泊出原始车位创建方法、系统、车辆和存储介质与流程

本发明涉及车辆泊车车位创建技术领域，尤其涉及一种用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法、系统、车辆和存储介质。

背景技术：

目前现有比较成熟的车位创建方法是车辆在未泊入车位时，在车位外侧对目标车位通过超声波扫描探测或摄像头对车位线视觉图像处理得到，也即泊入车位前，车辆对目标车位进行动态搜索识别得出结果，例如中国专利文献cn106408999a公开了一种超声波车位探测方法，使用纯超声波的方法，探测车辆到车位的横向距离、和车位宽度。

对于车辆泊出车位后让车辆返回原始停车位场景需求，由于车辆泊出车位时没有完整的搜索车位过程，现有车位创建方法已不能满足泊出车位后返回原车位场景的路径规划和控制需要。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法、系统、车辆和存储介质，能在不额外增加车辆传感器的前提下，完成车位创建，同时还能满足泊出后返回原停车位置的精度需求。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法，包括以下步骤：

（s1）若本车的初始位置的第二侧、第二相反侧及第一侧分别一一对应有第二侧障碍物、第二相反侧障碍物和第一侧障碍物时，在本车从第一侧相反侧泊出原始车位开始到结束过程中，以本车的初始位置建立全局坐标系，实时计算本车在全局坐标系下的位置和姿态；超声波传感器实时探测本车周边的障碍物边界坐标并将反射点坐标映射到全局坐标系下；摄像头实时采集本车周边图像，识别图像中的障碍物并将识别后的障碍物边界坐标映射到全局坐标系下；其中，第二侧和第二相反侧方向相反，第一侧和第一侧相反侧方向相反；

（s2）根据超声波传感器探测到的障碍物边界坐标与摄像头探测到的障碍物边界坐标进行时间同步融合处理；

（s3）将经过时间同步融合处理后的障碍物边界坐标转换成实线段，所述实线段包括第一侧障碍物的第一相反侧边实线段、第二相反侧障碍物或第二侧障碍物的第一侧边实线段、第二相反侧障碍物的第二侧边实线段和第二侧障碍物的第二相反侧边实线段；

（s4）结合本车尺寸和车位尺寸关系判断各实线段位姿的偏差是否在设定范围内，若是，即完成原始车位的创建，该实线段所组成的框为原始车位的车位边界。

进一步，所述该实线段所组成的框为原始车位的车位边界，具体执行以下步骤：

在全局坐标系下，将第一侧边实线段作为原始车位的第一相反侧边界，将第二相反侧边实线段作为原始车位的第二侧边界，将第一相反侧实线段作为原始车位的第一侧边界，将第二侧边实线段作为原始车位的第二相反侧边界。

进一步，第二侧和第二相反侧分别对应左侧和右侧，第一侧和第一侧相反侧分别对应前侧或后侧；或者

第二侧和第二相反侧分别对应前侧和后侧，第一侧和第一侧相反侧分别对应左侧或右侧。

进一步，所述根据超声波传感器探测到的障碍物边界坐标与摄像头探测到的障碍物边界坐标进行时间同步融合处理；具体执行以下步骤：

超声波传感器探测到超声波的位置坐标（x1，y1），摄像头图像经识别后得到障碍物的位置、长度、宽度、姿态角信息（x2，y2，length，width，angle），测得超声波传感器和摄像头的延时时间为t1和t2，根据本车速度、转向角以及超声波传感器的延时时间得到在同一时刻时超声波传感器探测到的障碍物坐标（x1’,y1’），根据相对运动速度、摄像头的延时时间得到该时刻摄像头探测到的障碍物坐标（x2’,y2’），然后判断（x1’,y1’）与（x2’,y2’）的误差，若该误差在设定的容差范围内，则将该障碍物融合为同一障碍物。

进一步，摄像头包括安装在车辆前后保险杠和左右后视镜上的鱼眼摄像头。

进一步，在步骤（s1）中，采用深度学习模型来识别图像中的障碍物的类型以及其相对于本车的位置、长度、宽度和姿态角。

进一步，所述全局坐标系以车辆的后轴中心为坐标原点，车辆正前方为x轴，车辆左方为y轴。

本发明还提供了一种用于车辆归位控制的原始泊出车位创建系统，包括：

超声波传感器，用于实时探测本车周边的障碍物；

摄像头，用于实时采集本车周边图像；

泊车控制器，用于识别摄像头图像中的障碍物，将识别后的障碍物坐标和超声波探测到的障碍物反射点坐标映射到全局坐标系下，以及用于执行所述步骤（s2）至步骤（s4）；

所述超声波传感器和摄像头均与泊车控制器连接，所述原始泊出车位创建系统能执行所述用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法的步骤。

本发明还提供了一种汽车，包括所述用于车辆归位控制的的原始泊出车位创建系统。

本发明还提供了一种储存介质，其内储存有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时，能执行所述用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法的步骤。

本发明与现有技术相比较具有以下优点：

本发明的用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法，能够在不额外增加车辆传感器的前提下，完成车位创建，同时满足了泊出后返回原停车位置的精度需求。

附图说明

图1是本发明用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法的流程图；

图2是本发明车辆泊出车位后再归位场景示意图；

图3是本发明根据轮速脉冲、方向盘转角和车身参数建立的全局坐标系结构示意图；

图4是本发明采用超声波传感器三角定位原理图；

图5是本发明车辆泊出过程对超声波和图像识别的结果在全局地图下的投影图；

图6是本发明超声波和摄像头识别目标的融合流程图；

图7是本发明根据融合障碍物边界和车位特征得到的车位边界的结构示意图。

图中：

1-第二侧障碍物，；2-本车；3-第二相反侧障碍物；4-中间位置；5-结束位置；6-被挡车辆；7-第一超声波传感器；8-第二超声波传感器；10-第一侧边实线段；11-第二相反侧边实线段；12-第二侧边实线段；13-第一相反侧实线段。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。

如图2所示，车辆泊出车位后再归位场景描述如下：本车2遮挡了被挡车辆6，需要本车2自行从第二侧障碍物1、第二相反侧障碍物3的中间位置4泊出到结束位置5，待被挡车辆6挪出来后，本车2再从结束位置5泊回到原来的中间位置4。

参见图1至图7所示，本实施例公开了一种用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法，包括以下步骤：

（s1）若本车的初始位置的第二侧、第二相反侧及第一侧分别一一对应有第二侧障碍物1、第二相反侧障碍物3和第一侧障碍物时，在本车从第一侧相反侧泊出原始车位开始到结束过程中，以本车的初始位置建立全局坐标系，实时计算本车在全局坐标系下的位置和姿态；超声波传感器实时探测本车周边的障碍物边界坐标并将反射点坐标映射到全局坐标系下；摄像头实时采集本车周边图像，识别图像中的障碍物并将识别后的障碍物边界坐标映射到全局坐标系下；其中，第二侧和第二相反侧方向相反，第一侧和第一侧相反侧方向相反。

根据车辆的轮速脉冲和方向盘转角及车身参数，实时计算本车在全局坐标系下的位置和姿态(x,y,θ)。如图4所示，第一超声传感器7发出超声波后，第一超声波传感器7和第二超声波传感器8都收到回波后，即可通过发波和收波的时间差，计算出第一传感器7到障碍物9的第一距离，第一超声波传感器8到障碍物9的第二距离，同时，第一超声波传感器7和第二超声波传感器8之间的间距是设计的安装位置。此时，通过三角形的三个边长，就能够计算出反射点9相对于本车的坐标，根据实时计算本车在全局坐标系下的位置和姿态(x,y,θ)，将反射点9相对于本车的坐标和图像识别后的障碍物相对于本车的坐标转换到全局坐标系下，即可在全局坐标系下生成一系列的散点。如图5所示，本车在泊出的过程中，实时探测周边的障碍物，自动泊车系统对三角定位的反射点记录到缓存，并将反射点的坐标统一转换到全局坐标系下，即能够在全局坐标系下生成一系列的散点；同时将图像识别的目标结果同时映射到全局坐标系下。

（s2）根据超声波传感器探测到的障碍物边界坐标与摄像头探测到的障碍物边界坐标进行时间同步融合处理。

（s3）将经过时间同步融合处理后的障碍物边界坐标转换成实线段，所述实线段包括第一侧障碍物的第一相反侧边实线段13、第二相反侧障碍物3或第二侧障碍物1的第一侧边实线段10、第二相反侧障碍物3的第二侧边实线段12和第二侧障碍物1的第二相反侧边实线段11；

（s4）结合本车尺寸和车位尺寸关系判断各实线段位姿的偏差是否在设定范围内，若是，即完成原始车位的创建，该实线段所组成的框为原始车位的车位边界。

第二侧障碍物1为柱子、车辆和墙面中的一种，第二侧障碍物1也可以为其他类型的障碍物，在此不作限定；同理，第二相反侧障碍物3为柱子、车辆和墙面中的一种，第二相反侧障碍物3也可以为其他类型的障碍物，在此不作限定；第一侧障碍物为柱子、车辆和墙面中的一种，第一侧障碍物也可以为其他类型的障碍物，在此不作限定。

基于得到的实线段，判断有交叉关系但端点在一定距离内的两个实线段（如第二侧障碍物1的第一侧边实线段10和第二相反侧边实线段11，第二侧障碍物1的第二相反侧边实线段11和第一侧障碍物的第一相反侧实线段13，第一侧障碍物的第一相反侧实线段13和第二相反侧障碍物3的第二侧边实线段12），根据这些实线段的参数，判断实线段的斜率、截距等位姿信息（第二侧障碍物1的第二相反侧边实线段11和第二相反侧障碍物3的第二侧边实线段12的斜率关系和平均距离、第一侧边障碍物的第一相反侧实线段13的角度与本车、第二侧障碍物1的第一侧边实线段10的姿态）的偏差在设定的范围，即将第一侧边实线段10、第二相反侧边实线段11、第二侧边实线段12和第一相反侧实线段13组成的空间框确定为当前车位的边界。

在本实施例中，所述该实线段所组成的框为原始车位的车位边界，具体执行以下步骤：

在全局坐标系下，将第一侧边实线段10作为原始车位的第一相反侧边界，将第二相反侧边实线段11作为原始车位的第二侧边界，将第一相反侧实线段13作为原始车位的第一侧边界，将第二侧边实线段12作为原始车位的第二相反侧边界。

在本实施例中，第二侧和第二相反侧分别对应左侧和右侧，第一侧和第一侧相反侧分别对应前侧或后侧；或者

第二侧和第二相反侧分别对应前侧和后侧，第一侧和第一侧相反侧分别对应左侧或右侧。

在本实施例中，所述根据超声波传感器探测到的障碍物边界坐标与摄像头探测到的障碍物边界坐标进行时间同步融合处理；具体执行以下步骤：

超声波传感器探测到超声波的位置坐标（x1，y1），摄像头图像经识别后得到障碍物的位置、长度、宽度、姿态角信息（x2，y2，length，width，angle），测得超声波传感器和摄像头的延时时间为t1和t2，根据本车速度、转向角以及超声波传感器的延时时间得到在同一时刻时超声波传感器探测到的障碍物坐标（x1’,y1’），根据相对运动速度、摄像头的延时时间得到该时刻摄像头探测到的障碍物坐标（x2’,y2’），然后判断（x1’,y1’）与（x2’,y2’）的误差，若该误差在设定的容差范围内，则将该障碍物融合为同一障碍物。

由于摄像头和超声波两个传感器的处理计算时间不同，因此各自计算的到的障碍物坐标存在一定延迟，故进行障碍物融合处理后测得的障碍物边界线更准确，提高创建车位的精度。超声波和摄像头识别目标的融合策略，超声波传感器根据传感器间的收发关系和三角定位得到超声波的位置坐标、传感器位置探测时间戳，摄像头图像经深度学习后得到障碍物（如柱子、车辆）位置、长度、宽度、姿态角、时间戳等信息。

在本实施例中，摄像头包括安装在车辆前后保险杠和左右后视镜上的鱼眼摄像头。实现了对本车周边的四路原始图像的采集。

在本实施例中，在步骤（s1）中，采用深度学习模型来识别图像中的障碍物的类型以及其相对于本车的位置、长度、宽度和姿态角。通过使用训练好的深度学习模型，对图像进行处理，输出得到指定的车辆、行人、车库柱子等物体类型，同时输出这些物体相对于本车的位置、宽度、姿态等信息。摄像头图像经深度学习后得到障碍物的位置、长度、宽度、姿态角等信息（x2,y2,length，width，angle）。

在本实施例中，所述全局坐标系以车辆的后轴中心为坐标原点，车辆正前方为x轴，车辆左方为y轴。

本发明还公开了一种用于车辆归位控制的原始泊出车位创建系统，包括：

超声波传感器，用于实时探测本车周边的障碍物；

摄像头，用于实时采集本车周边图像；

泊车控制器，用于识别摄像头图像中的障碍物，将识别后的障碍物坐标和超声波探测到的障碍物反射点坐标映射到全局坐标系下，以及用于执行上述步骤（s2）至步骤（s4）；

所述超声波传感器和摄像头均与泊车控制器连接，所述原始泊出车位创建系统能执行上述用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法的步骤。

本发明还公开了一种汽车，包括上述用于车辆归位控制的原始泊出车位创建系统。

本发明还公开了一种储存介质，其内储存有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时，能执行上述用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法的步骤。

本发明的用于车辆归位控制的泊出原始车位创建方法，能够在不额外增加车辆传感器的前提下，完成车位创建，同时满足了泊出后返回原停车位置的精度需求。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。