一种记忆泊车地图管理方法、装置及电子设备和存储介质与流程

本申请涉及自动驾驶，更具体地说，涉及一种记忆泊车地图管理方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着自动驾驶技术的发展，泊车技术从最初的apa(自动泊车，auto parkingassist)发展到目前的hpa(记忆泊车，home-zone parking assist)。apa主要是利用车辆自身的轮式里程计信息、超声波信息进行自动泊车，泊车时需要人为的对环境进行观察，安全性不足。hpa主要是利用环视相机的图像信息，建立slam(simultaneous localization andmapping，同步定位与地图构建)地图，然后汽车可以其中的路线和地图进行自动泊车。

2、因此，如何实现记忆泊车的地图管理是本领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种记忆泊车地图管理方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，实现了记忆泊车的地图管理。

2、为实现上述目的，本申请提供了一种记忆泊车地图管理方法，包括：

3、获取车辆进入停车场前接收到的最新组合导航定位信息，根据所述组合导航定位信息确定对应的当前停车场；

4、当开启记忆泊车时，获取当前气压计输出的高度信息，根据所述高度信息确定当前楼层；

5、在记忆泊车的过程中，采集图像数据，基于所述图像数据构建slam地图；其中，所述slam地图包括停车路径信息和地图信息；

6、当车辆到达停车位时，将构建完成的slam地图上传至云端服务器，以便所述云端服务器将所述slam地图存储至所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据中。

7、其中，所述根据所述组合导航定位信息确定对应的当前停车场，包括：

8、根据所述组合导航定位信息在所述云端服务器中所有停车场的地图数据中搜索最临近的停车场位置；

9、判断所述组合导航定位信息与所述最临近的停车场位置之间的距离是否小于预设值；

10、若是，则将所述最临近的停车场位置确定为所述组合导航定位信息对应的当前停车场；

11、若否，则将所述组合导航定位信息加入所述云端服务器的地图数据中，以为所述组合导航定位信息创建新的停车场作为当前停车场。

12、其中，所述云端服务器通过k-d树管理所有停车场的地图数据，相应的，所述根据所述组合导航定位信息在所述云端服务器中所有停车场的地图数据中搜索最临近的停车场位置，包括：

13、根据所述组合导航定位信息在所述云端服务器中的所述k-d树中搜索最临近的停车场位置；

14、相应的，将所述组合导航定位信息加入所述云端服务器的地图数据中，包括：

15、将所述组合导航定位信息加入所述云端服务器中的所述k-d树中。

16、其中，所述根据所述高度信息确定当前楼层，包括：

17、判断所述云端服务器中是否存在所述当前停车场对应的slam地图；

18、若否，则将所述高度信息设置为参考高度，并将当前楼层的索引值确定为零；

19、若是，则计算所述高度信息与预先设置的所述参考高度之间的高度差，根据所述高度差与所述当前停车场的楼层高度之间的比值确定当前楼层的索引值；

20、根据所述索引值确定当前楼层。

21、其中，所述基于所述图像数据构建slam地图之前，还包括：

22、将采集到的所述图像数据与所述云端服务器中所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据进行匹配；

23、若匹配成功，则获取匹配到的slam地图，以基于所述slam地图进行记忆泊车；

24、若匹配失败，则执行所述基于所述图像数据构建slam地图的步骤。

25、其中，所述云端服务器通过hash表管理同一楼层的地图数据，相应的，所述将采集到的所述图像数据与所述云端服务器中所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据进行匹配，包括：

26、在所述云端服务器中所述当前停车场的所述当前楼层对应的目标hash表，将采集到的所述图像数据与所述目标hash表中的地图数据进行匹配。

27、其中，所述获取匹配到的slam地图之后，还包括：

28、将匹配到的slam地图与采集到的所述图像数据进行地图融合；

29、相应的，所述基于所述slam地图进行记忆泊车，包括：

30、基于融合后的slam地图进行记忆泊车。

31、为实现上述目的，本申请提供了一种记忆泊车地图管理装置，包括：

32、第一确定模块，用于获取车辆进入停车场前接收到的最新组合导航定位信息，根据所述组合导航定位信息确定对应的当前停车场；

33、第二确定模块，用于当开启记忆泊车时，获取当前气压计输出的高度信息，根据所述高度信息确定当前楼层；

34、构建模块，用于在记忆泊车的过程中，采集图像数据，基于所述图像数据构建slam地图；其中，所述slam地图包括停车路径信息和地图信息；

35、上传模块，用于当车辆到达停车位时，将构建完成的slam地图上传至云端服务器，以便所述云端服务器将所述slam地图存储至所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据中。

36、为实现上述目的，本申请提供了一种电子设备，包括：

37、存储器，用于存储计算机程序；

38、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述记忆泊车地图管理方法的步骤。

39、为实现上述目的，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述记忆泊车地图管理方法的步骤。

40、通过以上方案可知，本申请提供的一种记忆泊车地图管理方法，包括：获取车辆进入停车场前接收到的最新组合导航定位信息，根据所述组合导航定位信息确定对应的当前停车场；当开启记忆泊车时，获取当前气压计输出的高度信息，根据所述高度信息确定当前楼层；在记忆泊车的过程中，采集图像数据，基于所述图像数据构建slam地图；其中，所述slam地图包括停车路径信息和地图信息；当车辆到达停车位时，将构建完成的slam地图上传至云端服务器，以便所述云端服务器将所述slam地图存储至所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据中。

41、本申请提供的记忆泊车地图管理方法，通过车辆的组合导航定位信息定位停车场，通过气压计输出的高度信息定位楼层，将各停车场的各楼层的各个停车位的slam地图上传至云端服务器，通过云端服务器实现了记忆泊车的地图管理，实现了记忆泊车跨地域的地图共享，解决了记忆泊车应用场景的复杂性、地域随机性、楼层随机性的问题。本申请还公开了一种记忆泊车地图管理装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。

42、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种记忆泊车地图管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述记忆泊车地图管理方法，其特征在于，所述根据所述组合导航定位信息确定对应的当前停车场，包括：

3.根据权利要求2所述记忆泊车地图管理方法，其特征在于，所述云端服务器通过k-d树管理所有停车场的地图数据，相应的，所述根据所述组合导航定位信息在所述云端服务器中所有停车场的地图数据中搜索最临近的停车场位置，包括：

4.根据权利要求1所述记忆泊车地图管理方法，其特征在于，所述根据所述高度信息确定当前楼层，包括：

5.根据权利要求1所述记忆泊车地图管理方法，其特征在于，所述基于所述图像数据构建slam地图之前，还包括：

6.根据权利要求5所述记忆泊车地图管理方法，其特征在于，所述云端服务器通过hash表管理同一楼层的地图数据，相应的，所述将采集到的所述图像数据与所述云端服务器中所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据进行匹配，包括：

7.根据权利要求5所述记忆泊车地图管理方法，其特征在于，所述获取匹配到的slam地图之后，还包括：

8.一种记忆泊车地图管理装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述记忆泊车地图管理方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种记忆泊车地图管理方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆进入停车场前接收到的最新组合导航定位信息，根据所述组合导航定位信息确定对应的当前停车场；当开启记忆泊车时，获取当前气压计输出的高度信息，根据所述高度信息确定当前楼层；在记忆泊车的过程中，采集图像数据，基于所述图像数据构建slam地图；其中，所述slam地图包括停车路径信息和地图信息；当车辆到达停车位时，将构建完成的slam地图上传至云端服务器，以便所述云端服务器将所述slam地图存储至所述当前停车场的所述当前楼层的地图数据中。本申请实现了记忆泊车的地图管理。

技术研发人员：段斌,田超
受保护的技术使用者：知行汽车科技（苏州）股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12