方法，包括：
记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息，并于前进过程中检测出现的第一障碍物集；
当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；
当判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；
控制车辆进行倒车。
以下将结合图示对本实施例所提供的自动倒车方法进行详细描述。请参阅图1，显示为自动倒车方法于一实施例中的流程示意图。如图1所示，所述自动倒车方法具体包括以下步骤：
S11，在检测到车辆的启动信号后，建立里程坐标系(简称odom坐标系)。
请参阅图2，显示为里程坐标系的示例图。如图2所示，所述里程坐标系以车辆的起始点为原点，基于所述起始点的前进方向建立X轴，基于垂直于车身的方向建立Y轴。
S12，获取车身传感信号，并根据车身传感信号、车辆的行进步长及行进步长内行驶距离，确定车辆于所述里程坐标系中出现的车辆坐标。其中，所述行驶轨迹信息由连续的车辆坐标组成。
在本实施例中，所述S12包括：
S121，根据方向盘角度或运动角速度，计算车辆横向转角；
具体地，根据方向盘角度，推算车辆旋转弧长，根据弧长等于半径乘以弧度的关系，计算出车辆横向转角Δθ。
具体地，根据运动角速度及车辆的行进步长相乘，计算出车辆横向转角Δθ。
S122，基于行进步长t之前(行进步长t内车辆行驶距离为s)车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标(x,y,θ)及车辆横向转角Δθ，确定基于行进步长之后车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标(x′,y′,θ′)，其中，x′＝x+s*cos(θ+Δθ)，y′＝y+s*sin(θ+Δθ)，θ′＝θ+Δθ。
S13，记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息，并于前进过程中检测出现的第一障碍物集，基于所述第一障碍物集中障碍物的属性信息，建立障碍物地图。在本实施例中，所述第一障碍物集包括一个/组出现在车辆前进行驶过程中的障碍物或多个/组出现在车辆前进行驶过程中的障碍物。所述障碍物的属性信息包括障碍物于里程坐标系内的坐标、障碍物的点云轮廓和/或视觉特征点等等。
在本实施例中，将发生于所述里程坐标系内车辆移动产生的车辆坐标，即步骤S122产生的一连串车辆坐标连接起来，以记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息，如图3中所示A1B1O为一车辆于行进过程中于里程坐标系内产生的行驶轨迹信息示例图。但是，该车辆于所述里程坐标系内的真实形式轨迹却为ABO。
同时在车辆前进过程中检测出现于所述里程坐标系内的障碍物，并记录出现于所述里程坐标系内的所有障碍物的属性信息，以形成第一障碍物集，并基于第一障碍物集中至少一个障碍物于所述里程坐标系下的坐标，以建立障碍物地图。如图3所示，于所述里程坐标系检测出障碍物C1。
由于所记录的行驶轨迹信息A1B1O与真实的行驶轨迹ABO之间存在误差，同样，检测出障碍物C的坐标与其真实的坐标C1也存在误差。若车辆沿着记录的行驶轨迹信息A1B1O进行倒车，在后退至位置B1处时，车辆即会撞到障碍物。
S14，当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集，当判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息。在本实施例中，所述第二障碍物集包括出现在车辆倒车过程中一个/组障碍物或多个/组障碍物。在本实施例中，判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配是为了通过第二障碍物集与第一障碍物集相比对后，检测到第二障碍物集中出现的至少一障碍物与经过匹配后第一障碍物集中至少一个障碍物为同一障碍物。
请参阅图4，显示为S14的流程示意图。如图4所示，所述S14包括以下步骤：
S141，在车辆进入自动倒车模式时，检测在车辆周围是否出现第二障碍物，若出现，则记录第二障碍物。
S142，判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息是否与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配，若是，则执行S143。若否，则表示出现新的障碍物，并执行S143’，即将新的障碍物添加至所述障碍物地图。在本实施例中，若认为障碍物地图中新出现障碍物，则无需纠正记录的轨迹。
在本实施例中，所述S142具体包括：当所述第二障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点与所述第一障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点相匹配时，则表示所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配。
例如，将所述第一障碍物集中障碍物的点云轮廓输入至预设障碍物识别模型中(在本发明中，所述预设障碍物识别模型可采用基于深度神经网络等)，通过所述预设障碍物识别模型中已训练样本，例如，锥形桶、车辆、垃圾桶等已训练样本与所述第一障碍物集中障碍物进行特征匹配后，得到所述第一障碍物集中障碍物的障碍物类型及位置。待执行到S142时，将所述第二障碍物集中障碍物的点云轮廓输入至预设障碍物识别模型，识别出所述第二障碍物集中障碍物的障碍物类型及位置；将所述第二障碍物集中障碍物的障碍物类型及位置与所述第一障碍物集中障碍物的障碍物类型及位置一一比对，当其中两个障碍物的类型相同，且位置匹配度在一预设误差范围内时，表示存在于不同障碍物集中的两个障碍物是同一障碍物，此次匹配成功。
S143，计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差。在本实施例中，通过计算障碍物之间的匹配误差可以减少所记录的轨迹误差(行驶轨迹由车辆的轮速、方向盘转角、IMU方式开环记录的，所以会存在开环误差)，从而使得车辆在倒车控制过程中，能够尽量沿着前进时候的轨迹，进行倒车原路返回，从而避免碰撞风险。
在本实施例中，所述S143具体包括：
从所述第二障碍物集的属性信息中提取障碍物姿态坐标p2＝(x2,y2,θ2)，从所述第一障碍物集的属性信息中提取与所述第二障碍物集中障碍物匹配的障碍物姿态坐标p1＝(x1,y1,θ1)。
基于从所述第二障碍物集提取到的姿态坐标及与之相匹配的第一障碍物集中障碍物的姿态坐标的逆值，计算障碍物之间的匹配误差。
在本实施例中，从所述第二障碍物集的属性信息中提取障碍物姿态坐标p2及从所述第一障碍物集的属性信息中提取与所述第二障碍物集中障碍物匹配的障碍物姿态坐标的逆值
Figure BDA0003364373100000061
计算障碍物之间的匹配误差
Figure BDA0003364373100000062
(A表现为坐标转换矩阵)。
S144，根据所述障碍物之间的匹配误差，校正所述行驶轨迹信息。
所述S144包括：通过所述障碍物位置偏差
Figure BDA0003364373100000071
逐个校正所述行驶轨迹信息中的车辆坐标B＝(p11,p12,…,p1n)，获取校正后的车辆坐标，以形成校正后的行驶轨迹信息，即B′＝AB。
S15，控制车辆进行倒车。
在本实施例中，在控制车辆倒车过程中，根据校正后的行驶轨迹信息，计算车辆的横纵向控制信号，以控制车辆沿着校正后的行驶轨迹信息行驶，如果障碍物地图中出现新的障碍物，则在车辆倒退的行驶轨迹上，则为车辆规划绕过障碍物的轨迹或者直接停车。
本实施例所述自动倒车方法能够实现车辆在倒车控制过程中，能够尽量使得记录的轨迹能和原来前进时的轨迹相匹配，控制车辆倒车原路返回，从而避免碰撞风险。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述的自动倒车方法。
在任何可能的技术细节结合层面，本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。用于执行本申请操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本申请的各个方面。
本实施例再提供一种自动倒车系统，包括：
记录模块，用于记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息；
检测模块，用于于前进过程中检测出现的第一障碍物集，并当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；
校正模块，用于当判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；
控制模块，用于控制车辆进行倒车。
以下将结合图示对本实施例所提供的自动倒车系统进行详细描述。请参阅图5，显示为自动倒车系统于一实施例中的原理结构示意图。在本实施例中，所述自动倒车系统5与若干车身传感器和感知传感器连接。所述车身传感器包括轮速信息、方向盘角度信息、IMU等。所述感知传感器包括摄像头、超声传感器、毫米波传感器、激光传感器等。
如图5所示，所述自动倒车系统5包括：处理模块51、记录模块52、检测模块53、地图建立模块54、校正模块55及控制模块56。
所述处理模块51用于在检测到车辆的启动信号后，建立里程坐标系(简称odom坐标系)。
所述处理模块51还用于获取车身传感信号，并根据所述车身传感信号、车辆的行进步长及行进步长内行驶距离，确定车辆于所述里程坐标系中出现的车辆坐标；其中，所述行驶轨迹信息由连续的车辆坐标组成。
在本实施例中，所述处理模块51根据方向盘角度或运动角速度，计算车辆横向转角，再确定基于行进步长之后车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标。
具体地，所述处理模块51根据方向盘角度，推算车辆旋转弧长，根据弧长等于半径乘以弧度的关系，计算出车辆横向转角Δθ。或所述处理模块51根据运动角速度及车辆的行进步长相乘，计算出车辆横向转角Δθ。
所述处理模块51基于行进步长t之前(行进步长t内车辆行驶距离为s)车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标(x,y,θ)及车辆横向转角Δθ，确定基于行进步长之后车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标(x′,y′,θ′)，其中，x′＝x+s*cos(θ+Δθ)，y′＝y+s*sin(θ+Δθ)，θ′＝θ+Δθ。
所述记录模块52用于记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息。在本实施例中，所述记录模块52将发生于所述里程坐标系内车辆移动产生的一连串车辆坐标连接起来，以记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息。
所述检测模块53用于于前进过程中检测出现的第一障碍物集。在本实施例中，所述第一障碍物集包括一个/组出现在车辆前进行驶过程中的障碍物或多个/组出现在车辆前进行驶过程中的障碍物。所述障碍物的属性信息包括障碍物于里程坐标系内的坐标、障碍物的点云轮廓和/或视觉特征点等等。
所述地图建立模块54用于基于所述第一障碍物集中障碍物的属性信息，建立障碍物地图。
同时在车辆前进过程中所述地图建立模块54用于检测出现于所述里程坐标系内的障碍物，出现于所述里程坐标系内的所有障碍物的属性信息，以形成第一障碍物集，并根据所有障碍物于所述里程坐标系下的坐标，以建立障碍物地图。
所述检测模块53还用于当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物。所述第二障碍物集包括出现在车辆倒车过程中一个/组障碍物或多个/组障碍物。
所述校正模块55用于当判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息。
具体地，所述校正模块55在车辆进入自动倒车模式时，检测在车辆周围是否出现第二障碍物，若出现，则记录第二障碍物。判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息是否与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配，若是，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差；根据所述障碍物之间的匹配误差，校正所述行驶轨迹信息。若否，则表示出现新的障碍物，并将新的障碍物添加至所述障碍物地图。在本实施例中，若认为障碍物地图中新出现障碍物，则无需纠正记录的轨迹。
在本实施例中，当所述第二障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点与所述第一障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点相匹配时，则表示所述校正模块55判定出所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配。
在本实施例中，所述校正模块55从所述第二障碍物集的属性信息中提取障碍物姿态坐标p2＝(x2,y2,θ2)，从所述第一障碍物集的属性信息中提取与所述第二障碍物集中障碍物匹配的障碍物姿态坐标p1＝(x1,y1,θ1)。基于从所述第二障碍物集提取到的姿态坐标及与之相匹配的第一障碍物集中障碍物的姿态坐标的逆值，从而计算出障碍物之间的匹配误差。
在本实施例中，从所述第二障碍物集的属性信息中提取障碍物姿态坐标p2及从所述第一障碍物集的属性信息中提取与所述第二障碍物集中障碍物匹配的障碍物姿态坐标的逆值
Figure BDA0003364373100000101
计算障碍物之间的匹配误差
Figure BDA0003364373100000102
(A表现为坐标转换矩阵)。
所述校正模块55通过所述障碍物位置偏差
Figure BDA0003364373100000103
逐个校正所述行驶轨迹信息中的车辆坐标B＝(p11,p12,…,p1n)，获取校正后的车辆坐标，以形成校正后的行驶轨迹信息，即B′＝AB。
所述控制模块55用于控制车辆进行倒车。在本实施例中，所述控制模块55在控制车辆倒车过程中，根据校正后的行驶轨迹信息，计算车辆的横纵向控制信号，以控制车辆沿着校正后的行驶轨迹信息行驶，如果障碍物地图中出现新的障碍物，则在车辆倒退的行驶轨迹上，则为车辆规划绕过障碍物的轨迹或者直接停车。
需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如：x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现。此外，x模块也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor，简称DSP)，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起，以片上系统(System-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
实施例二
本实施例提供一种自动倒车设备，所述自动倒车设备包括：处理器、存储器、收发器、通信接口或/和系统总线；存储器和通信接口通过系统总线与处理器和收发器连接并完成相互间的通信，存储器用于存储计算机程序，通信接口用于和其他设备进行通信，处理器和收发器用于运行计算机程序，使自动倒车设备执行如实施例一所述自动倒车方法的各个步骤。在本实施例中，所述自动倒车设备还包括车身传感器、感知传感器及车辆横纵向控制器。其中，所述车身传感器用于采集车身传感信息。所述感知传感器用于感知障碍物探测、拍摄车辆周围障碍物信息。所述车辆横纵向控制器用于车辆转向控制和车辆向前向后距离控制。
上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明所述的自动倒车方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。
本发明还提供一种自动倒车系统，所述自动倒车系统可以实现本发明所述的自动倒车方法，但本发明所述的自动倒车方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的自动倒车系统的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。
综上所述，本发明所述自动倒车方法、系统、设备及计算机可读存储介质能够实现车辆在倒车控制过程中，能够尽量使得记录的轨迹能和原来前进时的轨迹相匹配，控制车辆倒车原路返回，从而避免碰撞风险。因此，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (12)

1.一种自动倒车方法，其特征在于，包括：
记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息，并于前进过程中检测出现的第一障碍物集；
当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；
若判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；
控制车辆进行倒车。
2.根据权利要求1所述的自动倒车方法，其特征在于，在记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息的步骤之前，所述自动倒车方法还包括：
在检测到车辆的启动信号后，建立里程坐标系；
获取车身传感信号，并根据所述车身传感信号、车辆的行进步长及行进步长内行驶距离，确定车辆于所述里程坐标系中出现的车辆坐标；其中，所述行驶轨迹信息由连续的车辆坐标组成。
3.根据权利要求2所述的自动倒车方法，其特征在于，所述里程坐标系以车辆的起始点为原点，基于所述起始点的前进方向建立X轴，基于垂直于车身的方向建立Y轴。
4.根据权利要求2所述的自动倒车方法，其特征在于，
所述车身传感信号包括轮速、方向盘角度和/或运动角速度；
根据所述车身传感信号、车辆的行进步长及行进步长内行驶距离，确定车辆于所述里程坐标系中出现的车辆坐标的步骤包括：
根据方向盘角度或运动角速度，计算车辆横向转角；
基于行进步长之前车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标及车辆横向转角，确定基于行进步长之后车辆位于所述里程坐标系内的车辆坐标。
5.根据权利要求1所述的自动倒车方法，其特征在于，
障碍物的属性信息包括障碍物的点云轮廓或视觉特征点；
当所述第二障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点与所述第一障碍物集中障碍物的点云轮廓或视觉特征点相匹配时，则表示所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配。
6.根据权利要求5所述的自动倒车方法，其特征在于，所述计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差的步骤包括：
从所述第二障碍物集的属性信息中提取障碍物姿态坐标，从所述第一障碍物集的属性信息中提取与所述第二障碍物集中障碍物匹配的障碍物姿态坐标；
基于姿态坐标之间的逆值，计算障碍物之间的匹配误差。
7.根据权利要求1或6所述的自动倒车方法，其特征在于，所述根据所述障碍物位置偏差，校正所述行驶轨迹信息的步骤包括：
通过所述匹配误差逐个校正所述行驶轨迹信息中的车辆坐标，获取校正后的车辆坐标，以形成校正后的行驶轨迹信息。
8.根据权利要求1所述的自动倒车方法，其特征在于，若判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息不相匹配时，表示出现新的障碍物。
9.一种自动倒车系统，其特征在于，包括：
记录模块，用于记录车辆于前进过程中的行驶轨迹信息；
检测模块，用于于前进过程中检测出现的第一障碍物集，并当车辆进入自动倒车模式时，检测出现在车辆周围的第二障碍物集；
校正模块，用于若判定所述第二障碍物集中障碍物属性信息与所述第一障碍物集中障碍物属性信息相匹配时，则计算所述第二障碍物集中障碍物属性信息相对于所述第一障碍物集中障碍物属性信息的匹配误差，以根据所述匹配偏差，校正所述行驶轨迹信息；
控制模块，用于控制车辆进行倒车。
10.一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，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述自动倒车方法。
11.一种自动倒车设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述自动倒车设备执行如权利要求1至8中任一项所述自动倒车方法。
12.根据权利要求11所述的自动倒车设备，其特征在于，所述自动倒车设备还包括与所述处理器连接的车身传感器、感知传感器及车辆横纵向控制器。
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