CN210348810U - 一种无人驾驶车的停车场导航系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开一种无人驾驶车的停车场导航系统，包括识别模块、地图模块、视觉传感器、云大脑和无人驾驶车载导航装置；所述云大脑与所述无人驾驶车载导航装置连接；所述地图模块分别与所述无人驾驶车载导航装置和所述云大脑连接；所述云大脑通过分别与所述识别模块和所述视觉传感器连接，接收出口处的所述识别模块发送的信息后触发所述视觉传感器启动，同时对所述视觉传感器新发送的数据进行处理运算。实现了无人驾驶车辆导航与停车场导航系统更好地连接沟通，使其能快速地找到停车位；通过触发的形式启动视觉传感器工作，有效减少数据传输量和运算量和节省功耗。

Description

一种无人驾驶车的停车场导航系统

技术领域

本实用新型涉及导航技术领域，尤其涉及一种无人驾驶车的停车场导航系统。

背景技术

随着大型商厦的不断建设和人们生活水平的不断提高，大型停车场停车找车位带来很多难题；有些停车场导航系统采用摄像头采集停车信息，但需长时间不断采集图像，导致功耗大且传输数据量大，产品容易损坏。

现有技术中，随着人工智能的不断发展，产生越来越多的人工智能产品，例如无人驾驶车辆，目前现有技术中对无人驾驶车辆的停车场导航技术尚未成熟；因此现有技术的停车场导航系统难以兼顾和适应无人驾驶车辆应用，不能有效地解决无人驾驶车在停车场的停车的问题，更不能适应未来的无人驾驶车辆更好地与停车场导航系统信息交流对接。

实用新型内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种有效减少数据传输量、节省功耗并能有效解决无人驾驶车辆在停车场的停车的导航系统。

一种无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，包括识别模块、地图模块、视觉传感器、云大脑和无人驾驶车载导航装置；所述云大脑与所述无人驾驶车载导航装置连接；所述地图模块分别与所述无人驾驶车载导航装置和所述云大脑连接；

所述识别模块用于车牌识别和人脸识别，设置在停车场的出口处和入口处；

所述地图模块用于传输停车场3D地图；

所述视觉传感器用于采集停车场车位的图像信息；

所述云大脑通过分别与所述识别模块和所述视觉传感器连接，接收出口处的所述识别模块发送的信息后触发所述视觉传感器启动，同时对所述视觉传感器新发送的数据进行处理运算；所述云大脑还用于检测到没有任何所述视觉传感器的数据时自行启动所述视觉传感器工作。

在其中一个实施例中，所述无人驾驶车载导航装置用于向所述云大脑发送信息，并能接收所述云大脑处理后反馈的信息。

在其中一个实施例中，所述地图模块包括无线模块、存储模块和电源模块。

在其中一个实施例中，所述识别模块包括人脸识别模块、车牌识别模块、触发模块和供电模块。

在其中一个实施例中，还包括语音识别模块，所述语音识别模块与所述云大脑连接。

在其中一个实施例中，多个所述语音识别模块设置在停车场的多个位置。

在其中一个实施例中，还包括支付模块，所述支付模块与所述云大脑连接。

在其中一个实施例中，多个所述视觉传感器设置在停车场的多个位置。

本实用新型的有益效果包括：上述基于无人驾驶车的停车场导航系统，云大脑通过分别与识别模块和视觉传感器连接，接收出口处的识别模块发送的信息并触发视觉传感器启动，同时对视觉传感器新发送的数据进行处理运算；且无人驾驶车载导航装置可向云大脑发送信息，并接收云大脑处理后反馈的位置信息进行导航，进而实现无人驾驶停车场导航。取车时，还能通过语音识别进行取车，云大脑将收到语音指令后进行处理，最后将指令发送至无人驾驶车导航装置，车辆根据位置信息能自行导航到达车主的位置。实现了无人驾驶车辆导航与停车场导航系统更好地连接沟通，使其能快速地找到停车位；且取车时无须走到指定停车位就能实现智能快速取车，节省人力同时也方便快捷；并通过触发的形式启动视觉传感器工作，既有效减少数据传输量和云大脑的运算量，又节省了功耗。

附图说明

图1为本实用新型一种无人驾驶车的停车场导航系统的一具体实施例的结构示意图。

图2为本实用新型一种无人驾驶车的停车场导航系统的一具体实施例的流程示意图。

图3为本实用新型一种无人驾驶车的停车场导航系统的另一具体实施例的结构示意图。

图4为本实用新型一种无人驾驶车的停车场导航系统的又一具体实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本实用新型一种无人驾驶车的停车场导航系统的具体实施方式进行说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本实用新型，并不限定于本实用新型。

参见图1，作为本实用新型的无人驾驶车的停车场导航系统100的一个具体实施例，其包括识别模块110、地图模块120、视觉传感器130、云大脑140和无人驾驶车载导航装置150；云大脑140与无人驾驶车载导航装置150连接,并通过5G网络通信；无人驾驶车载导航装置150与地图模块120连接，地图模块120连接与云大脑140连接。识别模块110还包括车牌识别模块111、人脸识别模块112、触发模块113和供电模块114，触发模块113分别与车牌识别模块111和人脸识别模块112连接，设置在停车场的出口处和入口处。其中，车牌识别模块111用于车牌识别，人脸识别模块112用于人脸识别，供电模块114为整个识别模块110提供电源。当车辆进入停车场后，识别模块110就会启动，先是启动车牌识别模块111工作，采集车牌信息发送至云大脑140，此时云大脑140将该车辆的入场时间记录下来；当该无人驾驶车为新车，未取得车牌时，车牌识别模块110采集不到车牌数据，此时车牌识别模块110发送指令至触发模块113，触发模块113就会触发人脸识别模块112启动，进行对该车里面的人进行人脸识别，并将数据信息发送至云大脑140，同时云大脑140也将该车辆的入场时间记录下来。

视觉传感器130用于将停车场的车位信息采集并发送至云大脑140，具体的，视觉传感器130采集的车位信息为图像，并具有模数转换功能，将转化得到的数字信号发送至云大脑140；更优的，视觉传感器130中设有相关程序，只有在接收到云大脑140发送的触发指令才进行一次图像采集，采集完毕后进入休眠状态。具体的，视觉传感器130为旋转式的，可360度旋转；其中一次的图像采集为完整的一次360度旋转。在停车场通道内可每隔8米距离设置一个视觉传感器130，每个视觉传感器130每次能采集到8个车位图片信息。这样在停车场的多个区域都设置有视觉传感器130，增加了数据采集的准确性。

云大脑140能将信息进行数据运算处理和数据传送，并能按一定的时序协调工作，分析和执行指令；且能根据视觉传感器130发送的数据进行识别；内设有相关程序，能根据视觉传感器130发送的数据信息计算出空车位的位置。

无人驾驶车载导航装置150具有无线传输功能和5G网络通信功能。

其中，地图模块120还包括无线模块200、存储模块210和电源模块220，存储模块210用于存储本地停车场的3D地图；无线模块200用于连接无人驾驶车载导航装置150，并向无人驾驶车载导航装置150传输停车场3D地图。当无人驾驶车通过车牌识别或人脸识别后，地图模块120就通过无线模块200发送指令访问无人驾驶车载导航装置150，并将存储模块210中的停车场3D地图发送至无人驾驶车载导航装置150。

本领域技术人员可以理解本实用新型实施例中的存储模块210可以为Flash存储器。电源模块220提供电源，具体可设有稳压电路，用于对外部输入电能进行转换。

更佳的，在一个优选例中，参见图2，当无人驾驶车进入到停车场时，识别模块110开始识别，首先车牌识别模块111进行车牌识别，采集车牌信息并发送至云大脑140，此时云大脑140将该车辆的入场时间记录下来；当该无人驾驶车为新车，未取得车牌，车牌识别模块110采集不到车牌数据时，此时车牌识别模块110发送指令至触发模块113，触发模块113就会触发人脸识别模块112启动，进行对该车里面的人进行人脸识别，并将数据信息发送至云大脑140，同时云大脑140也将该车辆的入场时间记录下来。接着，云大脑140发送指令控制地图模块120向无人驾驶车发送停车场3D地图，然后地图模块120开始访问无人驾驶车载导航装置150，并发送该停车场的3D地图至无人驾驶车载导航装置150。云大脑140接收到入口处的识别模块110发送的信息后，将距离无人驾驶车最近的空车位置信息通过5G网络发送至无人驾驶车载导航装置150。无人驾驶车可根据停车场的3D地图和空车位置信息形成导航路径导航至指定的空车位，完成导航。

应当说明的是，云大脑140能根据当前无人驾驶车的位置分析运算出距离无人驾驶车最近的空车位。

进一步地，在另个一实施例中，参见图1，为保证导航更效地实现，实现的应用场景如下。当无人驾驶车已收到云大脑140发送的空车位信息并找到目标的空车位时，首先，发现目标停车位被占用，无人驾驶车载导航装置150向云大脑140发送“车位被占”指令和报告“当前位置”。此时，当云大脑140收到无人驾驶车载导航装置150发送上述信息后，且云大脑140内部设有一定程序，能触发视觉传感器130启动并采集最新停车位信息。接着，视觉传感器130将采集的新图片信息发送至云大脑140。云大脑140将收到信息后进行运算处理，并将最新距离无人驾驶车最近的空车位信息反馈至无人驾驶车载导航装置150。无人驾驶导航装置150收到反馈信息后根据新位置继续完成导航。能有效解决在目标停车位被其他车辆突然占用时出现的突发问题，提高了本实用新型的可行性。

更进一步地，参见图3，当无人驾驶车离开停车场时，可提供以下实施例。本实用新型的无人驾驶车的停车场导航系统100还包括支付模块160，设置在停车场的出口处；支付模块160与云大脑140通过无线方式连接，并能连接支付宝或微信实现自动扣费，用于停车场停车缴费。用户可将车牌或人脸绑定支付宝账号或微信账号，即可实现无感支付。

当无人驾驶车开驶到出口处时，识别模块110启动，将识别到的车牌信息或人脸信息传输至云大脑140。云大脑140记录下即时该车的出场时间，并通过匹配入场时间计算该无人驾驶车的停车总时间，并根据预设的停车场的收费标准单价计算出该车的总停车金额；再将总停车金额通过无线发送至支付模块160，支付模块160收到总停车金额后相应扣取该车停车费用，从而实现无感支付。具体的，收费标准单价可以在云大脑140上根据实际需求进行更改。

另外，在云大脑140收到接收出口处的识别模块110发送信息的同时，云大脑140通过无线传输发送指令至视觉传感器130并控制其重新进行采集停车场车位的图像信息，此处应当说明的是，视觉传感器130预先存储有一定的程序，能够识别云大脑140发送的控制指令。接着，视觉传感器130将重新采集的数据发送至云大脑140，云大脑140根据新数据重新计算。最后，云大脑140完成停车场空车位更新。

因此，当有车辆驶出停车场时，经过云大脑140计算识别后能触发视觉传感器130工作，进而产生停车位数据的更新。这样，不仅能节省视觉传感器的功耗，而且还能减少视觉传感器130向云大脑140传输的数据量和云大脑140的运算量。

作为优选，当云大脑140首次投入使用，没有视觉传感器的数据时，也可以完成空车位的数据更新。当然，这控制过程也是由本实用新型的主要部件云大脑140实现的，具体如下：首先，云大脑140检测到完全没有视觉传感器130的数据；接着，云大脑140触发视觉传感器130启动；然后，视觉传感器采集130采集车位图片数据并发送至云大脑140；最后，云大脑140收到数据后通过计算后得出新的空车位信息。完成停车场空车位数据更新。

更佳的，作为一种可实施方式，参见图4，无人驾驶车的停车场导航系统100还包括语音识别模块170，语音识别模块170与云大脑140连接且具有模数转换功能，能将语音信号转化为数字信号并传输至云大脑140。其中，语音识别模块170设置在停车场的多个区域；具体地，如可设置在停车场的电梯口或楼梯口处。当车主需要取车时，可对音识别模块170进行对话，对话内容为车牌号码和车主当前位置；即例如呼叫：“粤C33333 、A2电梯口”；此处应当说明的是，云大脑140预先设置有停车场的各电梯口和楼梯口的编号数据。接着，音识别模块170将采集到的语音信息进行识别，并根据识别结果生成指令发送至云大脑140。然后，云大脑140收到该信息后处理分析，并将处理后的车主的位置信息发送至对应车牌号码的无人驾驶车的无人驾驶车载导航装置150。最后，无人驾驶车载导航装置150收到位置信息后导航至车主位置，完成取车。

以上所述实施例仅表达了本实用新型的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但不能因此而理解为对本实用新型专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本实用新型的保护范围。因此，本实用新型专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，包括识别模块、地图模块、视觉传感器、云大脑、无人驾驶车载导航装置和语音识别模块；所述云大脑与所述无人驾驶车载导航装置连接；所述地图模块分别与所述无人驾驶车载导航装置和所述云大脑连接；所述语音识别模块还与所述云大脑连接；所述识别模块用于车牌识别和人脸识别，设置在停车场的出口处和入口处；所述地图模块用于传输停车场3D地图；所述视觉传感器用于采集停车场车位的图像信息；所述云大脑通过分别与所述识别模块和所述视觉传感器连接，接收出口处的所述识别模块发送的信息后触发所述视觉传感器启动，同时对所述视觉传感器新发送的数据进行处理运算；所述识别模块包括人脸识别模块、车牌识别模块、触发模块和供电模块。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，所述无人驾驶车载导航装置用于向所述云大脑发送信息，并能接收所述云大脑处理后反馈的信息。

3.根据权利要求1所述的无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，所述地图模块包括无线模块、存储模块和电源模块。

4.根据权利要求1所述的无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，多个所述语音识别模块设置在停车场的多个位置。

5.根据权利要求1所述的无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，还包括支付模块，所述支付模块与所述云大脑连接。

6.根据权利要求1所述的无人驾驶车的停车场导航系统，其特征在于，多个所述视觉传感器设置在停车场的多个位置。

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