用于确定车辆停放分数的系统和方法与流程

本公开涉及用于确定车辆停放分数的系统和方法。

背景技术：

1、驾驶员和自动化车辆系统可能经常缺乏关于先前驾驶员和/或自动化车辆系统停放在特定停车位内可能遇到的困难的信息。驾驶员通常还仅接收关于在执行停放操作之后他们的车辆在停车位内停放的准确程度和容纳程度的高级反馈(如果有的话)。这可能会增加驾驶员和自动化车辆系统在与选择要停放在其中的停车位相关联的决策的难度。

技术实现思路

1、在高层次上，连接的车辆停放数据可以用于改善未来驾驶员的停放过程，并向所有者通知停车场中可能与停放问题(诸如车辆被损坏或许多车辆停放不良和占用多个停车位)相关联的位置。为了实现这一点，可以收集历史停放数据，并且可以基于该数据来计算停车场内的每个停车位的停放分数。这些停放分数可以向未来驾驶员指示先前驾驶员通常能够在停车位内停放的准确程度(从车辆边缘到停车位线的距离等)。这可以允许驾驶员做出关于使用哪些停车位的计算决策。类似地，配备有半自主或自主能力的车辆可以使用停放分数来自动地选择要在其中执行自主停放操作的停车位。

2、在一个或多个实施例中，从数据收集过程开始，一旦车辆在停车位内已经完成停放(自主地、半自主地或由驾驶员手动地)，车辆就可以使用任何数量的不同传感器来估计准确地车辆已经停放在停车位内的准确程度。例如，车辆可以使用相机、雷达、激光雷达、超宽带传感器和/或任何其他类型的传感器。另外或替代地，车辆可以使用高级定位方法来确定车辆(例如，车辆上的中心点和/或车辆上的任何其他点)相对于该停车位内的理想位置有多近。例如，此类技术可以涉及标题为“投射虚拟停车线的系统和方法(systems andmethods of projecting virtual parking lines)”的美国申请号17/323,851中描述的技术以及以其他方式描述的任何其他方法，所述申请以引用的方式并入本文。该理想位置也可以根据车辆的类型而变化(即，理想停车位置可能不一定对于每个车辆都相同)。例如，一些车辆的长度可能大于停车位的长度，因此车辆的中心可以理想地位于停车位的中心前方，这取决于停车场和停车位配置。

3、在一个或多个实施例中，还可以基于与停车场内的其他连接的车辆和/或连接的基础设施相关联的传感器来进行停放准确度确定。也就是说，可以替代地使用与其他附近车辆或基础设施相关联的传感器，而不是停放车辆使用其传感器来确定其在停车位内的位置。另外，在一些情况下，可以在停放车辆本地、在收集数据的任何其他车辆和/或基础设施处和/或在远程位置处进行准确度确定(例如，可以捕获数据并将其发送到远程服务器以供分析)。

4、在一个或多个实施例中，基于在车辆完成停放之后收集的数据，可以计算停放分数。此类分数的范围可以从-100至+100(然而，也可以使用任何其他范围的值)，其中正分数可以指示车辆完全在停车位内(而负分数指示车辆至少部分地在停车位之外)。可以基于从车辆的中心到停车位的中心的距离来计算分数(该距离计算也可以分成在x方向上距中心的距离和在y方向上距中心的距离)。可以至少在图2a至图2d中提供对此类计算的进一步示出。可以基于任何数量的不同定位方法来计算这些距离，以准确地定位特定停车位内的车辆。还可以基于从车辆的边缘到停车位线(以及停车位末端指示停车位的后部和前部的隐含线)的检测到的距离和/或基于任何其他参考点来计算分数。当存在其他车辆时，也可以使用与那些车辆的接近度来创建分数(因为在两辆车辆之间停放通常不同于在两个空停车位之间停放)。另外，在创建分数时可以考虑车辆相对于停车位的角度。这可以至少在图2d中进一步示出。

5、在一个或多个实施例中，分数可以基于从车辆的中心到停车位的中心的距离从+100线性地(或以指数方式)减小到0(或任何其他值范围)(当车辆的一侧位于停车位线处时，分数接近0)。另外，可以对车辆相对于停车位线的角度进行加权。分数也可以以任何其他方式(例如，以指数方式等)减小和/或增加，并且也可以包括任何其他类型和/或范围的值。

6、在一个或多个实施例中，用于计算分数的方法可以考虑车辆的大小和停车位的大小(以及对阻碍停车位的其他车辆或对象的实时感测)。例如，对于八英尺宽的停车位，8.5英尺宽的车辆可能无法获得正分数(因为车辆将无法容纳在停车位内)。作为另一个示例，对于八英尺宽的停车位、7.5英尺宽的车辆，最大分数可能是+60，因为可能无法在车辆的两侧留下“足够的”空间(以允许停放以及用于主车辆和相邻车辆的车辆入口/出口)。此外，还可以基于驾驶员的任何指定需求来对停车位进行评分，例如，车辆乘员可能需要使用轮椅升降机和车辆右侧的附加空间来进入和离开车辆。鉴于此，不允许存在该空间的停车位可能与较低分数相关联。

7、鉴于此类约束，可以在停放之前基于车辆的大小、停车位的大小、特定驾驶员需求等向驾驶员通知他们的车辆针对特定停车位可以获得的最大分数(基于关于停车位的实时感测信息或包含关于停车场中的停车位的元数据和位置信息的地图)。此外，可以在停放之前(基于历史车辆在该车位中停放时操纵)向驾驶员通知在特定停车位中停放的预期困难程度。也就是说，可以从历史连接的车辆数据跟踪将车辆停放在车位中(并获得至少某个停放分数)所需的平均操纵次数，并且可以向驾驶员提供该信息。例如，停车场入口附近的停车位通常可能要求180度转弯(这需要已经停放在那里并获得至少+50分的驾驶员平均四次操纵)，但是可以从入口直接驶入的停车位(例如，大多数驾驶员不需要转弯就能停放在停车位内，因此对于获得至少+50的分数的驾驶员，平均操纵次数可能为0.5)通常更容易停放。

8、在一个或多个实施例中，可以在停放在停车位中之前向驾驶员通知特定停车位的平均停放分数。在一些情况下，呈现给驾驶员的平均停放分数也可能特定于驾驶员正在停放的车辆的类型。例如，如果驾驶员正在停放卡车，则所呈现的平均停放分数可以仅基于与卡车相关联的历史停放分数。然而，呈现给驾驶员的平均停放分数也可以基于任何其他数量的因素，诸如车辆的任何类型、天气状况、当日时间等。停放分数可以基于这些条件和/或车辆类型是适用的而自动地调整，或者所有这些不同的停放分数都可以呈现给用户以供选择。这可以允许驾驶员基于预期的停放困难程度来选择停车位，以使得他们能够选择相对容易停放在其中的空间。此外，驾驶员还可以基于大多数其他车辆已经足够好地停放的历史来选择停车位，因此车辆不太可能被另一停放车辆(或通向其中的车门)或另一车辆损坏以在当驾驶员返回时阻挡进入车辆。驾驶员还可以基于他们的个人驾驶历史而被通知停车位的分数，例如，他们可能在平行停放方面有困难(即，得到非常低的分数)，因此平行停放作业的估计难度将为高。

9、在一个或多个实施例中，还可以基于车辆可能招致的潜在损坏来对停车位进行评分。例如，如果在特定停车位中停放的许多已连接的车辆已经由于其他车辆而招致损坏，则可以向驾驶员通知如果他们停放在该停车位中则可能招致损坏的可能性。此类停车位的示例可以包括小型的、紧密间隔的停车位、停车场入口附近的停车位(此类空间中的车辆可能会因车辆快速进入停车场而招致更多损坏)、斜坡底部的停车位，所述斜坡底部可能被购物车等撞到的可能性更高。鉴于该信息，驾驶员(和/或自主车辆停放系统)可以避开停车位，并且停车场所有者可以尝试重新配置停车位以避免损坏车辆。此外，可以向停车场所有者通知具有难以由车辆传感器或驾驶员识别的停车位线的停车位。

10、在一个或多个实施例中，停放分数可以包括一个以上的分数。例如，停放分数可以在停放过程期间和之后呈现为三个不同的分数。例如，这三个不同的分数可以包括停车位平均难度(具有车辆大小校正)、停车作业准确度分数(基于环境因素调整)以及在给定时间内停放的风险分数。然而，停放分数也可以被呈现为单个分数或任何其他数量的分数。

11、在一个或多个实施例中，一旦确定了停车场内的停车位的停放分数，就可以将每个停车位的平均停放分数呈现给驾驶员或自动化车辆系统。也可以对数据执行任何其他统计分析，而不是依赖于平均分数(例如，最大或最小分数、中值分数等)。另外，还可以呈现导致特定分数的背景信息。例如，可以呈现指示关于为什么一个停车位的停放分数显著低于另一个空间的分数的原因的文本。如果呈现给驾驶员，则分数可以呈现在显示器上，诸如呈现在(例如)车辆的人机界面(hmi)或移动装置应用程序上。例如，可以向驾驶员呈现停车场的地图(例如，如图3所示)，并且停车场内的每个停车位可以与平均停放分数相关联。基于这些分数，驾驶员可以就在哪个停车位内停放做出明智决策。如果车辆具有半自主或自主能力，则如果平均停放分数足够低，则车辆可以半自主或自主地停放在给定的停车位内，但是如果分数足够高(例如，越过阈值)，则不接合半自主或自主停放功能性。此外，可以发起自动重新停放的分数可以基于停车场(和停车位)历史和当前状态而变化。也就是说，如果停车场非常繁忙(即，车辆感测到许多其他车辆在周围行驶和/或很少有空的停车位)，则停放不妨碍其他停车位比在停车场不繁忙的情况下更重要。这也可能取决于任何数量的其他因素。另外，具有半自主或自主能力的车辆可以选择用于半自主或自主停放的停车位，而不管停放分数如何。然而，在此类情况下，车辆可以使用停放分数来选择最佳停车位以供停放在其中(例如，自主车辆可以选择具有最高平均停放分数的空间进行停放)。

12、在一个或多个实施例中，停放分数也可以用于其他目的。例如，如果特定停车位的历史对于各种车辆类型具有非常低的分数，则可以向停车场所有者通知该停车位可能具有影响驾驶员适当停放的能力的一些缓解因素。另外，停车场所有者可以利用车辆连接能力(例如，v2v、v2x、蜂窝、wi-fi等)来向停放不良的驾驶员收取停放附加费。类似地，如果驾驶员的停放分数超过某个值，则可以向驾驶员提供折扣(可以基于停车场的业务来调整该值)。例如，当停车场繁忙时，分数低于-10的驾驶员可能因阻碍多个停车位而被收取$0.25，而分数高于+80的驾驶员可能被给予$0.25的折扣。类似地，如果停车场不繁忙(例如，检测到许多开放式停车位，或者基于已知繁忙的当日时间和周中此日)，则可以向分数低于-50的驾驶员收取$0.02，并且可以向分数高于+95的驾驶员给予$0.02的折扣。在给定的时间段内给予每辆车辆的最大总折扣(以及潜在地最大总费用)可以被限制，以确保驾驶员不会连续地停放和重新停放来累积折扣(或费用)。

13、在一个或多个实施例中，所述过程也可以是游戏化的，并且驾驶员可以相对于他们在某些停车场或甚至全球范围内的停放准确度在排名表上被誉为“专家停放者”。获得其他数据，诸如驾驶员平行停放/垂直/倒回到停车位中的频率，以及平均分数。