CN117068143A - 用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，涉及自动驾驶技术领域，包括泊入停车、车辆离场和车场地图拼接，通过先进的感知和规划算法，使车辆能够识别停车区域的标识，规划最佳的泊车路径，相比于手动泊车，自动泊车方法能够提高泊车的效率精度，减少误差和延误，离场时将泊车过程信息上传至云端，后台地图拼接程序形成高精度的局部或全部车场地图，随着后台高精度车场地图的建立和完善，泊车标识识别与泊车巡航软件将变得越来越高效，自动驾驶车辆无人自动泊车可以提高泊车效率和精度、能够满足人们对便捷、高效和智能化泊车体验的需求，与已公布的无人自动泊车的方法比，该方法无需在停车区域部署信标,便于实施和推广。

Description

用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体为用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法。

背景技术

在新一代信息技术不断发展的背景下，汽车与城市道路的“交流”成为可能，自动驾驶技术作为汽车产业与人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术深度融合的产物，已成为汽车产业的发展方向，无人自动泊车需要在停车区域部署信标，无人自动泊车系统需要准确地定位车辆并导航到目标停车位，传统的GPS定位技术在室内或者密集城市环境下的定位精度可能较低，因此引入信标设备可以提供更精确的定位信息，无人自动泊车系统需要对停车区域的环境进行感知，包括识别和定位空闲的停车位，部署信标设备可以提供额外的位置信息来辅助环境感知，无人自动泊车系统需要及时获得停车区域的车位信息，如空闲状态和可用数量等，由于停车场的车位使用情况会不断变化，需要实时更新和共享这些信息，通过在停车区域部署信标设备，可以更方便地获取最新的车位信息，并将其传输到自动泊车系统中。

现有技术中存在以下问题：

现有技术下，部署信标设备也面临一些挑战和成本考虑：

设备成本：信标设备的购买和安装成本较高，特别是对于大型停车场或者需要覆盖广阔区域的情况，这包括设备的采购费用、设备的安装和布线费用等；

维护成本：信标设备需要进行定期的检修、维护和更换，以确保其正常运行和准确性，需要人力资源和时间投入，并产生相应的维护成本；

系统集成难度：将信标设备与自动泊车系统进行集成，需要进行相应的软件开发和调试，以确保两者能够有效地进行通信和数据交换；

部署信标设备对于现有的无人自动泊车方法是为了满足定位、导航和数据更新等需求，但其会增加设备成本、维护成本和系统集成难度，因此，为了降低成本，为此，提出用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法用于解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

本发明提供的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，包括:

（1）、泊入停车：进入停车区域的自动驾驶车辆开启自动寻车位及泊车功能，利用从云端下载停车区域的地图，并进行泊车路径规划，利用车辆对停车区域标识的识别功能，结合巡航软件，开始巡航寻找车位，发现目标空车位时，车辆开启自动泊车，泊入目标车位，并待机；

（2）、车辆离场：车主通过手机软件联系并启动车辆，发送目的地信息，车辆利用下载的车场地图和标识识别功能，结合巡航软件，自动规划路径到达目的地；

（3）、车场地图拼接：每辆车在离场时将泊车过程信息上传至云端服务器，云端服务器将泊车过程信息拼接成车场地图，包括停车场路径信息和地面及周围的图形标识信息，随着大量车辆在各停车区域成功泊车并生成对应的车场地图，通过后台地图拼接程序形成高精度的车场地图。

优选的，所述停车区域标识包括:车位编号、车位画线、停车场出入口标识、地面前行和转弯标识、禁行标识、车位锁和车位占用设施、悬挂标识、空车位数量指向标识、墙面标识、人行标识和电梯标识，上述信息经识别、置信度达到阀值，被标注在车场地图上，用于车位位置信息的辅助标定以及后期泊车局部路径规划和泊车巡航控制；

优选的，所述云端服务器需要对车场地图进行拼接、管理和存储，对各停车区域进行逐步完善的地图信息，通过安装在车辆内的远程通讯软件和待机唤醒软件及泊车巡航软件进行车辆控制，通过安装在车主手机内的远程控制与监视泊车过程的APP软件进行车机交互。

优选的，所述车场地图是基于停车标示与GIS技术构建的矢量化扡图，车场地图由每个在停车区域中的自动驾驶车辆在目的地与目标空车位之间成功实现泊入与驶入产生，将多种信息上传到云端服务器，包括车辆行驶轨迹信息、轨迹沿途车位信息、以及泊车标识识别过的停车标识信息。

优选的，所述巡航软件通过自动驾驶车辆自身安装的摄像头采集泊车标识图像,通过泊车标识识别软件识别标识，与原始标识图像进行图像匹配，融合算法做异常情况处理，进行路径识别、规划，所述巡航软件安装在车内的泊车域控制器内，车辆进入停车场，自动寻车位开关打开，车辆进入泊车巡航模式，泊车域控制器基于视频图像对泊车位进行匹配，直到找到泊车位，该位置是车场地图中的车位的具体坐标。

优选的，所述自动泊车是一种在车辆到达目标空车位并确认可安全泊入时，自动将车辆从车位旁边行车道泊入目标空车位的识别控制软件，包括记录泊车过程信息，记录自动驾驶车辆当前在停车区域从目的地到目标空车位之间的巡航轨迹信息、时间戳、车辆四角的坐标、沿途经过的车位位置信息和拟泊入车位位置信息、巡航遇到的各种区域标识的坐标信息、异常事件，记录目的地到目标空车位之间的巡航轨迹信息。

优选的，所述自动泊车包括在自动驾驶车辆中安装有泊车域控制器，泊车域控制器具有算力支撑，泊车域控制器外部连接车辆的雷达传感器，内部通过CAN（ControllerArea Network）总线连接车辆的ECU（Electronic Control Unit），泊车域控制器需要基于车辆定位和姿态，以及泊车位坐标,来规划出巡航阶段路线和泊车路线，泊车路线为车辆已经巡航到一个目标停车位附近、泊入泊车位的路线和车辆从目标车位泊出到最近的车辆行驶标志线位置的线路，通过APP远程遥控，两段路线的划分与设计利用现有自动驾驶车辆的自动泊车的优化软件、可以结合本发明的泊车域控制器对泊车路线进行优化,以更合理的路线泊入车位。

优选的，所述泊车域控制器在规划出优化的巡航阶段路线和泊车路线之后,根据泊车路线的结果来给车辆发送各种控制信号，包括速度、方向盘转角、刹车命令等，保证车辆始终沿着规划出的泊车轨迹安全行驶到可开始泊车的位置,并从该可以开始泊车的位置驶入泊车位内。

优选的，所述自动泊车过程中需要对异常情况进行处理，通过超声波传感器在泊车过程中的监测,可以确定到泊车路线上是否存在障碍物，当确定存在障碍物时,超声波传感器会将检测到障碍物的信号发送给泊车域控制器，泊车域控制器在接该信号后需要根据障碍物的方位和距离,来规划出一条临时绕行路线以避开障碍物，并对车辆发出控制指令,避开该障碍物进行绕行，当障碍物得以避开之后,泊车域控制器会控制车辆重新回到泊车路线中,继续沿泊车路线行驶并泊车。

优选的，所述车位地图拼接具体包括:

（1）、第N辆车辆驶入停车区域进行视频图像采集、特征点匹配，形成行驶轨迹三维点云信息;

（2）、基于车N视频图像进行停车区域标识识别；

（3）、将上述点云与所述停车区域标识结合形成初步的局部车场地图，

（4）、泊车域控制器检测得到的停车区域标识与点云进行结合,得到对应各个标识的多个关键点集合,并通过关键点集合描述各个标识,定义泊车位以及其周围的环境信息，形成后续泊车的泊车车位地图和泊车路线；

（5）、车辆上传上述泊车车位地图和泊车路线，上传泊车车位地图至云端服务器，服务器经过平滑处理后形成泊车地图，包括车位、路径和泊车参照物信息;

（6）、服务器接收车辆N视频采集信息，推理部分泊车地图包含车位、路径和泊车标识参照物信息，按照车位的宽度或者长度,采用水平、垂直、斜角平移的方式，推理未在视频图像内的停车场的车位信息，加速车位地图的生成;

（7）、当下一辆自动驾驶车辆到达，第N+辆达到该停车区域的汽车，同样上述执行上述步骤，完成泊车地图的上传和推理，服务器将第N、N+辆车的车位、路径和泊车标识参照物信息做逻辑运算，进行置信度计算和拼接计算，拼接服务器比对车辆N+与车辆N巡航路线,比对车位、路径和泊车标识参照物信息，对置信度计算高的地图进行更新。

（8）、当足够多车辆进入该泊车区域,该区域的泊车地图就趋于完整，可被后续的车辆用于在停车区域进行路径规划和泊车控制。

与现有技术相比，以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

本发明通过先进的感知和规划算法，使车辆能够准确识别停车区域的标识，并规划最佳的泊车路径，相比于手动泊车，自动泊车方法能够提高泊车的效率和精度，减少误差和延误。

车辆离场：车主通过手机软件与车辆进行联系，并发送目的地信息后，车辆利用下载的车场地图和标识识别功能，自动规划最佳路径到达目的地，这种离场方式在节省驾驶员时间和精力的同时，还能够提供便捷的导航服务。

车场地图拼接：每辆车在离场时将泊车过程信息上传至云端，通过后台地图拼接程序形成高精度的局部或全部车场地图，这些地图包括停车场的路径信息和地面及周围的图形标识信息，车场地图的拼接可以提供准确且实时的停车位信息，大量的泊车路径信息经过后台地图拼接程序形成局部或全部车场地图，并最终理论上无限逼近、产生各个停车区域的高精度停车地图，随着后台高精度车场地图的建立和完善，泊车标识识别与泊车巡航软件将变得越来越高效。

自动驾驶车辆无人自动泊车可以提高泊车效率和精度、节省驾驶员时间和精力、提供便捷的导航服务，以及提供准确且实时的停车位信息，与已公布的无人自动泊车的方法比，该方法无需在停车区域部署信标,便于实施和推广，这些优点使得自动泊车方法能够满足人们对便捷、高效和智能化泊车体验的需求。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明自动驾驶车辆无人自动泊车的方法结构框架图。

图2是本发明泊入停车结构框架图。

图3是本发明车场地图拼接结构框架图。

图4是本发明自动驾驶车辆无人自动泊车的方法结构框架图。

图5是本发明自动驾驶车辆运动流程示意图。

图6是本发明自动驾驶车辆无人自动泊车的方法流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

请参阅图1-图3，本发明提供了用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，包括泊入停车、车辆离场和车场地图拼接，在封闭停车区域内自动驾驶车辆采用停车区域内的标识及从系统中下载的车辆所在停车区域的局部或全部地图如果有和车辆，泊车巡航软件自动巡航并泊入车位或自动从车位驶出并巡航至车辆所在停车区域出口或车主指定地点的系统和方法，与已公布的无人自动泊车的方法比，该方法无需在停车区域部署信标,便于实施和推广。

为了可以进行停车指引，在停车区域设置有有多种标识，包括:车位编号、车位画线、停车场出入口标识、地面前行或转弯标识、禁行标识、车位锁或车位占用设施、悬挂标识、空车位数量指向标识、墙面标识、人行标识、电梯标识等静止图形标识，上述信息一经识别、置信度达到阀值，将被标注在局部或全部车场地图上，用于车位位置信息的辅助标定及后期泊车局部路径规划和泊车巡航控制，帮助驾驶员准确定位空闲车位，通过地面标识、出入口标识等信息，可以在车场地图中提供综合的导航和停车指引，方便驾驶员进入和离开停车场。

为了可以进行后续车场数据的整备，设置有云端服务器对局部车场地图进行拼接、管理和存储，对各停车区域进行逐步完善的地图信息，通过安装在车辆内的远程通讯软件和待机唤醒软件及泊车巡航软件进行车辆控制，通过安装在车主手机内的远程控制与监视泊车过程的APP软件进行车机交互，自动驾驶车辆在成功泊入或驶入目的地与空车位之间的过程中，会将相关信息上传到云端服务器，这些信息包括车辆行驶轨迹、轨迹沿途的车位信息以及识别过的停车标识信息，通过实时更新和共享，可以使车场地图保持最新和完整的状态，为其他自动驾驶车辆提供更准确的导航和泊车引导。

为了提高泊车的效率，其中的车场地图是基于停车标示与GIS技术构建的矢量化扡图，局部车场地图由每个在停车区域中的自动驾驶车辆在目的地与目标空车位之间成功实现泊入与驶入产生，然后将多种信息上传到云端服务器，车辆行驶轨迹信息、轨迹沿途车位信息、以及泊车标识识别过的停车标识信息，具有高精度和准确性，能够提供可靠的车位导航信息，帮助自动驾驶车辆准确泊入目标空车位。

为了可以完成无人驾驶泊车，在巡航软件中设置有摄像头采集泊车标识图像,通过泊车标识识别软件识别标识，如果有原始匹配标识图像则进行图像匹配，融合算法做异常情况处理，小范围的路径识别、规划，小范围行驶控制的软件，泊车巡航软件安装在车内的泊车域控制器或车辆的自动驾驶域控制器内，车辆进入某停车场、软件或硬件的自动寻车位开关被打开，车辆进入泊车巡航模式，泊车域控制器基于视频图像对泊车位进行匹配，直到找到泊车位，该位置是车场地图中的车位的具体坐标，自动驾驶车辆可以更准确地找到目标空车位，且不需要人为操作。

为了可以使得无人车可以准确的泊入空车位，自动驾驶车辆安装有自动泊车软件，自动泊车软件是一种在车辆到达目标空车位并确认可安全泊入时，利用自己携带的毫米波雷达,结合摄像头识别，自动将车辆从车位旁边的行车道泊入目标空车位的识别控制软件，包括记录泊车过程信息，记录自动驾驶车辆当前在停车区域从目的地到目标空车位之间的巡航轨迹信息、时间戳、车辆四角的坐标、沿途经过的被识别的车位位置信息拟泊入车位位置信息、巡航遇到的各种区域标识的坐标信息、异常事件，记录目的地到目标空车位之间的巡航轨迹信息,沿途经过的被识别的车位位置信息、巡航遇到的各种区域标识及其坐标信息，自动泊车包括在自动驾驶车辆中安装有泊车域控制器，泊车域控制器具有算力支撑，泊车域控制器外部连接车辆的视频及雷达传感器，内部通过CAN（Controller AreaNetwork）总线连接车辆的ECU（Electronic Control Unit），泊车域控制器需要基于车辆定位和姿态，以及泊车位坐标,来规划出巡航阶段路线和泊车路线，巡航阶段路线是基于局部地图规划，从停车入口到目标车位或目标车位到停车场出口的行车线路，泊车路线为车辆已经巡航到一个目标停车位附近、泊入泊车位的路线和车辆从目标车位泊出到最近的车辆行驶标志线位置的线路，通过APP远程遥控，两段路线的划分与设计利用现有自动驾驶车辆的自动泊车的优化软件、也可以结合本发明的泊车域控制器对泊车路线进行优化,以更合理的路线泊入车位，泊车域控制器在规划出优化的巡航阶段路线和泊车路线之后,根据泊车路线的结果来给车辆发送各种控制信号，包括速度、方向盘转角、刹车命令等，保证车辆始终沿着规划出的泊车轨迹安全行驶到可开始泊车的位置,并从该可以开始泊车的位置驶入泊车位内,实现自动泊车功能，能够提供可靠的车位导航信息，帮助自动驾驶车辆准确泊入目标空车位。

为了使得泊车过程更为安全，在自动泊车过程中需要对异常情况进行处理，通过超声波传感器在泊车过程中的监测,可以确定到泊车路线上是否存在障碍物，当确定存在障碍物时,超声波传感器会将检测到障碍物的信号发送给泊车域控制器，泊车域控制器在接该信号后需要根据障碍物的方位和距离,来规划出一条临时绕行路线以避开障碍物，并对车辆发出控制指令,避开该障碍物进行绕行，当障碍物得以避开之后,泊车域控制器会控制车辆重新回到泊车路线中,继续沿泊车路线行驶并泊车，防止车辆发生碰撞，给使用者造成财产损失。

为了提高车位地图的精密性，其中车位地图拼接具体包括:第N辆车辆驶入停车区域进行视频图像采集、特征点匹配，形成行驶轨迹三维点云信息，基于车N视频图像进行停车区域标识识别，将上述点云与停车区域标识结合形成初步的局部车场地图，泊车域控制器检测得到的停车区域标识与点云进行结合,得到对应各个标识的多个关键点集合,并通过关键点集合描述各个标识,定义泊车位以及其周围的环境信息，形成用于后续泊车的泊车车位地图和泊车路线，车辆上传上述泊车车位地图和泊车路线上传泊车车位地图至云端服务器，服务器经过平滑处理后形成部分泊车地图，包括车位、路径和泊车参照物信息等，服务器接收车辆N视频采集信息已经推理部分泊车地图包含车位、路径和泊车标识等参照物信息;按照车位的宽度或者长度,采用水平、垂直、斜角平移的方式，推理未在视频图像内的停车场的车位信息，这样可以极大加速车位地图的生成，当下一辆第N+辆达到该停车区域的汽车，同样上述执行上述步骤，完成部分泊车地图的上传和推理，服务器将第N、N+辆车的车位、路径和泊车标识等参照物信息做逻辑运算，进行置信度计算和拼接计算，拼接服务器比对车辆N+与车辆N巡航路线,比对车位、路径和泊车标识等参照物信息，对置信度计算高的地图进行更新，当足够多车辆进入该泊车区域,该区域的泊车地图就趋于完整，就可被后续的车辆用于在停车区域进行路径规划和泊车控制，这些地图包括停车场的路径信息和地面及周围的图形标识信息，车场地图的拼接可以提供准确且实时的停车位信息，随着时间推移车场地图越发精确。

图形标识的识别和标注：能够在车场地图上提供车位编号、车位画线等信息，帮助驾驶员准确定位空闲车位，通过地面标识、出入口标识等信息，可以在车场地图中提供综合的导航和停车指引，方便驾驶员进入和离开停车场。

云端服务器和泊车巡航软件的配合：能够实现智能泊车路径规划和控制，提高泊车的效率和精度，通过远程控制和监视软件，驾驶员可以在手机上实时监视泊车过程，提供更方便、安全和可靠的停车体验。

上传车场数据：自动驾驶车辆在成功泊入或驶入目的地与空车位之间的过程中，会将相关信息上传到云端服务器，这些信息包括车辆行驶轨迹、轨迹沿途的车位信息以及识别过的停车标识信息，通过实时更新和共享，可以使车场地图保持最新和完整的状态，为其他自动驾驶车辆提供更准确的导航和泊车引导。

车位标识信息增强泊车识别和定位：上传到云端服务器的停车标识信息经过识别后，可以用于泊车过程中的车位识别和定位，在泊车过程中，自动驾驶车辆可以更准确地找到目标空车位，提高泊车的效率和精度。

数据分析和优化：云端服务器上存储了大量的车辆行驶轨迹和停车标识信息，可以进行数据分析和优化，通过对泊车过程的数据分析，可以发现泊车瓶颈和改进空间，优化停车流程和路线规划，提高整体的停车效率和用户体验高精度的车位导航地图，具有高精度和准确性，能够提供可靠的车位导航信息，帮助自动驾驶车辆准确泊入目标空车位。

实时更新和共享：每个自动驾驶车辆在成功泊入或驶入目的地与空车位之间的过程中，会将相关信息上传到云端服务器，这些信息包括车辆行驶轨迹、轨迹沿途的车位信息以及识别过的停车标识信息，通过实时更新和共享，可以使车场地图保持最新和完整的状态，为其他自动驾驶车辆提供更准确的导航和泊车引导。

先进的感知和规划算法：使车辆能够准确识别停车区域的标识，并规划最佳的泊车路径，相比于传统的手动泊车，自动泊车方法能够提高泊车的效率和精度，减少误差和延误。

车场地图拼接：每辆车在离场时将泊车过程信息上传至云端，通过后台地图拼接程序形成高精度的局部或全部车场地图，这些地图包括停车场的路径信息和地面及周围的图形标识信息，车场地图的拼接可以提供准确且实时的停车位信息，方便其他驾驶员找到空闲车位，提高停车位的利用率。

本发明中的自动驾驶车辆无人自动泊车方法的优点包括提高泊车效率和精度、节省驾驶员时间和精力、提供便捷的导航服务，以及提供准确且实时的停车位信息，与已公布的无人自动泊车的方法比，该方法无需在停车区域部署信标,便于实施和推广，这些优点使得自动泊车方法能够满足人们对便捷、高效和智能化泊车体验的需求同时降低成本。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，包括:

（1）、泊入停车：进入停车区域的自动驾驶车辆开启自动寻车位及泊车功能，利用从云端下载停车区域的地图，并进行泊车路径规划，利用车辆对停车区域标识的识别功能，结合巡航软件，开始巡航寻找车位，发现目标空车位时，车辆开启自动泊车，泊入目标车位，并待机；

（2）、车辆离场：车主通过手机软件联系并启动车辆，发送目的地信息，车辆利用下载的车场地图和标识识别功能，结合巡航软件，自动规划路径到达目的地；

（3）、车场地图拼接：每辆车在离场时将泊车过程信息上传至云端服务器，云端服务器将泊车过程信息拼接成车场地图，包括停车场路径信息和地面及周围的图形标识信息，随着大量车辆在各停车区域成功泊车并生成对应的车场地图，通过后台地图拼接程序形成高精度的车场地图。

2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述停车区域标识包括:车位编号、车位画线、停车场出入口标识、地面前行和转弯标识、禁行标识、车位锁和车位占用设施、悬挂标识、空车位数量指向标识、墙面标识、人行标识和电梯标识，上述信息经识别、置信度达到阀值，被标注在车场地图上，用于车位位置信息的辅助标定以及后期泊车局部路径规划和泊车巡航控制；

所述云端服务器需要对车场地图进行拼接、管理和存储，对各停车区域进行逐步完善的地图信息，通过安装在车辆内的远程通讯软件和待机唤醒软件及泊车巡航软件进行车辆控制，通过安装在车主手机内的远程控制与监视泊车过程的APP软件进行车机交互。

3.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述车场地图是基于停车标示与GIS技术构建的矢量化扡图，车场地图由每个在停车区域中的自动驾驶车辆在目的地与目标空车位之间成功实现泊入与驶入产生，将多种信息上传到云端服务器，包括车辆行驶轨迹信息、轨迹沿途车位信息、以及泊车标识识别过的停车标识信息。

4.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述巡航软件通过自动驾驶车辆自身安装的摄像头采集泊车标识图像,通过泊车标识识别软件识别标识，与原始标识图像进行图像匹配，融合算法做异常情况处理，进行路径识别、规划，所述巡航软件安装在车内的泊车域控制器内，车辆进入停车场，自动寻车位开关打开，车辆进入泊车巡航模式，泊车域控制器基于视频图像对泊车位进行匹配，直到找到泊车位，该位置是车场地图中的车位的具体坐标。

5.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述自动泊车是一种在车辆到达目标空车位并确认可安全泊入时，自动将车辆从车位旁边行车道泊入目标空车位的识别控制软件，包括记录泊车过程信息，记录自动驾驶车辆当前在停车区域从目的地到目标空车位之间的巡航轨迹信息、时间戳、车辆四角的坐标、沿途经过的车位位置信息和拟泊入车位位置信息、巡航遇到的各种区域标识的坐标信息、异常事件，记录目的地到目标空车位之间的巡航轨迹信息。

6.根据权利要求5所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述自动泊车包括在自动驾驶车辆中安装有泊车域控制器，泊车域控制器具有算力支撑，泊车域控制器外部连接车辆的雷达传感器，内部通过CAN（Controller Area Network）总线连接车辆的ECU（Electronic Control Unit），泊车域控制器需要基于车辆定位和姿态，以及泊车位坐标,来规划出巡航阶段路线和泊车路线，泊车路线为车辆已经巡航到一个目标停车位附近、泊入泊车位的路线和车辆从目标车位泊出到最近的车辆行驶标志线位置的线路，通过APP远程遥控，两段路线的划分与设计利用现有自动驾驶车辆的自动泊车的优化软件、可以结合本发明的泊车域控制器对泊车路线进行优化,以更合理的路线泊入车位。

7.根据权利要求6所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述泊车域控制器在规划出优化的巡航阶段路线和泊车路线之后,根据泊车路线的结果来给车辆发送各种控制信号，包括速度、方向盘转角、刹车命令等，保证车辆始终沿着规划出的泊车轨迹安全行驶到可开始泊车的位置,并从该可以开始泊车的位置驶入泊车位内。

8.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述自动泊车过程中需要对异常情况进行处理，通过超声波传感器在泊车过程中的监测,可以确定到泊车路线上是否存在障碍物，当确定存在障碍物时,超声波传感器会将检测到障碍物的信号发送给泊车域控制器。

9.根据权利要求8所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述泊车域控制器在接该信号后需要根据障碍物的方位和距离,来规划出一条临时绕行路线以避开障碍物，并对车辆发出控制指令,避开该障碍物进行绕行，当障碍物得以避开之后,泊车域控制器会控制车辆重新回到泊车路线中,继续沿泊车路线行驶并泊车。

10.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆无人自动泊车的方法，其特征在于，所述车位地图拼接具体包括:

（1）、第N辆车辆驶入停车区域进行视频图像采集、特征点匹配，形成行驶轨迹三维点云信息;

（2）、基于车N视频图像进行停车区域标识识别；

（3）、将上述点云与所述停车区域标识结合形成初步的局部车场地图，

（4）、泊车域控制器检测得到的停车区域标识与点云进行结合,得到对应各个标识的多个关键点集合,并通过关键点集合描述各个标识,定义泊车位以及其周围的环境信息，形成后续泊车的泊车车位地图和泊车路线；

（5）、车辆上传上述泊车车位地图和泊车路线，上传泊车车位地图至云端服务器，服务器经过平滑处理后形成泊车地图，包括车位、路径和泊车参照物信息;

（6）、服务器接收车辆N视频采集信息，推理部分泊车地图包含车位、路径和泊车标识参照物信息，按照车位的宽度或者长度,采用水平、垂直、斜角平移的方式，推理未在视频图像内的停车场的车位信息，加速车位地图的生成;

（7）、当下一辆自动驾驶车辆到达，第N+辆达到该停车区域的汽车，完成泊车地图的上传和推理，服务器将第N、N+辆车的车位、路径和泊车标识参照物信息做逻辑运算，进行置信度计算和拼接计算，拼接服务器比对车辆N+与车辆N巡航路线,比对车位、路径和泊车标识参照物信息，对置信度计算高的地图进行更新;

（8）、当足够多车辆进入该泊车区域,该区域的泊车地图就趋于完整，可被后续的车辆用于在停车区域进行路径规划和泊车控制。