CN115346387A - 用于减少违规停车的智能停车辅助系统 - Google Patents

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P·考尔
A·特罗萨
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Abstract

一种用于减少违规停车的方法包括：在车辆周围的区域中搜寻空停车位；由所述车辆的控制器接收车辆周围的区域中的停车限制信息，其中所述控制器从车辆的传感器接收停车限制信息；由车辆的控制器确定空停车位无效；以及由车辆的控制器激活警报以提醒车辆的车辆操作员所述空停车位无效。

Description

用于减少违规停车的智能停车辅助系统
技术领域
本公开涉及车辆停放，并且更特定来说，涉及一种用于减少违规停车的智能停车辅助系统。
背景技术
本公开描述一种用于通过整合来自车辆上的现有传感器的信息（诸如前置相机、雷达和全球定位系统(GPS)信息）来减少违规停车的方法。车辆可以配备有先进停车辅助(APA)系统或任何其它能够帮助车辆操作员停放车辆的系统。APA帮助车辆操作员停放车辆。在某些车辆中，APA自主地（或半自主地）将车辆引导到空停车位，并且自主地（或半自主地）停放车辆。当车辆配备有APA系统或任何其它能够帮助车辆操作员停放车辆的系统时，与使用车载传感器（例如，相机、雷达、激光雷达）和/或基础设施到车辆无线通信检测到的与停车限制（诸如停车标志、消防栓等等）相关的周围信息可以在待机阶段和搜寻阶段期间馈送到APA系统中。当车辆未配备APA系统、但是具有其它车载传感器时，那些传感器可以与无线通信和GPS信息一起用于检测无效停车位，并且可以经由驾驶员信息中心(DIC)向车辆操作员发出警告。所述方法还可以通过导航显示器或智能电话启动停车支付交易。支付交易可以是自动的以使违规停车无效。
发明内容
本公开描述一种用于减少违规停车的方法。在本公开的一方面中，所述方法包括：在车辆周围的区域中搜寻空停车位；由车辆的控制器接收所述车辆周围的所述区域中的停车限制信息和所述空停车位，其中所述控制器从车辆的传感器接收所述停车限制信息；由车辆的控制器确定所述空停车位无效；以及由车辆的控制器激活警报以提醒车辆的车辆操作员所述空停车位无效。
在本公开的一方面中，由车辆的控制器确定所述空停车位无效包括执行主动学习过程以确定所述空停车位无效。
在本公开的一方面中，所述主动学习过程包括：初步确定所述空停车位无效以生成所述空停车位无效的初步确定；确定所述初步确定不正确的概率；将所述初步确定不正确的所述概率与预先确定的阈值进行比较以确定所述初步确定不正确的所述概率是否大于所述预先确定的阈值；响应于确定所述初步确定不正确的所述概率大于所述预先确定的阈值，询问车辆操作员以确认所述空停车位无效的所述初步确定；从车辆操作员处接收所述空停车位无效的确认；使用来自车辆操作员的所述空停车位无效的所述确认来训练深度神经网络；以及使用从传感器接收的所述停车限制信息使用经训练的深度神经网络来确定所述空停车位无效。
在本公开的一方面中，所述方法进一步包括：确定所述车辆未配备先进停车辅助系统；以及响应于确定所述车辆未配备先进停车辅助系统，确定已经启动手动停车。
在本公开的一方面中，车辆的传感器包括相机、探地雷达(GPR)、激光雷达、雷达和GPS设备。
在本公开的一方面中，从由安置在所述车辆周围的所述区域处的基础设施发射的车辆到基础设施(V2I)消息接收所述停车限制信息。
在本公开的一方面中，所述方法进一步包括：确定所述车辆配备有先进停车辅助(APA)系统；响应于确定所述车辆配备有所述APA系统，确定已经启动所述APA系统。在所述车辆周围的所述区域中搜寻所述空停车位包括由所述APA系统在所述车辆周围的所述区域中搜寻所述空停车位。
在本公开的一方面中，所述方法进一步包括由车辆的控制器确定所述空停车位有效以识别有效停车位；以及响应于确定所述空停车位有效，使用APA系统引导车辆停放在所述有效停车位中。
在本公开的一方面中，所述方法进一步包括在车辆已经停放在所述有效停车位中之后支付停车表的停车支付额。
在本公开的一方面中，所述方法进一步包括监视所述停车表的定时器。
在本公开的一方面中，所述方法进一步包括：
确定所述停车表的所述定时器已经期满；以及响应于确定所述停车表的所述定时器已经期满，向车辆操作员提供所述停车表的所述定时器已经期满的通知。
本公开还涉及一种车辆系统。在本公开的一方面中，所述车辆系统包括：控制器；与所述控制器通信的多个传感器；与所述控制器通信的通信系统，其中所述通信系统被配置成接收由安置在所述车辆系统周围的区域处的基础设施发射的车辆到基础设施(V2I)消息；以及与所述控制器通信的用户接口。所述控制器被编程为：在所述车辆系统周围的区域中搜寻空停车位；接收所述车辆系统周围的所述区域中的停车限制信息和所述空停车位，其中所述控制器接收来自所述车辆系统的传感器的所述停车限制信息和所述V2I消息；确定所述空停车位无效；以及命令所述用户接口激活警报以提醒所述车辆系统的车辆操作员所述空停车位无效。
在本公开的一方面中，所述控制器被编程为执行主动学习过程以确定所述空停车位无效。所述控制器被编程为通过以下步骤执行所述主动学习过程：初步确定所述空停车位无效以生成所述空停车位无效的初步确定；确定所述初步确定不正确的概率；将所述初步确定不正确的所述概率与预先确定的阈值进行比较以确定所述初步确定不正确的所述概率是否大于所述预先确定的阈值；响应于确定所述初步确定不正确的所述概率大于所述预先确定的阈值，询问车辆操作员以确认所述空停车位无效的所述初步确定；从车辆操作员处接收所述空停车位无效的确认；使用来自车辆操作员的所述空停车位无效的所述确认来训练深度神经网络；以及使用从传感器接收的所述停车限制信息使用经训练的深度神经网络来确定所述空停车位无效。
在本公开的一方面中，所述传感器包括相机、GPS设备、超声波传感器、雷达、激光雷达和探地雷达(GPR)。
在本公开的一方面中，所述控制器被编程为：确定所述车辆系统配备有先进停车辅助(APA)系统；响应于确定所述车辆配备有所述先进停车辅助(APA)系统，确定已经启动所述APA系统；并且其中所述控制器被编程为在所述车辆周围的所述区域搜寻停车位包括使用APA系统进行搜寻以识别有效停车位。
在本公开的一方面中，所述控制器被编程为使用APA系统将车辆系统引导到所述有效停车位。
在本公开的一方面中，所述控制器被编程为：确定所述车辆未配备先进停车辅助系统；以及响应于确定所述车辆未配备先进停车辅助系统，确定已经启动手动停车。
在本公开的一方面中，所述控制器被编程为在所述车辆系统已经停放在所述有效停车位中之后支付停车表的停车支付额。
在本公开的一方面中，所述控制器被编程为：监视所述停车表的定时器；确定所述停车表的所述定时器已经期满；以及响应于确定所述停车表的所述定时器已经期满，向车辆操作员提供所述停车表的所述定时器已经期满的通知。
结合附图，根据如在所附权利要求书中限定的用于执行本教示的一些最佳模式和其它实施例的以下具体实施方式，容易显而易见到本教示的以上特征和优点以及其它特征和优点。
本发明还包括如下技术方案。
技术方案1. 一种用于减少违规停车的方法，其包括：
在车辆周围的区域中搜寻空停车位；
由所述车辆的控制器接收车辆周围的区域中的停车限制信息和空停车位，其中，所述控制器从车辆的传感器接收停车限制信息；
由所述车辆的控制器确定空停车位无效；以及
由所述车辆的控制器激活警报以提醒车辆的车辆操作员所述空停车位无效。
技术方案2. 根据技术方案1所述的方法，其中，由所述车辆的控制器确定空停车位无效包括执行主动学习过程以确定所述空停车位无效。
技术方案3. 根据技术方案2所述的方法，其中，所述主动学习过程包括：
初步确定所述空停车位无效以生成空停车位无效的初步确定；
确定所述初步确定不正确的概率；
将所述初步确定不正确的概率与预先确定的阈值进行比较以确定所述初步确定不正确的概率是否大于预先确定的阈值；
响应于确定所述初步确定不正确的概率大于预先确定的阈值，询问车辆操作员以确认所述空停车位无效的初步确定；
从所述车辆操作员处接收所述空停车位无效的确认；
使用来自所述车辆操作员的空停车位无效的确认来训练深度神经网络；以及
使用从传感器接收的停车限制信息使用经训练的深度神经网络来确定所述空停车位无效。
技术方案4. 根据技术方案1所述的方法，其进一步包括：
确定所述车辆未配备先进停车辅助系统；以及
响应于确定所述车辆未配备先进停车辅助系统，确定已经启动手动停车。
技术方案5. 根据技术方案4所述的方法，其中，所述车辆的传感器包括相机、探地雷达(GPR)、激光雷达、雷达和GPS设备。
技术方案6. 根据技术方案5所述的方法，其中，从安置在车辆周围的区域处的基础设施发射的车辆到基础设施(V2I)消息来接收停车限制信息。
技术方案7. 根据技术方案1所述的方法，其进一步包括：
确定所述车辆配备有先进停车辅助(APA)系统；
响应于确定所述车辆配备有APA系统，确定已经启动APA系统；并且
其中，在所述车辆周围的区域中搜寻停车位包括由APA系统在车辆周围的区域中搜寻空停车位。
技术方案8. 根据技术方案7所述的方法，其进一步包括由所述车辆的控制器确定所述空停车位有效以识别有效停车位；以及
响应于确定所述空停车位有效，使用APA系统引导车辆停放在有效停车位中。
技术方案9. 根据技术方案8所述的方法，其进一步包括在所述车辆已经停放在有效停车位中之后支付停车表的停车支付额。
技术方案10. 根据技术方案9所述的方法，其进一步包括监视所述停车表的定时器。
技术方案11. 根据技术方案10所述的方法，其进一步包括：
确定所述停车表的定时器已经期满；以及
响应于确定所述停车表的定时器已经期满，向车辆操作员提供停车表的定时器已经期满的通知。
技术方案12. 一种车辆系统，其包括：
控制器；
与所述控制器通信的多个传感器；
与所述控制器通信的通信系统，其中，所述通信系统被配置成接收安置在所述车辆系统周围的区域处的基础设施发射的车辆到基础设施(V2I)消息；
与所述控制器通信的用户接口；
其中，所述控制器被编程为：
在所述车辆系统周围的区域中搜寻空停车位；
接收所述车辆系统周围的区域中的停车限制信息和空停车位，其中，所述控制器接收来自车辆系统的传感器的停车限制信息和V2I消息；
确定所述空停车位无效；以及
命令用户接口激活警报以提醒车辆系统的车辆操作员所述空停车位无效。
技术方案13. 根据技术方案12所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为执行主动学习过程以确定所述空停车位无效。
技术方案14. 根据技术方案13所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为通过以下步骤执行所述主动学习过程：
初步确定所述空停车位无效以生成空停车位无效的初步确定；
确定所述初步确定不正确的概率；
将所述初步确定不正确的概率与预先确定的阈值进行比较以确定所述初步确定不正确的概率是否大于预先确定的阈值；
响应于确定所述初步确定不正确的概率大于预先确定的阈值，询问车辆操作员以确认空停车位无效的所述初步确定；
从车辆操作员处接收空停车位无效的确认；
使用来自车辆操作员的空停车位无效的所述确认来训练深度神经网络；以及
使用从传感器接收的停车限制信息使用经训练的深度神经网络来确定空停车位无效。
技术方案15. 根据技术方案12所述的车辆系统，其中，所述传感器包括相机、GPS设备、超声波传感器、雷达、激光雷达和探地雷达(GPR)。
技术方案16. 根据技术方案12所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为：
确定所述车辆系统配备有先进停车辅助(APA)系统；
响应于确定所述车辆配备有先进停车辅助(APA)系统，确定已经启动APA系统；并且
其中，所述控制器被编程为在车辆周围的区域中搜寻空停车位包括使用APA系统进行搜寻以识别有效停车位。
技术方案17. 根据技术方案16所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为使用APA系统将车辆系统引导到有效停车位。
技术方案18. 根据技术方案12所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为：
确定所述车辆未配备先进停车辅助系统；以及
响应于确定所述车辆未配备先进停车辅助系统，确定已经启动手动停车。
技术方案19. 根据技术方案18所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为在车辆系统已经停放在有效停车位中之后支付停车表的停车支付额。
技术方案20. 根据技术方案19所述的车辆系统，其中，所述控制器被编程为：
监视所述停车表的定时器；
确定所述停车表的定时器已经期满；以及
响应于确定所述停车表的定时器已经期满，向车辆操作员提供停车表的定时器已经期满的通知。
附图说明
图1是车辆的示意性框图。
图2是用于减少违规停车的方法的流程图。
图3是图2的方法的一部分的支付过程的流程图。
图4是图2的方法的一部分的主动学习过程的流程图。
具体实施方式
以下具体实施方式在本质上仅是示例性的，并且并不旨在限制应用和用途。此外，并不旨在受到在前述技术领域、背景技术、发明内容或以下具体实施方式中提出的明示或暗示理论的约束。如本文中所使用的，术语“模块”是指硬件、软件、固件、电子控制部件、处理逻辑和/或处理器设备（单独或按其组合），包括（但不限于）：专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器（共享、专用或群组）和存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其它合适部件。
本公开的实施例可以在本文中根据功能和/或逻辑块部件以及各种处理步骤来描述。应了解，此类块部件可以由被配置成实施指定功能的多个硬件、软件和/或固件部件实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路部件，例如，存储器元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等等，其可以在一个或多个微处理器或其它控制设备的控制下执行多种功能。另外，本领域技术人员将了解，本公开的实施例可以结合多个系统来实践，并且本文中描述的系统仅是本公开的示例性实施例。
为简洁起见，本文中可能不详细描述与信号处理、数据融合、传讯、控制以及系统的其它功能方面（以及系统的单独操作部件）有关的技术。此外，本文中包含的各种图中所示的连接线旨在表示各种元件之间的示例性功能关系和/或物理耦接。应注意，在本公开的实施例中可能存在替代或额外功能关系或物理连接。
如图1中所绘示，车辆10通常包括底盘12、车身14、前后车轮17，并且可以称为主车辆或车辆系统。车身14布置在底盘12上并且基本上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可以共同形成车架。车轮17各自在车身14的相应拐角附近旋转地耦接到底盘12。
在各种实施例中，车辆10可以是自主车辆，并且控制系统98并入到车辆10中。控制系统98可以简称为系统。车辆10例如是自动控制以将乘客从一个位置载送到另一位置的车辆。车辆10在所图示的实施例中被绘示为客车，但是应了解，还可以使用其它车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞机等等。在示例性实施例中，车辆10是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统指示“高度自动化”，指的是即使人类驾驶员并不对干预请求适当地做出响应，自动驾驶系统也针对动态驾驶任务的若干方面实施特定驾驶模式。五级系统指示“完全自动化”，指的是在人类驾驶员可以管理的许多道路和环境条件下，自动驾驶系统针对动态驾驶任务的若干方面实施全时驾驶模式。
如图示出，车辆10通常包括推进系统20、传动系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储设备32、至少一个控制器34、和通信系统36。在各种实施例中，推进系统20可以包括电机（诸如牵引马达）和/或燃料电池推进系统。车辆10进一步包括电连接到推进系统20的电池（或电池组）21。因此，电池21被配置成存储电能并向推进系统20提供电能。另外，推进系统20可以包括内燃发动机。传动系统22被配置成根据可选择的速度比将动力从推进系统20传递到车辆车轮17。根据各种实施例，传动系统22可以包括有级自动变速器、无级变速器或其它合适的变速器。制动系统26被配置成向车辆车轮17提供制动扭矩。在各种实施例中，制动系统26可以包括摩擦制动器、线控制动器、诸如电机的再生制动系统和/或其它适当的制动系统。转向系统24影响车辆车轮17的位置。虽然出于说明性目的绘示为包括方向盘，但是在本公开的范围内能够想到的一些实施例中，转向系统24可以不包括方向盘。
传感器系统24包括一个或多个感测车辆10的外部环境和/或内部环境的可观察条件的传感器40（即，感测设备）。传感器40与控制器34通信，并且可以包括但不限于一个或多个雷达、一个或多个光检测和测距（激光雷达）传感器、一个或多个探地雷达(GPR)传感器、一个或多个全球定位系统(GPS)设备、一个或多个相机（例如，光学相机和/或热像仪，诸如后置相机和/或前置相机）、速度传感器、转向角传感器、超声波传感器、一个或多个惯性测量单元(IMU)和/或其它传感器。每一传感器40被配置成检测车辆10周围的区域中的一个或多个停车限制信息或数据。例如，一个或多个传感器40可以检测高峰时段标志、禁止停车/禁止停留标志、街道清洁标志、特定时间禁止停车标志、一个或多个消防栓、禁止停车/公共汽车区标志、一个或多个消防车道、一个或多个障碍区、禁止停车 - 人行道标志、引导引语区域、一个或多个优先停车标志、一个或多个准许停车标志、一个或多个停车限制标志、一个或多个停车限制线或标记。
致动器系统30包括一个或多个控制一个或多个车辆特征的致动器设备42，诸如但不限于推进系统20、传动系统22、转向系统24和制动系统26。在各种实施例中，所述车辆特征可以进一步包括内部和/或外部车辆特征，诸如但不限于车门、行李箱和车厢特征，诸如空气、音乐、照明等等（未编号）。
传感器系统28包括一个或多个被配置成检测和监视路线数据（即，路线信息）的全球定位系统(GPS)收发器。GPS设备被配置成与GPS通信以在全球范围内定位车辆10的位置。GPS设备与控制器34电子通信。由于传感器系统28向控制器34提供数据，因此传感器系统28及其传感器40被视为信息源（或简称为源）。
数据存储设备32存储用于自动控制车辆10的数据。在各种实施例中，数据存储设备32存储可导航环境的所限定的地图。在各种实施例中，所限定的地图可以由远程系统预先限定并从远程系统获得（关于图2进一步详细描述）。例如，所限定的地图可以由远程系统汇编并通信到车辆10（无线地和/或以有线方式）并且存储在数据存储设备32中。数据存储设备32可以是控制器34的一部分，与控制器34分开，或者是控制器34的一部分和单独系统的一部分。
控制器34包括至少一个处理器44和非暂时性计算机可读存储设备或介质46。处理器44可以是定制或市售处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、与控制器34相关联的数个处理器之中的辅助处理器、基于半导体的微处理器（呈微芯片或芯片组的形式）、宏处理器、其组合或者通常是用于执行指令的设备。计算机可读存储设备或介质46可以包括例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和不失效存储器(KAM)中的易失性和非易失性存储装置。KAM是可以用于在处理器44掉电时存储各种操作变量的永久或非易失性存储器。可以使用许多已知存储器设备来实现计算机可读存储设备或介质46，诸如PROM（可编程只读存储器）、EPROM（电PROM）、EEPROM（电可擦除PROM）、闪速存储器或者能够存储数据的其它电、磁、光或组合存储器设备，所述数据中的一些表示由控制器34在控制车辆10时使用的可执行指令。
所述指令可以包括一个或多个单独程序，所述程序中的每一者包括用于实现逻辑功能的可执行指令的有序列表。所述指令在由处理器44执行时接收和处理来自传感器系统28的信号，实施用于自动控制车辆10的部件的逻辑、计算、方法和/或算法，并且向致动器系统30生成控制信号以基于所述逻辑、计算、方法和/或算法自动控制车辆10的部件。虽然在图1中示出单个控制器34，但是车辆10的实施例可以包括多个控制器34，其通过合适通信介质或若干通信介质的组合通信，并且协作以处理传感器信号，实施逻辑、计算、方法和/或算法，并生成控制信号以自动控制车辆10的特征。
在各种实施例中，控制器34的一个或多个指令在控制系统98中实施。车辆10包括用户接口23，用户接口23可以是仪表板中的触摸屏。用户接口23可以被配置为警报器，诸如用于提供声音的扬声器、车辆座椅或其它对象中的触觉反馈、视觉显示器、或适于向车辆10的车辆操作员提供通知的其它设备。用户接口23与控制器34电子通信，并且被配置成接收用户（例如，车辆操作员）的输入。因此，控制器34被配置成经由用户接口23接收来自用户的输入。用户接口23包括被配置成向用户（例如，车辆操作员或乘客）显示信息的显示器，并且可以包括一个或多个用于向车辆操作员提供可听见的通知的扬声器。用户接口23可以是能够向车辆10的车辆操作员提供信息的驾驶员信息中心(DIC)。
通信系统36与控制器34通信，并且被配置成将信息无线地通信到其它实体48（诸如但不限于其它车辆（“V2V”通信）、基础设施（“V2I”通信）、远程系统和/或个人设备）和从其它实体48无线地通信信息（关于图2更详细描述）。在示例性实施例中，通信系统36是被配置成经由无线局域网(WLAN)使用IEEE 802.11标准或者通过使用蜂窝数据通信进行通信的无线通信系统。然而，诸如专用短程通信(DSRC)通道的额外或替代通信方法也被视为在本公开的范围内。DSRC通道是指专门针对汽车用途设计的单向或双向短程至中程无线通信通道以及一组对应协议和标准。因此，通信系统36可以包括一个或多个用于接收和/或发射诸如协作感测消息(CSM)的信号的天线和/或收发器。通信系统36被配置成在车辆10与另一车辆之间无线地通信信息。进一步，通信系统36被配置成在车辆10与诸如停车表的基础设施之间无线地通信信息。因此，车辆10可以使用V2I通信从诸如停车表的基础设施接收停车限制信息或数据。
图2是用于最小化违规停车的方法100的流程图，所述方法可以由控制器34执行。方法100开始于框102。然后，方法100进行到框104。在框104，控制器34确定车辆10是否配备有先进停车辅助(APA)系统。如果车辆10未配备APA系统，则方法100进行到框106。
在框106，控制器34确定是否已经启动手动停车。为这样做，控制器34接收来自传感器40（诸如速度传感器、转向角传感器等）的输入。然后，控制器34使用来自传感器40的输入确定是否已经启动手动停车。在框106，车辆10的车辆操作员在车辆10周围的区域中搜寻空停车位。为这样做，车辆10可以使用传感器40，诸如相机和/或超声波传感器。然后，控制器34使用来自传感器40的输入识别空停车位。进一步，在框106，车辆10的车辆操作员已经识别出空停车位，但是车辆操作员未必知道所识别的空停车位是有效还是无效的。然后，方法100进行到框108。
在框108，控制器34从传感器40和/或来自基础设施的V2I通信接收车辆10周围的区域中和所识别的空停车位周围的区域中的停车限制信息（或停车限制数据）。如上所述，传感器40可以包括一个或多个相机（前置和/或后置相机）、一个或多个雷达、一个或多个激光雷达、一个或多个超声波传感器、一个或多个GPS设备等。使用此停车限制信息，控制器34确定所识别的空位是有效还是无效的。如果违反法律，则停车位无效。框108可能需要如下文所述的主动学习过程。如果所识别的空停车位无效，则方法100进行到框110。否则，如果所识别的空停车位有效，则方法100进行到框112。在框112，方法100结束。
在框110，控制器34命令用户接口23向车辆10的车辆操作员提供通知或警告，从而指示所识别的空停车位无效。为这样做，控制器34命令警报（通过用户接口23）激活以提醒车辆10的车辆操作员所识别的空停车位无效。如上所讨论的，此警报可以呈如下形式：可听见的声音、车辆座椅或其它对象中的触觉反馈、视觉显示器中显示的信息或者对车辆10的车辆操作员的其它通知或警告。所述通知还可以包括对车辆10的车辆操作员的蜂窝电话的通知。在框110之后，方法100进行到下文详细描述的框114。
返回到框104，如果车辆10配备有APA系统，则方法100进行到框116。在框116，APA系统处于待机阶段或模式。然后，方法100进行到框118。在框118，启动APA系统。为这样做，车辆10的车辆操作员可以例如按下用户接口23上的按钮来启动APA系统。然而，可以以其它方式启动APA系统。如果未启动APA系统，则方法100返回到框116。然而，如果启动APA系统，则方法100进行到框120。
在框120，APA系统使用控制器34进入搜寻阶段。在搜寻阶段，APA系统在车辆10周围的区域中搜寻空停车位。为这样做，APA系统可以使用车辆10的传感器40，诸如相机和/或超声波传感器。然后，方法100进行到框122。
在框122，控制器34确定是否存在手动超越控制。手动超越控制可以是车辆操作员通过用户接口23的输入。如果检测到手动超越控制，则方法100进行到框124。在框124，中止APA系统和相关联的操纵。然后，方法100进行到框106。
如果在框122未检测到手动超越控制，则方法100进行到框126。在框126，控制器34从传感器40和/或来自基础设施的V2I通信接收车辆10周围的区域中（以及所识别的空停车位周围的区域中）的停车限制信息（或停车限制数据）。如上所述，传感器40可以包括一个或多个相机（前置和/或后置相机）、一个或多个雷达、一个或多个激光雷达、一个或多个超声波传感器、一个或多个GPS设备等。使用此停车限制信息，控制器34确定所识别的空停车位是有效还是无效的。如果违反法律或法规，则停车位无效。如果违反法律或法规，则停车位无效。框126可能需要如下文描述的主动学习过程。如果所识别的停车位无效，则方法100返回到框120。否则，如果所识别的停车位有效，则方法100进行到框128。
在框128，APA系统进入引导阶段。在引导阶段，APA系统将车辆10自动引导到有效停车位。在框128之后，方法100进行到框114，框114是停车支付过程。在框114之后，方法100在框112结束。
图3是停车支付过程200的流程图，停车支付过程200开始于框114。然后，停车支付过程200继续到框202。在框202，一旦停放车辆10，车辆操作员便支付停车费（如果需要）。为这样做，车辆10的车辆操作员可以通过现金、信用卡、借记卡等与停车表交互来手动支付停车费。可替代地，车辆操作员可以用他的或她的电话上的应用进行支付。同样，车辆操作员可以使用用户接口23并发送V2I通信来为停车位付费。进一步，停车支付可以响应于车辆的控制器34接收到的V2I通信自动发生。车辆操作员可以为在此停车位停车达所设定时间量付费（即，付费时间量）。一旦进行停车支付，停车支付过程200便进行到框204。
在框204，停车表定时器开始。然后，停车支付过程200进行到框206以确定自车辆操作员支付停车费以来已经逝去的时间量。然后，停车支付过程200进行到框206。
在框206，车辆10的控制器34和/或车辆用户的蜂窝电话经由例如V2I通信从停车表接收关于停车表定时器已经期满的消息。当车辆10已经在停车位中停放所支付的时间量之后，停车表定时器期满。如果停车表定时器尚未期满，则停车支付过程200返回到框204。如果停车表定时器已经期满，则停车支付过程200继续到框208。
在框208，控制器34向车辆操作员提供停车表的定时器已经期满的通知。为这样做，如果车辆操作员的蜂窝电话联接到车辆10，则所述通知可以发送到所述蜂窝电话。同样，在框208，如果停车表定时器的剩余时间小于预先确定的时间量，则支付可以自动发生以避免违规停车。
图4是主动学习过程300的流程图。控制器34执行主动学习过程300以确定所识别的空停车位无效。主动学习过程300开始于框302。在框302，控制器34接收来自传感器40的输入（即，停车限制信息）和V2I消息。如上所讨论的，传感器40可以包括例如相机、雷达、激光雷达、GPR传感器、超声波传感器、GPS设备等。然后，主动学习过程300进行到框304。
在框304，控制器34使用特征化器来处理从传感器40和V2I通信接收的输入。所述特征化器从诸如图像的输入提取相关特征。例如，特征化器可以从图像（由相机捕获）提取特征以将图像中的对象分类为消防栓。所提取的特征为EF。然后，主动学习过程300进行到框306。
在框306，将由特征化器提取的特征馈送到可训练预测函数（诸如深度神经网络）中。然后，所述可训练预测函数使用从传感器40和/或V2I通信接收的停车限制信息来确定所识别的空停车位是否无效。此确定可以是所识别的空停车位无效的初步确定。然后，方法300进行到框308。
在框308，控制器34确定所识别的空停车位无效的此初步确定不正确的概率。为这样做，控制器34可以计算所识别的空停车位无效的初步确定的回归预测方差。‘回归预测方差’是在使用回归模型进行预测时涉及的误差。因此，回归预测方差衡量所观察值与平均预测值的差异程度（即，其与预测值均值的差异）。然后，主动学习过程300进行到框310。
在框310，控制器34将初步确定不正确的概率与预先确定的阈值进行比较以确定所述初步确定不正确的所述概率是否大于所述预先确定的阈值。响应于确定所述初步确定不正确的所述概率大于所述预先确定的阈值，控制器34命令用户接口23询问车辆操作员以确认所识别的空停车位无效的初步确定。在示例中，控制器34确定所述回归预测方差是否大于预先确定的阈值。如果所述回归预测方差大于所述预先确定的阈值，则控制器34命令用户接口23询问车辆操作员以确认所识别的空停车位无效的初步确定。为进行确认，车辆10可以在框310按下用户接口23中的按钮。然后，控制器34从车辆操作员接收所识别的空停车位无效的确认。可替代地，车辆操作员可以确定初步确定不正确。不管车辆操作员的输入如何，此输入都被馈送到可训练预测函数中以训练深度神经网络。换句话说，控制器34使用来自车辆操作员的回答（例如，所识别的空停车位无效的确认）训练深度神经网络。然后，使用从传感器40和/或V2I通信接收的停车限制信息使用经训练的深度神经网络来确定所识别的空停车位无效。然后，主动学习过程300继续到框312。
在框312，控制器34基于可训练预测函数（例如，深度神经网络）的确定来输出标记数据作为无效停车位或有效停车位。
具体实施方式以及图或附图是对本教示的支持性描述，但是本教示的范围仅由权利要求书限定。虽然已经详细描述用于执行本教示的一些最佳模式和其它实施例，但是存在各种替代设计和实施例用于实践在所附权利要求书中限定的教示。

Claims (10)

1.一种用于减少违规停车的方法，其包括：
在车辆周围的区域中搜寻空停车位；
由所述车辆的控制器接收车辆周围的区域中的停车限制信息和空停车位，其中，所述控制器从车辆的传感器接收停车限制信息；
由所述车辆的控制器确定空停车位无效；以及
由所述车辆的控制器激活警报以提醒车辆的车辆操作员所述空停车位无效。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，由所述车辆的控制器确定空停车位无效包括执行主动学习过程以确定所述空停车位无效。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述主动学习过程包括：
初步确定所述空停车位无效以生成空停车位无效的初步确定；
确定所述初步确定不正确的概率；
将所述初步确定不正确的概率与预先确定的阈值进行比较以确定所述初步确定不正确的概率是否大于预先确定的阈值；
响应于确定所述初步确定不正确的概率大于预先确定的阈值，询问车辆操作员以确认所述空停车位无效的初步确定；
从所述车辆操作员处接收所述空停车位无效的确认；
使用来自所述车辆操作员的空停车位无效的确认来训练深度神经网络；以及
使用从传感器接收的停车限制信息使用经训练的深度神经网络来确定所述空停车位无效。
4. 根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
确定所述车辆未配备先进停车辅助系统；以及
响应于确定所述车辆未配备先进停车辅助系统，确定已经启动手动停车。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述车辆的传感器包括相机、探地雷达(GPR)、激光雷达、雷达和GPS设备。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，从安置在车辆周围的区域处的基础设施发射的车辆到基础设施(V2I)消息来接收停车限制信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
确定所述车辆配备有先进停车辅助(APA)系统；
响应于确定所述车辆配备有APA系统，确定已经启动APA系统；并且
其中，在所述车辆周围的区域中搜寻停车位包括由APA系统在车辆周围的区域中搜寻空停车位。
8.根据权利要求7所述的方法，其进一步包括由所述车辆的控制器确定所述空停车位有效以识别有效停车位；以及
响应于确定所述空停车位有效，使用APA系统引导车辆停放在有效停车位中。
9.根据权利要求8所述的方法，其进一步包括在所述车辆已经停放在有效停车位中之后支付停车表的停车支付额。
10.根据权利要求9所述的方法，其进一步包括监视所述停车表的定时器。
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