JP2021131910A - 駐車モデルの生成方法及び装置、電子機器及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】自律駐車分野に関する駐車モデルの生成方法及び装置、電子機器及び記憶媒体を提供する。【解決手段】方法は、複数の駐車サンプル集合を取得し、各駐車サンプル集合に対して、駐車サンプル集合に基づいて目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、駐車巡航空間から駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出し、各第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する駐車サンプル集合から異常位置の駐車走行データを削除して、駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得し、目標サンプルデータを用いて駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成する。【効果】駐車モデルを構築する際にデータが不正確であるという問題を解決し、目標駐車モデルを構築する駐車データに対してノイズを効果的に低減することにより、結果がより正確で信頼度がより高い駐車モデルを構築することができる。【選択図】図１

Description

本出願は、データ処理技術分野に関し、特に自律駐車技術分野に関し、具体的には、駐車モデルの生成方法及び装置、電子機器及び記憶媒体に関する。

社会の発展及び人々の生活レベルの向上に伴い、人々の自動駐車に対するニーズが日々高まっており、特に家や会社などの駐車スペースが固定されているシーンでは、自動駐車によって最後の１キロの自由をもたらすことが望ましい。
関連技術では、駐車モデルをトレーニングする際に、通常リアルタイムに収集されたデータを利用し、すなわち、事前に高精度地図を収集する必要がなく、リアルタイムに収集された道路状況情報をそのままモデルトレーニングのサンプルとして使用することであり、しかしながら、リアルタイムに収集されたデータには、一時的に現れた歩行者や他の車両に対する回避などの特別な道路状況情報及び走行軌跡も含まれやすいため、データ異常が存在しやすく、学習された制御ポリシーが自律駐車の安全性を確保できず、ユーザの体験に影響を与える。

本開示は、駐車モデルの生成方法及び装置、電子機器及び記憶媒体を提供する。

本開示の一態様によれば、駐車モデルの生成方法を提供し、複数の駐車サンプル集合を取得するステップであって、各前記駐車サンプル集合には、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行データが含まれるステップと、各前記駐車サンプル集合に対して、前記駐車サンプル集合に基づいて前記目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、前記駐車巡航空間から前記駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出するステップであって、前記駐車巡航空間は、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車スペースまで走行する仮想空間を認識するステップと、各前記第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除して、前記駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得するステップと、前記目標サンプルデータを用いて前記駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成するステップと、を含む。

本開示の他の態様によれば、駐車モデルの生成装置を提供し、複数の駐車サンプル集合を取得するための取得モジュールであって、各前記駐車サンプル集合には、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行データが含まれる取得モジュールと、各前記駐車サンプル集合に対して、前記駐車サンプル集合に基づいて前記目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、前記駐車巡航空間から前記駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出するための抽出モジュールであって、前記駐車巡航空間は、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車スペースまで走行する仮想空間を認識することに用いられる抽出モジュールと、各前記第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除して、前記駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得するための認識モジュールと、前記目標サンプルデータを用いて前記駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成するための生成モジュールと、を備える。

本開示の第３態様によれば、電子機器を提供し、電子機器は、少なくとも１つのプロセッサと、該少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を備え、前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令が、前記少なくとも１つのプロセッサが第１の態様に記載の駐車モデルの生成方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される。

本開示の第４の態様によれば、コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令が、コンピュータに第１の態様に記載の駐車モデルの生成方法を実行させることに用いられる。

本開示の第５の態様によれば、コンピュータプログラムを提供し、コンピュータ上で動作するときに、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに第１の態様に記載の駐車モデルの生成方法を実行させることに用いられる。

本出願の技術によって駐車モデルを構築する際にデータが不正確であるという問題を解決し、目標駐車モデルを構築する駐車データに対してノイズを効果的に低減することにより、結果がより正確で信頼度がより高い駐車モデルを構築することができる。

なお、本部分に記載された内容は、本開示の実施例の肝心または重要な特徴を限定することを意図するものではなく、本開示の範囲を限定するものでもない。本開示の他の特徴は、以下の説明によって容易に理解されるようになる。

図面は、本技術案をよりよく理解するために使用され、本開示を限定するものではない。
本出願の１つの実施例に係る駐車モデルの生成方法の概略フローチャートである。 本出願の他の実施例に係る駐車モデルの生成方法の概略フローチャートである。 本出願のもう１つの実施例に係る駐車モデルの生成方法の概略フローチャートである。 本出願の更なる実施例に係る駐車モデルの生成方法の概略フローチャートである。 本出願の１つの実施例に係る駐車モデルの生成装置の概略ブロック図である。 本出願の他の実施例に係る駐車モデルの生成装置の概略ブロック図である。 本出願の他の実施例に係る駐車モデルの生成装置の概略ブロック図である。 本出願の実施例の駐車モデルの生成方法を実現するための電子機器のブロック図である。

以下、図面と組み合わせて本開示の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするためにその中には本開示の実施例の様々な詳細事項が含まれ、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本開示の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。

以下、図面を参照して本出願の実施例の駐車モデルの生成方法及び装置、サーバ及び記憶媒体を説明する。

図１は、本出願の１つの実施例に係る駐車モデルの生成方法の概略フローチャートである。なお、本実施例の駐車モデルの生成方法の実行主体が駐車モデルの生成装置であり、駐車モデルの生成装置は、具体的には、サーバやハードウェア機器におけるソフトウェアなどであってもよい。

図１に示すように、本出願の駐車モデルの生成方法は、以下のステップを含む。

ステップ１０１において、複数の駐車サンプル集合を取得する。

ここで、各駐車サンプル集合には、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行データが含まれる。

なお、同じ場所で、すなわち、予め設定された点と目標駐車点がいずれも同一である場合、駐車モデルを生成するためのサンプル集合が複数あるべきである。トレーニングモデルにおいて、単一のサンプルデータを用いてトレーニングすると、トレーニングされたモデルには、サンプルデータの駐車走行データのみが含まれ、トレーニングされたモデルを用いて自動駐車する際に、単一のサンプルの駐車走行データに基づいて自動駐車するしかできず、目標車両の姿勢が多いにもかかわらず自動駐車が依然として可能であるという目的を満たすことができないことを理解されたい。したがって、サンプルの多様性という要件を満たすように、複数の駐車サンプル集合を初期データとして取得する必要があり、それによって、複数の駐車サンプル集合を用いてトレーニングされた駐車モデルは、目標車両が複数の姿勢にある場合にも良好な自動駐車制御ポリシーを取得することができる。

選択可能に、駐車サンプルデータの数に対して冗長量を設定してもよく、例えば、モデリングのための駐車サンプル集合の数がＮである場合、Ｎ＋５個の駐車サンプル集合を取得することができ、すなわち、取得された駐車サンプル集合の数がトレーニングニーズを満たすことをさらに確保するように、５個の駐車サンプルの冗長量を増加させる。

ここで、予め設定された点は、目標車両を駐車する開始点、例えば、駐車場の入り口、ガレージ内の車道の固定位置などであってもよく、目標駐車点は、ユーザがよく使う駐車点であってもよい。ここで、ユーザが当該駐車点を用いる回数が予め設定された駐車回数を満たす場合、当該駐車点を目標駐車点とすることができ、ここで、予め設定された回数は、前述したサンプルデータと同じであってもよく、すなわち、駐車回数がサンプルニーズを満たす駐車点を目標駐車点とすることができる。

駐車走行データは、目標車両周囲の画像データ、車両が走行した軌跡データ、ユーザが目標車両の走行を制御する制御データ及び車両が制御された後に生成された姿勢データのうちの１つ又は複数を含むことができる。

本出願は、相対的に固定された駐車スペース、すなわち、ユーザがよく使う駐車スペースに対する自動駐車モデルの構築に適用されるため、ユーザがよく使う駐車の予め設定された点及び目標駐車点のデータは、日常的な走行によって繰り返して取得することができ、ユーザが車両を予め設定された点から目標駐車点まで運転するプロセスにおいて、ユーザが目標車両を運転する駐車走行データを継続的に収集し、ここで、ユーザが目標車両を運転して予め設定された点から目標駐車点まで走行することは、１つの駐車サンプル集合とすることを理解されたい。

駐車サンプル集合を取得する際に、目標車両の位置を認識することにより、目標車両が非目標駐車点から予め設定された点まで走行した際に駐車サンプル集合に対する収集を開始したり、又はユーザの開始命令に基づいて駐車サンプル集合に対する収集を開始したりすることができ、なお、駐車サンプル集合を収集する頻度は、ユーザの走行ニーズに基づいて設定できることを理解されたく、本出願はこれを限定しない。

ステップ１０２において、各駐車サンプル集合に対して、駐車サンプル集合に基づいて目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、駐車巡航空間から駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出する。

ここで、駐車巡航空間は、目標車両が予め設定された点から目標駐車スペースまで走行する仮想空間を認識することに用いられる。

選択可能に、予め設定された点から目標駐車スペースまで走行する空間情報を構築するように、各駐車サンプル集合に対して３次元モデリングのようなモデリングを行ってもよく、ここで、駐車巡航空間には、駐車標識、走行標識、減速帯標識、車道標識及び固定障害物（例えば、駐車場におけるセメント柱）などが含まれるが、これらに限定されない。つまり、駐車サンプル集合に基づいて構築された目標車両の駐車巡航空間は、現在の第１の駐車軌跡を投射するための、実空間と同じ又は類似する仮想空間である。

さらに、第１の駐車軌跡は、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行軌跡であってもよく、目標車両のいずれかの点の移動座標、例えば、目標車両の車体中心位置の移動座標からなる軌跡、又は目標車両のいずれかのタイヤが走行した軌跡を第１の駐車軌跡として選択することができる。

目標車両は、予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行プロセスを１回行うため、各駐車サンプル集合には、それに対応する第１の駐車軌跡が１つ含まれていることを理解されたい。

ステップ１０３において、各第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する駐車サンプル集合から異常位置の駐車走行データを削除して、駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得する。

なお、駐車中には通常、歩行者や他の車両を回避するなどの突発的な状況に遭遇する場合があり、このとき、第１の駐車軌跡には駐車動作と明らかに関係がない軌跡位置が現れ、これらの回避プロセスは通常の駐車軌跡と関係がないため、自動駐車の参照データとするのに適していないため、これらの駐車軌跡と関係がない軌跡位置を削除し、残された軌跡データ、すなわち、実際に駐車に用いられた軌跡データを、駐車モデルを構築するための目標サンプルデータとする必要がある。

歩行者や他の車両などの回避が必要な特殊な道路状況は、駐車プロセスの一般的なイベントではなく、そして、毎回の特殊道路状況の発生時間及び発生位置がいずれも予測できないため、本出願で駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを選択する際に、これらの異常位置データを削除する必要があり、しかし自動駐車中に、自動駐車プログラムにおける回避ポリシーに基づいて特殊な道路状況を回避することができることを理解されたい。

ステップ１０４において、目標サンプルデータを用いて駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成する。

選択可能に、深層学習モデルを用いて目標サンプルデータ、駐車モデルをトレーニングする。

ここで、目標駐車モデルは、目標車両が予め設定された点に到達した時に目標駐車モデルにより提供される車両制御データに基づいて自動駐車できるように、予め設定された点から目標駐車点まで走行する車両制御データを提供する。

これにより、本出願の駐車モデルの生成方法は、駐車モデルを構築する際にデータが不正確であるという問題を解決し、目標駐車モデルを構築する駐車データに対してノイズを効果的に低減することにより、結果がより正確で信頼度がより高い駐車モデルを構築することができ、本出願により提供される駐車モデルの生成方法を用いて駐車モデルを取得する際に、得られた駐車制御ポリシーの安全性及び信頼性がより高い。

以下、図２と組み合わせて本出願の他の実施例の駐車モデルの生成方法を説明する。

図２に示すように、図１の実施例に基づいて、本出願の実施例の駐車モデルの生成方法は、以下のステップを含む。

ステップ２０１において、複数の駐車サンプル集合を取得する。

なお、本出願の実施例では、目標駐車点が固定駐車点であるため、多くの駐車サンプル集合が生成されやすいが、一部の駐車サンプル集合は、時間スパンが比較的大きいか、又は比較的多いエラーデータがあるため、駐車モデルを構築するサンプル集合とするのに適しない。したがって、目標車両によって収集された複数の候補駐車サンプル集合を選別し、適切な複数の駐車サンプル集合を取得する必要がある。

複数の駐車サンプル集合を選別する際に、選別された複数の駐車サンプル集合の数が実際に必要な数を超えていることを確保する必要があり、超えている数が５個以上であってもよく、駐車軌跡を選別する時の冗長量を確保することを理解されたい。

１つの可能な実現形態として、複数の候補駐車サンプル集合、及び各候補駐車サンプル集合の生成時刻を取得し、生成時刻に基づいて、すべての候補駐車サンプル集合から複数の駐車サンプル集合を選別する。

つまり、駐車サンプル集合の生成時間に基づいて候補駐車サンプル集合を選別することができ、例えば、候補駐車サンプル集合の生成時間が早すぎ、例えば、候補駐車サンプル集合が６ヶ月前のデータである場合、あまりにも古いから、運転手の駐車技術が時間とともに大きく変化したため、当該候補駐車サンプル集合が駐車サンプル集合として選別されるのに適していないと考える。

選択可能に、本出願の実施例において、生成時刻が６ヶ月以内で、１ヶ月に少なくとも１つがあり、１日に最大２つを超えてはならないという基準に従って、候補駐車サンプルデータから複数の駐車サンプルデータを選別することができる。

他の可能な実現形態として、複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各候補駐車サンプル集合における画像のフレーム数を取得し、フレーム数と参照フレーム数との差が第１の予め設定された値以上である第１の候補駐車サンプル集合を取得し、複数の候補駐車サンプル集合から第１の候補駐車サンプル集合を削除する。

つまり、駐車モデルを構築するサンプル集合が完全であることを確保するために、候補駐車サンプル集合における画像のフレーム数を選別する必要があり、具体的には、複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各候補駐車サンプル集合における画像のフレーム数を取得してから、フレーム数と参照フレーム数との相違を取得し、参照フレーム数は、１回の駐車走行を行う通常の画像フレーム数の合理的な範囲であってもよく、いずれかの候補駐車サンプル集合のフレーム数と参照フレーム数との差が第１の予め設定された値以上である場合、当該駐車サンプル集合は、駐車中に大量の非駐車操作が行われたこと、又は車載カメラが故障して駐車プロセス全体の画像が全部収集されなかったことを示しているため、当該候補駐車サンプル集合を複数の候補駐車サンプル集合から削除する必要がある。

ここで、参照フレーム数は、予め設定された点から目標駐車点までの距離に基づいて推定して取得することができ、大量の他のユーザの走行データに基づいて取得することもできる。

もう１つの可能な実現形態として、複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各候補駐車サンプル集合に基づいて、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行するプロセスにおいて生じた後退回数を取得し、後退回数と参照後退回数との差が第２の予め設定された値以上である第２の候補駐車サンプル集合を取得し、複数の候補駐車サンプル集合から第２の候補駐車サンプル集合を削除する。

目標車両が駐車中に大量の後退動作を生じた場合、現在の運転手の駐車動作が未熟であることを示しており、当該運転手の駐車データを駐車サンプル集合としてトレーニングすると、トレーニングされた自動駐車の効果に深刻な影響を与えるため、後退動作回数が多いサンプル集合を削除する必要があることを理解されたい。

具体的には、複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各候補駐車サンプル集合における、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行するプロセスにおいて生じた後退回数を取得し、後退回数と参照後退回数との相違を取得し、参照後退回数は、１又は２として設定してもよく、すなわち、駐車中に車体姿勢の異なりによって少ない回数の調整を行い、後退回数と参照後退回数との差が第２の予め設定された値以上である第２の駐車サンプル集合が認識された場合、複数の候補駐車サンプル集合から第２の候補駐車サンプル集合を削除する。

これにより、本出願の駐車モデルの生成方法は、候補駐車サンプル集合を選別することにより、駐車モデルを構築するサンプル集合データの品質をより高くし、初期サンプルデータからノイズ低減効果を向上させることができる。

上記複数の駐車サンプル集合を選別する形態は、１つ又は複数を同時に用いることができ、駐車サンプル集合が多い場合、適切な少量の駐車サンプル集合を選別し、後期のモデリング効率を効果的に向上させることを理解されたい。

ステップ２０２において、各駐車サンプル集合に対して、駐車サンプル集合に基づいて目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、駐車巡航空間から駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出する。

なお、ステップ２０２についての説明は、ステップ１０２の関連する記載を参照することができ、ここでは詳しく説明しない。

ステップ２０３において、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得する。

なお、参照駐車軌跡は、目標車両がよく使う走行軌跡であってもよく、例えば、目標駐車点が駐車場の入り口と対角の位置にある場合、ユーザは通常、目標駐車点に到達するために直進して曲がることに慣れている場合もあれば、目標駐車点に到達するために曲がって直進することに慣れている場合もある。参照駐車軌跡は、ユーザが手動で計画した駐車軌跡などであってもよい。

つまり、参照駐車軌跡の性質の異なりに基づいて、異なる形態で参照駐車軌跡を取得することができる。

ここで、参照駐車軌跡は目標車両がよく使う走行軌跡である場合、参照駐車軌跡は目標車両がよく使う走行軌跡であるため、収集された駐車サンプル集合における第１の駐車軌跡から参照駐車軌跡を選択する必要がある。さらに、第１の軌跡間の類似度を判断することにより第１の駐車軌跡がよく使う走行軌跡であるか否かを決定することができ、すなわち、１つの第１の軌跡が他の軌跡と類似する場合、目標車両が当該駐車中に走行した経路が他の駐車中に走行した経路と同一であることを示し、１つの第１の軌跡が他の軌跡と類似しない場合、目標車両が当該駐車中に走行した経路が他の駐車中に走行した経路と異なることを示す。

したがって、１つの実行可能な実施例として、任意の２つの第１の駐車軌跡間の類似度を取得し、類似度に基づいて、すべての第１の駐車軌跡から１つの駐車軌跡を参照駐車軌跡として選択する。

具体的には、取得された複数の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を、一定の順序に従って順次候補駐車軌跡とし、候補駐車軌跡と他の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡とを順次比較して候補駐車軌跡と他の第１の駐車軌跡との類似度を取得し、いずれかの候補駐車軌跡の複数の類似度を加算して平均化して候補駐車軌跡の類似度の平均値を取得してから、類似度の平均値が最大となる候補駐車軌跡を第１の駐車軌跡とすることができる。これにより、第１の駐車軌跡の類似度に基づいて取得された参照駐車軌跡がユーザの実際の運転習慣により適合する。

例えば、駐車サンプル集合が５個である場合、５個の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、すなわち、第１の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、及び第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡をそれぞれに取得することができ、そして、第１の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡と、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡及び第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡との類似度をそれぞれに計算し、取得された４個の類似度を加算して平均化し、第１の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡の類似度の平均値を取得し、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡及び第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡の類似度の平均値を順次取得し、最後に５個の類似度の平均値の大きさを対比し、類似度の平均値が最大となる第１の駐車軌跡を最終的な参照駐車軌跡とする。

また、駐車軌跡と他の第１の駐車軌跡との類似度を取得してから、取得された複数の類似度を予め設定された類似度の閾値と比較することができ、候補駐車軌跡と他の第１の駐車軌跡との類似度が予め設定された類似度の閾値より大きい場合、記録回数に１を加算した後、各候補駐車軌跡の記録回数を取得し、記録回数が最大となる候補駐車軌跡を参照駐車軌跡とする。

参照駐車軌跡がユーザによって手動で計画された駐車軌跡である場合、ユーザは、収集されたサンプル集合に対応する第１の駐車データから参照駐車軌跡を選択したり、ユーザが実際の駐車巡航空間に基づいて参照駐車軌跡を追加で計画したりすることができる。

別の実行可能な実施例において、各駐車巡航空間及び各第１の駐車軌跡を提示し、駐車軌跡選択操作を監視し、監視された選択操作によって選択された第１の駐車軌跡を参照駐車軌跡として決定する。

つまり、駐車サンプル集合に基づいて目標車両に対する駐車巡航空間を構築して第１の駐車軌跡を抽出してから、各駐車サンプル集合に対して構築された駐車巡航空間及び第１の駐車軌跡をユーザに提示することができ、それによって、ユーザは提示を視聴することで参照駐車軌跡とするのに適している第１の駐車軌跡を選択し、参照駐車軌跡とするのに適している当該第１の駐車軌跡に対して選択操作を行い、ユーザによる駐車軌跡の選択操作を監視し、監視された選択操作によって選択された第１の駐車軌跡を決定し、当該第１の駐車軌跡を参照駐車軌跡とすることができ、したがって、ユーザによって選択された参照駐車軌跡が一層ユーザの好みに適合し、ユーザにより選択された参照駐車軌跡に基づいて他の操作を行って生成された目標駐車軌跡が一層ユーザの好みに適合する。

さらに別の実行可能な実施例において、目標駐車点が属する駐車エリアの設計データ／地図データを取得し、設計データ／地図データ、予め設定された点及び目標駐車点に基づいて、車両のために１つの駐車軌跡を計画して参照駐車軌跡とする。

ここで、設計データ及び／又は地図データは、駐車場を構築する際に採用された設計図などに基づいて、予め設定された点から目標駐車点までの各所のサイズ及び走行マーク情報が表示されたデータであってもよい。

つまり、目標駐車点が属する駐車エリアの設計データ及び／又は地図データを、対応する権限又はネットワークを介して取得し、設計データ及び／又は地図データに基づいて予め設定された点から目標駐車点までの最適な駐車軌跡を計画し、それを参照駐車軌跡とすることができる。ここで、最適な駐車軌跡は、経路が最短、走行障害が最も少ないなどの条件を含むことができる。

これにより、ユーザが手動で計画した駐車軌跡は、参照駐車軌跡をより科学的にすることができる。

ステップ２０４において、各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡とを対比して、各第１の駐車軌跡上の異常位置を取得する。

異常位置は、参照駐車軌跡における位置と異なる軌跡であってもよく、具体的には、参照駐車軌跡は、異常がない場合での最適な基準駐車軌跡、又はユーザの好みに最も適合する基準駐車軌跡であるため、各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡とを対比するだけでよく、第１の駐車軌跡上の位置が参照駐車軌跡における位置と同じか、許容誤差範囲内にある場合、当該位置を正常な軌跡として決定し、第１の駐車軌跡上の位置が参照駐車軌跡から大きくずれている場合、すなわち、第１の駐車軌跡上の位置と参照駐車軌跡上の位置が誤差許容範囲を超えている場合、当該位置を異常位置として決定し、これに基づいて、各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡とを対比すれば、各第１の駐車軌跡上の異常位置を取得できることを理解されたい。

ステップ２０５において、第１の駐車軌跡に対応する駐車サンプル集合からそれぞれの異常位置の駐車走行データを削除する。

ステップ２０６において、目標サンプルデータを用いて駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成する。

これにより、参照駐車軌跡を先に取得して各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡とを対比して異常位置を認識することができ、異常位置を削除し、目標駐車モデルを構築する駐車データに対してノイズを効果的に低減することにより、結果がより正確で信頼度がより高い駐車モデルを構築することができ、本開示により提出された駐車モデルの生成方法に基づいて学習して得られた駐車ポリシーの安全性及び信頼性がより高い。

なお、ステップ２０４において、各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡とを対比して、各第１の軌跡上の異常位置を取得してから、複数の第１の駐車軌跡上の異常位置がいずれも同一の位置である場合、すなわち、参照駐車軌跡上の当該位置に対応する第１の駐車軌跡がいずれも異常位置であり、駐車走行データを削除する必要がある場合が生じる可能性がある。しかし、異常位置として決定された複数の第１の駐車軌跡における駐車走行データをすべて削除すると、参照駐車軌跡上の当該位置には、トレーニングのための駐車走行データがなく、すなわち、後続トレーニングのためのサンプルデータには空間的な欠落が生じ、トレーニングされたモデルでは、制御ポリシーが不完全な場合、すなわち、サンプルデータ空間の欠落領域に対応する制御ポリシーもそれに応じて欠落する場合が生じやすく、したがって、異常位置の駐車走行データを選別し、トレーニングデータの空間的な連続性を確保する必要がある。

１つの実行可能な実施例として、図３に示すように、本出願の実施例の駐車モデルの生成方法は、以下のステップを含むこともできる。

ステップ３０１において、参照駐車軌跡上のいずれかの位置に対応する複数の第１の駐車軌跡上の位置がいずれも異常位置であるか否かを認識する。

つまり、参照駐車軌跡上の各位置と複数の第１の駐車軌跡上の各位置の駐車走行データとを順次対比し、いずれかの第１の駐車軌跡上のある位置を異常位置として決定する場合、他の複数の第１の駐車軌跡上の当該位置も異常位置であるか否かをさらに判断することができる。

例えば、５個の駐車サンプル集合が収集された場合、対応する５個の第１の駐車軌跡があり、第１の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡とを対比し、第１の駐車軌跡における異常位置を取得し、異常位置の座標データを取得してから、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、及び第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡において当該座標位置が異常位置であるか否かを判断し、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、及び第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡のいずれにおいても、当該座標位置が異常位置として決定された場合、参照駐車軌跡上の当該位置に対応する複数の第１の駐車軌跡がいずれも異常位置であると決定し、いずれかの駐車軌跡が当該位置で異常位置として決定されていない場合、当該位置に非異常位置が存在することを確認する。

ここで、いずれかの位置に非異常位置が存在する場合、以下のステップ３０２を実行する。

ステップ３０２において、いずれかの位置に非異常位置が存在する場合、第１の駐車軌跡に対応する駐車サンプル集合からそれぞれの異常位置の駐車走行データをそれぞれに削除する。

つまり、参照駐車軌跡上のいずれかの位置に対応する複数の第１の駐車軌跡には非異常位置がさらに存在する場合、他の第１の駐車軌跡における異常位置の駐車走行データを削除し、すなわち、第１の駐車軌跡に対応する駐車サンプル集合からそれぞれの異常位置の駐車走行データをそれぞれに削除することができる。

例えば、前述した５個の第１の駐車軌跡に対して、参照駐車軌跡におけるある位置に対応する位置は、第１の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡のいずれにおいても異常位置であり、第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡においてのみ非異常位置である場合、依然として第１の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第２の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第３の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡、第４の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡における異常位置の駐車走行データをいずれも削除し、すなわち、第５の駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡における駐車走行データのみを保留することができる。

いずれかの位置が異常位置である場合、１つの実行可能な実施例として、以下のステップ３０３〜３０５を実行することができる。

ステップ３０３において、いずれかの位置がいずれも異常位置である場合、各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡との異常位置における相違情報を取得する。

ステップ３０４において、相違情報に基づいて、異常位置で参照駐車軌跡との差が最小となる１つの駐車サンプル集合を決定する。

ステップ３０５において、相違が最小となる１つの駐車サンプル集合における異常位置に対応する駐車走行データを保留し、他の駐車サンプル集合における異常位置に対応する駐車走行データを削除する。

つまり、各第１の駐車軌跡がある位置でいずれも異常位置である場合、各第１の駐車軌跡と参照駐車軌跡との異常位置における相違情報をさらに取得し、ここで、相違情報は、第１の駐車軌跡と参照軌跡との間の水平距離であってもよく、そして取得された複数の水平距離を比較して、水平距離が最小となる相違情報を取得して当該相違情報に対応する駐車サンプル集合をさらに特定し、相違が最小となる１つの駐車サンプル集合における異常位置に対応する駐車走行データを保留し、他の駐車サンプル集合における異常位置に対応する駐車走行データを削除する。

相違が最小となる駐車サンプル集合が複数である場合、いずれかの駐車サンプル集合をランダムに選択して保留することができ、異常位置が存在する数が最少となる駐車サンプル集合を選択して保留することもできることを理解されたい。

あるいは、いずれかの位置がいずれも異常位置である場合、別の実行可能な実施例として、以下のステップ３０６〜３０７を実行することができる。

ステップ３０６において、いずれかの位置がいずれも異常位置である場合、参照駐車軌跡に対応する駐車サンプル集合から異常位置の参照駐車走行データを抽出する。

ステップ３０７において、参照駐車走行データにより各駐車サンプル集合における異常位置の駐車走行データを置き換える。

つまり、ある位置に対応する各第１の駐車軌跡における当該位置がいずれも異常位置であると認識された場合、各第１の駐車軌跡における異常位置の駐車走行データを削除し、このとき、当該位置には、収集することにより得られた駐車走行データがなく、そして参照駐車軌跡における参照駐車走行データを駐車サンプル集合における異常位置の駐車走行データとして利用する。

これにより、本出願の実施例の駐車モデルの生成方法は、異常位置の状況に基づいて第１の駐車軌跡上の駐車走行データを選択的に削除するか、又は置き換えることができ、それによってモデルトレーニングしているデータに連続性があり、トレーニングされた駐車モデルがより正確であるようにする。

図４は、本出願の更なる実施例の駐車モデルの生成方法である。本開示の実施例の駐車モデルの生成方法は、駐車走行データに画像データ及び車体姿勢情報が含まれ、前述した実施例中のステップ１０２又はステップ２０２は、駐車サンプル集合に基づいて目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、駐車巡航空間から駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出し、図４に示すように、具体的には、以下のステップを含む。

ステップ４０１において、駐車サンプル集合における画像データ及び車体姿勢データに基づいて、目標車両における車載カメラの空間座標データを取得する。

ここで、車載カメラは、画像収集を間欠的又は連続的に行う機能を有する画像収集装置である。選択可能に、目標車両は、少なくとも１つの車載カメラを設けることができ、車載カメラが３６０°パノラマレンズである場合、目標車両の頂部に１つの車載カメラを設けるか、又は目標車両の周囲に１つ又は複数の車載カメラをそれぞれに設けることができる。

具体的には、本出願の実施例において、予め設定された点又は目標駐車点などを世界座標系の原点として世界座標系を構築し、車載カメラの空間座標データを取得することができ、ここで、車載カメラの空間座標データは、目標車両の走行に伴って変化しつつあり、すなわち、車載カメラの空間座標データにより目標車両の走行軌跡を取得することができる。

周知のように、視覚イメージには、遠小近大などの画像収集位置に関連する複数の特性があるため、同一の目標に対して異なる位置にある車載カメラにより撮影された画像データも異なり、また、車体姿勢データは、少なくとも車両の操舵情報及び車両の加速度情報を含むことができ、すなわち、同一の車載カメラであっても、異なる車両姿勢及び加速度で撮影された画像データが異なる可能性があることを理解されたい。したがって、車載カメラの空間座標データ及び車体姿勢データに基づいて画像データにおける画像情報を補正することができる。

ステップ４０２において、車載カメラの空間座標データに基づいて駐車巡航空間を構成する。

つまり、目標車両の駐車走行に伴って、車載カメラの姿勢及び位置も目標車両の移動に伴って変化しつつあり、収集された画像データは徐々に増加し、画像データを世界座標系でつなぎ合わせることにより、目標車両の駐車巡航空間を取得することができる。

ステップ４０３において、駐車巡航空間から水平座標データを抽出し、第１の駐車軌跡を生成する。

ここで、水平座標データは、いずれかの車載カメラの空間座標データに基づいて抽出し、すなわち、車載カメラの水平座標の軌跡を目標車両の第１の駐車軌跡とすることができる。

１つの実行可能な実施例として、駐車巡航空間の構築には車載カメラの空間座標を採用しており、画像データには、予め設定された点から目標駐車点までの間に設定された走行マーク、駐車マークなどの画像情報が含まれている場合もあるため、駐車サンプル集合から異常位置の駐車走行データを削除する際に、駐車サンプル集合から異常位置の車体姿勢データを削除するだけでよく、画像データを保留し、巡航空間を構築する際の情報の完全性を可能な限り確保する。

さらに、１つの実行可能な実施例として、目標サンプルデータを用いて駐車モデルをトレーニングして目標駐車モデルを生成した後、目標車両の走行状態を監視し続けることもでき、目標車両が予め設定された点から目標駐車点までの間のいずれかの位置にある場合、目標車両の姿勢データを収集して目標駐車モデルに入力し、目標駐車モデルにより目標車両を自動駐車する制御ポリシーを取得することにより、目標車両が現在の位置から目標駐車点に自動駐車することができるようにするとともに、現在に目標駐車モデルが出力した制御ポリシーによって制御された目標車両の画像データや車体姿勢情報を収集し、最新の駐車サンプルデータとして駐車モデルをトレーニングすることもできる。目標モデルが出力した制御ポリシーは、目標車両の姿勢が目標姿勢と同じになるようにするものであり、つまり、予め設定された点から目標駐車点までの間のいずれかの位置での目標車両の車体姿勢情報に基づいて、目標駐車モデルが次の時刻での目標車両の目標位置軌跡を取得し、現在の位置から目標位置軌跡に到達する目標車体姿勢、及び現在の車体姿勢を目標車両姿勢に変更させるための車両制御ポリシーを取得できることを理解されたい。

図５は、本出願の１つの実施例に係る駐車モデルの生成装置の概略ブロック図である。

図５に示すように、駐車モデルの生成装置１０は、取得モジュール１１、抽出モジュール１２、認識モジュール１３及び生成モジュール１４を備える。

ここで、取得モジュール１１は、複数の駐車サンプル集合を取得することに用いられ、各前記駐車サンプル集合には、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行データが含まれる。

抽出モジュール１２は、各前記駐車サンプル集合に対して、前記駐車サンプル集合に基づいて前記目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、前記駐車巡航空間から前記駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出することに用いられ、前記駐車巡航空間は、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車スペースまで走行する仮想空間を認識することに用いられる。

認識モジュール１３は、各前記第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除して、前記駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得することに用いられる。

生成モジュール１４は、前記目標サンプルデータを用いて前記駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成することに用いられる。

いくつかの実施例において、図６に示すように、認識モジュール１３は、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得するための第１の取得ユニット１３１と、各前記第１の駐車軌跡と前記参照駐車軌跡とを対比して、各前記第１の駐車軌跡上の前記異常位置を取得するための第２の取得ユニット１３２と、前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データを削除するためのデータ処理ユニット１３３と、を備える。

いくつかの実施例において、前記データ処理ユニット１３３は、複数の前記第１の駐車軌跡上の位置がいずれも前記異常位置であるか否かを認識するための第１の認識サブユニットと、前記いずれかの位置に非前記異常位置が存在する場合、前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データをそれぞれに削除するための第１の削除サブユニットと、を備える。

いくつかの実施例において、前記データ処理ユニット１３３は、前記いずれかの位置がいずれも前記異常位置である場合、各前記第１の駐車軌跡と前記参照駐車軌跡との前記異常位置における相違情報を取得するための第１の取得サブユニットと、前記相違情報に基づいて、前記異常位置において前記参照駐車軌跡との差が最小となる１つの駐車サンプル集合を決定するための第１の決定サブユニットと、前記相違が最小となる１つの駐車サンプル集合における前記異常位置に対応する前記駐車走行データを保留し、他の前記駐車サンプル集合における前記異常位置に対応する前記駐車走行データを削除するための第２の削除サブユニットと、を備える。

いくつかの実施例において、前記データ処理ユニット１３３は、前記いずれかの位置がいずれも異常位置である場合、前記参照駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の参照駐車走行データを抽出するための第２の取得サブユニットと、前記参照駐車走行データにより各前記駐車サンプル集合における前記異常位置の前記駐車走行データを置き換えるための第３の削除サブユニットと、を備える。

いくつかの実施例において、前記第１の取得ユニット１３１は、任意の２つの前記第１の駐車軌跡間の類似度を取得するための第１の取得コンポーネントと、前記類似度に基づいて、すべての前記第１の駐車軌跡から１つの駐車軌跡を前記参照駐車軌跡として選択する第１の選択コンポーネントと、を備える。

いくつかの実施例において、前記第１の取得ユニット１３１は、各前記駐車巡航空間及び各前記第１の駐車軌跡を提示するための第１の表示コンポーネントと、駐車軌跡選択操作を監視し、監視された前記選択操作によって選択された前記第１の駐車軌跡を決定し、前記参照駐車軌跡とするための第２の選択コンポーネントと、を備える。

いくつかの実施例において、前記第１の取得ユニット１３１は、前記目標駐車点が属する駐車エリアの設計データ／地図データを取得するための第２の取得コンポーネントと、前記設計データ／地図データ、前記予め設定された点及び前記目標駐車点に基づいて、前記車両のために１つの駐車軌跡を計画して前記参照駐車軌跡とするための第３の選択コンポーネントと、を備える。

いくつかの実施例において、図７に示すように、前記抽出モジュール１２は、前記駐車サンプル集合における前記画像データ及び前記車体姿勢データに基づいて、前記目標車両における車載カメラの空間座標データを取得するための第１の取得サブモジュール１２１と、前記車載カメラの空間座標データに基づいて前記駐車巡航空間を構成するための第１の構造サブモジュール１２２と、前記駐車巡航空間から水平座標データを抽出し、前記第１の駐車軌跡を生成するための第１の生成サブモジュール１２３と、を備える。

いくつかの実施例において、前記データ処理ユニット１３３は、前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記車体姿勢データを削除し、前記画像データを保留することを含む。

いくつかの実施例において、前記取得モジュール１１は、複数の候補駐車サンプル集合、及び各前記候補駐車サンプル集合の生成時刻を取得するための第２の取得サブモジュールと、前記生成時刻に基づいて、すべての前記候補駐車サンプル集合から前記複数の駐車サンプル集合を選別するための第１の選別サブモジュールと、を備える。

いくつかの実施例において、取得モジュール１１は、複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各前記候補駐車サンプル集合における画像のフレーム数を取得するための第２の取得サブモジュールと、前記フレーム数と参照フレーム数との差が第１の予め設定された値以上である第１の候補駐車サンプル集合を取得し、前記複数の候補駐車サンプル集合から前記第１の候補駐車サンプル集合を削除するための第２の選別サブモジュールと、を備える。

いくつかの実施例において、前記取得モジュール１１は、複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各前記候補駐車サンプル集合に基づいて、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行するプロセスにおいて生じた後退回数を取得するための第３の取得サブモジュールと、前記後退回数と参照後退回数との差が第２の予め設定された値以上である第２の候補駐車サンプル集合を取得し、前記複数の候補駐車サンプル集合から前記第２の候補駐車サンプル集合を削除するための第３の選別サブモジュールと、を備える。

上記実施例における装置については、各モジュールが操作を実行する具体的な形態は、当該方法に関する実施例において詳細に説明しており、ここでは詳しく説明しない。

本出願により提供される駐車モデルの生成装置は、駐車モデルを構築する際にデータが不正確であるという問題を解決し、目標駐車モデルを構築する駐車データに対してノイズを効果的に低減することにより、結果がより正確で信頼度がより高い駐車モデルを構築することができ、本開示により提出された駐車モデルの生成方法に基づいて学習して得られた駐車ポリシーの安全性及び信頼性がより高い。

本出願の実施例によれば、本出願は、サーバ及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。

図８に示すのは、本開示の実施例に係る駐車モデルの生成方法の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタルプロセッサ、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、他の同様のコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本開示の実現を制限するものではない。

図８に示すように、当該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ８０１と、メモリ８０２と、高速インターフェース及び低速インターフェースを備える、各コンポーネントを接続するためのインターフェースと、を備える。各コンポーネントは、異なるバスで相互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の形態で取り付けることができる。プロセッサは、電子機器内に実行される命令を処理することができ、当該命令は、外部入力／出力装置（インターフェースに結合されたディスプレイデバイスなど）にＧＵＩの図形情報をディスプレイするためにメモリ内又はメモリに記憶されている命令を含む。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、複数のメモリと一緒に使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各電子機器は、一部の必要な操作（例えば、サーバアレイ、１グループのブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図８では、１つのプロセッサ８０１を例とする。

メモリ８０２は、本開示により提供される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。前記メモリには、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記少なくとも１つのプロセッサが本開示により提供される駐車モデルの生成方法を実行することができるようにする。本開示の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、コンピュータに本開示により提供される駐車モデルの生成方法を実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている。

メモリ８０２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、本開示の実施例における駐車モデルの生成方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図４に示す受信モジュール４１、取得モジュール４２、取得判断モジュール４３、及び取得フィードバックモジュール４４）のように、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶する。プロセッサ８０１は、メモリ８０２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アクティベーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例における駐車モデルの生成方法を実現する。

メモリ８０２は、プログラムストレージエリアとデータストレージエリアとを含むことができ、プログラムストレージエリアは、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データストレージエリアは、駐車モデルの生成方法の電子機器の使用によって作成されたデータなどを記憶することができる。また、メモリ８０２は、高速ランダムアクセスメモリを備えることができ、非一時的なメモリをさらに備えることができ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスである。いくつかの実施例で、メモリ８０２は、プロセッサ８０１に対して遠隔に設置されたメモリを選択的に備えることができ、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して駐車モデルの生成方法の電子機器に接続されることができる。上記ネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びその組み合わせを含むが、これらに限定されない。

駐車モデルの生成方法の電子機器は、入力装置８０３と出力装置８０４とをさらに備えることができる。プロセッサ８０１、メモリ８０２、入力装置８０３、及び出力装置８０４は、バス又は他の形態を介して接続することができ、図８では、バスを介して接続することを例とする。

入力装置８０３は、入力された数字又は文字情報を受信し、駐車モデルの生成方法の電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置８０４は、ディスプレイデバイス、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバックデバイス（例えば、振動モータ）などを含むことができる。当該ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態で、ディスプレイデバイスは、タッチスクリーンであってもよい。

本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施されることを含むことができ、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを備えるプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈することができ、当該プログラマブルプロセッサは、専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を当該ストレージシステム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令をふくみ、高レベルのプロセス及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらのコンピューティングプログラムを実施する。本明細書で使用されるような、「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」という用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指し、機械読み取り可能な信号である機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」という用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。

ユーザとのインタラクションを提供するために、ここで説明されているシステム及び技術をコンピュータ上で実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティングデバイスによって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドユニットを備えるコンピューティングシステム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアユニットを備えるコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドユニットを備えるコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドユニットと、ミドルウェアユニットと、フロントエンドユニットの任意の組み合わせを備えるコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを備えることができる。クライアントとサーバは、一般的に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、且つ互いにクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係が生成される。

本出願の技術によれば、駐車モデルを構築する際にデータが不正確であるという問題を解決し、目標駐車モデルを構築する駐車データに対してノイズを効果的に低減することにより、結果がより正確で信頼度がより高い駐車モデルを構築することができ、本開示により提出された駐車モデルの生成方法に基づいて学習して得られた駐車ポリシーの安全性及び信頼性がより高い。

上記に示される様々な形式のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができる。例えば、本開示に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本開示で開示されている技術案の所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定されない。

上記具体的な実施形態は、本開示の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件と他の要因に応じて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。本開示の精神と原則内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (29)

1. 複数の駐車サンプル集合を取得するステップであって、各前記駐車サンプル集合には、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行データが含まれるステップと、
   各前記駐車サンプル集合に対して、前記駐車サンプル集合に基づいて前記目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、前記駐車巡航空間から前記駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出するステップであって、前記駐車巡航空間は、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車スペースまで走行する仮想空間を認識することに用いられるステップと、
   各前記第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除して、前記駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得するステップと、
   前記目標サンプルデータを用いて前記駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成するステップと、
   を含む駐車モデルの生成方法。
2. 各前記第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除するステップが、
   前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得するステップと、
   各前記第１の駐車軌跡と前記参照駐車軌跡とを対比して、各前記第１の駐車軌跡上の前記異常位置を取得するステップと、
   前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データを削除するステップと、
   を含む請求項１に記載の駐車モデルの生成方法。
3. 前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データを削除するステップが、
   前記参照駐車軌跡上のいずれかの位置に対応する複数の前記第１の駐車軌跡上の位置がいずれも前記異常位置であるか否かを認識するステップと、
   前記いずれかの位置に非前記異常位置が存在する場合、前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データをそれぞれに削除するステップと、
   を含む請求項２に記載の駐車モデルの生成方法。
4. 前記いずれかの位置がいずれも前記異常位置である場合、各前記第１の駐車軌跡と前記参照駐車軌跡との前記異常位置における相違情報を取得するステップと、
   前記相違情報に基づいて、前記異常位置において前記参照駐車軌跡との差が最小となる１つの駐車サンプル集合を決定するステップと、
   前記相違が最小となる１つの駐車サンプル集合における前記異常位置に対応する前記駐車走行データを保留し、他の前記駐車サンプル集合における前記異常位置に対応する前記駐車走行データを削除するステップと、
   を含む請求項３に記載の駐車モデルの生成方法。
5. 前記いずれかの位置がいずれも異常位置である場合、前記参照駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の参照駐車走行データを抽出するステップと、
   前記参照駐車走行データにより各前記駐車サンプル集合における前記異常位置の前記駐車走行データを置き換えるステップと、
   を含む請求項３に記載の駐車モデルの生成方法。
6. 前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得するステップが、
   任意の２つの前記第１の駐車軌跡間の類似度を取得するステップと、
   前記類似度に基づいて、すべての前記第１の駐車軌跡から１つの駐車軌跡を前記参照駐車軌跡として選択するステップと、
   を含む請求項３に記載の駐車モデルの生成方法。
7. 前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得するステップが、
   各前記駐車巡航空間及び各前記第１の駐車軌跡を提示するステップと、
   駐車軌跡選択操作を監視し、監視された前記選択操作によって選択された前記第１の駐車軌跡を決定し、前記参照駐車軌跡とするステップと、
   を含む請求項３に記載の駐車モデルの生成方法。
8. 前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得するステップが、
   前記目標駐車点が属する駐車エリアの設計データ／地図データを取得するステップと、
   前記設計データ／地図データ、前記予め設定された点及び前記目標駐車点に基づいて、前記車両のために１つの駐車軌跡を計画して前記参照駐車軌跡とするステップと、
   を含む請求項３に記載の駐車モデルの生成方法。
9. 前記駐車走行データには、画像データ及び車体姿勢情報が含まれ、前記駐車サンプル集合に基づいて前記目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、前記駐車巡航空間から前記駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出するステップが、
   前記駐車サンプル集合における前記画像データ及び前記車体姿勢データに基づいて、前記目標車両における車載カメラの空間座標データを取得するステップと、
   前記車載カメラの空間座標データに基づいて前記駐車巡航空間を構成するステップと、
   前記駐車巡航空間から水平座標データを抽出し、前記第１の駐車軌跡を生成するステップと、
   を含む請求項１又は２に記載の駐車モデルの生成方法。
10. 前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除するステップが、
    前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記車体姿勢データを削除し、前記画像データを保留するステップを含む請求項９に記載の駐車モデルの生成方法。
11. 複数の駐車サンプル集合を取得するステップが、
    複数の候補駐車サンプル集合、及び各前記候補駐車サンプル集合の生成時刻を取得するステップと、
    前記生成時刻に基づいて、すべての前記候補駐車サンプル集合から前記複数の駐車サンプル集合を選別するステップと、
    を含む請求項１に記載の駐車モデルの生成方法。
12. 複数の駐車サンプル集合を取得するステップが、
    複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各前記候補駐車サンプル集合における画像のフレーム数を取得するステップと、
    前記フレーム数と参照フレーム数との差が第１の予め設定された値以上である第１の候補駐車サンプル集合を取得し、前記複数の候補駐車サンプル集合から前記第１の候補駐車サンプル集合を削除するステップと、
    を含む請求項９に記載の駐車モデルの生成方法。
13. 複数の駐車サンプル集合を取得するステップが、
    複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各前記候補駐車サンプル集合に基づいて、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行するプロセスにおいて生じた後退回数を取得するステップと、
    前記後退回数と参照後退回数との差が第２の予め設定された値以上である第２の候補駐車サンプル集合を取得し、前記複数の候補駐車サンプル集合から前記第２の候補駐車サンプル集合を削除するステップと、
    を含む請求項１又は１１に記載の駐車モデルの生成方法。
14. 複数の駐車サンプル集合を取得するための取得モジュールであって、各前記駐車サンプル集合には、目標車両が予め設定された点から目標駐車点まで走行する駐車走行データが含まれる取得モジュールと、
    各前記駐車サンプル集合に対して、前記駐車サンプル集合に基づいて前記目標車両に対する駐車巡航空間を構築し、前記駐車巡航空間から前記駐車サンプル集合に対応する第１の駐車軌跡を抽出するための抽出モジュールであって、前記駐車巡航空間は、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車スペースまで走行する仮想空間を認識することに用いられる抽出モジュールと、
    各前記第１の駐車軌跡上の異常位置を認識し、対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記駐車走行データを削除して、前記駐車サンプル集合における駐車モデルを構築するための目標サンプルデータを取得するための認識モジュールと、
    前記目標サンプルデータを用いて前記駐車モデルをトレーニングして、目標駐車モデルを生成するための生成モジュールと、
    を備える駐車モデルの生成装置。
15. 前記認識モジュールが、
    前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行する参照駐車軌跡を取得するための第１の取得ユニットと、
    各前記第１の駐車軌跡と前記参照駐車軌跡とを対比して、各前記第１の駐車軌跡上の前記異常位置を取得するための第２の取得ユニットと、
    前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データを削除するためのデータ処理ユニットと、
    を備える請求項１４に記載の駐車モデルの生成装置。
16. 前記データ処理ユニットが、
    前記参照駐車軌跡上のいずれかの位置に対応する複数の前記第１の駐車軌跡上の位置がいずれも前記異常位置であるか否かを認識するための第１の認識サブユニットと、
    前記いずれかの位置に非前記異常位置が存在する場合、前記第１の駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合からそれぞれの前記異常位置の前記駐車走行データをそれぞれに削除するための第１の削除サブユニットと、
    を備える請求項１５に記載の駐車モデルの生成装置。
17. 前記データ処理ユニットが、
    前記いずれかの位置がいずれも前記異常位置である場合、各前記第１の駐車軌跡と前記参照駐車軌跡との前記異常位置における相違情報を取得するための第１の取得サブユニットと、
    前記相違情報に基づいて、前記異常位置において前記参照駐車軌跡との差が最小となる１つの駐車サンプル集合を決定するための第１の決定サブユニットと、
    前記相違が最小となる１つの駐車サンプル集合における前記異常位置に対応する前記駐車走行データを保留し、他の前記駐車サンプル集合における前記異常位置に対応する前記駐車走行データを削除するための第２の削除サブユニットと、
    を備える請求項１６に記載の駐車モデルの生成装置。
18. 前記データ処理ユニットが、
    前記いずれかの位置がいずれも異常位置である場合、前記参照駐車軌跡に対応する前記駐車サンプル集合から前記異常位置の参照駐車走行データを抽出するための第２の取得サブユニットと、
    前記参照駐車走行データにより各前記駐車サンプル集合における前記異常位置の前記駐車走行データを置き換えるための第３の削除サブユニットと、
    を備える請求項１６に記載の駐車モデルの生成装置。
19. 前記第１の取得ユニットが、
    任意の２つの前記第１の駐車軌跡間の類似度を取得するための第１の取得コンポーネントと、
    前記類似度に基づいて、すべての前記第１の駐車軌跡から前記参照駐車軌跡として１つの駐車軌跡を選択する第１の選択コンポーネントと、
    を備える請求項１６に記載の駐車モデルの生成装置。
20. 前記第１の取得ユニットが、
    各前記駐車巡航空間及び各前記第１の駐車軌跡を提示するための第１の表示コンポーネントと、
    駐車軌跡選択操作を監視し、監視された前記選択操作によって選択された前記第１の駐車軌跡を決定し、前記参照駐車軌跡とするための第２の選択コンポーネントと、
    を備える請求項１６に記載の駐車モデルの生成装置。
21. 前記第１の取得ユニットが、
    前記目標駐車点が属する駐車エリアの設計データ／地図データを取得するための第２の取得コンポーネントと、
    前記設計データ／地図データ、前記予め設定された点及び前記目標駐車点に基づいて、前記車両のために１つの駐車軌跡を計画して前記参照駐車軌跡とするための第３の選択コンポーネントと、
    を備える請求項１６に記載の駐車モデルの生成装置。
22. 前記駐車走行データには、画像データ及び車体姿勢情報が含まれ、前記抽出モジュールが、
    前記駐車サンプル集合における前記画像データ及び前記車体姿勢データに基づいて、前記目標車両における車載カメラの空間座標データを取得するための第１の取得サブモジュールと、
    前記車載カメラの空間座標データに基づいて前記駐車巡航空間を構成するための第１の構造サブモジュールと、
    前記駐車巡航空間から水平座標データを抽出し、前記第１の駐車軌跡を生成するための第１の生成サブモジュールと、
    を備える請求項１４又は１５に記載の駐車モデルの生成装置。
23. 前記データ処理ユニットが、
    前記駐車サンプル集合から前記異常位置の前記車体姿勢データを削除し、前記画像データを保留することを含む請求項２２に記載の駐車モデルの生成装置。
24. 前記取得モジュールが、
    複数の候補駐車サンプル集合、及び各前記候補駐車サンプル集合の生成時刻を取得するための第２の取得サブモジュールと、
    前記生成時刻に基づいて、すべての前記候補駐車サンプル集合から前記複数の駐車サンプル集合を選別するための第１の選別サブモジュールと、
    を備える請求項１４に記載の駐車モデルの生成装置。
25. 前記取得モジュールが、
    複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各前記候補駐車サンプル集合における画像のフレーム数を取得するための第２の取得サブモジュールと、
    前記フレーム数と参照フレーム数との差が第１の予め設定された値以上である第１の候補駐車サンプル集合を取得し、前記複数の候補駐車サンプル集合から前記第１の候補駐車サンプル集合を削除するための第２の選別サブモジュールと、
    を備える請求項２２に記載の駐車モデルの生成装置。
26. 前記取得モジュールが、
    複数の候補駐車サンプル集合を取得し、各前記候補駐車サンプル集合に基づいて、前記目標車両が前記予め設定された点から前記目標駐車点まで走行するプロセスにおいて生じた後退回数を取得するための第３の取得サブモジュールと、
    前記後退回数と参照後退回数との差が第２の予め設定された値以上である第２の候補駐車サンプル集合を取得し、前記複数の候補駐車サンプル集合から前記第２の候補駐車サンプル集合を削除するための第３の選別サブモジュールと、
    を備える請求項１４又は２４に記載の駐車モデルの生成装置。
27. 少なくとも１つのプロセッサと、
    該少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、
    を備え、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行される場合、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１から１３のいずれか一項に記載の駐車モデルの生成方法を実行させる電子機器。
28. コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
    前記コンピュータ命令が、コンピュータに請求項１から１３のいずれか一項に記載の駐車モデルの生成方法を実行させることに用いられる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
29. コンピュータ上で動作しているときに、請求項１から１３のいずれか一項に記載の駐車モデルの生成方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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