CN113665565A - 一种自动泊车方法、汽车及存储介质 - Google Patents
一种自动泊车方法、汽车及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113665565A CN113665565A CN202110997116.7A CN202110997116A CN113665565A CN 113665565 A CN113665565 A CN 113665565A CN 202110997116 A CN202110997116 A CN 202110997116A CN 113665565 A CN113665565 A CN 113665565A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parking
- parking lot
- vehicle
- type
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000010979 ruby Substances 0.000 description 1
- 229910001750 ruby Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/06—Automatic manoeuvring for parking
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种自动泊车方法、汽车及存储介质。该方法包括:在车辆满足预设条件时,获取停车场列表,其中,预设条件为车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的自动代客泊车AVP模式;设定停车场列表中的第一个停车场为目标停车场,并获取目标行车路线;根据目标行车路线自动行驶至目标停车场,并判断目标停车场是否能成功泊车;若判断结果为是,则根据第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息;若判断结果为否,则设定停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行获取目标行车路线的步骤,直至成功泊车或者停车场列表中不存在下一个停车场为止。本方案能够有效解决泊车难的问题。
Description
技术领域
本发明实施例涉及汽车技术领域,尤其涉及一种自动泊车方法、汽车及存储介质。
背景技术
随着汽车技术的不断发展,无人驾驶技术已经不是什么新鲜事了,车辆可以根据无人驾驶控制模块实现自动驾驶、自动泊车、自主规避车辆及行人等操作。自动代客泊车(AutomatedValet Parking,AVP)技术的出现大大减少了车主泊车的烦恼,车主只需要选择自动泊车,车辆就会寻找停车场泊车,十分方便。
然而,现有的AVP技术通常只允许车辆前往指定的停车场泊车,如果需要停放在其它的停车场,则还是需要车主驱车前往其他停车场才可以完成自动泊车,并不能实现完全自动化;并且车辆返程时只支持1千米以内的召回操作,难以适应更多的泊车场景和需求。
发明内容
本发明提供一种自动泊车方法、汽车及存储介质,能够实现全自动泊车,有效解决了泊车难的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种自动泊车方法,包括:
在车辆满足预设条件时,获取停车场列表,其中,预设条件为车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的自动代客泊车AVP模式,停车场列表包括N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,N为正整数;
设定停车场列表中的第一个停车场为目标停车场,并获取目标行车路线,其中,目标行车路线为车辆当前时刻所在的位置到目标停车场的路线;
根据目标行车路线自动行驶至目标停车场,并判断目标停车场是否能成功泊车;
若判断结果为是,则根据第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息,其中,成功泊车信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车成功;
若判断结果为否,则设定停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行获取目标行车路线的步骤,直至成功泊车或者停车场列表中不存在下一个停车场为止。
可选的,还包括:
在车辆行驶至目的地位置时,判断目的地位置是否支持车辆开启第一类型的AVP模式;
若判断结果为是,则开启第一类型的AVP模式;
若判断结果为否,则开启第二类型的AVP模式,并根据第二类型的AVP模式进行泊车。
可选的,在开启第一类型的AVP模式后,若无法获取停车场列表,则向终端设备发送泊车失败信息,其中,泊车失败信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车失败。
可选的,获取停车场列表,包括:
从预置地图上获取位于预设范围内的所有停车场;
依次计算所有停车场中每个停车场的评分,并选择评分最高的N个停车场生成停车场列表。
可选的,对于所有停车场中任一停车场,该停车场的评分为S=(Sa+Sb+Sc+Sd+Se+Sf)*Sg;
其中,Sa为该停车场的驾驶员标记得分,Sb为该停车场的用户推荐得分,Sc为该停车场的车位余量得分,Sd为该停车场的周边交通状况得分,Se为该停车场的收费状况得分,Sf为该停车场的泊车成功率得分,Sg为该停车场的无线通信状况得分。
可选的,预设范围是以目的地位置为圆心,以预设距离为半径的圆形范围,预设距离大于或者等于10千米。
可选的,成功泊车信息包括:停车场名称、停车位置、停车尝试次数中的至少一项。
可选的,在向终端设备发送成功泊车信息后,还包括:
拉起电子手刹并自动下电。
可选的,在向终端设备发送成功泊车信息后,还包括:
获取终端设备发送的唤醒信息,其中,唤醒信息至少包括驾驶员接车位置;
根据唤醒信息,获取召回行车路线,其中,召回行车路线为目标停车场到驾驶员接车位置的路线;
根据召回行车路线自动行驶至驾驶员接车位置。
可选的,在获取召回行车路线后,还包括:
向终端设备发送唤醒反馈信息,其中,唤醒反馈信息包括车辆预计到达驾驶员位置的时间;
接收终端设备发送的时间规划信息,其中,时间规划信息包括驾驶员期望车辆到达驾驶员位置的时间。
可选的,在根据召回行车路线自动行驶至驾驶员接车位置后,还包括:
退出第一类型的AVP模式。
第二方面,本发明实施例还提供了一种汽车,包括:处理器;处理器用于在执行计算机程序时实现上述任一实施例的方法。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的方法。
本发明提供一种自动泊车方法、汽车及存储介质。车辆通过开启第一类型的AVP模式,获取N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,并按照顺序尝试采用第一类型的AVP模式进行泊车,直至成功泊车,泊车的全程不需要驾驶员参与,实现了全自动泊车。同时本方案可以在多个停车场尝试泊车,不再拘泥于指定的停车场,从而大大提高了泊车成功率,有效解决了泊车难的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种自动泊车方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的另一种自动泊车方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种停车场评分的计算示意图;
图4是本发明实施例提供的一种车辆寻找停车场的示意图;
图5是本发明实施例提供的一种自动召回车辆的方法的流程示意图;
图6是本发明实施例提供的一种自动泊车装置的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的一种汽车的结构示意图;
图8是本发明实施例提供的一种智能汽车的俯视示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
需要说明的是,本发明下述各个实施例可以单独执行,各个实施例之间也可以相互结合执行,本发明实施例对此不作具体限制。本发明实施例中提到的“和/或”是指包括一个或更多个相关所列项目的任何和所有组合。本发明实施例中用“第一”、“第二”等来描述各种组件,但是这些组件不应该受这些术语限制。这些术语仅用来将一个组件与另一组件区分开。并且,除非上下文另有明确指示,否则单数形式“一个”、“一种”和“该()”也意图包括复数形式。本发明下述各个实施例可以单独执行,各个实施例之间也可以相互结合执行,本发明实施例对此不作具体限制。
随着汽车技术的不断发展,汽车的保有量越来越多,关于泊车的问题也随之出现。例如,有些城市因为早期的规划前瞻性不够,或者人流量太大,导致没有足够的停车位,影响城市通行效率;需要搭乘地铁、高铁上下班或者出行的用户,因为泊车困难而无法选择自驾到达车站等。
目前,无人驾驶技术已经不是什么新鲜事,车辆可以根据无人驾驶控制模块实现自动驾驶、自动泊车、自主规避车辆及行人等操作。AVP技术出现大大减少了车主泊车的烦恼,车主只需要选择自动泊车,车辆就会寻找停车场泊车,十分方便。然而,现有的AVP技术通常存在以下问题:
1.只允许车辆前往指定的停车场泊车(即仅允许车辆在停车场内部区域泊车)、且不支持停车场搜索,如果需要停放在其它的停车场,则还是需要车主驱车前往其他停车场才可以完成自动泊车,并不能实现完全自动化;
2.车辆返程时只支持1千米以内的召回操作,难以适应更多的泊车场景和需求;
3.不支持在无人场景下缴纳停车费。
为此,本发明提供了一种自动泊车方法、汽车及存储介质,车辆通过开启第一类型的AVP模式,获取N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,并按照顺序尝试采用第一类型的AVP模式进行泊车,直至成功泊车,泊车的全程不需要驾驶员参与,实现了全自动泊车。同时本方案可以在多个停车场尝试泊车,不再拘泥于指定的停车场,从而大大提高了泊车成功率,有效解决了泊车难的问题。
图1示出了本发明实施例提供的一种自动泊车方法的流程示意图。该方法适用于汽车(例如智能汽车、新能源智能汽车等),如图1所示,该方法包括如下步骤。
S110、在车辆满足预设条件时,获取停车场列表,其中,预设条件为车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的自动代客泊车AVP模式,停车场列表包括N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,N为正整数。
其中,目的地位置为驾驶员下车的位置。即当车辆行驶至目的地位置时,驾驶员下车,车辆执行自动泊车的流程。
在本发明中,自动泊车方法涉及第一类型的AVP模式和第二类型的AVP模式。第二类型的AVP模式又可以称为普通AVP模式或者基础AVP模式,这种模式仅支持车辆在内部道路(即停车场内部)上行驶;而第一类型的AVP模式又可以称为SuperAVP模式或者高级AVP模式,这种模式不仅可以支持车辆在任何道路上行驶。也就是说,第一类型的AVP模式与第二类型的AVP模式相比,能够适用更多的泊车场景。
在步骤S110中,在车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的AVP模式后,车辆可以从预置地图上获取停车场列表。预置地图装载在车辆上,预置地图可以是第一类型的AVP模式的专用地图,支持可标记、数据共享、大数据计算、停车场记忆和搜索、自主学习等功能。
停车场列表包括N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场。预设范围是以目的地位置为圆心,以预设距离为半径的圆形范围,预设距离大于或者等于10千米。N的个数可以根据实际需要进行设计,通常N可以取10。需要说明的是,假设N=10,当预置地图上位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场的总数小于10时,则取位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的所有停车场。
S120、车辆设定停车场列表中的第一个停车场为目标停车场。
停车场列表中停车场可以按照一定的规则进行排列。
S130、车辆获取目标行车路线,其中,目标行车路线为车辆当前时刻所在的位置到目标停车场的路线。
具体的,车辆获取目标行车路线的方法可以包括如下两种方式中的任意一种:
方式1.车辆直接从预置地图中读取规划好的目标行车路线;
方式2.预置地图先向云服务器请求目标行车路线,并接收云服务器规划好的目标行车路线,然后车辆从预置地图中读取规划好的目标行车路线。
上述方式1与方式2的区别在于预置地图是否需要联网规划目标行车路线,采用方式1获取目标行车路线(即预置地图不需要联网)时,车辆可以快速获取目标行车路线;采用方式2获取目标行车路线(即预置地图需要联网)时,车辆获取到的目标行车路线可以更适宜当前的路况(如避免拥堵等)。
S140、车辆根据目标行车路线自动行驶至目标停车场。
S150、车辆判断目标停车场是否能成功泊车。
S160、若判断结果为是,则车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息,其中,成功泊车信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车成功。
在一实施例中,成功泊车信息包括:停车场名称、停车位置、停车尝试次数中的至少一项。
S170、若判断结果为否,则车辆设定停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行步骤S103,直至成功泊车或者停车场列表中不存在下一个停车场为止。
在上述实施例的基础上,图2示出了本发明实施例提供的另一种自动泊车方法的流程示意图。如图2所示,该方法包括如下步骤。
S201、在车辆行驶至目的地位置时,判断目的地位置是否支持车辆开启第一类型的AVP模式。
其中,目的地位置为驾驶员下车的位置。即当车辆行驶至目的地位置时,驾驶员下车,车辆执行自动泊车的流程。
在本发明中,自动泊车方法涉及第一类型的AVP模式和第二类型的AVP模式。第二类型的AVP模式又可以称为普通AVP模式或者基础AVP模式,这种模式仅支持车辆在内部道路(即停车场内部)上行驶;而第一类型的AVP模式又可以称为SuperAVP模式或者高级AVP模式,这种模式不仅可以支持车辆在任何道路上行驶。也就是说,第一类型的AVP模式与第二类型的AVP模式相比,能够适用更多的泊车场景。
不同位置支持的AVP模式不同。例如,在路况比较好、无线通信质量佳的位置,可以支持第一类型的AVP模式;在路况比较差和/或无线通信质量差的位置,只能支持第二类型的AVP模式。
S202、若判断结果为否,则车辆开启第二类型的AVP模式,并根据第二类型的AVP模式进行泊车。
车辆根据第二类型的AVP模式进行泊车的方法可以为:驾驶员将车辆从目的地位置开到一停车场的内部道路后,车辆开启第二类型的AVP模式,根据第二类型的AVP模式进行自动泊车。
S203、若判断结果为是,则车辆开启第一类型的AVP模式。
车辆开启第一类型的AVP模式后,驾驶员可以直接在目的地位置下车,使得车辆根据第一类型的AVP模式进行自动泊车。
S204、车辆判断是否能够获取停车场列表。
在步骤S204中,车辆判断是否能够获取停车场列表是指:车辆判断目的地位置附近是否存在支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场。若目的地位置附近存在支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,则继续执行下述步骤S206;若目的地位置附近不存在支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,则继续执行下述步骤S205。
S205、若判断结果为否,则车辆向终端设备发送泊车失败信息,其中,泊车失败信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车失败。
终端设备也可以称为终端、用户设备(user equipment,UE)、移动台、移动终端等。终端设备可以是手机、平板电脑、带无线收发功能的电脑、虚拟现实终端设备、增强现实终端设备、智能手环等等。本发明的实施例对终端设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。
泊车失败信息提醒驾驶员车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车失败,从而驾驶员可以将车辆从目的地位置开到一停车场的内部道路后,自行停车;或者驾驶员将车辆从目的地位置开到一停车场的内部道路后,令车辆开启第二类型的AVP模式,根据第二类型的AVP模式进行自动泊车;又或者驾驶员将车辆从目的地位置开到一停车场的内部道路后,将这个停车场设为目标停车场,并返回目的地位置,令车辆开启第一类型的AVP模式,根据第一类型的AVP模式进行自动泊车。
S206、若判断结果为是,则车辆从预置地图上获取位于预设范围内的所有停车场。
预置地图装载在车辆上,预置地图可以是第一类型的AVP模式的专用地图,支持可标记、数据共享、大数据计算、停车场记忆和搜索、自主学习等功能。
示例性的,预置地图允许驾驶员标记停车场,即指定一些停车场记录在预置地图内,用于支持停车场记忆和搜索功能;预置地图可以与云服务器联网,上传停车场信息(包括但不限于停车场空位、停车场位置等),驾驶员可以通过预置地图推荐停车场,基于大数据计算,实现数据共享功能;预置地图还可以随着数据量的增多,不断进行自主学习优化,提升推荐/搜索的准确性。
在一实施例中,预设范围是以目的地位置为圆心,以预设距离为半径的圆形范围,预设距离大于或者等于10千米。
优选地,预设距离等于10千米。与第二类型的AVP模式仅支持1千米以内的召回操作相比,10千米的距离适用于更多的泊车场景和需求。
S207、车辆依次计算所有停车场中每个停车场的评分,并选择评分最高的N个停车场生成停车场列表。
停车场列表包括N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场。N的个数可以根据实际需要进行设计,通常N可以取10。需要说明的是,假设N=10,当预置地图上位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场的总数小于10时,则取位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的所有停车场。
图3示出了本发明实施例提供的一种停车场评分的计算示意图。如图3所示,对于所有停车场中任一停车场,该停车场的评分为S=(Sa+Sb+Sc+Sd+Se+Sf)*Sg;
其中,Sa为该停车场的驾驶员标记得分,Sb为该停车场的用户推荐得分,Sc为该停车场的车位余量得分,Sd为该停车场的周边交通状况得分,Se为该停车场的收费状况得分,Sf为该停车场的泊车成功率得分,Sg为该停车场的无线通信状况得分。
具体的,Sa=a*S1,a为该停车场的驾驶员标记得分的加权系数,该停车场被驾驶员标记时S1取1,该停车场未被驾驶员标记时S1取0;
Sb=b*S2,b为该停车场的用户推荐得分的加权系数,该停车场没有用户推荐时S2取0,该停车场有1-9个用户推荐时S2取0.5,该停车场有10-50个用户推荐时S2取0.8,该停车场有大于50个用户推荐时S2取1;
Sc=c*S3,c为该停车场的车位余量得分的加权系数,该停车场没有被驾驶员记录过车位充足时S3取0,该停车场被驾驶员记录过车位充足的次数在1-4次时S3取0.3,该停车场被驾驶员记录过车位充足的次数在5-19次时S3取0.6,该停车场被驾驶员记录过车位充足的次数大于20次时S3取1;
Sd=d*S4,d为该停车场的周边交通状况得分的加权系数,该停车场没有被驾驶员记录过周边交通状况良好时S4取0,该停车场被驾驶员记录过周边交通状况良好的次数在1-4次时S4取0.3,该停车场被驾驶员记录过周边交通状况良好的次数在5-19次时S4取0.6,该停车场被驾驶员记录过周边交通状况良好的次数大于20次时S4取1;
Se=e*S5,e为该停车场的收费状况得分的加权系数,该停车场的收费状况良好时S5取1,该停车场的收费状况欠佳时S5取0;停车场的收费状况包括但不限于停车场的收费是否合理,支付是否方便;
Sf=f*S6,f为该停车场的泊车成功率得分的加权系数,驾驶员在该停车场泊车失败的次数大于10次时S6取0,驾驶员在该停车场泊车失败的次数在2-10次时S6取0.2,驾驶员在该停车场泊车失败的次数为1次时S6取0.5,驾驶员在该停车场泊车失败的次数为0次时S6取1;
Sg=g*S7,g为该停车场的无线通信状况得分的加权系数,该停车场支持无线通信时S7取1,该停车场不支持无线通信时S7取0;
其中,a+b+c+d+e+f=1,g=1。
可选的,a、b、c、d、e、f的取值可以根据不同属性的重要程度设定。通常,a的取值大于b、c的取值,b、c的取值大于d、e、f的取值。
另外,本发明还可以根据停车场的评分为停车场分配星级:当该停车场的评分S=1时,该停车场被标记为五星停车场;当该停车场的评分0.7≤S<1时,该停车场被标记为四星停车场;当该停车场的评分0.4≤S<0.7时,该停车场被标记为三星停车场;当该停车场的评分0.1≤S<0.4时,该停车场被标记为二星停车场;当该停车场的评分0<S<0.1时,该停车场被标记为一星停车场。
还需要说明的是,当停车场的评分为0时,该停车场不会被写入停车场列表中。
停车场列表中停车场可以按照一定的规则进行排列。例如,停车场列表中的停车场按照停车场星级从大到小的顺序依次排列。可以理解的是,同星级的停车场按照停车场评分从大到小的顺序依次排列。
表1停车场列表
停车场名称 | 停车场位置 | 停车场星级 |
停车场A | XXX | 五星 |
停车场B | XXX | 五星 |
停车场C | XXX | 五星 |
停车场D | XXX | 四星 |
停车场E | XXX | 四星 |
停车场F | XXX | 三星 |
停车场G | XXX | 三星 |
停车场H | XXX | 二星 |
停车场I | XXX | 一星 |
停车场J | XXX | 一星 |
S208、车辆设定停车场列表中的第一个停车场为目标停车场。
S209、车辆获取目标行车路线,其中,目标行车路线为车辆当前时刻所在的位置到目标停车场的路线。
具体的,车辆获取目标行车路线的方法可以包括如下两种方式中的任意一种:
方式1.车辆直接从预置地图中读取规划好的目标行车路线;
方式2.预置地图先向云服务器请求目标行车路线,并接收云服务器规划好的目标行车路线,然后车辆从预置地图中读取规划好的目标行车路线。
上述方式1与方式2的区别在于预置地图是否需要联网规划目标行车路线,采用方式1获取目标行车路线(即预置地图不需要联网)时,车辆可以快速获取目标行车路线;采用方式2获取目标行车路线(即预置地图需要联网)时,车辆获取到的目标行车路线可以更适宜当前的路况(如避免拥堵等)。
S210、车辆根据目标行车路线自动行驶至目标停车场。
图4示出了本发明实施例提供的一种车辆寻找停车场的示意图。如图4和表1所示,车辆刚开始执行根据第一类型的AVP模式进行泊车时,车辆位于目的地位置,首先令停车场列表中的第一个停车场(即停车场A)为目标停车场,规划目标行车路线(即目的地位置到停车场A的路线)。车辆根据目标行车路线自动行驶至目标停车场(即停车场A)。
S211、车辆判断目标停车场是否能成功泊车。
若目标停车场(即停车场A)能成功泊车,则执行下述步骤S212-S213;若目标停车场(即停车场A)不能成功泊车,则执行下述步骤S214。
S212、若判断结果为是,则车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息,其中,成功泊车信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车成功。
在一实施例中,成功泊车信息包括:停车场名称、停车位置、停车尝试次数中的至少一项。
S213、车辆拉起电子手刹并自动下电。
S214、若判断结果为否,则车辆设定停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行步骤S209,直至成功泊车或者停车场列表中不存在下一个停车场为止。
若目标停车场(即停车场A)不能成功泊车,此时车辆令停车场列表中的下一个停车场(即停车场B)为目标停车场,规划目标行车路线(即停车场A到停车场B的路线)。车辆根据目标行车路线自动行驶至目标停车场(即停车场B)再次尝试泊车,直至成功泊车或者停车场A-J均不能成功泊车为止。
需要说明的是,若车辆尝试了停车场列表中所有的停车场均不能成功泊车,此时车辆可以向终端设备通知停车失败,并将车返回到终端设备指定的地点。
在上述实施例的基础上,图5示出了本发明实施例提供的一种自动召回车辆的方法的流程示意图。如图5所示,本实施例提供的方法适用于步骤S170或者S214执行之后,该方法还包括如下步骤。
S301、车辆获取终端设备发送的唤醒信息,其中,唤醒信息至少包括驾驶员接车位置。
驾驶员接车位置可以为目的地位置,也可以为其他任意的位置,本发明实施例对此不作具体限制。
S302、车辆自动上电,并根据唤醒信息,获取召回行车路线,其中,召回行车路线为目标停车场到驾驶员接车位置的路线。
具体的,具体的,车辆获取召回行车路线的方法可以包括如下两种方式中的任意一种:
方式1.车辆直接从预置地图中读取规划好的召回行车路线;
方式2.预置地图先向云服务器请求召回行车路线,并接收云服务器规划好的召回行车路线,然后车辆从预置地图中读取规划好的召回行车路线。
上述方式1与方式2的区别在于预置地图是否需要联网规划召回行车路线,采用方式1获取召回行车路线(即预置地图不需要联网)时,车辆可以快速获取召回行车路线;采用方式2获取召回行车路线(即预置地图需要联网)时,车辆获取到的召回行车路线可以更适宜当前的路况(如避免拥堵等)。
S303、车辆向终端设备发送唤醒反馈信息,其中,唤醒反馈信息包括车辆预计到达驾驶员位置的时间。
S304、车辆接收终端设备发送的时间规划信息,其中,时间规划信息包括驾驶员期望车辆到达驾驶员位置的时间。
步骤S303和S304为可选的步骤,其目的是为了进一步精确驾驶员期望的接车时间,提高用户体验感。
S305、车辆判断目标停车场是否需要缴费。
S306、若判断结果为否,则车辆直接驶离目标停车场,并根据召回行车路线自动行驶至驾驶员接车位置。
S307、若判断结果为是,则车辆判断目标停车场的收费是否合理。
S308、若判断结果为是,则车辆自动缴纳停车费,并根据召回行车路线自动行驶至驾驶员接车位置。
S309、若判断结果为否,则车辆向终端设备发送缴费信息,在接收到终端设备发送的缴费确认信息后缴纳停车费,并根据召回行车路线自动行驶至驾驶员接车位置。
S310、在车辆到达驾驶员位置的前5分钟,车辆向终端设备发送第一提醒信息。
S311、在车辆到达驾驶员位置的前1分钟,车辆向终端设备发送第二提醒信息。
S312、在车辆到达驾驶员位置时,车辆向终端设备发送第三提醒信息。
步骤S310-S312为可选的步骤,其目的是为了提醒驾驶员接车,避免由于道路拥堵或者驾驶员迟迟不来接车造成的交通不便。
S313、车辆退出第一类型的AVP模式。
在驾驶员接车后,车辆自动退出第一类型的AVP模式,由驾驶员接管控制。
本发明实施例提供一种自动泊车方法,包括:在车辆满足预设条件时,获取停车场列表,其中,预设条件为车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的自动代客泊车AVP模式,停车场列表包括N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,N为正整数;设定停车场列表中的第一个停车场为目标停车场,并获取目标行车路线,其中,目标行车路线为车辆当前时刻所在的位置到目标停车场的路线;根据目标行车路线自动行驶至目标停车场,并判断目标停车场是否能成功泊车;若判断结果为是,则根据第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息,其中,成功泊车信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车成功;若判断结果为否,则设定停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行获取目标行车路线的步骤,直至成功泊车或者停车场列表中不存在下一个停车场为止。车辆通过开启第一类型的AVP模式,获取N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,并按照顺序尝试采用第一类型的AVP模式进行泊车,直至成功泊车,泊车的全程不需要驾驶员参与,实现了全自动泊车。同时本方案可以在多个停车场尝试泊车,不再拘泥于指定的停车场,从而大大提高了泊车成功率,有效解决了泊车难的问题。
图6示出了本发明实施例提供的一种自动泊车装置的结构示意图。如图6所示,包括:获取模块10,处理模块11和泊车模块12。
获取模块10,用于在车辆满足预设条件时,获取停车场列表,其中,预设条件为车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的自动代客泊车AVP模式,停车场列表包括N个位于预设范围内的支持第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,N为正整数;
处理模块11,用于设定停车场列表中的第一个停车场为目标停车场,并获取目标行车路线,其中,目标行车路线为车辆当前时刻所在的位置到目标停车场的路线;根据目标行车路线自动行驶至目标停车场,并判断目标停车场是否能成功泊车;
泊车模块12,用于若判断结果为是,则根据第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息,其中,成功泊车信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车成功;
处理模块11,还用于若判断结果为否,则设定停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行获取目标行车路线的步骤,直至成功泊车或者停车场列表中不存在下一个停车场为止。
本实施例提供的自动泊车装置为实现上述实施例的自动泊车方法,本实施例提供的自动泊车装置实现原理和技术效果与上述实施例类似,此处不再赘述。
可选的,处理模块11,还用于在车辆行驶至目的地位置时,判断目的地位置是否支持车辆开启第一类型的AVP模式;若判断结果为是,则开启第一类型的AVP模式;若判断结果为否,则开启第二类型的AVP模式,并根据第二类型的AVP模式进行泊车。
可选的,处理模块11,还用于在开启第一类型的AVP模式后,若无法获取停车场列表,则向终端设备发送泊车失败信息,其中,泊车失败信息用于指示车辆根据第一类型的AVP模式进行泊车失败。
可选的,获取模块10,具体用于从预置地图上获取位于预设范围内的所有停车场;依次计算所有停车场中每个停车场的评分,并选择评分最高的N个停车场生成停车场列表。
可选的,对于所有停车场中任一停车场,该停车场的评分为S=(Sa+Sb+Sc+Sd+Se+Sf)*Sg;
其中,Sa为该停车场的驾驶员标记得分,Sb为该停车场的用户推荐得分,Sc为该停车场的车位余量得分,Sd为该停车场的周边交通状况得分,Se为该停车场的收费状况得分,Sf为该停车场的泊车成功率得分,Sg为该停车场的无线通信状况得分。
可选的,预设范围是以目的地位置为圆心,以预设距离为半径的圆形范围,预设距离大于或者等于10千米。
可选的,成功泊车信息包括:停车场名称、停车位置、停车尝试次数中的至少一项。
可选的,泊车模块12,还用于拉起电子手刹并自动下电。
可选的,处理模块11,还用于获取终端设备发送的唤醒信息,其中,唤醒信息至少包括驾驶员接车位置;根据唤醒信息,获取召回行车路线,其中,召回行车路线为目标停车场到驾驶员接车位置的路线;根据召回行车路线自动行驶至驾驶员接车位置。
可选的,处理模块11,还用于向终端设备发送唤醒反馈信息,其中,唤醒反馈信息包括车辆预计到达驾驶员位置的时间;接收终端设备发送的时间规划信息,其中,时间规划信息包括驾驶员期望车辆到达驾驶员位置的时间。
可选的,处理模块11,还用于退出第一类型的AVP模式。
图7示出了本发明实施例提供的一种汽车的结构示意图。如图7所示,该汽车包括处理器30、存储器31和通信接口32;汽车中处理器30的数量可以是一个或多个,图7中以一个处理器30为例;汽车中的处理器30、存储器31、通信接口32可以通过总线或其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。总线表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,***总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储器31作为一种计算机可读存储介质,可设置为存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器30通过运行存储在存储器31中的软件程序、指令以及模块,从而执行汽车的至少一种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。
存储器31可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据汽车的使用所创建的数据等。此外,存储器31可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器31可包括相对于处理器30远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至汽车。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
通信接口32可设置为数据的接收与发送。
图8示出了本发明实施例提供的一种智能汽车的俯视示意图。如图8所示,智能汽车的四周安装有摄像头和雷达,雷达可以包括激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。
其中,激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达***,激光雷达也称光学雷达。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。
毫米波雷达是工作在毫米波波段探测的雷达(使用范围:30~300GHz频域,波长为1~10mm),毫米波的波长介于微波和厘米波之间,因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。
超声波雷达是通过超声波发射装置向外发出超声波,再利用接收器接收反射回来的超声波时间差来测算距离。超声波雷达容易受天气情况影响,不同天气的传播速度不同,车速较快时误差较大,另外就是超声波散射角度大,不利于较远距离的回收信号传播;但其也有成本低、穿透性强、防水、防尘等优势。
除了在智能汽车的四周安装有摄像头和雷达外,智能汽车还可以配有车辆-终端设备交互模块、人机交互界面、支付界面等。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的方法。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质包括(非穷举的列表):具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、可擦式可编程只读存储器(electrically erasable,programmable Read-Only Memory,EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,数据信号中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency,RF)等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或多种程序设计语言组合来编写用于执行本公开操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++、Ruby、Go,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(Local Area Network,LAN)或广域网(Wide Area Network,WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本领域内的技术人员应明白,术语用户终端涵盖任何适合类型的无线用户设备,例如移动电话、便携数据处理装置、便携网络浏览器或车载移动台。
一般来说,本发明的多种实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。例如,一些方面可以被实现在硬件中,而其它方面可以被实现在可以被控制器、微处理器或其它计算装置执行的固件或软件中,尽管本发明不限于此。
本发明的实施例可以通过移动装置的数据处理器执行计算机程序指令来实现,例如在处理器实体中,或者通过硬件,或者通过软件和硬件的组合。计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(Instruction Set Architecture,ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码。
本发明附图中的任何逻辑流程的框图可以表示程序步骤,或者可以表示相互连接的逻辑电路、模块和功能,或者可以表示程序步骤与逻辑电路、模块和功能的组合。计算机程序可以存储在存储器上。存储器可以具有任何适合于本地技术环境的类型并且可以使用任何适合的数据存储技术实现,例如但不限于只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)、光存储器装置和***(数码多功能光碟DVD或CD光盘)等。计算机可读介质可以包括非瞬时性存储介质。数据处理器可以是任何适合于本地技术环境的类型,例如但不限于通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑器件(Field-Programmable Gate Array,FGPA)以及基于多核处理器架构的处理器。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (13)
1.一种自动泊车方法,其特征在于,包括:
在车辆满足预设条件时,获取停车场列表,其中,所述预设条件为所述车辆行驶至目的地位置、且开启第一类型的自动代客泊车AVP模式,所述停车场列表包括N个位于预设范围内的支持所述第一类型的AVP模式进行泊车的停车场,N为正整数;
设定所述停车场列表中的第一个停车场为目标停车场,并获取目标行车路线,其中,所述目标行车路线为所述车辆当前时刻所在的位置到所述目标停车场的路线;
根据所述目标行车路线自动行驶至所述目标停车场,并判断所述目标停车场是否能成功泊车;
若判断结果为是,则根据所述第一类型的AVP模式进行泊车,并向终端设备发送成功泊车信息,其中,所述成功泊车信息用于指示所述车辆根据所述第一类型的AVP模式进行泊车成功;
若判断结果为否,则设定所述停车场列表中的下一个停车场为目标停车场,并返回执行获取目标行车路线的步骤,直至成功泊车或者所述停车场列表中不存在下一个停车场为止。
2.根据权利要求1所述的自动泊车方法,其特征在于,还包括:
在所述车辆行驶至所述目的地位置时,判断所述目的地位置是否支持所述车辆开启所述第一类型的AVP模式;
若判断结果为是,则开启所述第一类型的AVP模式;
若判断结果为否,则开启第二类型的AVP模式,并根据所述第二类型的AVP模式进行泊车。
3.根据权利要求1或2所述的自动泊车方法,其特征在于,在开启所述第一类型的AVP模式后,若无法获取所述停车场列表,则向所述终端设备发送泊车失败信息,其中,所述泊车失败信息用于指示所述车辆根据所述第一类型的AVP模式进行泊车失败。
4.根据权利要求1所述的自动泊车方法,其特征在于,所述获取停车场列表,包括:
从预置地图上获取位于所述预设范围内的所有停车场;
依次计算所述所有停车场中每个停车场的评分,并选择评分最高的N个停车场生成所述停车场列表。
5.根据权利要求4所述的自动泊车方法,其特征在于,对于所述所有停车场中任一停车场,该停车场的评分为S=(Sa+Sb+Sc+Sd+Se+Sf)*Sg;
其中,Sa为该停车场的驾驶员标记得分,Sb为该停车场的用户推荐得分,Sc为该停车场的车位余量得分,Sd为该停车场的周边交通状况得分,Se为该停车场的收费状况得分,Sf为该停车场的泊车成功率得分,Sg为该停车场的无线通信状况得分。
6.根据权利要求1、4-5中任一所述的自动泊车方法,其特征在于,所述预设范围是以所述目的地位置为圆心,以预设距离为半径的圆形范围,所述预设距离大于或者等于10千米。
7.根据权利要求1所述的自动泊车方法,其特征在于,所述成功泊车信息包括:停车场名称、停车位置、停车尝试次数中的至少一项。
8.根据权利要求1或7所述的自动泊车方法,其特征在于,在向终端设备发送成功泊车信息后,还包括:
拉起电子手刹并自动下电。
9.根据权利要求1所述自动泊车方法,其特征在于,在向终端设备发送成功泊车信息后,还包括:
获取所述终端设备发送的唤醒信息,其中,所述唤醒信息至少包括驾驶员接车位置;
根据所述唤醒信息,获取召回行车路线,其中,所述召回行车路线为所述目标停车场到所述驾驶员接车位置的路线;
根据所述召回行车路线自动行驶至所述驾驶员接车位置。
10.根据权利要求9所述自动泊车方法,其特征在于,在获取召回行车路线后,还包括:
向所述终端设备发送唤醒反馈信息,其中,所述唤醒反馈信息包括所述车辆预计到达所述驾驶员位置的时间;
接收所述终端设备发送的时间规划信息,其中,所述时间规划信息包括驾驶员期望所述车辆到达所述驾驶员位置的时间。
11.根据权利要求9所述自动泊车方法,其特征在于,在根据所述召回行车路线自动行驶至所述驾驶员接车位置后,还包括:
退出所述第一类型的AVP模式。
12.一种汽车,其特征在于,包括:处理器,所述处理器用于在执行计算机程序时实现如权利要求1-11中任一所述的自动泊车方法。
13.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一所述的自动泊车方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110997116.7A CN113665565B (zh) | 2021-08-27 | 2021-08-27 | 一种自动泊车方法、汽车及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110997116.7A CN113665565B (zh) | 2021-08-27 | 2021-08-27 | 一种自动泊车方法、汽车及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113665565A true CN113665565A (zh) | 2021-11-19 |
CN113665565B CN113665565B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=78547018
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110997116.7A Active CN113665565B (zh) | 2021-08-27 | 2021-08-27 | 一种自动泊车方法、汽车及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113665565B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113928309A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-01-14 | 纵目科技(上海)股份有限公司 | 自动泊车方法、***、设备及计算机可读存储介质 |
CN114373320A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-04-19 | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 | 代客泊车方法、车载终端及可读存储介质 |
WO2023186375A1 (de) * | 2022-04-01 | 2023-10-05 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum planen eines avp-vorgangs |
Citations (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014238289A (ja) * | 2013-06-06 | 2014-12-18 | 三菱電機株式会社 | ナビゲーション装置および表示方法 |
CN107016875A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-08-04 | 蔡璟 | 一种基于智能汽车自动驾驶避雨的方法及其装置 |
US20170309177A1 (en) * | 2014-10-27 | 2017-10-26 | Robert Bosch Gmbh | Method and device for operating a parking lot |
CN107564328A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-01-09 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于车辆的停车位确定方法和装置 |
CN108154705A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-12 | 北京悦畅科技有限公司 | 用于泊车的信息处理方法及装置 |
CN108389418A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-08-10 | 北京智行者科技有限公司 | 自动驾驶车辆的调度方法 |
CN108537897A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-14 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 停车场停车收费管理方法、服务器及存储介质 |
CN209804004U (zh) * | 2019-05-27 | 2019-12-17 | 北京中岩智泊科技有限公司 | 一种适用于无人驾驶汽车的智能立体车库停车场 |
CN110675651A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 停车场推荐方法和装置 |
CN110667569A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-10 | 深圳市凯达尔科技实业有限公司 | 一种基于无人驾驶及车联网的自动泊车方法 |
JP2020034378A (ja) * | 2018-08-29 | 2020-03-05 | パイオニア株式会社 | 走行計画探索装置、走行計画探索方法、プログラム及び記憶媒体 |
US20200175871A1 (en) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information providing system, server, onboard device, and information providing method |
CN111231945A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-06-05 | 威马智慧出行科技(上海)有限公司 | 自动泊车车位寻找方法、电子设备、训练方法、服务器及汽车 |
CN111798694A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-10-20 | 城云科技(中国)有限公司 | 一种综合停车因素的停车场推荐方法和装置 |
CN111862578A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种用车方法和*** |
CN112129315A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于推荐停车场的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112330950A (zh) * | 2019-11-14 | 2021-02-05 | 广东科学技术职业学院 | 一种无人车泊车的方法、装置及无人车 |
CN112721917A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种自动泊车辅助***及方法 |
CN112721918A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-30 | 上海寅家电子科技股份有限公司 | 自动泊车支付装置及方法 |
-
2021
- 2021-08-27 CN CN202110997116.7A patent/CN113665565B/zh active Active
Patent Citations (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014238289A (ja) * | 2013-06-06 | 2014-12-18 | 三菱電機株式会社 | ナビゲーション装置および表示方法 |
US20170309177A1 (en) * | 2014-10-27 | 2017-10-26 | Robert Bosch Gmbh | Method and device for operating a parking lot |
CN107016875A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-08-04 | 蔡璟 | 一种基于智能汽车自动驾驶避雨的方法及其装置 |
CN107564328A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-01-09 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于车辆的停车位确定方法和装置 |
CN108154705A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-12 | 北京悦畅科技有限公司 | 用于泊车的信息处理方法及装置 |
CN108537897A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-14 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 停车场停车收费管理方法、服务器及存储介质 |
CN108389418A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-08-10 | 北京智行者科技有限公司 | 自动驾驶车辆的调度方法 |
JP2020034378A (ja) * | 2018-08-29 | 2020-03-05 | パイオニア株式会社 | 走行計画探索装置、走行計画探索方法、プログラム及び記憶媒体 |
US20200175871A1 (en) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information providing system, server, onboard device, and information providing method |
CN209804004U (zh) * | 2019-05-27 | 2019-12-17 | 北京中岩智泊科技有限公司 | 一种适用于无人驾驶汽车的智能立体车库停车场 |
CN110667569A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-10 | 深圳市凯达尔科技实业有限公司 | 一种基于无人驾驶及车联网的自动泊车方法 |
CN110675651A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 停车场推荐方法和装置 |
CN112330950A (zh) * | 2019-11-14 | 2021-02-05 | 广东科学技术职业学院 | 一种无人车泊车的方法、装置及无人车 |
CN111862578A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-10-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种用车方法和*** |
CN111231945A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-06-05 | 威马智慧出行科技(上海)有限公司 | 自动泊车车位寻找方法、电子设备、训练方法、服务器及汽车 |
CN111798694A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-10-20 | 城云科技(中国)有限公司 | 一种综合停车因素的停车场推荐方法和装置 |
CN112129315A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于推荐停车场的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112721917A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 英博超算(南京)科技有限公司 | 一种自动泊车辅助***及方法 |
CN112721918A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-30 | 上海寅家电子科技股份有限公司 | 自动泊车支付装置及方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113928309A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-01-14 | 纵目科技(上海)股份有限公司 | 自动泊车方法、***、设备及计算机可读存储介质 |
CN113928309B (zh) * | 2021-11-24 | 2024-04-30 | 纵目科技(上海)股份有限公司 | 自动泊车方法、***、设备及计算机可读存储介质 |
CN114373320A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-04-19 | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 | 代客泊车方法、车载终端及可读存储介质 |
WO2023186375A1 (de) * | 2022-04-01 | 2023-10-05 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum planen eines avp-vorgangs |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113665565B (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113665565B (zh) | 一种自动泊车方法、汽车及存储介质 | |
US10847032B2 (en) | Apparatus for informing parking position and method thereof | |
CN102027324B (zh) | 用于确定停车信息的设备和方法 | |
US12038749B2 (en) | Determining drop-off or pick-up locations for passengers of vehicles | |
JP6603253B2 (ja) | 移動体制御システム、および移動体制御方法 | |
CN109709961B (zh) | 道路障碍物检测方法、装置及自动驾驶汽车 | |
CN108592932A (zh) | 一种无人车调度方法、***、设备及存储介质 | |
JP7123844B2 (ja) | 駐車場管理装置、駐車場管理方法、およびプログラム | |
US20150032365A1 (en) | System, method, and apparatus for minimizing power consumption in a portable device capable of receiving satellite navigational system signals | |
CN101813492A (zh) | 车辆导航***及方法 | |
WO2020063717A1 (zh) | 一种信息处理方法、服务器和智能移动机器人 | |
CN109658724B (zh) | 一种用于提供用户公交出行信息的方法与设备 | |
CN112071105A (zh) | 一种基于高精地图的停车场自动接驾方法及装置 | |
CN113535743A (zh) | 无人驾驶地图实时更新方法、装置、电子设备、存储介质 | |
CN114651294A (zh) | 停车场引导方法 | |
CN113085902A (zh) | 一种基于网络的智能汽车驾驶预估方法和装置 | |
CN111811833A (zh) | 智能驾驶汽车实车测试*** | |
CN113859265B (zh) | 一种驾驶过程中的提醒方法及设备 | |
WO2022148068A1 (zh) | 一种车辆检测方法和车辆检测装置 | |
KR20180107892A (ko) | 텔레매틱스 서버 및 텔레매틱스 서버의 제어 방법 | |
US11364942B2 (en) | Stop announcement system and method therefor | |
CN116307580A (zh) | 运力调度方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114537450A (zh) | 车辆控制方法、装置、介质、芯片、电子设备及车辆 | |
JP7208877B2 (ja) | データを送信/受信するための方法とその装置、機器、及び記憶媒体 | |
JP2023029070A (ja) | 駐車場管理システム、駐車場管理方法およびプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20220331 Address after: 201821 Building 2, No. 1688, Yecheng Road, Jiading District, Shanghai Applicant after: Shanghai Jidu Automobile Co.,Ltd. Address before: 201815 zone B, floor 1, building 2, No. 468, Huirong Road, Jiading District, Shanghai Applicant before: Jidu Automobile Co.,Ltd. |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |