一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法与流程

本发明属于自动驾驶领域，尤其涉及一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法。

背景技术：

随着半自动泊车技术的不断推广，越来越多的研究开始关注全自动泊车和自主泊车。博世在2016年中国汽车年会上展示了基于奔驰b180车型的全自动泊车技术。宝马在2015年ces上展示了远程代客停车系统，驾驶人员只需将车辆开到停车场入口处，即可通过智能手表启动远程代客停车系统。奥迪在2013年ces上演示了停车场一键自动泊车，通过停车场内的激光扫描仪进行车辆定位。

城市汽车急剧增加、城市停车空间不断被压缩，越来越多的城市建造越来越多的大型地下停车场。大型地下停车场能解决地面停车空间不足的问题，但是由于大型地下停车场地方大、结构复杂、库位难寻等特点会造成花费太多时间在地下停车场停车。

停车场的自主泊车能解决他们对于停车场泊车耗时乏味的烦恼。可见，不久的将来，停车场自主泊车将不断发展。而要很好地实现停车场自主泊车，首先要解决的是自主车辆能自动通过坡道出入地下停车场。

技术实现要素：

基于上述问题，本发明提出一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法，解决了由于目前gps室内不适用性及无线网络室内定位技术的不普适性造成的室内坡道车辆定位的难题，为未来的地下停车场的自主泊车做铺垫。在地下停车场自主泊车技术中，首先需要解决的是自主车辆能自动出入地下停车场坡道，坡道的自主行驶是地下停车场自主泊车的必要前提，坡道的车辆定位又是坡道自主行驶的必要前提。为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明提出的一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法是将雷达传感器测到的值和高精地图匹配构建三维定位坐标系，由轮速脉冲信号和路径匹配算出定位坐标，提高室内定位方法的普遍适用性，该方法具体过程如下：

步骤1)当自主车辆开始进行地下停车场坡道时，由车内坡度传感器感知车辆所载平面的坡度产生大的变化，此时，坡度传感器感知坡度类型，坡道为上坡还是下坡，并得出自主车辆开始进入地下停车场坡道的信息。

步骤2)在开始进入地下停车场坡道处，车辆两侧雷达传感器测得车辆到两个墙壁的距离值，由两个距离值和高精地图匹配判断车辆在坡道的起始位置点，并根据起始点在坡道的相对位置和高精地图匹配建立三维坐标系。

步骤3)将已知路径进行数字曲线化，得出已知路径的数学公式，对应移入建立的定位三维坐标系中。

步骤4)自主车辆进入坡道后，由已知路径的曲线化公式进行路径跟踪，通过轮速脉冲信号输出的脉冲值计算车辆行驶里程，将里程值与曲线化的路径公式进行匹配，得相应曲线长的点坐标，即为此时车辆在该三维坐标系下的定位坐标。

有益效果：本发明提出了一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位系统，该系统相比于现有的系统具有如下优势：

(1)目前还没有针对地下停车场坡道的特定室内定位技术见报道，本系统填补了这个空白，解决了未来在地下停车场的区域自动驾驶的坡道定位的问题，具有较好的前瞻性。

(2)本方案的体系结构简单，通用性强，具有普遍适用性。

(3)本系统采用的高精地图和传感器融合的定位技术具有如下几个好处：第一，相比于gps定位和无线网络定位等系统，具有更好的工况适应性和准确性；第二，由自主车辆自身设备进行定位，不依靠外部设备，具有较好的可扩展性；第三，设计成本和维护成本都较低。

附图说明

图1为定位起点的俯视示意图。

图2为本发明一实施方式中基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法结构框图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实例对本发明作进一步说明，需要指出的是，下面仅以一种最优化的技术方案对本发明的技术方案及设计原理进行阐述，但本发明的保护范围并不限于此。

本发明的一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法是将车辆两侧的雷达传感器测到的值和高精地图中坡道入口处的宽度进行匹配构建三维定位坐标系；由轮速脉冲信号计算出车辆的行驶里程值，将该行驶里程值和行驶路径曲线的弧长值进行比较，算出定位坐标；提高室内定位方法的普遍适用性。

图1为本发明所述的定位起点示意图，也就是三维坐标系的原点，由自主车辆两侧超声波雷达测得的距离值a和b，将a、b值和高精地图中坡道入口处的宽度匹配，即算出此时自主车辆在坡道入口处的位置，以此位置为三维坐标系原点建立定位三维坐标系。

图2为基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法结构框图，该方法需要电子地图、两侧超声波传感器、已知路径、坡度传感器和气压传感器作为输入量，输出量即为自主车辆在某一时刻的坡道内的定位坐标，该方法具体过程如下：

步骤1)当自主车辆开始进行地下停车场坡道时，由车内坡度传感器感知车辆所在平面的坡度产生大的变化，此时，坡度传感器通过测量到的坡度的正负值判断坡度类型，坡道为上坡还是下坡，并生成自主车辆开始进入地下停车场坡道的信息。

步骤2)在开始进入地下停车场坡道处时，车辆两侧超声波雷达传感器测得车辆到两个墙壁的距离值a和b，将a、b值和高精地图中坡道入口处的宽度匹配，即算出此时自主车辆在坡道入口处的起始位置点，以此起始位置点为三维坐标系原点建立定位三维坐标系。

步骤3)将已知路径进行数字曲线化，得出已知路径的数学公式，对应移入建立的定位三维坐标系中。

步骤4)自主车辆进入坡道后，由已知路径的曲线化公式进行点采样，通过采样点控制自主车辆的车速和方向盘转角的协同控制达到较好的路径跟踪效果。在某一时刻，通过轮速脉冲信号输出的轮速脉冲值计算自主车辆的行驶里程，将里程值与曲线化的路径公式进行匹配，得相应路径曲线长的点坐标，即为此时自主车辆在该三维坐标系下的定位坐标。

上述步骤中还包括：针对在路径跟踪过程中存在无法避免的误差，本发明通过气压传感器测量当前自主车辆位置点和起始位置点的气压差作为反馈值，计算自主车辆纵向的位移，将此值作为负反馈输入到定位模块，提高定位精度；自主车辆两侧的超声波传感器实时测量自主车辆距离两侧墙壁的距离值，将此信息作为负反馈输入到定位模块；两种物理量的负反馈输入到定位模块，提高定位输出坐标的精确性。

所述实施例为针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所为的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种基于高精地图和传感器融合的地下停车场坡道定位方法，包括如下：步骤1)当自主车辆开始进入地下停车场坡道时，由车内坡度传感器感知坡度类型，得出自主车辆开始进入地下停车场坡道的信息。步骤2)在开始进入地下停车场坡道处，车辆两侧雷达传感器测得车辆到两个墙壁的距离，由距离和高精地图匹配判断车辆在坡道的起始点，根据起始点在坡道的相对位置和高精地图匹配建立三维坐标系。步骤3)将已知路径进行数字曲线化得出已知路径公式，对应移入三维坐标系中。步骤4)自主车辆进入坡道后，通过轮速脉冲信号输出值计算车辆行驶里程，将里程与曲线化的路径公式进行匹配得相应曲线长的点坐标，即为此时车辆在坐标系的定位坐标。

技术研发人员：江浩斌;张旭培;马世典
受保护的技术使用者：江苏大学
技术研发日：2017.05.08
技术公布日：2017.10.20