本发明涉及一种控制技术领域，特别是涉及一种用于车辆泊车的控制方法及其控制系统。
背景技术：
自动泊车系统作为车辆智能控制系统中的重要组成部分，已在车辆领域中得到广泛地应用，其为驾驶员泊车提供了便利的条件，从而受到了驾驶员尤其是新驾驶员的广泛关注。
目前，自动泊车技术多采用超声波雷达进行实现，由于超声波雷达是依据周边车辆的位置来检测停车位，因此，当周围车辆停车不规范时，根据超声波雷达检测的结果进行泊车，则很容易造成车辆停车不规范，压车位线停车等问题。
技术实现要素：
本发明的一个目的是要提供一种用于车辆泊车的控制方法，以解决现有技术中利用超声波雷达检测的结果进行泊车导致车辆停车不规范和压车位线的问题。
本发明一个进一步的目的是提高车辆泊入车位的准确度。
特别地，本发明提供了一种用于车辆泊车的控制方法，用于实时检测所述车辆与目标车位的相对位置，以使得所述车辆能够精确地泊于所述目标车位处，所述控制方法包括：
步骤一.获取所述目标车位的图像信息；
步骤二.检测所述目标车位的边线和顶点；
步骤三.根据所述目标车位的边线和所述目标车位的顶点的数量，计算所述车辆与所述目标车位的相对位置；
步骤四.根据所述车辆与所述目标车位的相对位置，控制所述车辆精确停泊于所述目标车位处；
其中，所述目标车位的顶点为所述目标车位的任意相邻两条边线相交的点。
进一步地，所述步骤二检测所述目标车位的边线和顶点具体包括：
若只检测到所述目标车位的其中一个顶点时，则根据所述其中一个顶点所处的两条边线，分别确定所述两条边线对应的另一顶点；
若只检测到所述目标车位的其中两个顶点时，则根据所述其中两个顶点分别所处的两条边线，确定所述目标车位的其余两个顶点。
进一步地，所述步骤三根据所述目标车位的边线和所述目标车位的顶点的数量，计算所述车辆与所述目标车位的相对位置具体包括，
计算所述目标车位顶点的数量，并在所述顶点的数量大于或等于三时，计算所述车辆与所述目标车位的相对位置；
根据所述目标车位的一组相邻两条边线的长度确定所述目标车位的大小。
进一步地，在步骤四之前还包括：
根据所述目标车位的一组相邻两条边线的长度确定所述车辆的泊车方式，具体为，
当平行边线的长度大于竖直边线的长度时，所述车辆的泊车方式为平行泊车；
当平行边线的长度不大于竖直边线的长度时，所述车辆的泊车方式为垂直泊车；
其中，所述平行边线为所述目标车位的一组相邻两条边线中与所述车辆的长度方向基本一致的边线；
竖直边线为与所述平行边线基本垂直的边线。
进一步地，所述步骤四根据所述车辆与所述目标车位的相对位置，控制所述车辆精确停泊于所述目标车位处具体包括：
根据当前所述车辆的速度和所述车辆与所述目标车位的相对位置，计算所述车辆当前的车身姿态，以规划所述车辆的泊车路径；
实时检测所述车辆的泊车路径，以对泊车的路径进行实时更新纠正。
进一步地，所述步骤四根据所述车辆与所述目标车位的相对位置，控制所述车辆精确停泊于所述目标车位处还包括：
在所述车辆泊入所述目标车位时，根据所述车辆的长度和宽度计算所述车辆与所述目标车位的四条边线之间的距离，以确定所述车辆是否位于所述目标车位的正中心位置处。
本发明还提供了一种用于车辆泊车的控制系统，用于实时检测所述车辆与目标车位的相对位置，以使得所述车辆能够精确地泊于所述目标车位处，所述控制系统包括：
两个图像采集单元，分别设于所述车辆前端的左、右两侧，用于获取所述目标车位的图像信息，以采集所述目标车位的边线和顶点；
数据处理单元，与所述图像采集单元通信连接，用于计算所述目标车位顶点的数量，并根据顶点的数量和所述目标车位的边线，计算所述车辆与所述目标车位的相对位置；
控制单元，与所述数据处理单元通信连接，用于根据所述车辆与所述目标车位的相对位置控制所述车辆精确地停泊于所述目标车位处。
进一步地，两个所述图像采集单元采集所述目标车位的图像信息时的最大扫描角度均不小于45度；
其中，所述最大扫描角度为所述图像采集单元所在侧的车身边线与距离所述车身最远的扫描线之间的角度，且所述扫描线与所述图像采集单元位于所述车辆的同一侧。
进一步地，两个所述图像采集单元配置成其中一个图像采集单元采集的所述目标车位的顶点不会重复于另一个图像采集单元所采集的所述目标车位的顶点；
可选地，两个所述图像采集单元分别设于所述车辆的左、右外后视镜处。
进一步地，每个所述图像采集单元均采用流媒体后视摄像头，分别设于所述车辆的左、右后视镜处，并替代所述车辆的左、右后视镜，以对所述目标车位的图像信息进行实时扫描。
本发明的有益效果为：
首先，通过获取目标车位的图像信息、对图像信息中目标车位的边线和顶点进行检测，并根据顶点的数量和目标车位的边线计算出车辆与目标车位的相对位置，从而根据相对位置控制车辆精确停泊于目标车位处。与现有技术中通过超声波雷达对车辆的周边环境进行检测的方案相比，本方案直接通过对目标车位的边线和顶点进行检测，以准确获取目标车位的信息以及车辆与目标车位的相对位置信息，从而能够实现车辆的精准泊入目标车位，解决了利用超声波雷达检测的结果进行泊车导致车辆停车不规范或者压车位线停车的问题。
其次，所述控制系统通过流媒体后视摄像头对目标车位的图像信息进行采集即可实现控制方法中对车辆泊车的精确控制，而无需其他硬件设备，从而能够在车辆低制造成本的情况下，提高车辆泊车的准确度。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本发明一个实施例的一种用于车辆泊车的控制方法的示意性流程图；
图2是根据本发明另一个实施例的一种用于车辆泊车的控制方法的示意性流程图；
图3是根据本发明一个实施例的一种用于车辆泊车的控制系统的示意性结构框图；
图4是图3所示的控制系统中图像采集单元对目标车位进行监控的第一个示意性原理图；
图5是图3所示的控制系统中图像采集单元对目标车位进行监控的第二个示意性原理图；
图6是图3所示的控制系统中图像采集单元对目标车位进行监控的第三个示意性原理图；
图7是图3所示的控制系统中图像采集单元对目标车位进行监控的第四个示意性原理图。
具体实施方式
本发明提高的一种用于车辆泊车的控制方法，用于实时检测所述车辆与目标车位的相对位置，以使得车辆可以精确地泊于目标车位处，如图1所示，控制方法可包括：
s1.获取目标车位的图像信息；
s2.检测目标车位的边线和顶点；
s3.根据目标车位的边线和所述目标车位的顶点的数量，计算车辆与目标车位的相对位置；
s4.根据车辆与目标车位的相对位置，控制车辆精确停泊于所述目标车位处；
其中，目标车位的顶点为目标车位的任意相邻两条边线相交的点。
当车辆准备泊车时，上述控制方法通过获取目标车位的图像信息、对图像信息中目标车位的边线和顶点进行检测，并根据顶点的数量和目标车位的边线计算出车辆与目标车位的相对位置，从而可根据相对位置控制车辆精确停泊于目标车位处。与现有技术中通过超声波雷达对车辆的周边环境进行检测的方案相比，本方案可直接通过对目标车位的边线和顶点进行检测，以准确获取目标车位的信息以及车辆与目标车位的相对位置信息，从而可以实现车辆的精准泊入目标车位，解决了利用超声波雷达检测的结果进行泊车导致车辆停车不规范或者压车位线停车的问题。
在上述实施例中，如图2所示，在步骤s4之前还可包括：
s30.根据目标车位的一组相邻两条边线的长度确定车辆的泊车方式，具体可以为，
当平行边线的长度大于竖直边线的长度时，车辆的泊车方式为平行泊车；
当平行边线的长度不大于竖直边线的长度时，车辆的泊车方式为垂直泊车；
其中，平行边线为目标车位的一组相邻两条边线中与车辆的长度方向基本一致的边线；竖直边线为与平行边线基本垂直的边线。
当车辆的泊车方式为平行泊车时，车辆则从平行边线侧泊入目标车位，且车辆泊入目标车位后，车辆的长度方向与平行边线的方向基本一致；当车辆的泊车方式为垂直泊车时，车辆则从垂直边线侧泊入目标车位，且车辆泊入目标车位后，车辆的长度方向仍与平行边线的方向基本一致。
在上述进一步地实施例中，步骤s2检测目标车位的边线和顶点具体可包括：
若只检测到目标车位的其中一个顶点时，则根据其中一个顶点所处的两条边线，分别确定两条边线对应的另一顶点；
若只检测到目标车位的其中两个顶点时，则根据其中两个顶点分别所处的两条边线，确定目标车位的其余两个顶点。
在一些实施例中，步骤s3的根据目标车位的边线和目标车位的顶点的数量，计算车辆与目标车位的相对位置具体可包括，
计算目标车位顶点的数量，并在顶点的数量大于或等于三时，计算车辆与目标车位的相对位置；
根据目标车位的一组相邻两条边线的长度确定目标车位的大小。
在另一些实施例中，步骤s4根据所述车辆与所述目标车位的相对位置，控制所述车辆精确停泊于所述目标车位处具体包括：
根据当前所述车辆的速度和所述车辆与所述目标车位的相对位置，计算所述车辆当前的车身姿态，以规划所述车辆的泊车路径；
实时检测所述车辆的泊车路径，以对泊车的路径进行实时更新纠正。
在上述任一项实施例中，步骤s4根据车辆与目标车位的相对位置，控制车辆精确停泊于目标车位处还可包括：
在车辆泊入目标车位时，根据车辆的长度和宽度计算车辆与目标车位的四条边线之间的距离，以确定车辆是否位于目标车位的正中心位置处。
本发明还提出一种用于车辆泊车的控制系统，用于实时检测车辆100与目标车位200的相对位置，以使得车辆100可精确地泊于目标车位200处，控制系统可包括：
两个图像采集单元1，分别设于车辆100前端的左、右两侧，用于获取目标车位200的图像信息，以采集目标车位200的边线和顶点；
数据处理单元2，与图像采集单元1通信连接，用于计算目标车位200顶点的数量，并根据顶点的数量和目标车位的边线，计算车辆与目标车位的相对位置；
控制单元3，与数据处理单元2通信连接，用于根据车辆与目标车位的相对位置控制车辆精确地停泊于目标车位处。
上述控制传统通过图像采集单元1获取目标车位200的图像信息、数据处理单元2对图像信息中目标车位的边线和顶点进行检测，并根据顶点的数量和目标车位的边线计算出车辆与目标车位的相对位置，以通过控制单元3根据相对位置控制车辆精确停泊于目标车位处。与现有技术中通过超声波雷达对车辆的周边环境进行检测的方案相比，本方案可直接通过对目标车位的边线和顶点进行检测，以准确获取目标车位的信息以及车辆与目标车位的相对位置信息，从而可以实现车辆的精准泊入目标车位，解决了利用超声波雷达检测的结果进行泊车导致车辆停车不规范或者压车位线停车的问题。
如图4所示，目标车位200的四个顶点分为为a、b、c和d，两个图像采集单元1分别监控目标车位的图像信息，当图像采集单元1只监控到一个顶点(如顶点a)时，根据顶点a所处的两条边线ab和ad，分别确定两条边线ab和ad的另一顶点b和d，从而可以确定目标车位200的其中三个顶点a、b和d，根据这三个顶点a、b和d，分别计算ab和ad的长度，在图4中，ab长度大于ad长度，且由于ad的方向基本与车辆100的长度方向一致(可能车辆100与边线ad具有一定的夹角，但整体上保持一致)，此时，选择垂直泊车的方式使得车辆100可以泊入到目标车位200处。
如图5所示，当图像采集单元1只监控到两个顶点(如顶点a、d)，且这两个顶点相邻，即均位于边线ad上，根据顶点a所处的两条边线ab、ad和顶点d所处的两条边线cd、ad，分别确定两条边线ab和cd的另一顶点b和c(由于顶点a和d已构成边线ad，只检测边线ab和cd的其他顶点)，从而可以确定目标车位200的四个顶点a、b、c和d，根据顶点a、b、c和d，可计算其中一组相邻边线(如ab和ad)的长度，在图5中，ab长度大于ad长度，且由于ad的方向基本与车辆100的长度方向一致，此时，选择垂直泊车的方式使得车辆100可以泊入到目标车位200处。
如图6所示，当图像采集单元1只监控到两个顶点(如顶点a、c)，且这两个顶点不相邻，根据顶点a所处的两条边线ab、ad确定顶点b和d，或根据顶点c所处的两条边线cd、bc确定顶点b和d，从而可以确定目标车位200的四个顶点，并根据顶点a、b、c和d，可计算其中一组相邻边线(如cd和ad)的长度，在图6中，cd长度小于ad长度，且由于ad的方向基本与车辆100的长度方向一致，此时，选择平行泊车的方式使得车辆100可以泊入到目标车位200处。
需要说明的是：在图4至图6的实施例中，在图像采集单元近距离检测目标车位的顶点之前，已在车辆通过图像采集单元寻找目标车位时，计算过目标车位的任意相邻两条边的长度，即图像采集单元在初始寻找目标车位时，一般车辆距离目标车位比较远，图像采集单元完全可检测到目标车位的至少三个顶点，确定该车位是否为空车位，并计算相邻两条边的长度。当该目标车位为空车位时，车辆逐渐行驶并靠近目标车位，此时，图像采集单元即使检测到一个顶点(两个顶点的检测原理与一个顶点的相同)，由于目标车位的相邻两条边的长度已计算好，也可将该顶点所在的射线进行延长，直至确定与该顶点相连的其他两个顶点。从而根据目标车位顶点和其中一组邻边的长度大小确定泊车方式，并通过控制单元进行实时监控直至车辆精确泊入至目标车位。
如图7所示，当图像采集单元1监控到三个顶点(如顶点a、b、d)，则计算相邻边线(如ab和ad)的长度，在图7中，ab长度大于ad长度，且由于ad的方向基本与车辆100的长度方向一致，此时，选择垂直泊车的方式使得车辆100可以泊入到目标车位200处。
在图4至图7的任一项实施例中，根据车辆的长度和宽度计算车辆的中心基本与目标车位200的中心位置一致时，即可确定车辆位于目标车位的正中心位置处，从而实现车辆的精确泊车。
在图4至图7的任一项实施例中，两个图像采集单元2采集目标车位的图像信息时的最大扫描角度θ均不小于45度；可选地，最大扫描角度θ可提升到80-90度。
其中，最大扫描角度为图像采集单元1所在侧的车身边线与距离车身最远的扫描线之间的角度，且扫描线与图像采集单元1位于车辆的同一侧。
在上述进一步地实施例中，两个图像采集单元1可配置成其中一个图像采集单元采集的目标车位的顶点不会重复于另一个图像采集单元所采集的目标车位的顶点。
可选地，两个图像采集单元1分别设于车辆的左、右外后视镜处。
在上述任一项实施例中，每个图像采集单元1均可采用流媒体后视摄像头，可分别设于车辆的左、右外后视镜处，并替代车辆的左、右外后视镜，以对目标车位的图像信息进行实时扫描。所述控制系统通过流媒体后视摄像头对目标车位的图像信息进行采集即可实现控制方法中对车辆泊车的精确控制，而无需其他硬件设备，从而可以在车辆低制造成本的情况下，提高车辆泊车的准确度。
在上述任一项实施例中，流媒体外后视镜可为一高清的外置后视摄像头，由于本发明的控制系统利用流媒体外后视镜替代车辆的普通后视镜，并将车内的后视镜替换为用于显示流媒体外后视镜所拍摄画面的显示屏，从而可以实时检测车辆后方的路况，且由于所拍摄的图像完全可通过外置后视摄像头(流媒体外后视镜)进行拍摄，因此，所拍摄的图像呈现的是后方的实时路况，而不会出现车内后排以及头枕等无关的装饰物体，从而即使在光线不好或者后方视线受阻的情况下，同样可以为驾驶者带来清晰的图像，以提高行车的安全性。
根据实验的大量数据证明，可将图像采集单元2(流媒体外后视镜)的可视范围(最大扫描角度θ)可提升到80-90度，从而便于图像采集单元扫描到目标车位的三个或四个顶点，以更利于车辆的行驶和泊车的安全。图像采集单元1可采用ct6流媒体外后视镜，ct6流媒体外后视镜的可视范围可达到传统后视镜的三倍，以杜绝盲区的问题，且不论在车辆的行驶中还是泊车中都提高安全性。除了开阔视野，流媒体外后视镜还有一个传统后视镜不具备的优势，即流媒体外后视镜的视野不会受到后排乘客、物品或者c/d柱的影响，也不会因为盲区的问题而无法观测到车辆尾部的障碍物(比如玩耍的小孩)，导致车辆泊车时容易碰到障碍物的危险。且流媒体外后视镜可适用于不同的光线和天气，其扫描的图像信息具有比较高的清晰度，从而为驾驶员提供一个准确的图像信息，以助驾驶员做出准确的判断。
在一些实施例中，图像采集单元1(流媒体外后视镜)的可视范围(最大扫描角度θ)可提升到120度，从而可大面积地扫描目标车位，如此，即使目标车位的周围车辆不规范停车，或有众多车辆遮挡住目标车位，也可比较容易检测到目标车位的至少三个顶点，从而可使得车辆精确地泊入至目标车位的中心位置处。
若图像采集单元1(流媒体外后视镜)的可视范围(最大扫描角度θ)无法提升到比较大的视野角度时，可综合采用超声波雷达或360全景摄像头对目标车位进行扫描，无论目标车位的周围车辆如何不规范停车，也可以得到目标车位的至少三个顶点，从而控制车辆实现精确泊车。
在上述任一项实施例中，可将外置后视摄像头(流媒体外后视镜)的表面设有防水层，即使在下雨天，遇到泥水污渍覆盖后视镜，也不会影响到行车的安全。
流媒体外后视镜多安装于车辆机械外后视镜位置，监控范围为车辆两侧的后方区域，环境车辆的遮挡率极低，在泊车时可实现车位的边线检测，根据泊车位边线的检测结果，精确计算出车辆与车位的相对位置，依据相对位置，给出控制策略，实现高精度泊车，在装有流媒体外后视镜的车辆上，该高精度泊车方案几乎不增加硬件成本。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。