一种基于交互服务的智能汽车的非固定车位自动移车方法及系统与流程

本发明涉及一种基于交互服务的智能汽车的非固定车位自动移车方法及系统。

背景技术：

目前，随着传感系统和自动控制系统的飞速发展，人机交互技术在智能汽车领域得到越来越多的应用。通过智能汽车上的人机交互服务，智能汽车可通过各种交互指令实现与车外周围环境的互动，给车主带来了极为便捷的智能用车体验，智能汽车时代即将到来。

随着我国经济的发展，汽车保有量越来越大，这使得停车位越来越紧张。尤其是在城市里，由于车主乱停车或临时停靠汽车而导致其他汽车长时间被堵的情况经常发生，从而引发了很多纠纷。通常情况下，车辆被挡以后，被挡的车主通过车上的移车牌联系车主，等待车主来移动车辆。但是这种方式极大浪费了车主时间，且常常发生不能及时联系挡车车主的情况。

当今市面上已经存在各种自动移车系统服务，但都是基于摄像头等传感装置判断是否需要移车，由于没有基于实际的移车需求判断，常常会导致车辆误启动自动移车系统，反而增加了道路拥堵负担。

技术实现要素：

发明要解决的问题：

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于交互服务的智能汽车的非固定车位自动移车方法及系统，能缓解交通拥堵压力，提高车位的利用率，同时降低车辆频繁误启动的概率，大幅提高智能汽车用车体验感。

解决问题的技术手段：

本发明提供一种基于交互服务的智能汽车的非固定车位自动移车方法，包括：

根据所述车载摄像头取得的图像信息和所述车载传感器检测的检测信息确定引导员并识别引导员动作的动作识别步骤、

基于所述动作识别单元识别的动作开启自动移车的智能启动步骤、

根据所述车载摄像头取得的图像信息和所述车载传感器检测的检测信息，利用人工智能深度学习算法规划移车路径的路径规划步骤、以及

基于所述路径规划单元规划的移车路径使车辆自动行驶的自动行驶步骤；

在所述路径规划步骤中，基于所述车载摄像头取得的图像信息至少得到无障碍物的可通行区域边界和有障碍物的不可通行边界，根据图像信息中边界的坐标值，结合车辆尺寸及动力学特性，判断可通行区域是否足够移车，基于所述车载传感器检测的检测信息本至少得到与障碍物之间的距离信息及动态物体的轨迹信息，结合车辆自身信息得到可通行区域内的移车路径。

根据本发明，通过车载摄像头和车载传感器的综合信息确认能够启动车辆自动移车系统的引导员后识别该引导员的动作，基于所识别的动作完全激活车辆的自动移车功能，通过车载摄像头和车载传感器的综合信息利用人工智能深度学习算法规划移车路径，而后车辆按照该移车路径自动驶离原位，借助于此，通过引导员动作识别完全激活自动移车并通过人工智能深度学习算法规划移车路径，能够实现车辆在非车位或非固定车位上临停后的自动移车，大概率降低临停车主亲自过来移车的可能性，也减少被挡车主等待时间，能大幅缓解交通压力，提升车主驾驶体验。

也可以是，本发明中，所述动作识别步骤包括在所述车载传感器检测到第一特定动作后将动作操作者确定为引导员的确定步骤。

也可以是，本发明中，在所述确定步骤后唤醒控制器上电。

也可以是，本发明中，所述第一特定动作为按压车门把手。

也可以是，本发明中，所述动作识别步骤包括在基于所述确定步骤所确定的引导员后，所述车载摄像头识别所述引导员的第二特定动作的识别步骤。

也可以是，本发明中，在识别步骤后使车辆全方位上电。

也可以是，本发明中，所述第二特定动作为竖大拇指的手势。

根据本发明，被挡车辆的车主，首先通过传感器通过检测到的动作信息确定引导员，而后通过摄像头识别引导员动作，实现双冗余联动校验触发临停车辆的智能移车功能，由此能有效避免误触发，防止无端耗电，提高智能汽车用车体验感。

也可以是，本发明中，所述路径规划步骤包括：

对所述车载摄像头取得的图像信息和所述车载传感器检测的检测信息进行图像、点云数据的识别处理，生成多个模态处理结果的信息处理步骤；

融合多个所述模态处理结果利用通行空间算法计算车辆的通行空间的空间计算步骤，用于计算周边是否存在能够停车的虚拟空位；

规划出临停车辆的临停位置与所述虚拟空位之间的移车路径并存储的移车路径生成步骤；

基于所述移车路径使车辆自动行驶的自动行驶步骤。

也可以是，本发明中，所述空间计算步骤中，若计算结果为不存在所述虚拟空位，则通知临停车辆的车主移车。

也可以是，本发明中，所述路径规划步骤还包括：

利用视觉感知算法判断被挡车辆已驶离的驶离确认步骤；

利用通行空间算法判断被挡车辆驶离后的空出车位可用的空位确认步骤；

基于所存储的移车路径，利用通行空间算法规划从所述虚拟空位停入可用的所述空出车位的泊车路径的泊车路径生成步骤；以及

基于所述泊车路径使车辆自动行驶的自动行驶步骤。

也可以是，本发明中，在所述驶离确认步骤中，若判断为被挡车联尚未驶离，则原地等待并定期重复该步骤，若判断为被挡车联已驶离，则进入所述空位确认步骤。

也可以是，本发明中，在所述空位确认步骤中，若判断被挡车联驶离后的空出车位不可用，则原地泊车。

也可以是，本发明中，在所述自动行驶步骤包括：

打开灯语提示避让的灯语提示步骤，以及

通过所述车载摄像头取得的图像信息和所述车载传感器检测的检测信息确认周边无障碍物后使车辆自动行驶的障碍确认步骤。

本发明提供一种基于交互服务的智能汽车的自动移车系统，包括：

车载摄像头、车载传感器、和车载计算单元；

所述车载计算单元具备：

根据所述车载摄像头取得的图像信息和所述车载传感器检测的检测信息确定引导员并识别引导员动作的动作识别单元、

基于所述动作识别单元识别的动作开启自动移车的智能启动单元、

根据所述车载摄像头取得的图像信息和所述车载传感器检测的检测信息，利用人工智能深度学习算法规划移车路径的路径规划单元、以及

基于所述路径规划单元规划的移车路径使车辆自动行驶的自动行驶单元；

所述路径规划单元中，基于所述车载摄像头取得的图像信息至少得到无障碍物的可通行区域边界和有障碍物的不可通行边界，根据图像信息中边界的坐标值，结合车辆尺寸及动力学特性，判断可通行区域是否足够移车，基于所述车载传感器检测的检测信息本至少得到与障碍物之间的距离信息及动态物体的轨迹信息，结合车辆自身信息得到可通行区域内的移车路径。

也可以是，本发明中，所述动作识别单元通过所述车载传感器检测到的信息确定引导员，通过所述车载摄像头识别到的信息确认引导员的动作，并进行双冗余联动校验。

也可以是，本发明中，所述智能启动单元在所述双冗余联动校验成功时，使车辆完全激活而开启自动移车。

也可以是，本发明中，所述路径规划单元包括：规划所述移车路径的自动移车模块和规划所述泊车路径的自动泊车模块；所述移车路径是指临停车辆从阻挡被挡车辆移动的临停车位移动至不阻挡被挡车辆移动的位置之间的路径；所述泊车路径是指临停车辆从所述不阻挡被挡车辆移动的位置返回至被挡车辆移走后空出的车位或返回至所述临停车位之间的路径。

也可以是，本发明中，所述自动行驶单元包括自动移动前用于提示行人的灯语提示模块。

也可以是，本发明中，还具备向车主发出通知的通知单元。

也可以是，本发明中，所述车载摄像头为环视摄像头、周视摄像头和前视摄像头；所述车载传感器为毫米波传感器和超声波传感器。

发明效果：

本发明能缓解交通拥堵压力，提高车位的利用率，同时降低车辆频繁误启动的概率，大幅提高智能汽车用车体验感。

附图说明

图1是根据本发明的自动移车系统的结构示意图；

图2是根据本发明的非固定车位自动移车方法的流程图；

图3是根据本发明的非固定车位自动移车方法的示意图。

具体实施方式

以下结合下述实施方式进一步说明本发明，应理解，下述实施方式仅用于说明本发明，而非限制本发明。在各图中相同或相应的附图标记表示同一部件，并省略重复说明。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种基于交互服务的智能汽车的自动移车系统，包括：车载摄像头、车载传感器和车载计算单元；车载计算单元具备：根据车载摄像头取得的图像信息和车载传感器检测的检测信息确定引导员并识别引导员动作的动作识别单元、基于动作识别单元识别的动作开启自动移车的智能启动单元、根据车载摄像头取得的图像信息和车载传感器检测的检测信息，利用人工智能深度学习算法规划移车路径的路径规划单元、以及基于路径规划单元规划的移车路径使车辆自动行驶的自动行驶单元。

图1是根据本发明的自动移车系统的结构示意图。具体而言，本发明的车辆的系统主要由车载摄像头和车载传感器以及控制模块组成，智能驾驶的车载计算单元即为控制单元。作为示例，车载摄像头可包括一个前视摄像头、八个周视摄像头以及四个高清环视摄像头，八个周视摄像头分别为三个前向周视摄像头、四个侧向周视摄像头以及一个后向周视摄像头，车载传感器可包括一个前向毫米波雷达、两个后角毫米波雷达、两个前侧毫米波雷达以及十二个超声波雷达，但车载摄像头和车载传感器的数量和配置方式不限于此，可根据需求改变。

车辆启动自动移车功能后，环视摄像头采集四目鱼眼相机图像传给车载计算单元，车载计算单元对图像进行拼接，利用深度学习算法，对拼接图像上进行通行空间的检测计算，再将通行空间转换至车辆坐标系下的可通行空间区域。

动作识别单元通过车载传感器检测到的信息确定引导员，通过车载摄像头识别到的信息确认引导员的动作，并进行双冗余联动校验。

智能启动单元在双冗余联动校验成功时，使车辆完全激活而开启自动移车。

路径规划单元包括：规划移车路径的自动移车模块和规划泊车路径的自动泊车模块；移车路径是指临停车辆从阻挡被挡车辆移动的临停车位移动至不阻挡被挡车辆移动的位置之间的路径；泊车路径是指临停车辆从不阻挡被挡车辆移动的位置返回至被挡车辆移走后空出的车位或返回至临停车位之间的路径。

具体地，将车载摄像头采集到的道路特征图像，输入到深度学习语义分割网络，网络给出图像中每个像素的类别，根据分割的类别结果，提取出车辆可通行的边界区域，而后将得到的图像平面的可通行结果在图像坐标系的位置，利用车载摄像头的内外参数转换到世界坐标系的位置，从而规划接受世界坐标系下的可通行空间信息，根据自车位置和可通行空间，规划局部路径和期望加速度给控制算法，通过控制算法对车辆进行横纵向控制，以完成自动行驶功能。具体而言，所述车载摄像头采集到车辆周围图像信息，通过可通行空间检测模型得到可通行区域边界和不可通行边界，图像信息中的边界像素含有坐标值，结合车辆自身的大小和动力学特性从而判断是否有足够通行距离可以移车，车载传感器得到与障碍物的距离信息、动态物体的轨迹信息等，结合车辆自身信息得到局部路径规划，规划路径和期望加速度给控制算法，通过控制算法对车辆进行横纵向控制。

自动行驶单元包括自动移动前用于提示行人的灯语提示模块。通过车载计算单元打开灯语提示行人，车辆将进入移车状态。

图2是根据本发明的非固定车位自动移车方法的流程图。本发明的非固定车位自动移车方法，包括：根据车载摄像头取得的图像信息和车载传感器检测的检测信息确定引导员并识别引导员动作的动作识别步骤、基于动作识别单元识别的动作开启自动移车的智能启动步骤、根据车载摄像头取得的图像信息和车载传感器检测的检测信息，利用人工智能深度学习算法规划移车路径的路径规划步骤、以及基于路径规划单元规划的移车路径使车辆自动行驶的自动行驶步骤。

动作识别步骤包括在车载传感器检测到第一特定动作后将动作操作者确定为引导员的确定步骤。在确定步骤后唤醒控制器上电。动作识别步骤包括在基于确定步骤所确定的引导员后，车载摄像头识别引导员的第二特定动作的识别步骤。在识别步骤后使车辆全方位上电。本发明中，第一特定动作为按压车门把手，第二特定动作为竖大拇指的手势，但特定动作不限于上述，可根据需求具体设定。此事车载摄像头识别被挡车主的竖大拇指手势，车辆已有的手势识别模型经过模型训练已经具备识别竖大拇指的功能，并已经设置大拇指手势是需要移车的指令。车主收到指令后，开启自动驾驶功能。

路径规划步骤包括：对车载摄像头取得的图像信息和车载传感器检测的检测信息进行图像、点云数据的识别处理，生成多个模态处理结果的信息处理步骤；融合多个模态处理结果利用通行空间算法计算车辆的通行空间的空间计算步骤，用于计算周边是否存在能够停车的虚拟空位；规划出临停车辆的临停位置与虚拟空位之间的移车路径并存储的移车路径生成步骤；基于移车路径使车辆自动行驶的自动行驶步骤。

空间计算步骤中，若计算结果为不存在虚拟空位，则通知临停车辆的车主移车。

路径规划步骤还包括：利用视觉感知算法判断被挡车辆已驶离的驶离确认步骤；利用通行空间算法判断被挡车辆驶离后的空出车位可用的空位确认步骤；基于所存储的移车路径，利用通行空间算法规划从虚拟空位停入可用的空出车位的泊车路径的泊车路径生成步骤；以及基于泊车路径使车辆自动行驶的自动行驶步骤。

在驶离确认步骤中，若判断为被挡车联尚未驶离，则原地等待并定期重复该步骤，若判断为被挡车联已驶离，则进入空位确认步骤。

在空位确认步骤中，若判断被挡车联驶离后的空出车位不可用，则原地泊车，自动移车功能等待再次被激活。

在自动行驶步骤包括：打开灯语提示避让的灯语提示步骤，以及通过车载摄像头取得的图像信息和车载传感器检测的检测信息实时确认周边有无障碍物的障碍确认步骤。若存在阻碍通行的障碍物，则停止自动移动，通知车主移车。又，也可设定为等待规定时间（如两分钟）后仍存在障碍物，再通知车主移车。

图3是根据本发明的非固定车位自动移车方法的示意图。具体而言，如图3中a所示，当车辆（图3中“1”所标示车辆）停在非固定车位上，导致被挡车辆（图3中“2”所标示车辆）无法离开车位，被挡车辆的车主可以触发车辆的自动移车功能，为了避免误触发，使用按车门把手，车辆唤醒控制器上电，打开该门上方的侧视摄像头，同时感知被挡车辆车主的手势，本专利的设计的手势是竖大拇指手势，通过手势和门把手触发的双冗余联动校验，车辆实现全方位上电，启动自动移车功能。

车辆启动自动移车功能后，车载计算单元通过采集车辆的环视摄像头、周视摄像头、前视摄像头、毫米波传感器、超声波传感器的信息，利用人工智能深度学习算法，进行图像、点云数据的识别处理，以及多传感器的多模态处理结果的融合，实现局部通过空间的输出，以及基于通过空间的局部路径规划，打开打卡灯语提示行人，开始自动移车。

如图3中b所示，车辆通过通行空间算法自动找到空地，记住轨迹。通过通行空间算法估算自车位置和虚拟车位的空间，将车辆停到合适的空位上，确保空出的空间可以满足被挡车辆顺利离开。从而，被挡车辆顺利离开。

如图3中c所示，车辆记住被堵被挡车辆的车牌号，利用视觉感知算法，判断被挡车辆已经离开原先车位，并确认该车位已空出并可用，根据之前记住的轨迹，将车辆停回空出车位。

根据本发明，通过车载摄像头和车载传感器的综合信息确认能够启动车辆自动移车系统的引导员后识别该引导员的动作，基于所识别的动作完全激活车辆的自动移车功能，通过车载摄像头和车载传感器的综合信息利用人工智能深度学习算法规划移车路径，而后车辆按照该移车路径自动驶离原位，借助于此，通过引导员动作识别完全激活自动移车并通过人工智能深度学习算法规划移车路径，能够实现车辆在非车位或非固定车位上临停后的自动移车，大概率降低临停车主亲自过来移车的可能性，也减少被挡车主等待时间，能大幅缓解交通压力，提升车主驾驶体验。

此外，根据本发明，被挡车辆的车主，首先通过传感器通过检测到的动作信息确定引导员，而后通过摄像头识别引导员动作，实现双冗余联动校验触发临停车辆的智能移车功能，由此能有效避免误触发，防止无端耗电，提高智能汽车用车体验感。

以上的具体实施方式对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应当理解的是，以上仅为本发明的一种具体实施方式而已，并不限于本发明的保护范围，在不脱离本发明的基本特征的宗旨下，本发明可体现为多种形式，因此本发明中的实施形态是用于说明而非限制，由于本发明的范围由权利要求限定而非由说明书限定，而且落在权利要求界定的范围，或其界定的范围的等价范围内的所有变化都应理解为包括在权利要求书中。凡在本发明的精神和原则之内的，所做出的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。