CN115837905B - 车辆控制方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种车辆控制方法、装置、车辆及存储介质，所述方法包括：获取所述车辆周围的环境信息；根据所述环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息；根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹。通过上述技术方案，根据车辆周围的库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定出适用于车辆当前泊车环境的泊车规划轨迹，泊车规划轨迹通常为针对车辆当前泊车环境而言一条较好的泊车轨迹，能够对泊车起到较好的引导作用。由于泊车规划轨迹为根据已经实践过的泊车轨迹确定的，相比于根据复杂的泊车环境完全实时计算出的泊车轨迹的方法，能够更快速地确定出车辆的泊车轨迹。

Description

车辆控制方法、装置、车辆及存储介质

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆控制方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

泊车入库需要一定的技巧。随着泊车技术的不断发展，泊车的难度也越来越低。泊车技术经历了四个阶段。第一个阶段是车辆没有任何辅助装置。驾驶员全凭车辆后视镜提供的信息判断障碍物的存在，控制车辆与前方物体及后方物体的距离。第二个阶段是通过倒车雷达进行障碍物检测，在车辆靠近障碍物时提醒驾驶员，保证车辆安全，避免发生碰撞。第三个阶段是倒车影像，通过摄像头成像提供清晰的视野，使驾驶员充分了解泊车环境，保证泊车安全。第四个阶段即目前正在探索的无需驾驶员操作，控制车辆自动完成泊车。

然而，泊车环境多种多样，在面对较为复杂的泊车环境时，如何能够提高自动泊车技术的泊车效率，使车辆能够被一气呵成地泊入到库位中是研究人员想要解决的问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种车辆控制方法、装置、车辆及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种车辆控制方法，包括：

获取所述车辆周围的环境信息；

根据所述环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息；

根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹。

可选地，所述泊车轨迹数据集中的参考泊车轨迹数据为众包数据。

可选地，所述根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹，包括：

根据所述库位信息和所述路面可行驶空间信息，从所述泊车轨迹数据集中筛选出符合预设的场景筛选条件的参考泊车轨迹数据；

根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定所述车辆的泊车规划轨迹。

可选地，所述根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定所述车辆的泊车规划轨迹，包括：

根据所述预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定匹配泊车轨迹；

根据所述库位信息和所述路面可行驶空间信息调整所述匹配泊车轨迹，得到所述泊车规划轨迹。

可选地，所述预设的轨迹筛选条件为所述车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车时，泊车耗时最短，或者，所述预设的轨迹筛选条件为所述车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车的过程中，停车次数最少。

可选地，所述方法还包括：

根据所述泊车规划轨迹控制所述车辆泊车。

可选地，所述根据所述泊车规划轨迹控制所述车辆泊车，包括：

根据所述泊车规划轨迹控制所述车辆的速度和所述车辆的行驶方向，以使所述车辆泊入库位中。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种车辆控制装置，包括：

获取模块，被配置为获取所述车辆周围的环境信息；

第一确定模块，被配置为根据所述环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息；

第二确定模块，被配置为根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种车辆，包括：

第一处理器；

用于存储第一处理器可执行指令的第一存储器；

其中，所述第一处理器被配置为：

实现本公开第一方面所提供的车辆控制方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被第二处理器执行时实现本公开第一方面所提供的车辆控制方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过上述技术方案，根据车辆周围的库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定出适用于车辆当前泊车环境的泊车规划轨迹。由于泊车轨迹数据集可以是基于驾驶经验丰富的人在泊车过程中的泊车轨迹建立的，因此，根据泊车轨迹数据集确定的泊车规划轨迹为针对车辆当前泊车环境而言较好的泊车轨迹，能够对泊车起到较好的引导作用。并且，相比于根据复杂的泊车环境完全实时计算出的泊车轨迹的方法，采用泊车轨迹数据集与当前库位信息、路面可行驶空间信息相匹配的方式能够更快速地确定出车辆的泊车轨迹。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆控制方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆控制装置的框图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本申请中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。

图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆控制方法的流程图。如图1所示，该车辆控制方法包括步骤S101至步骤S103。

在步骤S101中，获取车辆周围的环境信息。

车辆周围的环境信息表明车辆在泊车时周围的环境情况。可以通过摄像头、毫米波雷达等感知设备获取车辆周围的环境信息。例如，车辆周围的环境信息可以包括摄像头获取的车辆周围的图像。

在步骤S102中，根据环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息。

库位信息可以是用于描述车辆可使用的库位（停车位）的情况的信息，举例来说，库位信息可以包括库位长度、库位宽度。库位信息还可以包括库位的摆放信息，如库位的摆放形式为与其他库位共用同一条宽或者库位的摆放形式为与其他库位共用同一条长。路面可行驶空间信息可以是记录车辆向库位停车时，可以在路面上行驶的范围的信息。例如，路面可行驶空间信息可以包括路面的宽度。由于在步骤S101中获取了车辆周围的环境信息，可以基于环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息。在一种实施方式中，可以通过预设的深度学习算法确定出库位信息和路面可行驶空间信息。

在步骤S102执行的过程中，可以根据车辆周围的环境信息确定出一组或者多于一组库位信息。也就是说，若在车辆周围存在两个库位时，可以在步骤S102执行的过程中，根据车辆周围的环境信息确定出这两个库位的库位信息。

在步骤S103中，根据库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定车辆的泊车规划轨迹。

泊车轨迹数据集可以是包括参考泊车轨迹数据的数据集。不同参考泊车轨迹可以是驾驶经验丰富的人基于不同的泊车环境（例如库位信息不同、路面可行驶空间信息不同）进行泊车的泊车轨迹。在每条参考泊车轨迹数据中，可以记录在某一泊车环境下驾驶经验丰富的人采用的泊车轨迹以及这一泊车环境的相关信息（如，库位信息、路面可行驶空间信息）。也就是说，泊车轨迹数据集可以是记录了具备丰富驾驶经验的人在不同的泊车环境下采用的泊车轨迹以及各条参考泊车轨迹分别对应的泊车环境。

泊车规划轨迹即应对当前泊车环境、为控制车辆泊入到库位中需要使用的泊车轨迹。例如，用户可以在泊车规划轨迹的引导下进行泊车。举例来说，可以在倒车影像中展示辅助线引导用户控制车辆方向盘，使用户能够沿泊车规划轨迹将车辆泊入到库位中。

可以根据在步骤S102中确定的库位信息、路面可行驶空间信息在泊车轨迹数据集中进行搜索，从泊车轨迹数据集中搜索到能够适用于车辆当前泊车环境的参考泊车轨迹，并基于该参考泊车轨迹确定车辆的泊车规划轨迹。在一种实施方式中，可以将该参考泊车轨迹确定为车辆的泊车规划轨迹。

通过上述技术方案，根据车辆周围的库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定出适用于车辆当前泊车环境的泊车规划轨迹。由于泊车轨迹数据集可以是基于驾驶经验丰富的人在泊车过程中的泊车轨迹建立的，因此，根据泊车轨迹数据集确定的泊车规划轨迹为针对车辆当前泊车环境而言较好的泊车轨迹，能够对泊车起到较好的引导作用。并且，相比于根据复杂的泊车环境完全实时计算出的泊车轨迹的方法，采用泊车轨迹数据集与当前库位信息、路面可行驶空间信息相匹配的方式能够更快速地确定出车辆的泊车轨迹。

在又一实施例中，方法还包括：根据泊车规划轨迹控制车辆泊车。

在一种实施方式中，可以控制车辆沿着泊车规划轨迹进行泊车。该实施例中，无需进行人工操作即可控制车辆沿着较好泊车轨迹完成泊车，提升用户使用体验。

在又一实施例中，泊车轨迹数据集中的参考泊车轨迹数据为众包数据。参考泊车数据可以是由众包平台收集的数据。在一种实施方式中，参考泊车轨迹数据也可以是由用户收集并上传的。举例来说，用户可以在使用车辆的过程中，采集泊车轨迹，并将采集到的泊车轨迹上传至服务器。由研发人员对用户上传的泊车轨迹进行处理（例如测算泊车过程使用的时间，标注泊车过程中换挡的次数），形成参考泊车轨迹数据，添加至泊车轨迹数据集中。

该实施例中，泊车轨迹数据集中的参考泊车轨迹数据为众包数据，这样，泊车轨迹数据集中可以包括大量的参考泊车轨迹数据，泊车轨迹数据集中包括的参考泊车轨迹数据可以覆盖的泊车环境范围更广，因此能够更容易地根据库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定出符合当前环境的泊车规划轨迹。

在又一实施例中，根据库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定车辆的泊车规划轨迹，包括：

根据库位信息和路面可行驶空间信息，从泊车轨迹数据集中筛选出符合预设的场景筛选条件的参考泊车轨迹数据；

根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定车辆的泊车规划轨迹。

场景筛选条件是预设的、用于从泊车轨迹数据集中筛选出泊车环境（即采集参考泊车轨迹时的泊车环境）与车辆当前泊车环境相似的参考泊车轨迹数据的条件。在预设场景筛选条件时，可以针对库位信息、路面可行驶空间信息设置筛选条件。举例来说，在预设场景筛选条件时，针对库位信息，可以设置参考泊车轨迹数据中的库位信息与当前泊车环境中的库位信息满足以下条件：

（1）库位的摆放形式相同；

（2）库位长度之差小于等于预设的库位长度差阈值；

（3）库位宽度之差小于等于预设的库位宽度差阈值。

针对路面可行驶空间信息，可以设置车辆当前泊车环境中的可行驶空间能够完全覆盖参考泊车轨迹所占用的行驶空间。在一种实施方式中，在设置场景筛选条件时，也可以考虑车辆与库位之间的距离。

通过使用场景筛选条件进行筛选，可以从泊车轨迹数据集中筛选出泊车环境与车辆当前泊车环境相似的参考泊车轨迹数据。

轨迹筛选条件可以是预设的、用于从多个候选的参考泊车轨迹数据（泊车环境与车辆当前泊车环境相似的参考泊车轨迹数据）中确定出最优的参考泊车轨迹的筛选条件。在一种实施方式中，可以从多个角度评价各个候选的参考泊车轨迹是否为最优的参考泊车轨迹。举例来说，可以从泊车过程需要使用的时长、泊车过程需要的换挡次数、泊车过程行驶的路线长度等多个角度评价各个候选的参考泊车轨迹是否为最优的参考泊车轨迹。在预设轨迹筛选条件时，可以考虑泊车过程需要使用的时长、泊车过程需要的换挡次数、泊车过程行驶的路线长度等各项指标预设轨迹筛选条件。例如，可以根据泊车过程需要使用的时长、泊车过程需要的换挡次数、泊车过程行驶的路线长度建立评分机制，并对各项指标的分值进行加权，用于对候选的参考泊车轨迹进行评分。可以认为参照评分机制获得总分最高的候选的参考泊车轨迹即为最优的参考泊车轨迹。

该实施例中，在根据库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定车辆的泊车规划轨迹的过程中，先依据场景筛选条件对泊车环境进行筛选，筛选出泊车环境与车辆当前泊车环境相似的参考泊车轨迹数据，缩小筛选范围；再根据预设的轨迹筛选条件筛选出最优的参考泊车轨迹，这样，能够从泊车轨迹数据集中快速筛选出和车辆当前泊车环境匹配的最优的参考泊车轨迹，并由此确定出泊车规划轨迹，方法简单，实施效果好。

在又一实施例中，根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定车辆的泊车规划轨迹，包括：

根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定匹配泊车轨迹；

根据库位信息和路面可行驶空间信息调整匹配泊车轨迹，得到泊车规划轨迹。

匹配泊车轨迹是与车辆当前泊车环境匹配的最优的参考泊车轨迹（是否为最优的参考泊车轨迹是根据预设的轨迹筛选条件确定的）。在一种实施方式中，为了更好地适应车辆当前泊车环境，可以对匹配泊车轨迹进行调整得到泊车规划轨迹。举例来说，若车辆当前泊车环境中库位宽度大于匹配泊车轨迹所处的泊车环境中的库位宽度，若直接以匹配泊车轨迹作为泊车轨迹，车辆可能在泊车完成后停在库位边缘，因此，可以调整匹配泊车轨迹，以使车辆以泊车规划轨迹进行泊车时能够停在库位中较居中的位置。又例如，若车辆当前泊车环境中，路面可行驶的宽度略小于匹配泊车轨迹所处的泊车环境，若直接以匹配泊车轨迹作为泊车轨迹，车辆可能进行换挡操作，可以调整匹配泊车轨迹，以使车辆以泊车规划轨迹进行泊车时能够更顺利地（如避免车辆换挡）停到库位中。

该实施例中，可以根据库位信息以及路面可行驶空间信息对匹配泊车轨迹进行调整，将调整后的匹配泊车轨迹作为泊车规划轨迹。这样，根据泊车规划轨迹进行泊车时，泊车轨迹能够更好地适应车辆当前泊车环境，给用户带来更好的使用体验。

在又一实施例中，预设的轨迹筛选条件为车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车时，泊车耗时最短，或者，预设的轨迹筛选条件为车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车的过程中，停车次数最少。

其中，泊车耗时和停车次数可以是研发人员对用户上传的泊车轨迹进行处理后，标注在参考泊车轨迹数据中的信息。

该实施例中，在预设的轨迹筛选条件为“车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车时，泊车耗时最短”的情况下，能够以最快速度进行泊车，提高了效率，节约了用户的时间。在预设的轨迹筛选条件为“车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车的过程中，停车次数最少”的情况下，避免车辆频繁地启动和停车，能够提升用户乘坐车辆时的舒适感，提升用户的使用体验。

在又一实施例中，根据泊车规划轨迹控制车辆泊车，包括：根据泊车规划轨迹控制车辆的速度和车辆的行驶方向，以使车辆泊入库位中。

该实施例中，提供了根据泊车规划轨迹控制车辆泊车过程的控制方法，这样，能够控制车辆沿泊车规划轨迹泊车，使车辆在完成泊车时，泊车的过程和泊车的结果能够达到预期的效果，方法简单高效。

图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆控制装置的框图。如图2所示，该车辆控制装置200包括获取模块201、第一确定模块202和第二确定模块203。

获取模块201被配置为获取车辆周围的环境信息。

第一确定模块202被配置为根据环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息。

第二确定模块203被配置为根据库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定车辆的泊车规划轨迹。

在又一实施例中，泊车轨迹数据集中的参考泊车轨迹数据为众包数据。

在又一实施例中，第二确定模块203包括第一确定子模块和第二确定子模块。

第一确定子模块被配置为根据库位信息和路面可行驶空间信息，从泊车轨迹数据集中筛选出符合预设的场景筛选条件的参考泊车轨迹数据。

第二确定子模块被配置为根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定车辆的泊车规划轨迹。

在又一实施例中，第二确定子模块包括第三确定子模块和调整子模块。

第三确定子模块被配置为根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定匹配泊车轨迹。

调整子模块被配置为根据库位信息和路面可行驶空间信息调整匹配泊车轨迹，得到泊车规划轨迹。

在又一实施例中，预设的轨迹筛选条件为车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车时，泊车耗时最短，或者，预设的轨迹筛选条件为车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车的过程中，停车次数最少。

在又一实施例中，车辆控制装置200还包括控制模块。

控制模块被配置为根据泊车规划轨迹控制车辆泊车。

在又一实施例中，控制模块被进一步配置为根据泊车规划轨迹控制车辆的速度和车辆的行驶方向，以使车辆泊入库位中。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

通过上述技术方案，根据车辆周围的库位信息、路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定出适用于车辆当前泊车环境的泊车规划轨迹。由于泊车轨迹数据集可以是基于驾驶经验丰富的人在泊车过程中的泊车轨迹建立的，因此，根据泊车轨迹数据集确定的泊车规划轨迹为针对车辆当前泊车环境而言较好的泊车轨迹，能够对泊车起到较好的引导作用。并且，相比于根据复杂的泊车环境完全实时计算出的泊车轨迹的方法，采用泊车轨迹数据集与当前库位信息、路面可行驶空间信息相匹配的方式能够更快速地确定出车辆的泊车轨迹。

本公开还提供一种车辆，包括：

第一处理器；

用于存储第一处理器可执行指令的第一存储器；

其中，第一处理器被配置为：

实现本公开提供的车辆控制方法的步骤。

本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被第二处理器执行时实现本公开提供的车辆控制方法的步骤。

图3是根据一示例性实施例示出的一种车辆600的框图。例如，车辆600可以是混合动力车辆，也可以是非混合动力车辆、电动车辆、燃料电池车辆或者其他类型的车辆。车辆600可以是自动驾驶车辆、半自动驾驶车辆或者非自动驾驶车辆。

参照图3，车辆600可包括各种子系统，例如，信息娱乐系统610、感知系统620、决策控制系统630、驱动系统640以及计算平台650。其中，车辆600还可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统都可包括多个部件。另外，车辆600的每个子系统之间和每个部件之间可以通过有线或者无线的方式实现互连。

在一些实施例中，信息娱乐系统610可以包括通信系统，娱乐系统以及导航系统等。

感知系统620可以包括若干种传感器，用于感测车辆600周边的环境的信息。例如，感知系统620可包括全球定位系统（全球定位系统可以是GPS系统，也可以是北斗系统或者其他定位系统）、惯性测量单元（inertialmeasurement unit，IMU）、激光雷达、毫米波雷达、超声雷达以及摄像装置。

决策控制系统630可以包括计算系统、整车控制器、转向系统、油门以及制动系统。

驱动系统640可以包括为车辆600提供动力运动的组件。在一个实施例中，驱动系统640可以包括引擎、能量源、传动系统和车轮。引擎可以是内燃机、电动机、空气压缩引擎中的一种或者多种的组合。引擎能够将能量源提供的能量转换成机械能量。

车辆600的部分或所有功能受计算平台650控制。计算平台650可包括至少一个第三处理器651和第二存储器652，第三处理器651可以执行存储在第二存储器652中的指令653。

第三处理器651可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的CPU。处理器还可以包括诸如图像处理器（Graphic ProcessUnit，GPU），现场可编程门阵列（FieldProgrammableGate Array，FPGA）、片上系统（System on Chip，SOC）、专用集成芯片（Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC）或它们的组合。

第二存储器652可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

除了指令653以外，第二存储器652还可存储数据，例如道路地图，路线信息，车辆的位置、方向、速度等数据。第二存储器652存储的数据可以被计算平台650使用。

在本公开实施例中，第三处理器651可以执行指令653，以完成上述的车辆控制方法的全部或部分步骤。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的车辆控制方法的代码部分。

本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种车辆控制方法，其特征在于，包括：

获取所述车辆周围的环境信息；

根据所述环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息；

根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹，其中，所述泊车轨迹数据集包括参考泊车轨迹数据，参考泊车轨迹是人为实际驾驶车辆进行泊车时采用的泊车轨迹；

其中，所述根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹，包括：

根据所述库位信息和所述路面可行驶空间信息，从所述泊车轨迹数据集中筛选出符合预设的场景筛选条件的参考泊车轨迹数据；

根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定所述车辆的泊车规划轨迹；

其中，所述场景筛选条件是预设的、用于从所述泊车轨迹数据集中筛选出泊车环境与车辆当前泊车环境相似的参考泊车轨迹数据的条件，所述场景筛选条件包括参考泊车轨迹数据中的库位信息与当前泊车环境中的库位信息满足库位的摆放形式相同、库位长度之差小于等于预设的库位长度差阈值和库位宽度之差小于等于预设的库位宽度差阈值的条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述泊车轨迹数据集中的所述参考泊车轨迹数据为众包数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定所述车辆的泊车规划轨迹，包括：

根据所述预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定匹配泊车轨迹；

根据所述库位信息和所述路面可行驶空间信息调整所述匹配泊车轨迹，得到所述泊车规划轨迹。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的轨迹筛选条件为所述车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车时，泊车耗时最短，

或者，

所述预设的轨迹筛选条件为所述车辆根据确定出的泊车规划轨迹泊车的过程中，停车次数最少。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述泊车规划轨迹控制所述车辆泊车。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述泊车规划轨迹控制所述车辆泊车，包括：

根据所述泊车规划轨迹控制所述车辆的速度和所述车辆的行驶方向，以使所述车辆泊入库位中。

7.一种车辆控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取所述车辆周围的环境信息；

第一确定模块，被配置为根据所述环境信息确定库位信息和路面可行驶空间信息；

第二确定模块，被配置为根据所述库位信息、所述路面可行驶空间信息以及泊车轨迹数据集确定所述车辆的泊车规划轨迹，其中，所述泊车轨迹数据集包括参考泊车轨迹数据，参考泊车轨迹是人为实际驾驶车辆进行泊车时采用的泊车轨迹；

其中，所述第二确定模块包括：

第一确定子模块，被配置为根据所述库位信息和所述路面可行驶空间信息，从所述泊车轨迹数据集中筛选出符合预设的场景筛选条件的参考泊车轨迹数据；

第二确定子模块，被配置为根据预设的轨迹筛选条件以及筛选出的参考泊车轨迹数据确定所述车辆的泊车规划轨迹；

其中，所述场景筛选条件是预设的、用于从所述泊车轨迹数据集中筛选出泊车环境与车辆当前泊车环境相似的参考泊车轨迹数据的条件，所述场景筛选条件包括参考泊车轨迹数据中的库位信息与当前泊车环境中的库位信息满足库位的摆放形式相同、库位长度之差小于等于预设的库位长度差阈值和库位宽度之差小于等于预设的库位宽度差阈值的条件。

8.一种车辆，其特征在于，包括：

第一处理器；

用于存储第一处理器可执行指令的第一存储器；

其中，所述第一处理器被配置为：

实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被第二处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

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