CN114627158A - 一种车辆自动行驶方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的是提供一种车辆自动行驶方法及设备，通过从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点，当车辆依次经过的各个位置点时照片上的各个定位点，完成车辆经过各个定位点的验证，记录车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹即形成为地图。本发明不需要用户驾驶车辆进行复杂操作进行行驶轨迹建图，用户只需要将各个定位点的第一图片上传到车辆端，车端辆就能基于各个定位点的第一图片行成一张地图，即车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，完成复杂建图，大大简化了自动驾驶如记忆泊车的建图步骤。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆自动行驶方法及设备。
背景技术
为了解决用户泊车难、找车难和泊车耗时的痛点，低速泊车功能就出现了，从之前的APA半自动泊车（automated parking assist 自动泊车辅助），到全自动泊车，到融合泊车，以及到现在出现的RPA（remote parking assist 遥控泊车辅助），和将来要出现的HPP（Homezone Parking Pilot 自学习泊车）以及最终形态的泊车功能AVP （autonomousvalet parking 无人代客泊车功能）。
对于HPP记忆泊车，它的一般形态是，用户通过自身传感器进行从A-B点的扫图，完成建图后，车辆可以在A-B的路线上进行无人驾驶，最后完成泊车或者接客功能。
但是，现有的建图方法操作复杂且非常费时。
发明内容
本发明提供一种车辆自动行驶方法及设备。
本发明提供一种车辆自动行驶方法，所述方法包括：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
进一步的，上述方法中，当获取车辆无人驾驶请求时，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，包括：
当获取到车辆无人驾驶请求时，采集车辆经过建图路线上的每个定位点的第三图片，从每张第三图片提取对应的第三特征点；
对建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以得到比较结果；
基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹和比较结果，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
进一步的，上述方法中，对建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以得到比较结果，包括：
建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以判断建图路线上的每个定位点的位置与经过该定位点时车辆当前的位置之间的距离是否大于预设阈值。
进一步的，上述方法中，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹和比较结果，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，包括：
步骤S331，基于车辆行驶经过建图路线上的第一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶；
步骤S332，将建图路线上的下一个定位点作为当前的定位点；
步骤S333，若当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离大于预设阈值，控制车辆由当前的实际位置点向该当前定位点行驶后，转到步骤S335；
步骤S334， 若当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离小于等于预设阈值，转到步骤S335；
步骤S335， 基于车辆行驶经过建图路线上的下一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶后，转到步骤S332。
进一步的，上述方法中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
获取移动端发送的建图路线上的各个定位点的第一图片。
进一步的，上述方法中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
通过车辆端的摄像头获取建图路线上的各个定位点的第一图片。
进一步的，上述方法中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
从服务器端获取建图路线上的各个定位点的第一图片，其中，所述第一图片由移动端上传至所述服务器。
进一步的，上述方法中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
获取建图路线的沿途环境视频；
从所述沿途环境视频中，截取建图路线上的各个定位点的第一图片。
根据本发明的另一方面，还提供一种车辆自动行驶设备，其中，该设备包括：
获取装置，用于获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
匹配装置，用于采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
控制装置，用于当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
根据本发明的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
与现有技术相比，本发明通过获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点，当车辆依次经过的各个位置点时照片上的各个定位点，那么可以完成车辆经过各个定位点的验证，可以将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹即形成为地图。本发明不需要用户驾驶车辆进行复杂操作进行行驶轨迹建图，用户只需要将各个定位点的第一图片上传到车辆端，车端辆就能基于各个定位点的第一图片行成一张地图，即车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，完成复杂建图，大大简化了自动驾驶如记忆泊车的建图步骤，简化人为操作，十分便捷。
另外，为了避免基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶存在误差、不够精确的问题，若建图路线上的当前的定位点与系统判定到达该定位点时车辆当前的位置之间的距离大于预设阈值，可以进一步基于车辆当前的位置和当前的定位点之间的位置关系，调整车辆行驶经过建图路线上的该定位点的行驶轨迹，从而实现基于行驶轨迹和车辆当前的位置的双重定位，以保证更精确的控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
附图说明
图1示出了本发明一实施例的车辆自动行驶方法及设备的原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、 磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
如图1所示，本发明提供一种车辆自动行驶方法，包括：步骤S1~步骤S3。
步骤S1，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
在此，各个定位点的第一图片是用于定位点的特征提取的样本图片。每个定位点至少对应一张第一图片。
例如，建图路线为A点到B点，从A点到B点，用户可以每隔一定距离拍摄一张照片，或者录制一段视频；作为非实时建图的定位点的原始数据。
各张第一图片可以导入车辆的智驾系统，进行特征元素的提取和语义信息的提取，每一个定位点对应的第一特征点即样本特征点，后续车辆驾驶至该定位点后可以通过将实际采集到的特征点与样本特征点比对，以准确进行视觉定位；
对于第一照片，智驾系统可以首先根据预设规律和标准提取每张第一图片上的第一特征点，包括：第一图片里的角点、明暗对比度强烈的点、landmark或者处理后形成的语义信息。
每张第一图片提取第一特征点后，会作为一个定位点的第一特征点，车辆经过该第一图片的定位点的位置的时候，可以知道自己在哪，完成定位。
步骤S2，采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
在此，第二图片是指车辆行驶经过的各个位置点的沿途图片，便于将第二图片中的第二特征点与第一图片中的第一特征点进行匹配，以判断车辆是否实际经过了各个第一图片对应的定位点，如果实际都经过了这些定位点，那么就可以记录车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，便于后续控制车辆自动驾驶。
当所有的定位点的第一图片的第一特征点提取完成后，用户再次驾驶车辆经过第一图片的定位点的位置时，车辆端的定位模块会进行定位匹配，首先车辆端自身传感器实时提取当前位置相关的第二特征点，当第二特征点和预先处理好的第一图片的第一特征点的匹配度的达到预设标准，则车辆定位成功。当车辆经过的位置点匹配上述所有的第一图片的定位点的位置后，所有的第一图片的定位点均完成了匹配，则可以将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹。
当车辆依次经过的各个位置点时照片上的各个定位点，那么可以完成车辆经过各个定位点的验证，可以将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹即形成为地图。
在用户驾驶车辆经过每张第一图片对应的定位点位置时，车辆会通过自身的传感器以及车辆信息进行车辆的轨迹推算，得到车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹包括：车身姿态信息、车速、轮速、轮速脉冲、三个方向的角速度和角加速度和方向盘转角信息（惯性传感器IMU获取）。
另外，可以使用大数据记录用户开车的行驶路径习惯和结合功能使用的特征和频次，来扩展建图路线的距离。
步骤S3，当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
在此，本发明不需要用户驾驶车辆进行复杂操作进行行驶轨迹建图，用户只需要将各个定位点的第一图片上传到车辆端，车端辆就能基于各个定位点的第一图片行成一张地图，即车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，完成复杂建图，大大简化了自动驾驶如记忆泊车的建图步骤，简化人为操作，十分便捷。
本发明的车辆自动行驶方法一实施例中，步骤S3，当获取车辆无人驾驶请求时，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，包括：
步骤S31， 当获取到车辆无人驾驶请求时，采集车辆经过建图路线上的每个定位点的第三图片，从每张第三图片提取对应的第三特征点；
步骤S32， 对建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以得到比较结果；
步骤S33，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹和比较结果，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
在此，为了与前面实施例的建图过程中的第一图片和第二图片进行区别，本实施例中，将车辆无人驾驶过程中采集到的沿途的图片作为第三图片，以将第三图片的第三特征点与第一图片的第一特征点进行比对，可以准确得到车辆的当前位置与定位点的偏差，可以基于偏差，对车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹进行修正。
本发明的车辆自动行驶方法一实施例中，步骤S32， 对建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以得到比较结果，包括：
步骤S321，将建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以判断建图路线上的每个定位点的位置与经过该定位点时车辆当前的位置之间的距离是否大于预设阈值；
步骤S33，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹和比较结果，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，包括：
步骤S331， 基于车辆行驶经过建图路线上的第一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶；
步骤S332，将建图路线上的下一个定位点作为当前的定位点；
步骤S333，若当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离大于预设阈值，控制车辆由当前的实际位置点向该当前定位点行驶后，转到步骤S335；
在此，例如，建图路线上的第一个定位点为A点，第二个定位点为B点，而车辆实际基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，系统判定到达第二个定位点后，但车辆实际到达的当前的实际位置点是B’点而不是B，B点和B’点之间的距离大于预设阈值，这里系统判定到达第二个定位点，是错误的判定，其实，还没有到达B点，只是到达了B点附近的B’点，说明只是按照当前的定位点的行驶轨迹控制车辆行驶到当前的定位点，存在控制误差，需要修正行驶轨迹；
那么，可以控制车辆当前的行驶轨迹为由B’点向B点行驶；
步骤S334， 若当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离小于等于预设阈值，转到步骤S335；
在此，若建图路线上的当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离小于等于预设阈值，则说明没有控制误差，可以基于车辆行驶经过建图路线上的第一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶；
步骤S335，基于车辆行驶经过建图路线上的下一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶后，转到步骤S332。
在此，为了避免基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶存在误差、不够精确的问题，若建图路线上的当前的定位点与系统判定到达该定位点时车辆当前的位置之间的距离大于预设阈值，可以进一步基于车辆当前的位置和当前的定位点之间的位置关系，调整车辆行驶经过建图路线上的该定位点的行驶轨迹，从而实现基于行驶轨迹和车辆当前的位置的双重定位，以保证更精确的控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
本发明的车辆自动行驶方法一实施例中，步骤S1，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
获取移动端发送的建图路线上的各个定位点的第一图片。
在此，移动端和车辆端的连接，可以如通过蓝牙、4G等方式连接。
例如，手机可以直接和车辆进行蓝牙连接，通过蓝牙可以传输第一图片，车辆端的智驾系统可以通过车内蓝牙获取该第一图片。
用户可以通过手机等移动端拍摄想要进行建图的路线上的照片或者视频，例如，用户可以在地下停车场或者某些路段拍摄几张沿途的照片，以搜集相关第一图片的第一特征点，便于后续进行特征点的匹配，从而简化了自动驾驶如记忆泊车的建图步骤，简化人为操作。
本发明的车辆自动行驶方法一实施例中，步骤S1，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
通过车辆端的摄像头获取建图路线上的各个定位点的第一图片。
在此，如果是通过车辆端本身传感器或者其他视频设备采集的第一图片，可以通过车内网络进行数据传输到对应的车辆端的特征点提取设备，如智驾系统。
可以通过车辆端的硬盘录像机(DVR)录制或者拍照，以获取建图路线上的各个定位点的第一图片，以搜集相关第一图片的第一特征点，便于后续进行特征点的匹配，从而简化了自动驾驶如记忆泊车的建图步骤，简化人为操作。
本发明的车辆自动行驶方法一实施例中，步骤S1，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
从服务器端获取建图路线上的各个定位点的第一图片，其中，所述第一图片由移动端上传至所述服务器。
在此，移动端可以将第一图片上传到服务器如云端，然后云端可以根据手机与车辆端的账号绑定情况，下发第一图片到对应的车辆端。
本发明的车辆自动行驶方法一实施例中，步骤S1，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
步骤S11， 获取建图路线的沿途环境视频；
步骤S12，从所述沿途环境视频中，截取建图路线上的各个定位点的第一图片。
在此，对于视频，可以根据视频每隔一定时间提取一帧第一图片，或者根据视频本身的帧率来设置提取第一图片的规则，提取完第一图片后，可以进行和第一图片提取第一特征点一样的操作步骤。
用户可以对经过的各个定位点的沿途环境举行随时录像，然后从所述沿途环境视频中截取建图路线上的各个定位点的第一图片，例如，可以按预设时间间隔或帧间隔，从所述沿途环境视频中截取建图路线上的各个定位点的第一图片，便于后续进行特征点的匹配，从而简化了自动驾驶如记忆泊车的建图步骤，简化人为操作。
本发明一具体的实施例中，可以包括如下步骤：
1.用户在停车场沿途拍照10张，建图路线的距离是停车场路口到自家小区停车位；
2.用户通过手机的蓝牙将第一图片传输到车辆端，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
3.用户每天会驾驶车辆经过建图路线的路段，传输完第一图片的第二天，用户正常开车，采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
4.用户再次到达建图路线，车端辆提示，当前可用记忆泊车功能；
5.用户下车，通过车机或者手机激活功能，车辆端基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，自动泊入车位，用户上楼，功能完成，手机APP提示用户完成。
根据本发明的另一方面，还提供一种车辆自动行驶设备，其中，该设备包括：
获取装置，用于获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
匹配装置，用于采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
控制装置，用于当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
根据本发明的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
本发明各设备实施例的详细内容具体可参见各方法实施例的对应部分，在此，不再赘述。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路（ASIC）、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序（包括相关的数据结构）可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (11)
1.一种车辆自动行驶方法，其中，该方法包括：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，当获取车辆无人驾驶请求时，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，包括：
当获取到车辆无人驾驶请求时，采集车辆经过建图路线上的每个定位点的第三图片，从每张第三图片提取对应的第三特征点；
对建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以得到比较结果；
基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹和比较结果，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，对建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以得到比较结果，包括：
建图路线上的每个定位点的第一特征点和第三特征点进行比较，以判断建图路线上的每个定位点的位置与经过该定位点时车辆当前的位置之间的距离是否大于预设阈值。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于车辆行驶经过建图路线上的每个定位点的行驶轨迹和比较结果，控制车辆在所述建图路线上自动行驶，包括：
步骤S331，基于车辆行驶经过建图路线上的第一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶；
步骤S332，将建图路线上的下一个定位点作为当前的定位点；
步骤S333，若当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离大于预设阈值，控制车辆由当前的实际位置点向该当前定位点行驶后，转到步骤S335；
步骤S334，若当前的定位点与所述自动行驶中判定到达该当前定位点时车辆当前的实际位置点之间的距离小于等于预设阈值，转到步骤S335；
步骤S335，基于车辆行驶经过建图路线上的下一个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上向下一个定位点自动行驶后，转到步骤S332。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
获取移动端发送的建图路线上的各个定位点的第一图片。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
通过车辆端的摄像头获取建图路线上的各个定位点的第一图片。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
从服务器端获取建图路线上的各个定位点的第一图片，其中，所述第一图片由移动端上传至所述服务器。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，获取建图路线上的各个定位点的第一图片，包括：
获取建图路线的沿途环境视频；
从所述沿途环境视频中，截取建图路线上的各个定位点的第一图片。
9.一种车辆自动行驶设备，其中，该设备包括：
获取装置，用于获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
匹配装置，用于采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
控制装置，用于当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
10.一种基于计算的设备，其中，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：
获取建图路线上的各个定位点的第一图片，从每张第一图片提取每个定位点对应的第一特征点；
采集车辆行驶经过的各个位置点的第二图片，从每张第二图片提取每个位置点对应的第二特征点，若每个位置点对应的第二特征点与建图路线上的各个定位点对应的第一特征点匹配一致，将车辆行驶经过的各个位置点的行驶轨迹，记录为车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹；
当获取到车辆无人驾驶请求时，基于车辆在建图路线上经过每个定位点的行驶轨迹，控制车辆在所述建图路线上自动行驶。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210310006.3A CN114627158A (zh) | 2022-03-28 | 2022-03-28 | 一种车辆自动行驶方法及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210310006.3A CN114627158A (zh) | 2022-03-28 | 2022-03-28 | 一种车辆自动行驶方法及设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114627158A true CN114627158A (zh) | 2022-06-14 |
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ID=81903073
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210310006.3A Withdrawn CN114627158A (zh) | 2022-03-28 | 2022-03-28 | 一种车辆自动行驶方法及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114627158A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116331190A (zh) * | 2023-03-30 | 2023-06-27 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 记忆泊车的记忆路线的修正方法、装置、设备及车辆 |
-
2022
- 2022-03-28 CN CN202210310006.3A patent/CN114627158A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116331190A (zh) * | 2023-03-30 | 2023-06-27 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 记忆泊车的记忆路线的修正方法、装置、设备及车辆 |
| CN116331190B (zh) * | 2023-03-30 | 2024-06-04 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 记忆泊车的记忆路线的修正方法、装置、设备及车辆 |
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