CN113771839B - 一种自动泊车决策规划方法及*** - Google Patents
一种自动泊车决策规划方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN113771839B CN113771839B CN202111078512.6A CN202111078512A CN113771839B CN 113771839 B CN113771839 B CN 113771839B CN 202111078512 A CN202111078512 A CN 202111078512A CN 113771839 B CN113771839 B CN 113771839B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- parking space
- parking
- real time
- distance
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
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
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
- B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
-
- 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
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
- B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
-
- 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
- B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
- B60W2552/50—Barriers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Abstract
本发明提供了一种自动泊车决策规划方法及***,方法包括:获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息。基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域。通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。本发明在进行自动泊车的决策规划时,通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离,将这些距离数据作为决策规划的输入,实时规划出车辆下一个点的轨迹信息,以消除传统的APA决策算法的精度误差,提高自动泊车决策规划的精度。
Description
技术领域
本发明涉及自动泊车(APA,Auto Parking Assist,后文简称APA)领域,尤其涉及一种自动泊车决策规划方法。
背景技术
APA(Auto Parking Assist,自动泊车)作为一种低速下的自动驾驶场景,是当前市场上可以实际落地并且能够吸引的自动驾驶产品。作为自动驾驶场景的一种,APA也包括了感知、决策、执行及定位为主的四大算法或者模块。APA感知算法目前主要以视觉(环视摄像头)和超声波雷达为主。APA决策主要以轨迹计算类的算法为主,多为一次性路径计算,或者加上泊入后期轨迹补正。APA控制主要分横向控制和纵向控制,其中横向控制主要指方向盘转角控制,纵向控制主要指速度/加速度/扭矩控制。以上各模块的关系:感知作为决策的输入,提供决策所需的目标物位置(坐标)信息,决策作为控制的输入,提供控制所需要的路径/轨迹(一系列位置坐标点)信息。整个控制过程中需要定位实时提供自车的位置。
APA主要应用在停车场,而多数停车场在地下,光线会影响感知(摄像头)的精度,同时定位算法也会因为车辆执行器或者GNSS信号等原因导致精度误差较大。如果感知提供给决策的坐标数据误差较大,就会影响生成的轨迹,在APA场景中,精度是要控制在厘米级别。较大的误差严重影响泊车的效果。
发明内容
本发明实施例提供一种自动泊车决策规划方法及***,用以解决传统的APA决策算法,由于GNSS信号故障等原因导致坐标较差时,决策规划生成的泊车轨迹精度误差较大的问题。
根据本发明实施例的第一方面,提供一种自动泊车决策规划方法,包括:
S1,获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息;
S2,基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;
S3,通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。
优选的,步骤S1中所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线。
优选的,步骤S2具体包括:
基于所述顶角位置及车辆初始位置,得到可泊车区域;
通过曲线求解,计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线,控制车辆移动至可泊车区域。
优选的,步骤S3中,所述通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位,具体包括:
基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离;
基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差,持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据,控制车辆停入目标车位。
优选的,步骤S3中,所述实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差,还包括:基于超声波雷达数据,实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差。
根据本发明实施例的第二方面,还提供一种自动泊车决策规划***,包括:
获取模块,用于获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息;
移动控制模块,用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;
泊车控制模块,用于通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。
根据本发明实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括处理器、存储器、通信接口和总线;其中,所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信;所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面实施例提供的自动泊车决策规划方法。
根据本发明实施例的第四方面,提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行第一方面实施例提供的自动泊车决策规划方法。
本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法及***,在进行自动泊车的决策规划时,通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离,将这些距离数据作为决策规划的输入,实时规划出车辆下一个点的轨迹信息,以消除传统的APA决策算法的精度误差,提高自动泊车决策规划的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术提供的自动泊车决策规划示意图。
图2为本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法流程示意图;
图3为本发明实施例提供的计算车尾部距离左右停车线的距离差的示意图;
图4为本发明实施例提供的车辆停入停车位的示意图;
图5为本发明实施例提供的自动泊车决策规划***的结构框图;
图6为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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作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。
目前,APA(Auto Parking Assist,自动泊车)感知***主要应用在停车场,在地下停车场或者光线较差的停车场,会严重影响APA感知***的数据精度,并且定位数据也会收到严重的影响。当前主流的APA决策算法中,所使用的感知/定位输入都是绝对坐标值,即在一定的坐标系(比如自车坐标系,世界坐标系)下,自车或者车位都是以坐标点描述。并且决策规划在计算轨迹时,输入和输出都是坐标点信息,一次性生成泊车轨迹,如图1所示。而在感知和定位因为GNSS定位信号差等原因导致坐标精度较差时,决策规划生成的轨迹信息也会出现严重问题。
针对现有技术的上述问题,本发明实施例提供了一种自动泊车决策规划方法,实现市政基础设施、缺陷及异常事件等目标的智能巡检与精确定位。以下将结合附图通过多个实施例进行展开说明和介绍。
图2为本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法流程示意图,如图2所示,本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法包括但不限于以下步骤:
步骤S1,获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息;
其中,停车位位置信息至少包括停车位的四个顶角位置和停车位的左右车位线。
步骤S2,基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域。
本实施例中,首先,基于所述顶角位置及车辆初始位置,得到可泊车区域。然后,通过曲线求解,计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线,控制车辆移动至可泊车区域。
具体地,在已知停车位四个顶角位置的基础上,利用曲线计算方法得到可泊入区域,再通过曲线求解,计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线。通过曲线离散化,得到轨迹曲线上每个轨迹点的坐标及角度信息。根据轨迹曲线上每个轨迹点的坐标及角度信息,控制车辆移动至可泊车区域。
步骤S3,通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。
具体地,在步骤S3中,基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离。基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差,持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据,控制车辆停入目标车位。
图3为本发明实施例提供的计算车尾部距离左右停车线的距离差的示意图,如图3所示,在进行自动泊车的决策规划时,本实施例实时计算车尾部中心点F到停车位左车线顶点A的距离FA,以及点F到右车线顶点B的距离FB,获得车尾部与左右车位线之间的距离差,将这些距离数据作为决策规划的输入,实时规划出车辆下一个点的轨迹信息,最终控制车辆停入停车位,提高了自动泊车决策规划的精度。图4为本发明实施例提供的车辆停入停车位的示意图。
需要说明的是,传统算法的APA决策算法中,所使用的感知/定位输入都是绝对坐标值,并且决策规划在计算轨迹时,输入和输出都是坐标点信息,一次性生成泊车轨迹,在感知和定位因为GNSS定位信号差等原因导致坐标精度较差时,决策规划生成的轨迹信息也会出现严重问题。而本发明实施例提供的自动泊车决策规划方法,在进行自动泊车的决策规划时,通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离,将这些距离数据作为决策规划的输入,实时规划出车辆下一个点的轨迹信息,以消除传统的APA决策算法的精度误差,提高自动泊车决策规划的精度。
在一个实施例中,图5为本发明实施例提供的自动泊车决策规划***的结构框图,参照图5,本发明实施例还提供一种自动泊车决策规划***,该***包括:
获取模块501,用于获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息;
移动控制模块502,用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;
泊车控制模块503,用于通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。
可以理解的是,本发明提供的一种自动泊车决策规划***与前述各实施例提供的自动泊车决策规划方法相对应,具体的如何利用该***进行自动泊车决策规划,可以参照前述实施例中自动泊车决策规划方法的相关技术特征,本实施例在此不再赘述。
在一个实施例中,本发明实施例提供了本发明实施例提供了一种电子设备,如图6所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)601、通信接口(CommunicationsInterface)602、存储器(memory)603和通信总线604,其中,处理器601,通信接口602,存储器603通过通信总线604完成相互间的通信。处理器601可以调用存储器603中的逻辑指令,以执行上述各实施例提供的自动泊车决策规划方法的步骤,例如包括::S1,获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息;S2,基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;S3,通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。
在一个实施例中,本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的自动泊车决策规划方法的步骤,例如包括:S1,获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息;S2,基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;S3,通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位。
综上所述,本发明实施例提供了一种自动泊车决策规划方法及***,在进行自动泊车的决策规划时,通过车辆安装的摄像头或超声波雷达实时检测自车与停车位左右车位线之间的距离,将这些距离数据作为决策规划的输入,实时规划出车辆下一个点的轨迹信息,以消除传统的APA决策算法的精度误差,提高自动泊车决策规划的精度。
需要说明的是,在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(方法)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的方法。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令方法的制造品,该指令方法实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (5)
1.一种自动泊车决策规划方法,其特征在于,包括:
S1,获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息,步骤S1中所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线;
S2,基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;步骤S2具体包括:基于所述顶角位置及车辆初始位置,得到可泊车区域;通过曲线求解,计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线,控制车辆移动至可泊车区域;
S3,通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位;其具体包括:基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离;基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差,持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据,控制车辆停入目标车位;实时计算车尾部中心点F到停车位左车线顶点A的距离FA,以及点F到停车位右车线顶点B的距离FB,获得车尾部与左右车位线之间的距离差。
2.根据权利要求1所述的自动泊车决策规划方法,其特征在于,步骤S3中,所述实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差,还包括:
基于超声波雷达数据,实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差。
3.一种自动泊车决策规划***,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取车辆初始位置、停车位位置信息,以及停车位与车辆之间的障碍物信息,所述停车位位置信息包括但不限于停车位顶角位置和左右车位线;移动控制模块,用于基于所述车辆初始位置、停车位位置信息及所述障碍物信息,控制车辆移动至可泊车区域;移动控制模块具体包括:基于所述顶角位置及车辆初始位置,得到可泊车区域;通过曲线求解,计算出车辆行驶到可泊车区域的轨迹曲线,控制车辆移动至可泊车区域;
泊车控制模块,用于通过车辆的环视摄像头,实时计算车辆的姿态以及车尾部与左右车位线之间的距离差,控制车辆停入停车位;所述泊车控制模块具体用于:基于左右侧摄像头图像实时计算车身倾角以及车辆到停车位中轴线的距离;基于后视摄像头图像实时计算车尾部与左右车位线之间的距离差,持续给出车辆下一步需要移动的距离和角度数据,控制车辆停入目标车位;实时计算车尾部中心点F到停车位左车线顶点A的距离FA,以及点F到停车位右车线顶点B的距离FB,获得车尾部与左右车位线之间的距离差。
4.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~2任一所述自动泊车决策规划方法的步骤。
5.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~2任一所述自动泊车决策规划方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111078512.6A CN113771839B (zh) | 2021-09-14 | 2021-09-14 | 一种自动泊车决策规划方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111078512.6A CN113771839B (zh) | 2021-09-14 | 2021-09-14 | 一种自动泊车决策规划方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113771839A CN113771839A (zh) | 2021-12-10 |
CN113771839B true CN113771839B (zh) | 2023-10-10 |
Family
ID=78844022
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111078512.6A Active CN113771839B (zh) | 2021-09-14 | 2021-09-14 | 一种自动泊车决策规划方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113771839B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114274948A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-05 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种基于360度全景的自动泊车方法及装置 |
CN114212078B (zh) * | 2022-01-18 | 2023-10-10 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种自动泊车中自车定位精度检测方法和*** |
CN116625707A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-22 | 襄阳达安汽车检测中心有限公司 | Apa测试的测试方法、存储介质、电子设备及*** |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105539430A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-05-04 | 北京理工大学 | 一种基于手持终端的人车交互智能泊车方法 |
CN108275147A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-13 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种用于车辆泊车的控制方法及其控制*** |
CN108909706A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-30 | 天津英创汇智汽车技术有限公司 | 自动泊车方法及装置 |
CN109131317A (zh) * | 2018-07-23 | 2019-01-04 | 同济大学 | 基于多段式规划与机器学习的自动垂直泊车***及方法 |
CN109278742A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-01-29 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 车辆和自动泊车方法、*** |
CN110239523A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-17 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种自动泊车方法、装置及设备 |
CN110838244A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-25 | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 | 一种适用于超声波垂直泊车位的车位航向调整方法 |
CN111497828A (zh) * | 2020-02-17 | 2020-08-07 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 一种自动泊车方法、装置、介质及设备 |
CN112150857A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-29 | 山东科技大学 | 基于视频图像处理的泊车入位指示***及指示方法 |
CN112172790A (zh) * | 2020-06-24 | 2021-01-05 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 自动停车的控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112208518A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-01-12 | 惠州华阳通用电子有限公司 | 一种泊车路径自动规划方法 |
CN112550278A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-26 | 上汽大众汽车有限公司 | 一种基于环视摄像头和超声波雷达检测的自动泊车方法和*** |
-
2021
- 2021-09-14 CN CN202111078512.6A patent/CN113771839B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105539430A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-05-04 | 北京理工大学 | 一种基于手持终端的人车交互智能泊车方法 |
CN108275147A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-13 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种用于车辆泊车的控制方法及其控制*** |
CN108909706A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-11-30 | 天津英创汇智汽车技术有限公司 | 自动泊车方法及装置 |
CN109131317A (zh) * | 2018-07-23 | 2019-01-04 | 同济大学 | 基于多段式规划与机器学习的自动垂直泊车***及方法 |
CN109278742A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-01-29 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 车辆和自动泊车方法、*** |
CN110239523A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-17 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种自动泊车方法、装置及设备 |
CN110838244A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-25 | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 | 一种适用于超声波垂直泊车位的车位航向调整方法 |
WO2021072919A1 (zh) * | 2019-10-17 | 2021-04-22 | 惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司 | 一种适用于超声波垂直泊车位的车位航向调整方法 |
CN111497828A (zh) * | 2020-02-17 | 2020-08-07 | 湖北亿咖通科技有限公司 | 一种自动泊车方法、装置、介质及设备 |
CN112172790A (zh) * | 2020-06-24 | 2021-01-05 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 自动停车的控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112150857A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-12-29 | 山东科技大学 | 基于视频图像处理的泊车入位指示***及指示方法 |
CN112208518A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-01-12 | 惠州华阳通用电子有限公司 | 一种泊车路径自动规划方法 |
CN112550278A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-26 | 上汽大众汽车有限公司 | 一种基于环视摄像头和超声波雷达检测的自动泊车方法和*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113771839A (zh) | 2021-12-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113771839B (zh) | 一种自动泊车决策规划方法及*** | |
US11136022B2 (en) | Road marker detection method | |
CN111556833B (zh) | 车辆控制装置及其控制方法和车辆控制*** | |
CN113267199B (zh) | 行驶轨迹规划方法及装置 | |
CN111627054B (zh) | 用于预测高置信度密集点云的深度补全误差地图的方法和装置 | |
CN111474930B (zh) | 一种基于视觉定位的循迹控制方法、装置、设备及介质 | |
JP7077910B2 (ja) | 区画線検出装置及び区画線検出方法 | |
US10967851B2 (en) | Vehicle system and method for setting variable virtual boundary | |
CN111812698A (zh) | 一种定位方法、装置、介质和设备 | |
CN112567439B (zh) | 一种交通流信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
JP6941178B2 (ja) | 自動運転制御装置及び方法 | |
CN105059287A (zh) | 一种车道保持方法和装置 | |
CN115127576B (zh) | 路径规划方法、装置、芯片、终端、电子设备及存储介质 | |
CN112286049A (zh) | 运动轨迹预测方法和装置 | |
CN105752154A (zh) | 车辆转向控制***及方法 | |
CN112277931A (zh) | 垂直泊车轨迹生成方法、装置、车辆及存储介质 | |
CN110758381A (zh) | 生成转向轨迹的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN114943952A (zh) | 多相机重叠视域下障碍物融合方法、***、设备和介质 | |
CN115195718A (zh) | 一种车道保持辅助驾驶方法、***及电子设备 | |
CN112660147B (zh) | 控制车辆调头的方法、装置、设备、存储介质和程序产品 | |
JP7056379B2 (ja) | 車両用走行制御装置 | |
CN115115704B (zh) | 确定汽车位姿信息的方法及装置 | |
CN113261007A (zh) | 用于自动和自主车辆的多传感器数据融合的方法和装置 | |
CN116279428A (zh) | 一种自动泊车停车避障的方法及*** | |
CN114721384A (zh) | 一种车道保持的轨迹规划方法 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |