CN114347847A - 用于协助泊车的方法、控制装置、存储介质和换电站 - Google Patents

用于协助泊车的方法、控制装置、存储介质和换电站 Download PDF

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CN114347847A CN202210266587.5A CN202210266587A CN114347847A CN 114347847 A CN114347847 A CN 114347847A CN 202210266587 A CN202210266587 A CN 202210266587A CN 114347847 A CN114347847 A CN 114347847A
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Abstract

本发明涉及一种用于协助泊车的方法、控制装置、存储介质和换电站。该方法包括下列步骤:A、响应于接收到启用信号,获取换电站端的多个测距传感器与车辆之间的距离信息,其中,所述启用信号指示所述车辆已泊入换电站的停车平台上的预设位置或已进入泊车状态;B、将所述距离信息输入算法模型,并基于算法模型生成指示车辆是否处于安全位置第一判断信息;以及C、如果所述第一判断信息指示所述车辆偏离所述安全位置,则启用第一管理操作;如果所述第一判断信息指示所述车辆处于所述安全位置,则启用第二管理操作。

Description

用于协助泊车的方法、控制装置、存储介质和换电站
技术领域
本发明涉及汽车领域,并且更具体地涉及一种用于协助泊车的方法、控制装置、存储介质和换电站。
背景技术
目前,对于电动汽车的能源补给主要存在有整车充电和换电(即电池更换)这两种模式。整车充电模式能够分为交流慢充以及直流快充,其中,交流慢充所需时间较长且受停车场地的限制。此外,直流快充虽然功率大、充电时间短,然而对电网冲击较大,同时还会降低电池的使用寿命。反之,换电模式在实现对电动汽车的快速的能源补给的同时还能够降低对电池寿命的损害。此外,换电模式能够实现电网电力负荷的“调峰储能”并且由此提高电力设备的综合利用效率。
随着换电模式的认可度的增高,有越来越多的车企加入到换电站的开发过程中。同时,用户的增加导致了换电站在单位时间内服务的换电车辆数目逐渐走高。有些换电站在白天满负荷工作的情况下仍然会出现排队的情况。在这种情况下,除了不断提高换电时机械效率之外,如何有效地管理换电车辆、保障换电站有序可靠的运行也是非常必要的手段。
发明内容
为了解决或至少缓解以上问题中的一个或多个,提供了以下技术方案。
按照本发明的一个方面,提供了一种用于协助泊车的方法,其特征在于,包括下列步骤:A、响应于接收到启用信号,获取换电站端的多个测距传感器与车辆之间的距离信息,其中,所述启用信号指示所述车辆已泊入换电站的停车平台上的预设位置或已进入泊车状态;B、将所述距离信息输入算法模型,并基于所述算法模型生成指示所述车辆是否处于安全位置第一判断信息;以及C、如果所述第一判断信息指示所述车辆偏离所述安全位置,则启用第一管理操作;如果所述第一判断信息指示所述车辆处于所述安全位置,则启用第二管理操作。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,所述第一管理操作包括以下各项中的一项或多项:向所述车辆发送第一命令,所述第一命令用于通过所述车辆的用户交互单元生成偏离提示信息;向所述车辆发送第二命令,所述第二命令用于通过所述车辆的路径规划单元生成规划路径信息,所述规划路径信息指示将所述车辆开出换电站并重新泊车、或直接调整泊车位置。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,所述第二管理操作包括:如果在第一时间段内接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则停止协助泊车流程;如果在第一时间段内未接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则继续获取所述测距传感器与所述车辆之间的距离信息,并对所述车辆是否处于安全位置进行判断。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,所述启用信号包括来自所述车辆的第一启用信号,所述第一启用信号是基于以下各项中的一项或多项而生成的:由所述车辆的图像采集单元采集的、包括停车平台标识的图像信息;由所述车辆的用户交互单元接收的泊车命令;以及由所述车辆的路径规划单元生成的路径规划信息。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,所述启用信号包括来自换电站端的第二启用信号,所述第二启用信号是基于以下各项中的一项或多项而生成的:由布置在所述停车平台上的V形槽处的传感器采集的、指示车轮位于所述V形槽内的传感器信号;以及由所述换电站中的图像传感器采集的、指示所述车辆已泊入所述停车平台的图像信号。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,还包括:D、对所述距离信息执行滤波操作,以生成有效距离信息,其中对所述距离信息执行滤波操作包括:针对每个测距传感器,对在第二时间段内、以第一频率获取的距离信息求平均值。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,在步骤B中,所述算法模型包括针对特定车型的白盒算法模型,并且所述步骤B包括:针对所述多个测距传感器中的每个测距传感器构建合法范围高斯模型;基于所述合法范围高斯模型,计算所述距离信息处于合法范围内的概率;以及如果针对每个测距传感器而言,所述计算出的概率均大于或等于预设阈值,则判断所述车辆处于安全位置。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的方法中,在步骤B中,所述算法模型包括针对不同车型的深度学习模型,其中,所述深度学习模型是基于包含样本距离和表征位于所述样本距离处的车辆是否处于安全位置的标注信息的训练数据集而构建的。
在按照本发明的另一个方面,提供了一种控制装置,用于协助车辆在换电站内泊车,其特征在于,所述装置包括:存储器;处理器;以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序的运行使得下列步骤被执行:A、响应于接收到启用信号,获取换电站端的多个测距传感器与车辆之间的距离信息,其中,所述启用信号指示所述车辆已泊入换电站的停车平台上的预设位置或已进入泊车状态;B、将所述距离信息输入算法模型,并基于所述算法模型生成指示所述车辆是否处于安全位置第一判断信息;以及C、如果所述第一判断信息指示所述车辆偏离所述安全位置,则启用第一管理操作;如果所述第一判断信息指示所述车辆处于所述安全位置,则启用第二管理操作。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的装置中,所述第一管理操作包括以下各项中的一项或多项:向所述车辆发送第一命令,所述第一命令用于通过所述车辆的用户交互单元生成偏离提示信息;向所述车辆发送第二命令,所述第二命令用于通过所述车辆的路径规划单元生成规划路径信息,所述规划路径信息指示将所述车辆开出换电站并重新泊车、或直接调整泊车位置;以及所述第二管理操作包括:如果在第一时间段内接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则停止协助泊车流程;如果在第一时间段内未接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则继续获取所述测距传感器与所述车辆之间的距离信息,并对所述车辆是否处于安全位置进行判断。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的装置中,所述启用信号包括:基于以下各项中的一项或多项而生成的第一启用信号:由所述车辆的图像采集单元采集的、包括停车平台标识的图像信息;由所述车辆的用户交互单元接收的泊车命令;以及由所述车辆的路径规划单元生成的路径规划信息;基于以下各项中的一项或多项而生成的第二启用信号:由布置在所述停车平台上的V形槽处的传感器采集的、指示车轮位于所述V形槽内的传感器信号;以及由所述换电站中的图像传感器采集的、指示所述车辆已泊入所述停车平台的图像信号。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的装置中,还包括:D、对所述距离信息执行滤波操作,以生成有效距离信息,其中对所述距离信息执行滤波操作包括:针对每个测距传感器,对在第二时间段内、以第一频率获取的距离信息求平均值。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的装置中,在步骤B中,所述算法模型包括针对特定车型的白盒算法模型,并且所述计算机程序的运行使得步骤B按照以下步骤被执行:针对所述多个测距传感器中的每个测距传感器构建合法范围高斯模型;基于所述合法范围高斯模型,计算所述距离信息处于合法范围内的概率;以及如果针对每个测距传感器而言,所述计算出的概率均大于或等于预设阈值,则判断所述车辆处于安全位置。
作为以上方案的替代或补充,在根据本发明一实施例的装置中,在步骤B中,所述算法模型包括针对不同车型的深度学习模型,其中,所述深度学习模型是基于包含样本距离和表征位于所述样本距离处的车辆是否处于安全位置的标注信息的训练数据集而构建的。
按照本发明的又一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如上所述的方法中的任意一项。
按照本发明的再一个方面,提供了一种换电站,其特征在于,包括:多个测距传感器,以用于获取其与车辆之间的距离信息;以及如上所述的装置中的任一项。
首先,本发明提出的用于协助车辆在换电站内泊车的方案旨在提供一种在全自助换电站场景下,在没有站点值守人员的情况下,如何实施、完善自助换电站车辆离场的闭环,在保护换电车辆、驾乘人员的安全的同时,维持无人值守的换电站的秩序,保证换电站运营效率。另外,该方案亦能够兼容有人维护换电站的场景。
其次,本发明提出的用于协助车辆在换电站内泊车的方案利用测距传感器的检测结果作为输入,降低了站端图像传感器的使用频率,因此提高了换电过程中对隐私的保护和安全性。同时,由于测距传感设备的整体成本低于商业摄像头,并且可以根据实际需要进行布置调整,从硬件层面进一步提高测量精度并节省了调整成本。
再者,本发明提出的用于协助车辆在换电站内泊车的方案能够利用车端和换电站端的通信,主动提示车端、驾乘人员对泊车偏移进行反馈。
附图说明
本发明的上述和/或其它方面和优点将通过以下结合附图的各个方面的描述变得更加清晰和更容易理解,附图中相同或相似的单元采用相同的标号表示。附图包括:
图1示出了根据本发明的一个实施例的用于协助泊车的方法10的示意性流程图;
图2示出了根据本发明的一个实施例的控制装置20的示意性框图;以及
图3A-3B示出了根据本发明的一个实施例的测距传感器的布置场景。
具体实施方式
在本说明书中,参照其中图示了本发明示意性实施例的附图更为全面地说明本发明。但本发明可以按不同形式来实现,而不应解读为仅限于本文给出的各实施例。给出的各实施例旨在使本文的披露全面完整,以将本发明的保护范围更为全面地传达给本领域技术人员。
需要说明的是,本文中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述对象在时间、空间、大小等方面的顺序。此外,除非另外特别指明,本文中的术语“包括”、“具备”以及类似表述意在表示不排他的包含。
在本说明书中,术语“车辆”或者其它类似的术语包括一般的机动车辆,例如乘用车(包括运动型多用途车、公共汽车、卡车等)、各种商用车等等,并包括混合动力汽车、电动车、插电式混动电动车等。混动动力汽车是一种具有两个或更多个功率源的车辆,例如汽油动力和电动车辆。
需要说明的是,术语“换电站”或者其它类似的术语一方面能够理解为与外界隔开的建筑物式的换电站,另一方面还能够被理解为用于对车辆动力电池进行更换作业的换电装置,例如固定不动的、可移动的或可折叠的换电装置。这种类型的换电站还能够涉及到所谓的充换电站。换电站通常具有用于储存电池的电池仓、用于执行换电作业的换电平台。
车辆在泊车过程中,尤其是在自动泊车过程中,由于车载传感器(例如,摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等)易受到水渍、泥污、雾气等污染,因此会出现检测偏差,从而影响泊车的最终结果。例如,在实际泊车过程中,车辆的一部分可能由于自动泊车偏差而停在换电站的可移动结构之外,从而导致车辆、或者换电站受损。因此,需要换电站端对车辆泊车过程进行实时的监测,通过测距传感器对泊车过程中车身倾斜的情况进行准确追踪和预判,确定车辆是否处于安全位置,并根据预判结果协助车辆的自动泊车流程。
在下文中,将参考附图详细描述根据本发明的各示例性实施例。
现在参考图1,根据本发明的一个实施例的用于协助泊车的方法10的示意性流程图。
在步骤S110中,响应于接收到启用信号,获取换电站端的多个测距传感器与车辆之间的距离信息。
可选地,启用信号指示车辆已泊入换电站的停车平台上的预设位置或已进入泊车状态。示例性地,该启用信号可以是指示车辆已经泊车到位(例如,以车辆前轮到位作为判定条件)的信号。
可选地,启用信号包括来自车辆的第一启用信号,第一启用信号是基于以下各项中的一项或多项而生成的:由车辆的图像采集单元采集的、包括停车平台标识的图像信息;由车辆的用户交互单元接收的泊车命令;以及由车辆的路径规划单元生成的路径规划信息。示例性地,车端的图像采集单元(例如,图像传感器、摄像头等)可以例如周期性地获取车辆周围地面的图像,车端可以进一步通过识别所获取的图像中是否包括预先布置的地面标志来判断车辆是否位于已泊入停车平台上的预设位置(例如,泊入启动区域内)。示例性地,当检测到车辆处于换电站内的预设停车位时,车端或换电站端的路径规划单元可以为自动泊车过程分配或选取相应的泊车路径,在确定了泊车路径后即可开始本文中所述的协助泊车流程。示例性地,当用户通过车辆的用户交互单元输入泊车命令时,也可以触发协助泊车操作。
可选地,启用信号包括来自换电站端的第二启用信号,第二启用信号是基于以下各项中的一项或多项而生成的:由布置在停车平台上的V形槽处的传感器采集的、指示车轮位于V形槽内的传感器信号;以及由换电站中的图像传感器采集的、指示车辆已泊入停车平台的图像信号。示例性地,换电站端可以布置有相应的泊车检测单元。示例性地,该泊车检测单元可以包括布置在停车平台、尤其是V形槽内的传感器(例如激光传感器),以便基于传感器信号判断车辆是否到达指定位置中。在另一实施方式中,该泊车检测单元还能够配置成用于以图像处理的方式来判断车辆是否泊入停车平台上的预设位置。例如,该泊车检测单元能够通过识别在预设位置处采集的停车平台图像是否包括车辆来判断是否有车辆泊入停车平台上的预设位置。
示例性地,上文中所述的测距传感器可以是超声波测距传感器、激光测距传感器、红外线测距传感器、毫米波雷达传感器。理论上,测距传感器的数量越多,测量的准确性越高,但同时也会增加计算成本。示例性地,可以在换电站的同一侧部署4个测距传感器,也可以在换电站的双侧分别部署4个测距传感器。示例性地,多个测距传感器可以安装在不同的高度,例如,布置在与车辆表面成90度的入射角的高度处。可选地,可以针对不同车型预先布置多组测距传感器,并依据对车型的检测结果选择性地开启不同的测距传感器组合,以提高测量的精确度。示例性地,当由测距传感器测量的距离超过停车平台的宽度(也即,没有车辆部位被测距传感器扫描到)时,可以将测距结果设定为预设值(例如,-1)。
下面参考图3A-3B,以示例性说明换电站端的测距传感器的布置场景。如图所示,在换电站的一侧部署有4个测距传感器D1-D4。示例性地,测距传感器D1-D4可以安装在不同的高度。
当布置在停车平台上的V形槽处的传感器采集到指示车轮位于V形槽内的信号(例如,可以以车辆两个前轮到位作为判定条件,或以任何一个车轮到位作为判定条件)时,由换电站端生成启用信号,以获取换电站端的测距传感器D1-D4与车辆之间的距离信息。
如图3A所示,当车辆处于安全位置时,由测距传感器D1-D4获取的距离信息y1-y4大小相等。如图3B所示,当车辆偏离安全位置时,由测距传感器D1-D4获取的距离信息y1-y4大小不等。
在步骤S120中,可以对距离信息执行滤波操作,以生成有效距离信息。可选地,对距离信息执行滤波操作包括:针对每个测距传感器,对在第二时间段内、以第一频率获取的距离信息求平均值。示例性地,第二时间段可以是5s,第一频率可以是1Hz。
示例性地,可以对每个测距传感器在5s内返回的测量结果求平均值,以得到经滤波的有效距离信息,从而规避测距数据读取跳变的问题。
本文中所述的预设的值(例如,第一时间段、第二时间段、第一频率等)的数值范围可根据实际需求进行设置,不限于本实施例所示的数值范围。
在步骤S130中,可以将距离信息(例如,有效距离信息)输入算法模型,并基于算法模型生成指示车辆是否处于安全位置第一判断信息。
在一个实施例中,可以利用边缘计算设备和/或云平台判断车辆是否处于安全位置第一判断信息。在该实施例中,边缘计算设备可以布置在换电站中并且与云平台和/或车辆进行通行。借助于布置在换电站中的边缘计算设备能够保证检测的实时性和稳定性。
可选地,步骤S130中的算法模型可以包括:针对特定车型的白盒算法模型和针对不同车型的深度学习模型,其中,所述深度学习模型是基于包含样本距离和表征位于所述样本距离处的车辆是否处于安全位置的标注信息的训练数据集而构建的。可选地,算法模型还可以包括针对多个测距传感器中的每个测距传感器所构建的算法模型。
示例性地,针对服务车型可控的场景(即,只有固定车型接受服务的场景)可以适用白盒算法模型(即,分析解算法)。可选地,步骤S130可以包括:
针对多个测距传感器中的每个测距传感器构建合法范围模型,一般采用高斯分布进行建模;
在实际使用过程中,基于合法范围模型,计算输入的距离信息出现在高斯分布中的概率(即,CDF);
针对每个测距传感器而言,如果计算出的概率大于或等于预设阈值,则判断该距离处于合法范围内,否则,判断该距离处于非法范围内;
如果针对所有测距传感器而言,其判断结果都处于合法范围内,则判断车辆处于安全位置,否则,判断车辆处于非安全位置。
示例性地,针对于服务车型不可控的场景(即,所有和多种车型均可接受服务的场景)可以适用黑盒算法模型(例如,深度学习算法)。例如,可以预先以测距传感器采集的距离信息、和表征该距离是否处于合法范围或位于该距离处的车辆是否处于安全位置的标注信息构建深度神经网络(DNN)模型并对该模型进行训练。示例性地,该深度神经网络模型的输入单元数量为测距传感器的数量,输出为1个神经元,利用Logistic Loss作为训练损失函数,并对每一组数据(包括,如前所述,在没有车辆部位被测距传感器扫描到时,可以将测距结果设定为-1)进行训练。在一个示例中,该深度神经网络模型的输出可以是表征该距离处的车辆是否处于安全位置的判断结果,也可以是表征该距离处的车辆是否处于安全位置的概率值。如果该概率值大于或等于预设阈值,则判断辆处于安全位置。
可选地,方法10还可以包括步骤S140:如果第一判断信息指示车辆偏离安全位置,则启用第一管理操作。
可选地,第一管理操作包括以下各项中的一项或多项:向车辆发送第一命令,第一命令用于通过车辆的用户交互单元生成偏离提示信息;向车辆发送第二命令,第二命令用于通过车辆的路径规划单元生成规划路径信息,规划路径信息指示将车辆开出换电站并重新泊车、或直接调整泊车位置。
示例性地,如果泊车过程中发现当前车辆泊车偏离安全位置,则换电站端可以以通信的方式向车端发送提示信息(例如,第一命令)。示例性地,该提示信息用于通知当前服务车辆驶离换电平台。示例性地,可以通过WiFi、蓝牙、局域网、3G/4G/5G等方式与当前服务车辆建立通信链路,以借助于车辆中控屏幕、电话、短信等方式通知当前服务车辆及时驶离换电平台。示例性地,该提示信息也可以借助于布置在换电站内的显示屏幕来提示当前服务车辆驶离换电平台。
示例性地,还可以在发现当前车辆泊车偏离安全位置时,向车端发送控制命令(例如,第二命令),以通知车端的路径规划单元重新规划泊车路径。经重新规划的泊车路径可以指示车辆在换点平台内直接调整泊车角度或位置,也可以指示车辆限驶出换电站并重新泊车。
可选地,方法10还可以包括步骤S150:如果第一判断信息指示车辆处于安全位置,则启用第二管理操作。
可选地,第二管理操作包括:如果在第一时间段内接收到来自车辆的泊车完成信息,则停止协助泊车流程;如果在第一时间段内未接收到来自车辆的泊车完成信息,则继续获取测距传感器与车辆之间的距离信息,并对车辆是否处于安全位置进行判断。
示例性地,如果判定当前车辆泊车处于安全位置,则换电站端可以等到整个车辆都泊入换电站后,退出协助泊车流程。例如,换电站端可以在预定时间(例如,第一时间段)内等待车端发送的泊车完成信息,如果接收成功,则退出协助泊车流程;否则,重复执行步骤S110-S140。
继续参考图2,图2示出了根据本发明的一个实施例的控制装置20的示意性框图。
如图2所示,用于协助车辆在换电站内泊车的控制装置20包括通信单元210、存储器220(例如,闪存、ROM、硬盘驱动器、磁盘、光盘之类的非易失存储器)、处理器230、存储在存储器220上并可在处理器230上运行的计算机程序240。处理器230可以配置为执行计算机程序240以实施根据本发明的一个或多个实施例的用于协助泊车的方法。
关于该装置的描述可参考上面关于用于协助车辆在换电站内泊车的方法的描述,对此不再赘述。
可选地,装置20可以是换电站的一部分,也可以是云端计算设备。示例性地,存储器220与处理器230作为云计算资源不仅能够位于同一物理设备(例如同一服务器)内,而且能够位于不同的物理设备(例如不同的服务器)处。
可选地,装置20还能够是边缘计算设备,其布置在换电站中。以这种方式在靠近数据源处(即在本地边缘计算层中)对泊车过车进行协助继而监控,从而能够保证监控的实时性和稳定性。
按照本发明的另一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储计算机程序,该程序被处理器执行时实现如图1所示的方法。该计算机可读存储介质可以包括随机存取存储器(RAM)(诸如同步动态随机存取存储器(SDRAM))、只读存储器(ROM)、非易失性随机存取存储器(NVRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存、其他已知的存储介质等。
最后,本发明还提出一种换电站,其包括根据本发明的一个或多个实施例的控制装置以及多个测距传感器。关于根据本发明的换电站的描述能够参考针对根据本发明的方法的阐释,对此不再赘述。
按照本发明的一些实施例能够在全自助换电站场景下,特别是在没有站点值守人员的情况下,实施、完善自助换电站车辆离场的闭环,在保护换电车辆、驾乘人员的安全的同时,维持无人值守的换电站的秩序,保证换电站运营效率。
按照本发明的一些实施例利用测距传感器的检测结果作为输入,降低了站端图像传感器的使用频率,因此提高了换电过程中对隐私的保护和安全性。同时,由于测距传感设备的整体成本低于商业摄像头,并且可以根据实际需要进行布置调整,从硬件层面进一步提高测量精度并节省了调整成本。
按照本发明的一些实施例还能够利用车端和换电站端的通信,主动提示车端、驾乘人员对泊车偏移进行反馈。
按照本发明的一些实施例,应当理解的是,本发明附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或者在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或者在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
还应当理解的是,在一些备选实施例中,前述方法中所包括的功能/步骤可以不按流程图所示的次序来发生。例如,依次示出的两个功能/步骤可以基本同时执行或甚至逆序执行。这具体取决于所涉及的功能/步骤。
另外,本领域技术人员容易理解,本发明的上述一个或多个实施例提供的方法可通过计算机程序来实现。例如,当存有该计算机程序的计算机存储介质(例如U盘)与计算机相连时,运行该计算机程序即可执行本发明的一个或多个实施例的方法。
以上尽管只对其中一些本发明的实施方式进行了描述,但是本领域普通技术人员应当了解,本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此,所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的,在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下,本发明可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (16)

1.一种用于协助泊车的方法,其特征在于,包括下列步骤:
A、响应于接收到启用信号,获取换电站端的多个测距传感器与车辆之间的距离信息,其中,所述启用信号指示所述车辆已泊入换电站的停车平台上的预设位置或已进入泊车状态;
B、将所述距离信息输入算法模型,并基于所述算法模型生成指示所述车辆是否处于安全位置第一判断信息;以及
C、如果所述第一判断信息指示所述车辆偏离所述安全位置,则启用第一管理操作;如果所述第一判断信息指示所述车辆处于所述安全位置,则启用第二管理操作。
2.根据权利要求1所述的方法,所述第一管理操作包括以下各项中的一项或多项:
向所述车辆发送第一命令,所述第一命令用于通过所述车辆的用户交互单元生成偏离提示信息;
向所述车辆发送第二命令,所述第二命令用于通过所述车辆的路径规划单元生成规划路径信息,所述规划路径信息指示将所述车辆开出换电站并重新泊车、或直接调整泊车位置。
3.根据权利要求1所述的方法,所述第二管理操作包括:
如果在第一时间段内接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则停止协助泊车流程;
如果在第一时间段内未接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则继续获取所述测距传感器与所述车辆之间的距离信息,并对所述车辆是否处于安全位置进行判断。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述启用信号包括来自所述车辆的第一启用信号,所述第一启用信号是基于以下各项中的一项或多项而生成的:
由所述车辆的图像采集单元采集的、包括停车平台标识的图像信息;
由所述车辆的用户交互单元接收的泊车命令;以及
由所述车辆的路径规划单元生成的路径规划信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述启用信号包括来自换电站端的第二启用信号,所述第二启用信号是基于以下各项中的一项或多项而生成的:
由布置在所述停车平台上的V形槽处的传感器采集的、指示车轮位于所述V形槽内的传感器信号;以及
由所述换电站中的图像传感器采集的、指示所述车辆已泊入所述停车平台的图像信号。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
D、对所述距离信息执行滤波操作,以生成有效距离信息,其中,对所述距离信息执行滤波操作包括:针对每个测距传感器,对在第二时间段内、以第一频率获取的距离信息求平均值。
7.根据权利要求1所述的方法,在步骤B中,所述算法模型包括针对特定车型的白盒算法模型,并且步骤B包括:
针对所述多个测距传感器中的每个测距传感器构建合法范围高斯模型;
基于所述合法范围高斯模型,计算所述距离信息处于合法范围内的概率;以及
如果针对每个测距传感器而言,所述计算出的概率均大于或等于预设阈值,则判断所述车辆处于安全位置。
8.根据权利要求1所述的方法,在步骤B中,所述算法模型包括针对不同车型的深度学习模型,其中,所述深度学习模型是基于包含样本距离和表征位于所述样本距离处的车辆是否处于安全位置的标注信息的训练数据集而构建的。
9.一种控制装置,用于协助车辆在换电站内泊车,其特征在于,所述装置包括:
存储器;
处理器;以及
存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序的运行使得下列步骤被执行:
A、响应于接收到启用信号,获取换电站端的多个测距传感器与车辆之间的距离信息,其中,所述启用信号指示所述车辆已泊入换电站的停车平台上的预设位置或已进入泊车状态;
B、将所述距离信息输入算法模型,并基于所述算法模型生成指示所述车辆是否处于安全位置第一判断信息;以及
C、如果所述第一判断信息指示所述车辆偏离所述安全位置,则启用第一管理操作;如果所述第一判断信息指示所述车辆处于所述安全位置,则启用第二管理操作。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,
所述第一管理操作包括以下各项中的一项或多项:
向所述车辆发送第一命令,所述第一命令用于通过所述车辆的用户交互单元生成偏离提示信息;
向所述车辆发送第二命令,所述第二命令用于通过所述车辆的路径规划单元生成规划路径信息,所述规划路径信息指示将所述车辆开出换电站并重新泊车、或直接调整泊车位置;以及
所述第二管理操作包括:
如果在第一时间段内接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则停止协助泊车流程;
如果在第一时间段内未接收到来自所述车辆的泊车完成信息,则继续获取所述测距传感器与所述车辆之间的距离信息,并对所述车辆是否处于安全位置进行判断。
11.根据权利要求9所述的装置,其中,所述启用信号包括:
基于以下各项中的一项或多项而生成的第一启用信号:
由所述车辆的图像采集单元采集的、包括停车平台标识的图像信息;
由所述车辆的用户交互单元接收的泊车命令;以及
由所述车辆的路径规划单元生成的路径规划信息;
基于以下各项中的一项或多项而生成的第二启用信号:
由布置在所述停车平台上的V形槽处的传感器采集的、指示车轮位于所述V形槽内的传感器信号;以及
由所述换电站中的图像传感器采集的、指示所述车辆已泊入所述停车平台的图像信号。
12.根据权利要求9所述的装置,还包括:
D、对所述距离信息执行滤波操作,以生成有效距离信息,其中,对所述距离信息执行滤波操作包括:针对每个测距传感器,对在第二时间段内、以第一频率获取的距离信息求平均值。
13.根据权利要求9所述的装置,在步骤B中,所述算法模型包括针对特定车型的白盒算法模型,并且所述计算机程序的运行使得步骤B按照以下步骤被执行:
针对所述多个测距传感器中的每个测距传感器构建合法范围高斯模型;
基于所述合法范围高斯模型,计算所述距离信息处于合法范围内的概率;以及
如果针对每个测距传感器而言,所述计算出的概率均大于或等于预设阈值,则判断所述车辆处于安全位置。
14.根据权利要求9所述的装置,在步骤B中,所述算法模型包括针对不同车型的深度学习模型,其中,所述深度学习模型是基于包含样本距离和表征位于所述样本距离处的车辆是否处于安全位置的标注信息的训练数据集而构建的。
15.一种计算机可读存储介质,其上存储计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
16.一种换电站,其特征在于,包括:
多个测距传感器,以用于获取其与车辆之间的距离信息;以及
如权利要求9-14中任一项所述的控制装置。
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