CN115352436A - 车辆的自动泊车方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

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CN115352436A
CN115352436A CN202211124220.6A CN202211124220A CN115352436A CN 115352436 A CN115352436 A CN 115352436A CN 202211124220 A CN202211124220 A CN 202211124220A CN 115352436 A CN115352436 A CN 115352436A
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刘吉
党建民
孔周维
任凡
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Chongqing Changan Automobile Co Ltd
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Chongqing Changan Automobile Co Ltd
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Abstract

本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的自动泊车方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近障碍车辆一侧的目标车位的边线角度；根据边线角度计算障碍车辆的预计车身角度，并根据障碍车辆的预计车身角度规划本车的泊车路径；根据泊车路径控制本车驶入目标车位的同时，检测障碍车辆的实际车身角度，并根据实际车身角度修正本车停放的车身角度。由此，本申请实施例可以参考停车位周围车辆的停车位姿自动泊车，确定本车最终的泊车停放位姿，在实现安全泊车的同时，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升用户的使用体验。

Description

车辆的自动泊车方法、装置、车辆及存储介质
技术领域
本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的自动泊车方法、装置、车辆及存储介质。
背景技术
随着汽车数量的不断增加，有限的城市空间中的泊车环境越来越复杂，泊车难的问题也越发凸显。这些问题吸引了外界不少关注，尤其是各大主机厂，由此促使了自主代客泊车系统的产生。
路径规划作为自主代客泊车系统的重要组成部分，对泊车的结果有着显著的影响；而期望泊车目标位姿点和车位信息、障碍物信息等作为路径规划的基础，准确、易达到的泊车位姿点可以大大提高路径规划的效率，提高泊车性能。
发明内容
本申请提供一种车辆的自动泊车方法、装置、车辆及存储介质，可以为泊车路径规划提供最终停车点的参考角度，对传感器探测的噪声具有一定的抗干扰性，以满足泊车的安全要求；同时可以结合泊车周围环境，提供对自车和环境都友好的期望停车姿态。
本申请第一方面实施例提供一种车辆的自动泊车方法，包括以下步骤：在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近所述障碍车辆一侧的所述目标车位的边线角度；根据所述边线角度计算所述障碍车辆的预计车身角度，并根据所述障碍车辆的预计车身角度规划本车的泊车路径；根据所述泊车路径控制所述本车驶入所述目标车位的同时，检测所述障碍车辆的实际车身角度，并根据所述实际车身角度修正所述本车停放的车身角度。
根据上述技术手段，本申请实施例可以参考停车位周围车辆的停车位姿自动泊车，确定本车最终的泊车停放位姿，在实现安全泊车的同时，由于本车与周围车辆停放位姿类似，因此可以有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升用户的使用体验。
可选地，所述根据所述泊车路径控制所述本车驶入所述目标车位，检测所述障碍车辆的实际车身角度，包括：获取所述本车驶入所述目标车位的实际深度；在所述实际深度大于或等于第一深度阈值时，检测所述障碍车辆的实际车身角度。
根据上述技术手段，本申请可以在车辆入库过程中达到目标车位的一定位置时，更新障碍车辆对于本车的实际车身角度，保证相关障碍车辆信息的实时性，以提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提高方案的智能性，提升入库过程的安全性，满足实际使用的需要。
可选地，在所述实际深度大于或等于第一深度阈值且小于第二深度阈值时，所述检测所述障碍车辆的实际车身角度，包括：获取所述障碍车辆的融合集群线段；识别所述融合集群线段中与所述本车距离最近的第一端点；以所述第一端点为种子节点，沿着所述本车驶入方向搜索所述融合集群线段中与所述第一端点距离最近的第二端点，并获取沿着所述本车驶入方向与所述第二端点同一线段的第三端点；计算所述第一端点和所述第二端点之间第一线段与所述第二端点和所述第三端点之间第二线段的角度差，并在所述角度差小于角度阈值时，将所述第二端点和所述第三端点加入备选节点集；以所述第三端点为种子节点继续搜索，直到所述角度差大于或等于所述角度阈值，或者搜索到所述融合集群线段的最后一个端点，根据所述第一端点、搜索结束时的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度。
根据上述技术手段，本申请可以在车辆入库后，对更新后的障碍车辆的融合信息进行处理，使用超声垂直车位障碍车的角度计算方法，经过直线拟合得到障碍车辆的车身角度，以提供对本车和环境均友好的期望停车姿态。
可选地，在所述实际深度大于或等于第二深度阈值时，所述检测所述障碍车辆的实际车身角度，包括：识别所述融合集群线段中与所述本车距离最近的第四端点；以所述第四端点为种子节点，沿着所述本车驶入方向搜索所述融合集群线段的最后一个端点，沿着所述本车驶入方向的相反方向搜索所述融合集群线段中与所述第四端点距离最近的第五端点，并获取沿着所述相反方向与所述第五端点同一线段的第六端点；计算所述第四端点和所述第五端点之间第三线段与所述第五端点和所述第六端点之间第四线段的角度差，并在所述角度差小于角度阈值时，将述第五端点和所述第六端点加入备选节点集；以所述第六端点为种子节点继续搜索，直到所述角度差大于或等于所述角度阈值，得到所述障碍车辆的车身轮廓拐点，根据所述车身轮廓拐点、所述融合集群线段的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度。
根据上述技术手段，本申请可以根据车身轮廓拐点、融合集群线段的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度，保持对本车的车身角度的更新和信息融合，在泊车过程中根据实际情况对泊车角度进行修正，使得本车与周围车辆停放位姿类似，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升泊车安全性，提升用户使用体验。
可选地，所述根据所述第一端点、搜索结束时的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度，包括：判断所述第一端点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第一长度阈值；如果所述实际距离大于所述第一长度阈值，且在所述备选节点集中存在大于第二长度阈值的线段时，根据所述备选节点集拟合出的直线角度和所述大于第二长度阈值的线段角度的均值作为所述实际车身角度，否则，根据所述直线角度作为所述实际车身角度。
根据上述技术手段，本申请可以判断第一端点与最后一个端点间实际距离的大小，对比第一长度阈值，根据实际情况选择对实际车身角度的描述，使得泊车角度计算结果更精确，实现与周围车辆停放位姿类似的本车停放位姿，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，满足实际泊车的需求。
可选地，所述根据所述车身轮廓拐点、所述融合集群线段的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度，包括：判断所述车身轮廓拐点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第三长度阈值；如果所述实际距离大于所述第三长度阈值，且在所述备选节点集中存在大于第四长度阈值的线段时，根据所述备选节点集拟合出的直线角度和所述大于第四长度阈值的线段角度的均值作为所述实际车身角度，否则，根据所述直线角度作为所述实际车身角度。
根据上述技术手段，本申请可以判断车身轮廓拐点与最后一个端点间实际距离的大小，对比第三长度阈值，根据实际情况选择对实际车身角度的描述，使得泊车角度计算结果更精确，实现与周围车辆停放位姿类似的本车停放位姿，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，满足实际泊车的需求。
可选地，在计算所述实际车身角度之前，还包括：按照预设过滤策略对所述备选节点集进行噪点过滤，得到过滤后的备选节点集。
根据上述技术手段，本申请可以对探测过程中出现的噪点进行过滤，排除无效的干扰信息，减少无噪点过滤时对实际车身角度的冗余计算，提升泊车的智能性和相关信息的精确性，满足实际使用的需要。
本申请第二方面实施例提供一种车辆的自动泊车装置，包括：获取模块，用于在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近所述障碍车辆一侧的所述目标车位的边线角度；预计模块，用于根据所述边线角度计算所述障碍车辆的预计车身角度，并根据所述障碍车辆的预计车身角度规划本车的泊车路径；泊车模块，用于根据所述泊车路径控制所述本车驶入所述目标车位的同时，检测所述障碍车辆的实际车身角度，并根据所述实际车身角度修正所述本车停放的车身角度。
可选地，所述泊车模块用于：获取所述本车驶入所述目标车位的实际深度；在所述实际深度大于或等于第一深度阈值时，检测所述障碍车辆的实际车身角度。
可选地，所述泊车模块进一步用于：获取所述障碍车辆的融合集群线段；识别所述融合集群线段中与所述本车距离最近的第一端点；以所述第一端点为种子节点，沿着所述本车驶入方向搜索所述融合集群线段中与所述第一端点距离最近的第二端点，并获取沿着所述本车驶入方向与所述第二端点同一线段的第三端点；计算所述第一端点和所述第二端点之间第一线段与所述第二端点和所述第三端点之间第二线段的角度差，并在所述角度差小于角度阈值时，将所述第二端点和所述第三端点加入备选节点集；以所述第三端点为种子节点继续搜索，直到所述角度差大于或等于所述角度阈值，或者搜索到所述融合集群线段的最后一个端点，根据所述第一端点、搜索结束时的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度。
可选地，所述泊车模块进一步用于：判断所述第一端点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第一长度阈值；如果所述实际距离大于所述第一长度阈值，且在所述备选节点集中存在大于第二长度阈值的线段时，根据所述备选节点集拟合出的直线角度和所述大于第二长度阈值的线段角度的均值作为所述实际车身角度，否则，根据所述直线角度作为所述实际车身角度。
可选地，所述泊车模块进一步用于：识别所述融合集群线段中与所述本车距离最近的第四端点；以所述第四端点为种子节点，沿着所述本车驶入方向搜索所述融合集群线段的最后一个端点，沿着所述本车驶入方向的相反方向搜索所述融合集群线段中与所述第四端点距离最近的第五端点，并获取沿着所述相反方向与所述第五端点同一线段的第六端点；计算所述第四端点和所述第五端点之间第三线段与所述第五端点和所述第六端点之间第四线段的角度差，并在所述角度差小于角度阈值时，将述第五端点和所述第六端点加入备选节点集；以所述第六端点为种子节点继续搜索，直到所述角度差大于或等于所述角度阈值，得到所述障碍车辆的车身轮廓拐点，根据所述车身轮廓拐点、所述融合集群线段的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度。
可选地，所述泊车模块进一步用于：判断所述车身轮廓拐点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第三长度阈值；如果所述实际距离大于所述第三长度阈值，且在所述备选节点集中存在大于第四长度阈值的线段时，根据所述备选节点集拟合出的直线角度和所述大于第四长度阈值的线段角度的均值作为所述实际车身角度，否则，根据所述直线角度作为所述实际车身角度。
可选地，所述泊车模块进一步用于：按照预设过滤策略对所述备选节点集进行噪点过滤，得到过滤后的备选节点集。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的自动泊车方法。
本申请第四方面实施例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，以用于实现如上述实施例所述的车辆的自动泊车方法。
由此，本申请至少具有如下有益效果：
(1)本申请实施例可以参考停车位周围车辆的停车位姿自动泊车，确定本车最终的泊车停放位姿，在实现安全泊车的同时，由于本车与周围车辆停放位姿类似，因此可以有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升用户的使用体验；
(2)本申请可以在车辆入库过程中达到目标车位的一定位置时，更新障碍车辆对于本车的实际车身角度，保证相关障碍车辆信息的实时性，以提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提高方案的智能性，提升入库过程的安全性，满足实际使用的需要；
(3)本申请可以在车辆入库后，对更新后的障碍车辆的融合信息进行处理，使用超声垂直车位障碍车的角度计算方法，经过直线拟合得到障碍车辆的车身角度，以提供对本车和环境均友好的期望停车姿态；
(4)本申请可以根据车身轮廓拐点、融合集群线段的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度，保持对本车的车身角度的更新和信息融合，在泊车过程中根据实际情况对泊车角度进行修正，使得本车与周围车辆停放位姿类似，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升泊车安全性，提升用户使用体验；
(5)本申请可以判断第一端点与最后一个端点间实际距离的大小，对比第一长度阈值，根据实际情况选择对实际车身角度的描述，使得泊车角度计算结果更精确，实现与周围车辆停放位姿类似的本车停放位姿，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，满足实际泊车的需求；
(6)本申请可以判断车身轮廓拐点与最后一个端点间实际距离的大小，对比第三长度阈值，根据实际情况选择对实际车身角度的描述，使得泊车角度计算结果更精确，实现与周围车辆停放位姿类似的本车停放位姿，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，满足实际泊车的需求；
(7)本申请可以对探测过程中出现的噪点进行过滤，排除无效的干扰信息，减少无噪点过滤时对实际车身角度的冗余计算，提升泊车的智能性和相关信息的精确性，满足实际使用的需要。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种车辆的自动泊车方法的流程图；
图2为根据本申请实施例提供的寻找车位阶段初始释放的超声车位及障碍车融合信息示意图；
图3为根据本申请实施例提供的泊车阶段车辆在车位外，探测到的障碍车融合Cluster线段信息示意图；
图4为根据本申请实施例提供的泊车阶段车辆刚入库后，根据检测到的左侧障碍车融合信息，寻找初始种子节点的示意图；
图5为根据本申请实施例提供的车辆入库较深，根据检测到的左侧障碍车融合信息，寻找初始种子节点的示意图；
图6为根据本申请实施例提供的当检测到的障碍车融合信息存在噪声时，对异常的初始种子节点及进行剔除的一张示意图；
图7为根据本申请实施例提供的泊车阶段车辆刚入库后，更新后的障碍车角度示意图；
图8为根据本申请实施例提供的车辆入库较深时，更新后的障碍车角度示意图；
图9为根据本申请实施例提供的真实有效的障碍车角度的一张示意图；
图10为根据本申请实施例提供的当检测到的障碍车融合信息存在噪声时，对异常的初始种子节点及进行剔除的另一张示意图；
图11为根据本申请实施例提供的真实有效的障碍车角度的另一张示意图；
图12为根据本申请实施例提供的车辆的自动泊车装置的示例图；
图13为根据本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面将参考附图描述本申请实施例的车辆的自动泊车方法、装置、车辆及存储介质。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种车辆的自动泊车方法的流程示意图。
如图1所示，该车辆的自动泊车方法包括以下步骤：
在步骤S101中，在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近障碍车辆一侧的目标车位的边线角度。
其中，本申请实施例可以使用至少一种方法实现对障碍车辆的识别和对障碍车辆边线角度的获取，比如，本申请实施例可以基于车辆的摄像头和超声波输入，对初始探测的障碍物信息进行处理，实现对障碍车辆的识别和对障碍车辆边线角度的获取；目标车位是指可以停放车辆的空闲车位，可以由用户手动确认或者由车辆自动识别确认，对此不做具体限定。
可以理解的是，在泊车过程中，当车辆在开始泊车准备且还在车库外时，本申请实施例可以首先拟定泊车的目标车位，识别周围可能存在的障碍车辆信息；当目标车位左右两侧任意一侧存在障碍车辆时，获取障碍车辆所在侧相对目标车位的边线角度，以用于后续对泊车方案的规划。
具体而言，本申请实施例可以获取超声车位的几个定点坐标，比如，可以获取4个定点坐标(P0,P1,P2,P3)，且可以使用Cluster(集群)线段来对障碍车辆的融合信息表征，其中，每条线段包含障碍物ID、端点坐标(x，y)以及宽度和高度信息，本申请实施例可以基于以上信息、根据实际情况建立坐标系，对此不做具体限定；车辆在车库外时，本申请实施例可以根据初始的车位坐标信息得到左右两侧可能存在的障碍车的角度，比如当两侧障碍车都存在时，可以同时获取两侧的障碍车角度；具体如下：
(1)如图2所示，在车辆寻找车位阶段由感知系统获得车位信息及障碍车融合Cluster线段；
(2)在泊车入库阶段，如图3所示，车辆在库外，即：
|Vehy|<Deepthreshold
其中，Vehy为车辆后轴中心y坐标，Deepthreshold为深度阈值。由于传感器没有对车库内的障碍车进行充分探测，此阶段还是根据初始释放的超声车位P0P2和P1P3角度确定两侧障碍车角度(如果只有一侧有障碍车，则以对应超声车位边线段角度为参考角度)。
在步骤S102中，根据边线角度计算障碍车辆的预计车身角度，并根据障碍车辆的计车身角度规划本车的泊车路径。
可以理解的是，本申请实施例可以利用上述步骤S101中获取的Cluster线段和上述边线角度，对障碍车辆的预计车身角度进行计算，以得到障碍车辆相对本车的预计角度值，用于对本车预计泊车路径的生成。
在步骤S103中，根据泊车路径控制本车驶入目标车位的同时，检测障碍车辆的实际车身角度，并根据实际车身角度修正本车停放的车身角度。
可以理解的是，在泊车时，本申请实施例可以在本车还未驶入目标车位前，执行上述步骤S102中预计的泊车路径进行泊车；并在本车根据预计泊车路径驶入目标车位的同时，对此时障碍车辆相对于本车的车身角度进行检测，以该实际角度控制本车修正本车停车的位置。
在本申请实施例中，根据泊车路径控制本车驶入目标车位，检测障碍车辆的实际车身角度，包括：获取本车驶入目标车位的实际深度；在实际深度大于或等于第一深度阈值时，检测障碍车辆的实际车身角度。
其中，第一深度阈值可以根据实际情况进行设置，对此不做具体限定。、
可以理解的是，本申请实施例可以设定第一深度阈值，以判断本车根据泊车路径入库的程度，当车辆入库后，则对更新后障碍车的融合信息进行处理，排除无效的干扰信息，得到最终车辆侧边车身的融合信息。
在本申请实施例中，在实际深度大于或等于第一深度阈值且小于第二深度阈值时，检测障碍车辆的实际车身角度，包括：获取障碍车辆的融合集群线段；识别融合集群线段中与本车距离最近的第一端点；以第一端点为种子节点，沿着本车驶入方向搜索融合集群线段中与第一端点距离最近的第二端点，并获取沿着本车驶入方向与第二端点同一线段的第三端点；计算第一端点和第二端点之间第一线段与第二端点和第三端点之间第二线段的角度差，并在角度差小于角度阈值时，将第二端点和第三端点加入备选节点集；以第三端点为种子节点继续搜索，直到角度差大于或等于角度阈值，或者搜索到融合集群线段的最后一个端点，根据第一端点、搜索结束时的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度。
其中，第二深度阈值和角度阈值可以根据实际情况进行具体设置等，对此不做具体限定。
具体而言，在图4中，以单侧障碍车为例，在车辆开始泊车入库阶段中，当车辆入库到超声车位库内Deepthreshold以下时，本申请实施例可以认为传感器对车辆障碍车前部有较好的探测；由此，本申请实施例可以在左侧障碍车的融合Cluster线段中搜寻距离自车最近的点，通过求取端点到超声车位P0P1和P2P3中点组成直线的最小值，即图中的Pleftmin。以Pleftmin为种子节点向下搜索Y方向(车位深度方向)距离最近的融合Cluster端点，即图中的P5，同时获得同线段的另一端点P6。由于种子节点Pleftmin处于车位前部，在寻找车位阶段以及入库阶段都有探测到，因此，本申请实施例可以不对处于车位前部的初始种子节点进行校验。计算Cluster线段P5P6与线段PleαftminP5在泊车坐标系下的角度差α，若：
α<Δangle，
其中，Δangle为角度阈值；当出现上述角度差小于角度阈值情况时，本申请实施例可以将Cluster线段P5P6加入计算障碍车车辆角度的备选节点集中；同时更新种子节点为P6，继续向下寻找最近Cluster线段，在图4中P6为终止节点。
在本申请实施例中，根据第一端点、搜索结束时的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度，包括：判断第一端点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第一长度阈值；如果实际距离大于第一长度阈值，且在备选节点集中存在大于第二长度阈值的线段时，根据备选节点集拟合出的直线角度和大于第二长度阈值的线段角度的均值作为实际车身角度，否则，根据直线角度作为实际车身角度。
其中，第一长度阈值小于第二长度阈值，第一长度阈值和第二长度阈值可以根据实际情况进行具体设置等，对此不做具体限定。
具体而言，在图4中，若Pleftmin和P6的距离大于长度阈值，即：
Figure BDA0003847679840000081
其中，
Figure BDA0003847679840000082
为初始生长节点的y坐标，
Figure BDA0003847679840000083
为P6点的y坐标。本申请实施例可以计算备选节点集中的单个Cluster线段的长度是否大于
Figure BDA0003847679840000084
若满足，则障碍车的角度为备选节点集拟合出的直线角度和此Cluster线段角度的均值，若不满足，则障碍车的角度为备选节点集拟合出的直线角度。
在本申请实施例中，在实际深度大于或等于第二深度阈值时，检测障碍车辆的实际车身角度，包括：识别融合集群线段中与本车距离最近的第四端点；以第四端点为种子节点，沿着本车驶入方向搜索融合集群线段的最后一个端点，沿着本车驶入方向的相反方向搜索融合集群线段中与第四端点距离最近的第五端点，并获取沿着相反方向与第五端点同一线段的第六端点；计算第四端点和第五端点之间第三线段与第五端点和第六端点之间第四线段的角度差，并在角度差小于角度阈值时，将述第五端点和第六端点加入备选节点集；以第六端点为种子节点继续搜索，直到角度差大于或等于角度阈值，得到障碍车辆的车身轮廓拐点，根据车身轮廓拐点、融合集群线段的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度。
具体而言，本申请实施例可以如图5所示，以单侧障碍车为例，车辆入库更深，对侧边障碍车车身探测更为完整，同上述寻找初始种子节点，Pleftmin为初始的种子节点，通过向下生长搜寻到Pbottom节点，并将对应的Cluster线段端点加入备选节点。由于Pleftmin处于车位的中部区域，则本申请实施例可以再向上搜索节点，更新种子节点为Plefttop，同时计算得到与下一(向上)Cluster线段的夹角α>Δangle，又因为Ptop位于车位上部，故本申请实施例可以判断Ptop点为车身轮廓的拐点，将Plefttop到Pbottom的Cluster端点加入到备选节点。
在本申请实施例中，根据车身轮廓拐点、融合集群线段的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度，包括：判断车身轮廓拐点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第三长度阈值；如果实际距离大于第三长度阈值，且在备选节点集中存在大于第四长度阈值的线段时，根据备选节点集拟合出的直线角度和大于第四长度阈值的线段角度的均值作为实际车身角度，否则，根据直线角度作为实际车身角度。
其中，第三长度阈值小于第四长度阈值，第三长度阈值和第四长度阈值可以根据实际情况进行具体设置等，对此不做具体限定。
具体而言，本申请实施例还可以计算得到障碍车车辆角度，即为图7中直线lleft的角度，同理，图5中障碍车车辆角度即为图8中直线lleft的角度；图6中障碍车车辆角度即为图9中直线lright的角度；图10中障碍车车辆角度即为图11中直线lright的角度。
在本申请实施例中，在计算实际车身角度之前，还包括：按照预设过滤策略对备选节点集进行噪点过滤，得到过滤后的备选节点集。
具体而言，本申请实施例还可以对探测过程中出现的噪点进行过滤。如图6所示，Pright为初始的种子节点，由于往下无Cluster线段，因此，本申请实施例可以向上寻找备选节点，由于α>Δangle且P8P9位于车位中部，同时以P9为种子节点计算得到的β>Δangle，且Pright所在Cluster线段和P10P11的角度差小于Δangle，故本申请实施例可以不将Cluster线段P8P9选入备选节点集。继续往上寻找，更新P11为新的种子节点，由于γ>Δangle，且Ptop点位于车位上部，故此时Ptop点为车身的转折点。如图10所示，对于右侧初始种子点Pright，该点位于车位中部，同时下侧无其他Cluster线段，则本申请实施例可以向上寻找备选节点，α>Δangle，暂时更新P9点为新的种子节点，向上寻找新的种子节点，β<Δangle，那么认Pright为异常点，以P9为新的种子点向上寻找，直到P12点(转折点)加入备选节点集。
综上，在泊车开始时，本车还在库外，没有进入目标车位，且并未对车库内有充分的探测，此时本申请实施例可以根据初始探测的超声车位的角度确定障碍车辆的角度；当本车开始调整入库时，即车辆后轴中心的距离与车位的距离小于阈值时，本申请实施例可以保证传感器对车头及车身进行充分探测，排除无效信息并获得感兴趣的障碍车融合信息。
根据上述车辆的自动泊车方法，本申请实施例至少具有如下有益效果：
(1)本申请实施例可以参考停车位周围车辆的停车位姿自动泊车，确定本车最终的泊车停放位姿，在实现安全泊车的同时，由于本车与周围车辆停放位姿类似，因此可以有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升用户的使用体验；
(2)本申请可以在车辆入库过程中达到目标车位的一定位置时，更新障碍车辆对于本车的实际车身角度，保证相关障碍车辆信息的实时性，以提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提高方案的智能性，提升入库过程的安全性，满足实际使用的需要；
(3)本申请可以在车辆入库后，对更新后的障碍车辆的融合信息进行处理，使用超声垂直车位障碍车的角度计算方法，经过直线拟合得到障碍车辆的车身角度，以提供对本车和环境均友好的期望停车姿态；
(4)本申请可以根据车身轮廓拐点、融合集群线段的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度，保持对本车的车身角度的更新和信息融合，在泊车过程中根据实际情况对泊车角度进行修正，使得本车与周围车辆停放位姿类似，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升泊车安全性，提升用户使用体验；
(5)本申请可以判断第一端点与最后一个端点间实际距离的大小，对比第一长度阈值，根据实际情况选择对实际车身角度的描述，使得泊车角度计算结果更精确，实现与周围车辆停放位姿类似的本车停放位姿，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，满足实际泊车的需求；
(6)本申请可以判断车身轮廓拐点与最后一个端点间实际距离的大小，对比第三长度阈值，根据实际情况选择对实际车身角度的描述，使得泊车角度计算结果更精确，实现与周围车辆停放位姿类似的本车停放位姿，有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，满足实际泊车的需求；
(7)本申请可以对探测过程中出现的噪点进行过滤，排除无效的干扰信息，减少无噪点过滤时对实际车身角度的冗余计算，提升泊车的智能性和相关信息的精确性，满足实际使用的需要。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的车辆的自动泊车装置。
图12是本申请实施例的车辆的自动泊车装置的方框示意图。
如图12所示，该车辆的自动泊车装置10包括：获取模块100、预计模块200和泊车模块300。
其中，获取模块100用于在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近障碍车辆一侧的目标车位的边线角度；预计模块200用于根据边线角度计算障碍车辆的预计车身角度，并根据障碍车辆的预计车身角度规划本车的泊车路径；泊车模块300用于根据泊车路径控制本车驶入目标车位的同时，检测障碍车辆的实际车身角度，并根据实际车身角度修正本车停放的车身角度。
在本申请实施例中，泊车模块300用于：获取本车驶入目标车位的实际深度；在实际深度大于或等于第一深度阈值时，检测障碍车辆的实际车身角度。
在本申请实施例中，泊车模块300进一步用于：获取障碍车辆的融合集群线段；识别融合集群线段中与本车距离最近的第一端点；以第一端点为种子节点，沿着本车驶入方向搜索融合集群线段中与第一端点距离最近的第二端点，并获取沿着本车驶入方向与第二端点同一线段的第三端点；计算第一端点和第二端点之间第一线段与第二端点和第三端点之间第二线段的角度差，并在角度差小于角度阈值时，将第二端点和第三端点加入备选节点集；以第三端点为种子节点继续搜索，直到角度差大于或等于角度阈值，或者搜索到融合集群线段的最后一个端点，根据第一端点、搜索结束时的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度。
在本申请实施例中，泊车模块300进一步用于：判断第一端点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第一长度阈值；如果实际距离大于第一长度阈值，且在备选节点集中存在大于第二长度阈值的线段时，根据备选节点集拟合出的直线角度和大于第二长度阈值的线段角度的均值作为实际车身角度，否则，根据直线角度作为实际车身角度。
在本申请实施例中，泊车模块300进一步用于：识别融合集群线段中与本车距离最近的第四端点；以第四端点为种子节点，沿着本车驶入方向搜索融合集群线段的最后一个端点，沿着本车驶入方向的相反方向搜索融合集群线段中与第四端点距离最近的第五端点，并获取沿着相反方向与第五端点同一线段的第六端点；计算第四端点和第五端点之间第三线段与第五端点和第六端点之间第四线段的角度差，并在角度差小于角度阈值时，将述第五端点和第六端点加入备选节点集；以第六端点为种子节点继续搜索，直到角度差大于或等于角度阈值，得到障碍车辆的车身轮廓拐点，根据车身轮廓拐点、融合集群线段的最后一个端点和备选节点集计算实际车身角度。
在本申请实施例中，泊车模块300进一步用于：判断车身轮廓拐点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第三长度阈值；如果实际距离大于第三长度阈值，且在备选节点集中存在大于第四长度阈值的线段时，根据备选节点集拟合出的直线角度和大于第四长度阈值的线段角度的均值作为实际车身角度，否则，根据直线角度作为实际车身角度。
需要说明的是，前述对车辆的自动泊车方法实施例的解释说明也适用于该实施例的车辆的自动泊车装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的车辆的自动泊车装置，可以参考停车位周围车辆的停车位姿自动泊车，确定本车最终的泊车停放位姿，在实现安全泊车的同时，由于本车与周围车辆停放位姿类似，因此可以有效降低本车停放位置与其他车辆之间的相关影响，提供对本车和环境均友好的期望停车姿态，提升用户的使用体验。
图13为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
存储器1301、处理器1302及存储在存储器1301上并可在处理器1302上运行的计算机程序。
处理器1302执行程序时实现上述实施例中提供的车辆的自动泊车方法。
可选地，车辆还包括：
通信接口1303，用于存储器1301和处理器1302之间的通信。
存储器1301，用于存放可在处理器1302上运行的计算机程序。
存储器1301可能包含高速RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器1301、处理器1302和通信接口1303独立实现，则通信接口1303、存储器1301和处理器1302可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是ISA(IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component，外部设备互连)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。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13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。
可选的，在具体实现上，如果存储器1301、处理器1302及通信接口1303，集成在一块芯片上实现，则存储器1301、处理器1302及通信接口1303可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器1302可能是一个CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，或者是ASIC(Application Specific Integrated Circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请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上的车辆的自动泊车方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种车辆的自动泊车方法，其特征在于，包括以下步骤：
在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近所述障碍车辆一侧的所述目标车位的边线角度；
根据所述边线角度计算所述障碍车辆的预计车身角度，并根据所述障碍车辆的预计车身角度规划本车的泊车路径；
根据所述泊车路径控制所述本车驶入所述目标车位的同时，检测所述障碍车辆的实际车身角度，并根据所述实际车身角度修正所述本车停放的车身角度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述泊车路径控制所述本车驶入所述目标车位，检测所述障碍车辆的实际车身角度，包括：
获取所述本车驶入所述目标车位的实际深度；
在所述实际深度大于或等于第一深度阈值时，检测所述障碍车辆的实际车身角度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述实际深度大于或等于第一深度阈值且小于第二深度阈值时，所述检测所述障碍车辆的实际车身角度，包括：
获取所述障碍车辆的融合集群线段；
识别所述融合集群线段中与所述本车距离最近的第一端点；
以所述第一端点为种子节点，沿着所述本车驶入方向搜索所述融合集群线段中与所述第一端点距离最近的第二端点，并获取沿着所述本车驶入方向与所述第二端点同一线段的第三端点；
计算所述第一端点和所述第二端点之间第一线段与所述第二端点和所述第三端点之间第二线段的角度差，并在所述角度差小于角度阈值时，将所述第二端点和所述第三端点加入备选节点集；
以所述第三端点为种子节点继续搜索，直到所述角度差大于或等于所述角度阈值，或者搜索到所述融合集群线段的最后一个端点，根据所述第一端点、搜索结束时的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述实际深度大于或等于第二深度阈值时，所述检测所述障碍车辆的实际车身角度，包括：
识别所述融合集群线段中与所述本车距离最近的第四端点；
以所述第四端点为种子节点，沿着所述本车驶入方向搜索所述融合集群线段的最后一个端点，沿着所述本车驶入方向的相反方向搜索所述融合集群线段中与所述第四端点距离最近的第五端点，并获取沿着所述相反方向与所述第五端点同一线段的第六端点；
计算所述第四端点和所述第五端点之间第三线段与所述第五端点和所述第六端点之间第四线段的角度差，并在所述角度差小于角度阈值时，将述第五端点和所述第六端点加入备选节点集；
以所述第六端点为种子节点继续搜索，直到所述角度差大于或等于所述角度阈值，得到所述障碍车辆的车身轮廓拐点，根据所述车身轮廓拐点、所述融合集群线段的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一端点、搜索结束时的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度，包括：
判断所述第一端点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第一长度阈值；
如果所述实际距离大于所述第一长度阈值，且在所述备选节点集中存在大于第二长度阈值的线段时，根据所述备选节点集拟合出的直线角度和所述大于第二长度阈值的线段角度的均值作为所述实际车身角度，否则，根据所述直线角度作为所述实际车身角度。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述车身轮廓拐点、所述融合集群线段的最后一个端点和所述备选节点集计算所述实际车身角度，包括：
判断所述车身轮廓拐点与最后一个端点之间的实际距离是否大于第三长度阈值；
如果所述实际距离大于所述第三长度阈值，且在所述备选节点集中存在大于第四长度阈值的线段时，根据所述备选节点集拟合出的直线角度和所述大于第四长度阈值的线段角度的均值作为所述实际车身角度，否则，根据所述直线角度作为所述实际车身角度。
7.根据权利要求3-6任意一项所述的方法，其特征在于，在计算所述实际车身角度之前，还包括：
按照预设过滤策略对所述备选节点集进行噪点过滤，得到过滤后的备选节点集。
8.一种车辆的自动泊车装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于在识别到目标车位左侧和/或右侧存在障碍车辆时，获取靠近所述障碍车辆一侧的所述目标车位的边线角度；
预计模块，用于根据所述边线角度计算所述障碍车辆的预计车身角度，并根据所述障碍车辆的预计车身角度规划本车的泊车路径；
泊车模块，用于根据所述泊车路径控制所述本车驶入所述目标车位的同时，检测所述障碍车辆的实际车身角度，并根据所述实际车身角度修正所述本车停放的车身角度。
9.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-7任一项所述的车辆的自动泊车方法。
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，以用于实现如权利要求1-7任一项所述的车辆的自动泊车方法。
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