一种车辆定位方法、自动驾驶控制方法及相关系统与流程

本申请涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种车辆定位方法、自动驾驶控制方法及相关系统。

背景技术：

随着人们生活水平的不断提高，汽车数量也在逐渐增多，汽车已经成为人们生活中最便捷的交通工具之一。越来越多的停车场希望能够通过自动驾驶技术控制车辆自动泊车。一直以来，在自动驾驶技术中获取车辆的实时高精度位置都是一个关键难题。

目前，通常采用全球定位系统(globalpositioningsystem，gps)与惯性导航设备结合的方式对车辆进行定位，然而，由于gps与惯性导航设备输出的数据误差较大，导致车辆定位精度较低。另外，在地下停车场或者周围高楼林立的停车场中，车辆上的定位器难以接收到gps卫星信号，从而影响车辆定位功能。

如果车辆定位不准确，则影响自动驾驶的控制精度，严重时还可能引发自动驾驶交通事故。此外，人工驾驶车辆时对于车辆定位的精度也有较高的需求，定位不准容易耽误驾驶员的计划安排，延长驾驶行程。由此可见，车辆定位的准确性不足影响用户体验。

技术实现要素：

基于上述问题，本申请提供了一种车辆定位方法、自动驾驶控制方法及相关系统，以准确定位车辆，解决因车辆定位不准带来的驾驶问题。

本申请第一方面，提供一种车辆定位方法，包括：

利用停车场内设置的激光雷达获取车辆的车轮的位置信息；

根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置。

可选地，所述利用停车场内设置的激光雷达获取车辆的车轮的位置信息，具体包括：

利用激光雷达向所述车辆的车轮发射探测信号，并利用激光雷达接收所述车轮反射回的信号；

根据所述探测信号和所述车轮反射回的信号，获得所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向；

根据所述距离和所述方向，以及所述激光雷达的位置，获得所述车轮的位置信息。

可选地，所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向具体为激光雷达坐标系中所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向；

所述根据所述距离和所述方向，以及所述激光雷达的位置，获得所述车轮的位置信息，具体包括：

将所述激光雷达坐标系中的所述距离和所述方向转化为地图坐标系中的距离和方向；

根据所述激光雷达在所述地图坐标系中的位置，以及所述地图坐标系中的距离和方向，获得所述车轮在所述地图坐标系中的位置信息。

可选地，所述根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置，具体包括：

根据同一时刻所述车辆的四个所述车轮的位置信息，得到一个以所述四个所述车轮的位置为顶点的矩形；

将所述矩形的中心的位置作为所述时刻所述车辆的位置。

本申请第二方面提供一种自动驾驶控制方法，包括：

按照前述第一方面所提供的方法获得的车辆的位置；

获得所述车辆在停车场内的规划路径；

根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

可选地，所述获得所述车辆在停车场内的规划路径，具体包括：

利用停车场的摄像装置获得所述车辆的图像；

根据所述图像识别所述车辆的车型；

根据所述车型从车型轮廓特征库中获得所述车辆的轮廓参数；所述轮廓参数包括所述车辆的宽度和/或长度；

根据所述车辆的轮廓参数，所述停车场内空余车位的位置信息，以及所述停车场内的车道信息，进行所述车辆的路径规划，获得所述车辆的规划路径。

可选地，自动驾驶控制方法还包括：根据所述车辆的车轮的位置信息，获得所述车辆的朝向；

所述根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点，具体包括：

根据所述车辆的位置、所述车辆的朝向以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

可选地，所述根据所述车辆的位置、所述车辆的朝向以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点，具体包括：

控制所述车辆行驶时缩小所述朝向与所述规划路径的夹角。

可选地，所述根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点，具体包括：

控制所述车辆行驶时缩小所述车辆的位置相对于所述规划路径的横向偏移距离。

可选地，所述自动驾驶控制方法还包括：根据所述停车场内设置的激光雷达，获得所述车辆的行驶速度；

所述根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点，具体包括：

根据所述车辆的位置、所述行驶速度以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

本申请第三方面，提供一种车辆定位系统，包括：

多个激光雷达，用于获取车辆的车轮的位置信息；

车辆位置获取装置，用于根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置。

本申请第四方面，提供一种自动驾驶控制系统，包括：

如前述第三方面所述的多个激光雷达和车辆位置获取装置；还包括：路径规划模块和控制模块；

所述路径规划模块，用于获得所述车辆在停车场内的规划路径；

所述控制模块，用于根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：

本申请提供一种车辆定位方法，首先，利用停车场内设置的激光雷达获取车辆的车轮的位置信息；其后，根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置。由于激光雷达的探测精度非常高，能够达到毫米量级，因此，采用该方法获得的车轮的位置信息准确度非常高。对于每一辆车，当获得其多个车轮的位置信息后，即可确定出车辆的位置。该方法不依赖于gps或车辆上设置的惯性导航设备，直接利用停车场内设置的激光雷达即可确定车辆位置，在车辆行驶过程中能够不断追踪车辆，从而无论人工驾驶或是自动驾驶均可采用激光雷达获得的车辆位置作为行车或控制行车的依据。由于该方法提高了车辆定位准确性，因此能够有效避免因车辆定位不准而造成的驾驶不便或驾驶事故等问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种车辆定位方法的流程图；

图2a为本申请实施例提供的一种停车场内激光雷达设置示意图；

图2b为本申请实施例提供的一种在目标车道两侧建筑体底部设置激光雷达的俯视示意图；

图3为本申请实施例提供的一种在车位周围建筑体底部设置两个激光雷达的俯视图；

图4为本申请实施例提供的另一种车辆定位方法的流程图；

图5a为本申请实施例提供的一种沿水平面的车轮透视图；

图5b为本申请实施例提供的以四个车轮的位置为顶点构建的矩形示意图；

图6为本申请实施例提供的一种自动驾驶控制方法的流程图；

图7为本申请实施例提供的另一种自动驾驶控制方法的流程图。

具体实施方式

根据前文描述，目前，人工驾驶与自动驾驶技术对于车辆的定位功能均具有较高的依赖性。车辆定位功能为人们的驾驶提供便利，例如寻路等。但是，人们也经常因车辆定位不准而遇到诸多烦恼，例如在地下停车场因接收不到gps信号而难以确定自车在停车场中的准确位置，延长了驾驶员寻找空余车位的时间，从而延误驾驶员的既定行程安排。另外，在室外也经常发生因定位不准导致导航路线规划更为复杂的问题。

由此可见，车辆定位不准确容易引发各种各样的驾驶不便，严重时甚至引发驾驶事故，影响车辆和人身安全。

基于以上问题，发明人经过研究，提供了一种车辆定位方法、自动驾驶控制方法及相关系统。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。

第一实施例

参见图1，该图为本申请实施例提供的一种车辆定位方法的流程图。

如图1所示，本实施例提供的车辆定位方法，包括：

步骤101：利用停车场内设置的激光雷达获取车辆的车轮的位置信息。

停车场内通常分布有多条车道以及多个停车位。车道可能为多种形式，例如直道、弯道或者上下坡道等。无论是室内还是室外的停车场，通常在车道和车位附近存在建筑体，例如墙体、立柱等。

本实施例中，可以预先在停车场的每条车道两侧的建筑体底部设置多个激光雷达。作为一种具体实现方式，可以根据每条车道两侧的建筑体的位置，以及激光雷达的探测角度，将多个激光雷达设置在建筑体的底部。可以理解的是，激光雷达的探测角度越大，沿车道长度方向，可以适当地增加相邻激光雷达的设置距离；而激光雷达的探测角度越小，沿车道长度方向，可以适当地缩小激光雷达的设置距离。

可以理解的是，当车道两侧建筑体底部设置的激光雷达发出探测信号后，在车道经过的车辆的车轮能够将探测信号反射回激光雷达，从而，激光雷达能够接收到车轮反射回的信号，获取到车轮的位置信息。

作为一示例，参见图2a，该图为本申请实施例提供的一种停车场内激光雷达设置示意图。如图2a所示，目标车道两侧分别有编号u00、u01、u02及u03的车位，以及四个立柱。在每个立柱的底部分别设置了一个激光雷达，每个激光雷达的扫描范围主要朝向车道的对侧。即目标车道一侧的激光雷达其扫描范围朝向目标车道的另一侧；而另一侧的激光雷达也是相对应的设置方式。

参见图2b，该图为本申请实施例提供的一种在目标车道两侧建筑体底部设置激光雷达的俯视示意图。从图2b中可以看到，目标车道两侧分别有多个立柱(承重梁)。以箭头所示方向作为目标车道的长度方向。图2b中，在4个不同的立柱底部各设置激光雷达l01、l02、l03和l04。可以看到，激光雷达l01和l03位于目标车道的左侧，激光雷达l02和l04位于目标车道的右侧。沿目标车道的长度方向设置的激光雷达依次是l04、l03、l02和l01。由此可以看出在长度方向上目标车道左侧的激光雷达与目标车道右侧的激光雷达时相互间隔排列的。将长度方向上相邻的激光雷达两两相连接，如图2b中虚线所示，可以看到，相邻4个激光雷达的连线构成接近“z”字的形状。

当车辆经过车道时，由于设置于所述车道左侧的激光雷达与设置于所述车道右侧的激光雷达相互间隔排列，因此，既可以使得车道左侧的激光雷达扫过车辆右侧车轮内侧，即探测到车辆右侧车轮内侧的位置信息，又可以使得车道右侧的激光雷达扫过车辆左侧车轮内侧，即探测到车辆左侧车轮内侧的位置信息。由此可见，通过上述方式设置激光雷达能够获得充足的车轮内侧信息，有利于精准确定具有厚度特征的车轮的位置，进而提高车辆定位精度。

另外，本实施例也可以预先在停车场的每个停车位周围的建筑物底部设置至少两个激光雷达。作为一种可能的实现方式，车位周围的建筑体与车位之间应该无其他车位和障碍物，即，将车位周围与车位之间没有其他车位和障碍物的墙体和/或立柱作为车位周围的建筑体。在这些建筑体的底部设置激光雷达。参见图3，该图为本实施例提供的一种在车位周围建筑体底部设置两个激光雷达的俯视图。

图3中，以编号u02的车位作为目标车位，两个激光雷达分别设置在限位器所在直线与u02车位相交形成的u02车位的两个里角处。两个激光雷达的扫描范围需要尽可能多地覆盖u02车位。在实际应用中，如果需将车位u00作为目标车位，则需要保证车位u00与u02之间的那个激光雷达能够扫描范围既能够扫描到车位u00又能够扫描到车位u02，如图3所示。

可以理解的是，当车位周围建筑体底部设置的激光雷达发出探测信号后，在激光雷达探测区域出现的车辆的车轮能够将探测信号反射回激光雷达，从而，激光雷达能够接收到车轮反射回的信号，获取到车轮的位置信息。

步骤102：根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置。

从俯视角度观察，车辆车轮通常位于车辆轮廓以内。当获得车辆的多个车轮的位置信息后，即可根据车轮的位置信息获得车辆的位置。

在实际应用中，可以将车辆四个车轮中两对对角车轮连线的交点作为车辆的位置。当然，由于实际应用中，车辆位置标定的方法存在多样性，因此，也可以将与车轮的位置存在相应联系的其他位置作为车辆位置。

可以理解的是，仅根据车辆单侧车轮的位置信息无法获得准确的车辆位置。这是由于，仅依据前侧或者后侧的两个车轮的位置信息，无法确定车辆的长度，进而无法确定车辆位置；而仅依据左侧或者右侧的两个车轮的位置信息，无法确定车辆的宽度，进而无法确定车辆的位置。

因此，本实施例中，为获得车辆的位置，需要获得包括对角车轮在内的至少两个车轮的位置信息。

以上，即为本实施例提供的一种车辆定位方法，该方法首先，利用停车场内设置的激光雷达获取车辆的车轮的位置信息；其后，根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置。由于激光雷达的探测精度非常高，能够达到毫米量级，因此，采用该方法获得的车轮的位置信息准确度非常高。对于每一辆车，当获得其多个车轮的位置信息后，即可确定出车辆的位置。该方法不依赖于gps或车辆上设置的惯性导航设备，直接利用停车场内设置的激光雷达即可确定车辆位置，在车辆行驶过程中能够不断追踪车辆，从而无论人工驾驶或是自动驾驶均可采用激光雷达获得的车辆位置作为行车或控制行车的依据。由于该方法提高了车辆定位准确性，因此能够有效避免因车辆定位不准而造成的驾驶不便或驾驶事故等问题。

基于前述实施例，本申请还提供了另一种车辆定位方法。下面结合实施例和附图对该方法进行详细描述。

第二实施例

参见图4，该图为本申请实施例提供的另一种车辆定位方法的流程图。

如图4所示，本实施例提供的车辆定位方法，包括：

步骤401：利用激光雷达向所述车辆的车轮发射探测信号，并利用激光雷达接收所述车轮反射回的信号。

本实施例中，停车场内激光雷达的设置方式与前述实施例中相同，此处不再进行赘述。关于激光雷达的设置方式的相关描述可参见前述实施例。

在实际应用中，激光雷达将电脉冲变为光脉冲发射出，因此，激光雷达发射的光信号即为探测信号。当激光雷达发射的脉冲激光打到车轮上，引起散射，一部分光波反射到激光雷达，这一部分光波即为车轮反射回的信号。

步骤402：根据所述探测信号和所述车轮反射回的信号，获得所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向。

激光雷达测距的工作原理是：根据探测信号的发射时间和车轮反射回的信号的接收时间，:获取反射光的运行时间。由于光速是一定的，进而可以根据光速和反射光的运行时间得到车轮相对于激光雷达的距离。

另外，激光雷达具有数据处理功能，能够获得空间上的点云数据。每个点云数据相对于激光雷达的位置均是可以通过数据处理得到的，在位置可知的条件下，相对于激光雷达的方向和距离也是可知的。在本实施例中，车轮相对于激光雷达的方向可能是二维的，也可能是三维的。

步骤403：根据所述距离和所述方向，以及所述激光雷达的位置，获得所述车轮的位置信息。

可以理解的是，后续获得的车轮位置信息以及最终获得的车辆位置信息均非仅应用于激光雷达坐标系中，还将应用到各种地图坐标系中。因此，为扩展本实施例获取的车轮位置及车辆位置的应用范围，如果车轮相对于所述激光雷达的距离和方向具体为激光雷达坐标系中所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向，则步骤403具体可以包括：

步骤4031：将所述激光雷达坐标系中的所述距离和所述方向转化为地图坐标系中的距离和方向。

本实施例通过将激光雷达坐标系中车轮相对于所述激光雷达的距离转化为地图坐标系中车轮相对于激光雷达的距离，将激光雷达坐标系中车轮相对于所述激光雷达的方向转化为地图坐标系中车轮相对于激光雷达的方向，扩展了步骤402获得的数据的应用范围，提高了其可用性。

步骤4032：根据所述激光雷达在所述地图坐标系中的位置，以及所述地图坐标系中的距离和方向，获得所述车轮在所述地图坐标系中的位置信息。

由于激光雷达是预先设置的，因此，激光雷达在地图坐标系中的位置是设置时即已知的。在地图坐标系中激光雷达的位置基础上按照步骤4031获得的方向移动相应的距离，即可获得地图坐标系中的激光雷达位置。

步骤404：根据同一时刻所述车辆的四个所述车轮的位置信息，得到一个以所述四个所述车轮的位置为顶点的矩形。

可以理解的是，在实际应用中，为获得某一时刻车辆的位置，首先需要获得这一时刻车辆的各个车轮的位置信息。无论车辆处于何种行车位姿，车辆行驶于何种车道，由于车辆设计中四个车轮的相对距离不发生变化，因此，依据车辆的车轮位置总是能够构建出一个矩形。

作为示例，可参见图5a和图5b。图5a为沿水平面的车轮透视图，车辆包含a、b、c、d四个车轮。图5b为以a、b、c、d四个车轮的位置为顶点构建的矩形示意图。pa、pb、pc、pd分别是某一时刻地图坐标系中四个车轮的位置。将每个同侧车轮的位置两两相连接，即获得一个矩形abcd。

可以理解的是，本实施例中，仅获得包含两个对角车轮的位置信息也可以构建上述矩形。

步骤405：将所述矩形的中心的位置作为所述时刻所述车辆的位置。

作为一种可能的实现方式，可以将矩形的中心点的位置作为该时刻车辆的位置。在具体实施时，可以将步骤404构建的矩形的两个对角顶点(即车辆的两个对角车轮)的位置取平均值。

例如，a点位置pa(xa,ya,za)，a点对角的点为c点，c点位置pc(xc,yc,zc)，则车辆的位置为[(xa+xc)/2,(ya+yc)/2,(ya+yc)/2]。

可以理解的是，在实际应用中，车辆位置标定的方法存在多样性，因此，也可以将与矩形存在相应联系的其他位置作为车辆位置。即本实施例中步骤405提供的将矩形中心的位置作为车辆位置仅为本实施例提供的一种示例性实现方式。在实际应用中，还可根据矩形，以矩形中其他点的位置作为车辆位置。

以上为本申请实施例提供的另一种车辆定位方法。该方法中，首先利用激光雷达向所述车辆的车轮发射探测信号，并利用激光雷达接收所述车轮反射回的信号；根据所述探测信号和所述车轮反射回的信号，获得所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向；根据所述距离和所述方向，以及所述激光雷达的位置，获得所述车轮的位置信息；根据同一时刻所述车辆的四个所述车轮的位置信息，得到一个以所述四个所述车轮的位置为顶点的矩形；最终，将所述矩形的中心的位置作为所述时刻所述车辆的位置。

通过以上描述可知，本实施例提供的车辆定位方法简单便捷，当车辆经过时，利用停车场内设置的激光雷达即可快速获取到车辆的车轮相对于激光雷达的距离和方向。距离和方向经过坐标系的转化后，能够作用于激光雷达在地图坐标系中的位置，从而获得地图坐标系中车辆各个车轮相对于激光雷达的距离和方向。已知车辆的车轮位置信息，很容易即可得到车辆的位置。由于该方法无需车辆配置任何定位设备或者任何与激光雷达交互的设备，因此，节省了车辆的制造成本，同时实现停车场内车辆的定位。

通过前述描述可知，车辆的准确定位可以应用于自动驾驶技术中。因此，本申请仍以停车场为应用场景，提供一种自动驾驶控制方法。下面结合实施例和附图对该方法的具体实现进行说明。

第三实施例

参见图6，该图为本实施例提供的一种自动驾驶控制方法的流程图。

如图6所示，本实施例提供的自动驾驶控制方法，包括：

步骤601：获得车辆的位置。

需要说明的是，本实施例中，步骤601具体是按照前述第一实施例或第二实施例提供的车辆定位方法获得车辆的位置。关于本步骤的实现过程具体可参见前述实施例，此处不再赘述。

步骤602：获得所述车辆在停车场内的规划路径。

本步骤提供两种获得规划路径的方式，这两种方式分别针对控制车辆自动泊入和自动泊出停车场的情况。下面结合这两种场景对本步骤的实现方式进行说明。

第一种：控制车辆自动泊入停车场的情况。

本实施例中，规划路径具体可以是利用车辆的位置、空余车位的位置以及停车场内车道分布情况获得的。

例如，利用激光雷达获得车辆在停车场入口处的位置为pm，停车场为车辆规划的空余车位的位置为pn，根据停车场内车道分布情况确定从pm至pn的最便捷的路径为lmn，因此可以将lmn作为将车辆泊入停车场空余车位的规划路径。

第二种：控制车辆自动泊出停车场的情况。

本实施例中，规划路径具体可以是利用车辆的位置(此时车辆在车位上)、停车场出口的位置以及停车场内车道分布情况获得的。

例如，利用激光雷达获得车辆在车位上的位置为pe，停车场出口的位置为pf，根据停车场内车道分布情况确定从pe至pf的最便捷的路径为lef，因此可以将lef作为将车辆泊出停车场的规划路径。

步骤603：根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

在自动驾驶控制车辆按照规划路径实际行驶过程中，车辆的位置相对于规划路径，仍然可能存在某种程度的偏移，例如横向偏移(即车辆位置与规划路径不重合)和角度偏移(车头方向与路径方向不一致)等。因此，本步骤603还需结合车辆的实时位置和规划路径，控制车辆沿着规划路径行驶至终点。

作为一种实现方式，控制车辆将车辆相对于规划路径的横向偏移缩小。

作为另一种实现方式，控制车辆将车头方向与路径方向的夹角缩小。

当然，以上控制方式仅为示例。在实际应用中，还可结合车辆的实时位置以及规划路径的具体情况，采用其他方式进行控制。

以上即为本申请实施例提供的一种自动驾驶控制方法。该方法，首先获得车辆的位置，其后获得所述车辆在停车场内的规划路径，最终根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。该方法利用激光雷达获得车辆的位置，由于激光雷达的探测精度非常高，能够达到毫米量级，因此，采用该方法获得的车辆的位置准确度非常高。另外，该方法综合根据车辆的实时位置以及规划路径对车辆进行控制，有效提高车辆自动驾驶控制的准确度，减少控制误差，从而实现车辆的精准泊入和/或泊出，避免车辆在停车场内自动驾驶过程中与其他车位的车辆或障碍物发生不必要的碰撞事故。

可以理解的是，在实际应用中，车辆的长度通常大于车辆前后轮之间的长度距离，车辆的宽度也可能大于车辆左右轮之间的宽度距离。为了保证车辆在停车场内的窄车道或者弯道等位置也能够准确沿着规划路径行驶，避免车辆与停车场内建筑体发生剐蹭碰撞，本申请在前述实施例的基础上，进一步提供了另一种自动驾驶控制方法。下面结合实施例和附图对该方法进行详细描述。

第四实施例

参见图7，该图为本申请提供的另一种自动驾驶控制方法的流程图。

如图7所示，本实施例提供的自动驾驶控制方法，包括：

步骤701：获得的车辆的位置。

需要说明的是，本实施例中，步骤701具体是按照前述第一实施例或第二实施例提供的车辆定位方法获得车辆的位置。关于本步骤的实现过程具体可参见前述实施例，此处不再赘述。

步骤702：利用停车场的摄像装置获得所述车辆的图像。

在实际应用中，用于获得车辆图像的摄像装置可以设置于停车场内的任意位置，例如停车场入口处，停车场内路障、照明灯的灯杆上等位置。

在具体实现时，也可以由摄像装置采集预设时间内的一段车辆的视频。在提取视频中的若干帧图像。

步骤703：根据所述图像识别所述车辆的车型。

通过图像识别的方法，很容易能够根据车辆照片确定出车辆的车型。例如，suv，跑车，房车等。显然，不同车型的车辆，其轮廓特征是互不相同的。

步骤704：根据所述车型从车型轮廓特征库中获得所述车辆的轮廓参数。

本实施例中，预先根据不同车型的车辆的轮廓参数，构建了车型轮廓特征库。车辆轮廓特征库中包含车型与轮廓参数的映射关系，因此，在通过步骤703识别出车辆车型后，根据车辆的车型，即可从车型轮廓特征库中对应地获取到该车辆的轮廓参数。具体地，轮廓参数可以包括所述车辆的宽度和/或长度。

步骤705：根据所述车辆的轮廓参数，所述停车场内空余车位的位置信息，以及所述停车场内的车道信息，进行所述车辆的路径规划，获得所述车辆的规划路径。

可以理解的是，控制车辆自动驾驶的前提是获得车辆在停车场内的规划路径。此处，规划路径可以是车辆从停车场入口至为车辆分配的空余车位的路径，也可以是车辆从车位至停车场出口的路径。进行路径规划时，需考虑车辆的轮廓参数，例如，车辆在停车场内从起始点至终止点可能存在多种路径，但是考虑其中最便捷的车道对于车辆的宽度来说较窄，车辆按照该路径行驶容易出现剐蹭、碰撞事故，因此，可以从多条可选路径中选择一条各车道较宽的路径作为车辆行车的规划路径。

作为另一种实现方式，如果根据车辆的轮廓参数获知车辆的长度较长和/或宽度过宽，则可以在具体规划弯道的路径时，对于左转弯道将路径向偏右规划，对于右转弯道将路径向偏左规划。

步骤706：根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

可以理解的是，车辆的朝向与车辆的同侧(左侧或右侧)两车轮中后轮指向前轮的方向相同。因此，可选地，本实施例中，还可根据停车场内的激光雷达获得的车轮位置信息，获得车辆的朝向。

作为本步骤的第一种具体实现方式，根据所述车辆的位置、所述车辆的朝向以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。在控制车辆自动驾驶时，控制所述车辆行驶时缩小所述朝向与所述规划路径的夹角。

可以理解的是，车辆的实时位置相对于规划路径的横向偏移距离越小，说明自动驾驶控制越精准，不易发生行车事故。

作为本步骤的第二种具体实现形式，控制所述车辆行驶时缩小所述车辆的位置相对于所述规划路径的横向偏移距离。

另外，当车辆即将进入规划路径中的弯道时，为避免相对于规划路径的偏移量过大、车辆转弯过猛等问题，当车辆即将进入弯道时，需要控制其降速。为此，本实施例还可以根据所述停车场内设置的激光雷达，获得所述车辆的行驶速度，从而对车辆行驶进行控制。

作为本步骤的第三种具体实现形式，根据所述车辆的位置、所述行驶速度以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。当车辆即将进入弯道且行驶速度过快时，控制车辆降速，以安全度过弯道；当车辆从弯道驶离，如果行驶速度过缓，可控制车辆适当加速。

另外，由于激光雷达能够获取点云分布图，而点云分布图上，当车辆存在转向角时，车辆前轮在点云分布图上形成的线段与车辆后轮在点云分布图上形成的线段存在夹角。该夹角即为车辆的转向角。因此，本实施例中还可利用停车场内设置的激光雷达获取车辆的转向角。

作为本步骤的第四种具体实现形式，根据车辆的位置、车辆的转向角以及规划路径，控制车辆行驶至规划路径的终点。

可以理解的是，上述提供的步骤706的四种具体实现形式还可以结合应用。

以上为本申请实施例提供的另一种自动驾驶控制方法。该方法通过摄像装置获得车辆的图像，再根据车辆的图像识别车辆的车型，利用预先建立的车型轮廓特征库以及车辆的实际车型，获得该车辆的轮廓参数；其后根据车辆的轮廓参数、停车场内的空余车位的位置信息以及停车场内的车道信息，进行路径规划；最终根据车辆的实时位置以及规划路径控制车辆行驶。此外，该方法还考虑到行驶车速、车辆朝向、车辆相对于规划路径的实际横向偏移量以及车辆的转向角等参数，对车辆进行实时的控制和调整。从而，该方法不但提高了路径规划的适应性，同时保障车辆的安全自动驾驶，避免车辆与停车场内建筑体发生剐蹭、碰撞的问题。

基于前述实施例提供的车辆定位方法，相应地，本申请还提供一种车辆定位系统。下面结合实施例对该系统进行描述。

第五实施例

本实施例提供的车辆定位系统，包括：多个激光雷达，以及车辆位置获取装置。

多个激光雷达，用于获取车辆的车轮的位置信息；

车辆位置获取装置，用于根据所述车轮的位置信息获得所述车辆的位置。

以上，即为本实施例提供的一种车辆定位系统，由于激光雷达的探测精度非常高，能够达到毫米量级，因此，采用该系统获得的车轮的位置信息准确度非常高。对于每一辆车，当获得其多个车轮的位置信息后，即可确定出车辆的位置。该系统不依赖于gps或车辆上设置的惯性导航设备，直接利用系统中的激光雷达和车辆位置获取装置即可确定车辆位置，在车辆行驶过程中能够不断追踪车辆，从而无论人工驾驶或是自动驾驶均可采用激光雷达获得的车辆位置作为行车或控制行车的依据。由于该系统提高了车辆定位准确性，因此能够有效避免因车辆定位不准而造成的驾驶不便或驾驶事故等问题。

上述系统中，激光雷达具体可以包括以下几个模块：发射模块、接收模块、数据处理模块。

其中，发射模块，用于向所述车辆的车轮发射探测信号；

接收模块，用于接收所述车轮反射回的信号；

数据处理模块，用于根据所述探测信号和所述车轮反射回的信号，获得所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向；根据所述距离和所述方向，以及所述激光雷达的位置，获得所述车轮的位置信息。

作为一种可能的实现方式，当所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向具体为激光雷达坐标系中所述车轮相对于所述激光雷达的距离和方向时，所述数据处理模块，具体用于将所述激光雷达坐标系中的所述距离和所述方向转化为地图坐标系中的距离和方向；根据所述激光雷达在所述地图坐标系中的位置，以及所述地图坐标系中的距离和方向，获得所述车轮在所述地图坐标系中的位置信息。

作为一种可能的实现方式，上述系统中，车辆位置获取装置具体可以包括：矩形构建模块和车辆定位模块；

其中，矩形构建模块，用于根据同一时刻所述车辆的四个所述车轮的位置信息，得到一个以所述四个所述车轮的位置为顶点的矩形；

车辆定位模块，用于将所述矩形的中心的位置作为所述时刻所述车辆的位置。

通过以上描述可知，本实施例提供的车辆定位系统简单便捷，当车辆经过时，利用系统中的激光雷达即可快速获取到车辆的车轮相对于激光雷达的距离和方向。距离和方向经过坐标系的转化后，能够作用于激光雷达在地图坐标系中的位置，从而获得地图坐标系中车辆各个车轮相对于激光雷达的距离和方向。已知车辆的车轮位置信息，很容易即可得到车辆的位置。由于该系统无需车辆配置任何定位设备或者任何与激光雷达交互的设备，因此，节省了车辆的制造成本，同时实现停车场内车辆的定位。

基于前述实施例提供的自动驾驶控制方法，相应地，本申请还提供一种自动驾驶控制系统。下面结合实施例对该系统进行描述。

第六实施例

本实施例提供的自动驾驶控制系统，包括：多个激光雷达，车辆位置获取装置，路径规划模块和控制模块；

在本实施例提供的自动驾驶控制系统中，多个激光雷达以及车辆位置获取装置与其各自在第五实施例中的作用相同。

本实施例中，系统中的所述路径规划模块，用于获得所述车辆在停车场内的规划路径；

所述控制模块，用于根据所述车辆的位置以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

以上即为本申请实施例提供的一种自动驾驶控制系统。该系统采用激光雷达和车辆位置获取装置获得的车辆的位置准确度非常高。另外，该系统综合根据车辆的实时位置以及规划路径对车辆进行控制，有效提高车辆自动驾驶控制的准确度，减少控制误差，从而实现车辆的精准泊入和/或泊出，避免车辆在停车场内自动驾驶过程中与其他车位的车辆或障碍物发生不必要的碰撞事故。

可以理解的是，在实际应用中，车辆的长度通常大于车辆前后轮之间的长度距离，车辆的宽度也可能大于车辆左右轮之间的宽度距离。

为了保证车辆在停车场内的窄车道或者弯道等位置也能够准确沿着规划路径行驶，避免车辆与停车场内建筑体发生剐蹭碰撞，本申请实施例提供的自动驾驶控制系统中，路径规划模块可以具体包括：

位于停车场内的摄像装置，用于获得所述车辆的图像；

车型识别子模块，用于根据所述图像识别所述车辆的车型；

轮廓参数获取子模块，用于根据所述车型从车型轮廓特征库中获得所述车辆的轮廓参数；所述轮廓参数包括所述车辆的宽度和/或长度；

路径规划子模块，用于根据所述车辆的轮廓参数，所述停车场内空余车位的位置信息，以及所述停车场内的车道信息，进行所述车辆的路径规划，获得所述车辆的规划路径。

作为一种可能的实现方式，本实施例中，自动驾驶控制系统还可以包括：朝向获取模块，朝向获取模块用于获取车辆的朝向；

控制模块，具体用于根据所述车辆的位置、所述车辆的朝向以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

可选地，控制模块包括第一控制子模块，用于控制所述车辆行驶时缩小所述朝向与所述规划路径的夹角。

作为一种可能的实现方式，控制模块还可以具体用于控制所述车辆行驶时缩小所述车辆的位置相对于所述规划路径的横向偏移距离。

作为一种可能的实现方式，本实施例中，自动驾驶控制系统的激光雷达还可用于获得车辆的行驶速度；

控制模块，具体用于根据所述车辆的位置、所述行驶速度以及所述规划路径，控制所述车辆行驶至所述规划路径的终点。

以上即为本申请实施例提供的一种自动驾驶控制系统。该系统考虑到行驶车速、车辆朝向、车辆相对于规划路径的实际横向偏移量等参数，对车辆进行实时的控制和调整。从而，该系统不但提高了路径规划的适应性，同时保障车辆的安全自动驾驶，避免车辆与停车场内建筑体发生剐蹭、碰撞的问题。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元提示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。