JP2020107308A - Parking spot detection system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は検出技術に関し、特に駐車スポット検出システム及び方法に関する。 The present invention relates to detection technology, and more particularly to parking spot detection systems and methods.
車両が駐車場に入場するとき、車両のドライバはその駐車場にその車両に適した駐車スポットをあるかどうかをすぐに知ることはできない。ドライバは通常適切な駐車スポットを見つける前に周囲を２~３回乗り回す必要がある。従って、どのようにして素早くドライバに適切な駐車スポットの情報を提供するかが当業者の解決すべき課題になっている。 When a vehicle enters a parking lot, the driver of the vehicle cannot immediately know if there is a suitable parking spot for the vehicle in the parking lot. Drivers usually have to drive around the environment a couple of times before finding a suitable parking spot. Therefore, it is a problem for those skilled in the art how to quickly provide the driver with the information on the appropriate parking spot.
本発明は、適切な駐車スポットを自動的に見つけるために駐車スポット情報を地図に統合することができる駐車スポット検出システムを提供する。 The present invention provides a parking spot detection system that can integrate parking spot information into a map to automatically find the appropriate parking spot.
本発明は、検出装置、地図データベース及び処理装置を備える駐車スポット検出システムを提供する。前記検出装置は環境空間内の複数のデータポイントの位置データ及び強度データを収集する。前記地図データベースは地図データを提供する。前記処理装置は前記検出装置と前記地図データベースに結合され、隣接するデータポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかを前記データポイントの強度データに基づいて決定し、前記幾何学的形状が駐車スペースのものである場合には、前記処理装置は前記幾何学的形状と駐車スペースの位置を前記データポイントの位置データに基づいて地図データに統合する。 The present invention provides a parking spot detection system including a detection device, a map database and a processing device. The detection device collects position data and intensity data of a plurality of data points in the environmental space. The map database provides map data. The processor is coupled to the detector and the map database to determine whether the geometry formed by adjacent data points is of a parking space based on intensity data of the data points, If the geometry is that of a parking space, the processing unit integrates the geometry and the location of the parking space into the map data based on the location data of the data points.
本発明は駐車スポット検出方法を提供し、該方法は以下のステップ：環境空間内の複数のデータポイントの位置データ及び強度データを収集するステップ、隣接するデータポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかを前記データポイントの強度データに基づいて決定するステップ、及び前記幾何学的形状が駐車スペースのものであると決定される場合には、前記幾何学的形状及び前記駐車スペースの位置を前記データポイントの位置データに基づいて地図データに統合するステップを含む。 The present invention provides a parking spot detection method, which comprises the following steps: collecting position data and intensity data of a plurality of data points in an environmental space, the geometric shape formed by adjacent data points being Determining whether it is for a parking space based on the intensity data of the data points, and if the geometric shape is for a parking space, the geometric shape and the Integrating the location of the parking space into the map data based on the location data of the data points.
以上に基づき、本発明の駐車スポット検出システム及び方法は駐車スペースを検出し、検出した駐車スペースを地図に統合することができる。 Based on the above, the parking spot detection system and method of the present invention can detect a parking space and integrate the detected parking space into a map.
本発明の上記の及び他の目的及び利点を理解しやすくするために、いくつかの実施形態を添付図面とともに以下で詳しく説明する。 To facilitate an understanding of the above and other objects and advantages of the invention, some embodiments are described in detail below in conjunction with the accompanying drawings.
図１は本発明の一実施形態による駐車スポット検出システムの概略図を示す。図１を参照すると、駐車スポット検出システム１００は検出装置１１０と、地図データベース１２０と、処理装置１３０とを備える。 FIG. 1 shows a schematic diagram of a parking spot detection system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the parking spot detection system 100 includes a detection device 110, a map database 120, and a processing device 130.
検出装置１１０は環境空間内の各物体の表面の関連情報を検出するために使用される。具体的には、検出装置１１０は環境空間の位置データ及び強度データを検出し、各物体に対応する位置データ及び強度データをデータポイントの形で示す。例えば、本実施形態では、検出装置１１０はライダー（光検出及び測距）である。ライダーは複数の光信号（例えばレーザ光）を周囲に放射し、各光信号は環境空間内を向こう側まで及び各物体の表面に広がる。従って、空間内で能動的に又は受動的に励起された各光信号が戻ることで得られる信号の強度に基づいて、ライダーは空間内の各データポイントに対応する位置データ及び強度データを収集する。環境空間内の３次元空間は位置データの各ピースに対応する強度に基づいて確立することができる。 The detection device 110 is used to detect relevant information on the surface of each object in the environmental space. Specifically, the detection device 110 detects position data and intensity data in the environmental space, and indicates the position data and intensity data corresponding to each object in the form of data points. For example, in the present embodiment, the detection device 110 is a rider (light detection and distance measurement). The lidar emits a plurality of optical signals (for example, laser light) to the surroundings, and each optical signal spreads in the environmental space to the other side and to the surface of each object. Therefore, the lidar collects position data and intensity data corresponding to each data point in space based on the intensity of the signal obtained by returning each light signal actively or passively excited in space. .. A three-dimensional space within the environment space can be established based on the intensities corresponding to each piece of position data.
地図データベース１２０は地図情報を提供する。例えば、地図データベース１２０は様々なタイプのナビゲーション装置及び車両搭載装置で実現し得るが、本開示はそれらに限定されない。本開示の実施形態では、地図データベースはＨＤ地図（高解像度地図）である。ＨＤ地図は、より詳しい運転及び道路情報を提供するために車両の現在経度及び緯度、高さ及びコース角度などの情報を提供し得る。ＨＤ地図は当業者に周知であり、ここでは詳細に説明しない。 The map database 120 provides map information. For example, the map database 120 may be implemented with various types of navigation devices and vehicle-mounted devices, but the present disclosure is not limited thereto. In the embodiment of the present disclosure, the map database is an HD map (high resolution map). The HD map may provide information such as current longitude and latitude of the vehicle, height and course angle to provide more detailed driving and road information. HD maps are well known to those skilled in the art and will not be described in detail here.
処理装置１３０は検出装置１１０及び地図データベース１２０に結合され、駐車スポット検出システム１００において様々なタイプの動作を実行するために使用される。例えば、処理装置１３０は中央処理装置（ＣＰＵ）、又は他のプログラマブル汎用又は専用マイクロプロセッサ、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、プログラマブルコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は他の同様の要素又はそれらの組み合わせであるが、本開示はこれに限定されない。 Processor 130 is coupled to detector 110 and map database 120 and is used to perform various types of operations in parking spot detection system 100. For example, the processing unit 130 may be a central processing unit (CPU), or other programmable general purpose or special purpose microprocessor, digital signal processor (DSP), programmable controller, application specific integrated circuit (ASIC), or other similar element or the like. However, the present disclosure is not limited to this.
図２は本発明の一実施形態による駐車スポット検出システムの一つのシナリオの概略図を示す。図２を参照すると、図２に示すシナリオは図１に示す駐車スポット検出システムに対応する。本実施形態では、検出装置１１０は周囲空間を検出するために車両１０より上に配置される。しかしながら、本開示は検出装置１１０の装着位置を車両より上に限定するものではない。加えて、駐車スポット検出システム１００が動作するとき、車両１０は移動状態であってよい。言い換えれば、駐車スポット検出システム１００は移動している間連続的に動作し、駐車スポット２０を繰り返し検出する。 FIG. 2 shows a schematic diagram of one scenario of a parking spot detection system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the scenario shown in FIG. 2 corresponds to the parking spot detection system shown in FIG. In the present embodiment, the detection device 110 is arranged above the vehicle 10 to detect the surrounding space. However, the present disclosure does not limit the mounting position of the detection device 110 to above the vehicle. In addition, the vehicle 10 may be in a moving state when the parking spot detection system 100 operates. In other words, the parking spot detection system 100 operates continuously while moving and repeatedly detects the parking spot 20.
本発明の一つの応用ションシナリオでは、検出装置１１０は周囲の環境が車両１０を収容可能な平らな場所を有するかどうかを決定するのみならず、車両１０を収容可能な平らな場所の検出後に更にその平らな場所の高さが車両１０を収容できるかどうかも決定することができる。例えば、図２の路側駐車のシナリオにおいては、木の枝や葉がひどく密集し車両１０の高さより低ければ、車両１０は駐車スポット２０に駐車するとき枝や葉にぶつかる。言い換えれば、木の枝や葉が駐車スポット２０に対する高さ制限となる。この時点で、検出装置１１０は駐車スポット２０の上方に障害物が存在する状態を検出することができ、それにより駐車スポット２０を除外することができる。本開示の別のシナリオにおいて、車両１０が地下駐車場に入場する場合には、この時点で検出装置１１０が車両１０を収容可能な平らな場所スペースの上方に障害物が存在するかどうかを検出し、例えば車両１０がフロア高、機械式駐車スポットなどの高さ制限のために駐車できないかどうかを検出し、それによって車両１０に適切な駐車スポットを見つける。詳細なプロセスは以下の説明を参照されたい。 In one application scenario of the present invention, the detection device 110 not only determines whether the surrounding environment has a flat area that can accommodate the vehicle 10, but also after detecting a flat area that can accommodate the vehicle 10. Further, it can be determined whether the height of the flat area can accommodate the vehicle 10. For example, in the roadside parking scenario of FIG. 2, if the branches and leaves of the tree are extremely dense and less than the height of the vehicle 10, the vehicle 10 will hit the branches and leaves when parked at the parking spot 20. In other words, the height of the branches and leaves of the tree with respect to the parking spot 20 is limited. At this point, the detection device 110 can detect the presence of an obstacle above the parking spot 20 and thereby exclude the parking spot 20. In another scenario of the present disclosure, when the vehicle 10 enters an underground parking lot, the detection device 110 now detects whether there is an obstacle above the flat space that can accommodate the vehicle 10. However, it detects if the vehicle 10 cannot be parked due to height restrictions such as floor height, mechanical parking spots, etc., and thereby finds a suitable parking spot for the vehicle 10. See the description below for the detailed process.
図３は、本発明の一実施形態による駐車スポット検出方法の概略フローチャートを示す。図３を参照すると、駐車スポット検出方法は図１及び図２の実施形態による駐車スポット検出システム１００に少なくとも適合する。本開示の駐車スポット検出システム１００と駐車スポット検出方法の動作プロセスを図１~図３に従って以下で同時に説明する。 FIG. 3 shows a schematic flowchart of a parking spot detection method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the parking spot detection method is at least compatible with the parking spot detection system 100 according to the embodiments of FIGS. 1 and 2. The operation process of the parking spot detection system 100 and the parking spot detection method of the present disclosure will be simultaneously described below with reference to FIGS. 1 to 3.
ステップＳ３１０において、検出装置１１０が環境空間内の複数のデータポイントの位置データ及び強度データを収集する。 In step S310, the detection device 110 collects position data and intensity data of a plurality of data points in the environmental space.
ステップＳ３２０において、処理装置１３０が、隣接するデータポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかをデータポイントの強度データに基づいて検出する。 In step S320, the processing unit 130 detects whether the geometry formed by the adjacent data points is that of a parking space based on the data point intensity data.
具体的には、検出装置１１０が環境空間内に信号を送信し、位置データの各ピースで帰還される信号を受信する。位置データは環境空間に従って処理装置１３０により分割された座標値である。例えば、処理装置１３０は各データポイントの位置データを直角座標系を用いて記録することができるが、これに限定されない。空間位置をマークするために使用し得る任意の方法を本開示に適用することができる。更に、帰還信号の強度は障害物と信号との距離及び障害物の材料のために一貫性がないため、処理装置１３０はさらに位置データの各ピースで帰還される強度データに基づいて対応する環境空間の３次元空間を確立することができる。例えば、本開示の一実施形態では、アスファルト道路に対応する位置データと舗装マークに対応する位置データとの間の帰還信号強度データの差は約３０％であるが、本開示はこれに限定されない。 Specifically, the detection device 110 transmits a signal in the environmental space and receives the signal returned in each piece of position data. The position data are coordinate values divided by the processing device 130 according to the environment space. For example, the processor 130 may record position data for each data point using a Cartesian coordinate system, but is not so limited. Any method that can be used to mark a spatial position can be applied to this disclosure. Furthermore, because the strength of the return signal is inconsistent due to the distance between obstacles and the signal and the material of the obstacles, the processing unit 130 further determines the corresponding environment based on the intensity data returned in each piece of position data. A three-dimensional space of space can be established. For example, in one embodiment of the present disclosure, the difference in the return signal strength data between the position data corresponding to the asphalt road and the position data corresponding to the pavement mark is about 30%, but the present disclosure is not limited thereto. ..
特に、処理装置１３０は、データポイントの強度データに基づいて同等の強度データを有する隣接するデータポイントを幾何学的形状とみなし、この幾何学的形状は三角形、四角形又は任意の異なる形のグラフとすることができる。しかしながら、処理装置１３０は、幾何学的形状の形とサイズが駐車スペースの特徴部とサイズと一致するときのみ、幾何学的形状が駐車スペースのものであると決定する。特定の詳細は更に後で説明される。 In particular, the processing unit 130 considers adjacent data points having similar intensity data based on the intensity data of the data points as a geometric shape, which may be a triangle, a rectangle or any different shape of the graph. can do. However, the processing unit 130 determines that the geometric shape is that of the parking space only when the shape and size of the geometric shape matches the features and size of the parking space. Specific details will be described further below.
ステップＳ３３０において、処理装置１３０は駐車スペースの幾何学的形状と位置データを地図データに統合する。 In step S330, the processor 130 integrates the parking space geometry and location data with the map data.
詳細には、本発明の実施形態では、地図データはＨＤ地図データある。さらに、処理装置１３０は位置データと強度データに基づいて決定される３次元空間内の各位置の障害物を明確に知ることができる。従って、処理装置１３０は駐車スペースの幾何学的形状を地図データに統合し、その幾何学的形状を駐車スペースのものであるとマークすることができる。 Specifically, in the embodiment of the present invention, the map data is HD map data. Further, the processing device 130 can clearly know the obstacle at each position in the three-dimensional space determined based on the position data and the intensity data. Accordingly, the processor 130 may integrate the parking space geometry into the map data and mark the geometry as belonging to the parking space.
図４は本発明の別の実施形態による駐車スポット検出方法の概略フローチャートを示す。本発明の処理装置１３０による、隣接データポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかをデータポイントの強度データに基づいて決定する方法の詳細を図４とともに以下で説明する。 FIG. 4 shows a schematic flowchart of a parking spot detection method according to another embodiment of the present invention. The details of how the processing unit 130 of the present invention determines whether the geometry formed by adjacent data points is that of a parking space based on the strength data of the data points will be described below in conjunction with FIG. ..
ステップＳ４１０において、処理装置１３０は幾何学的形状が移動物体のカテゴリに入るのか又は非移動物体のカテゴリに入るのかを地図データに基づいて決定し、移動物体のカテゴリに入る幾何学的形状をフィルタアウトする。本開示の実施形態では、地図データは地図データベース１２０により予め設定され、提供される。処理装置１３０は更に受信した帰還信号の位置データ及び強度データに基づいて３次元空間を構築する。それゆえ、処理装置１３０は、地図データをこの３次元空間と比較することによって、地図データに存在する幾何学的形状とこの３次元空間は同時に長い間静止しているのであれば、非移動物体のカテゴリに入ると決定する。そうでなければ、処理装置１３０は地図データにのみ存在する幾何学的形状又は３次元空間にのみ存在する幾何学的形状が移動物体であると決定する。 In step S410, the processing unit 130 determines whether the geometric shape falls into the category of moving objects or the category of non-moving objects based on the map data, and filters the geometric shapes falling into the category of moving objects. To be out. In the embodiment of the present disclosure, the map data is preset and provided by the map database 120. The processing unit 130 further constructs a three-dimensional space based on the received position data and intensity data of the return signal. Therefore, the processing device 130 compares the map data with the three-dimensional space, and if the geometric shape existing in the map data and the three-dimensional space are stationary at the same time for a long time, the non-moving object. Decided to fall into the category. Otherwise, the processing device 130 determines that the geometric shape existing only in the map data or the geometric shape existing only in the three-dimensional space is the moving object.
加えて、処理装置１３０は更に環境空間内で一定期間に亘り繰り返し収集される複数のデータポイントの位置データ及び強度データを積分し、統合した位置データ及び強度データに次数削減処理を実行して移動物体のカテゴリに入る幾何学的形状をフィルタアウトする。具体的には、駐車スポット検出システム１００が動作するとき、車両１０は連続移動状態にあり得るため、車両１０の連続移動過程において、検出装置１１０は車両１０の移動方向に従ってデータポイントの位置データ及び強度データを連続的に収集する。この時点で、処理装置１３０が一定期間に亘り環境空間内で繰り返し収集される複数のデータポイントの位置データ及び強度データを積分すると、非移動物体のデータポイントは連続的に繰り返し収集されるが、移動物体の位置データ及び強度データは一定期間の一部のみで収集され、或いは環境空間内の広いエリアに分布する。それゆえ、一定期間の積分後に、移動物体の強度データは非移動物体の強度データより低くなる。次数低減処理によって、処理装置１３０は移動物体のカテゴリに入る幾何学的形状をフィルタアウトすることができる。 In addition, the processing device 130 further integrates position data and intensity data of a plurality of data points repeatedly collected in the environmental space over a certain period, and executes order reduction processing on the integrated position data and intensity data to move. Filter out geometric shapes that fall into the category of objects. Specifically, when the parking spot detection system 100 operates, the vehicle 10 may be in a continuous movement state. Therefore, in the continuous movement process of the vehicle 10, the detection device 110 may detect the position data of the data points according to the movement direction of the vehicle 10. Intensity data is collected continuously. At this point, when the processing unit 130 integrates the position data and the intensity data of the plurality of data points repeatedly collected in the environmental space over a certain period, the data points of the non-moving object are continuously repeatedly collected, The position data and intensity data of a moving object are collected only for a part of a certain period, or distributed over a wide area in the environment space. Therefore, the intensity data of the moving object becomes lower than the intensity data of the non-moving object after the integration for a certain period. The order reduction process allows the processor 130 to filter out geometric shapes that fall into the category of moving objects.
駐車スペースの幾何学的形状は非移動物体のカテゴリに入るため、移動物体のカテゴリに入る幾何学的形状がフィルタアウトされた後で、処理装置１３０は低い演算で駐車スペースをより正確に取得することができる。移動物体のカテゴリに入る幾何学的形状をフィルタアウトする方法においては、処理装置１３０は地図データを３次元空間と比較する方法のみを採用してもよく、また一定の時間に亘り環境空間内で繰り返し収集される複数のデータポイントの位置データ及び強度データを積分し、積分した位置データ及び強度データに次数低減処理を実行する方法のみを採用してもよい。処理装置１３０は更に上記の２つの方法を同時に採用してもよいが、本開示はこれに限定されない。 Since the geometry of the parking space falls into the category of non-moving objects, the processing unit 130 obtains the parking space more accurately with low calculation after the geometry that falls into the category of moving objects is filtered out. be able to. In the method of filtering out the geometric shapes that fall into the category of the moving object, the processing device 130 may use only the method of comparing the map data with the three-dimensional space, and the processing device 130 may be used in the environment space for a certain time. Alternatively, only the method of integrating the position data and the intensity data of a plurality of data points that are repeatedly collected and executing the order reduction process on the integrated position data and intensity data may be adopted. The processing device 130 may further adopt the above two methods simultaneously, but the present disclosure is not limited thereto.
ステップ４２０において、処理装置１３０はデータポイントのいくつかを選択し、選択したデータポイントのうちで、高さに対応する軸上の最小座標値を有するデータポイントを基準として用い、基準点よりプリセット高さ以上高い軸上の他のデータポイントを除去する。別の見方をすれば、軸は高さに対応するため、選択した基準点は地上に位置するデータポイントである。本発明の実施形態では、プリセット高さは５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１００ｃｍ等にすることができ、本発明はプリセット高さをこれらの値に限定しない。プリセット高さが５ｃｍであれば、処理装置１３０は基準点より５ｃｍ以上高いすべてのデータポイントを除去し、基準点より５ｃｍ未満の高さのすべてのデータポイントを維持する。従って、処理装置１３０は処理装置１３０の計算負荷をできるだけ低減するために地上のデータポイントのみを維持することができ、且つ処理装置１３０は駐車スペースをより正確に取得することもできる。駐車スペースを取得する際の処理装置１３０の計算により生じる負荷及び誤判断の低減のみに基づいて、処理装置１３０は演算プロセスを簡単にするために基準点よりプリセット高さ以上高いデータポイントを論理的に除去することに留意されたい。しかしながら、処理装置１３０が幾何学的形状が存在するかどうかを決定した後も、データポイントは対応する幾何学的形状の高さの判断又は他の目的のために連続的に供給されるが、本発明はこれに限定されない。 In step 420, the processor 130 selects some of the data points, uses the selected data point having the smallest coordinate value on the axis corresponding to the height as a reference, and sets the preset height above the reference point. Remove other data points on axes that are higher than that. From another perspective, the reference point selected is a data point located on the ground because the axis corresponds to the height. In the embodiments of the present invention, the preset height can be 5 cm, 10 cm, 50 cm, 100 cm, etc., and the present invention does not limit the preset height to these values. If the preset height is 5 cm, the processor 130 removes all data points that are 5 cm or more above the reference point and keeps all data points that are less than 5 cm above the reference point. Therefore, the processing unit 130 can keep only the data points on the ground in order to reduce the calculation load of the processing unit 130 as much as possible, and the processing unit 130 can also acquire the parking space more accurately. Only based on the reduction of the load and misjudgment caused by the calculation of the processing unit 130 when acquiring the parking space, the processing unit 130 logically sets the data point higher than the reference point by a preset height or more in order to simplify the calculation process. Please note that However, even after the processing unit 130 has determined whether a geometry is present, the data points are continuously supplied for the determination of the height of the corresponding geometry or for other purposes. The present invention is not limited to this.
本発明の異なる実施形態では、ステップＳ４１０及びステップＳ４２０は駐車スポット検出システム及び駐車スポット検出方法に独立に提供する又は同時に適用することができる。加えて、本発明の他の実施形態では、ステップＳ４１０及びＳ４２０は選択的に省略することもできるが、本発明はこれに限定されない。 In different embodiments of the present invention, step S410 and step S420 can be provided independently or simultaneously applied to the parking spot detection system and the parking spot detection method. In addition, in other embodiments of the present invention, steps S410 and S420 may be selectively omitted, but the present invention is not limited thereto.
ステップＳ４３０において、処理装置１３０は幾何学的形状が駐車線の特徴と一致するかどうかを決定する。本発明の実施形態では、駐車線の特徴は平行四辺形の角度、平行四辺形の辺及び平行四辺形の形状のうちの少なくとも１つを含む。例えば、幾何学的形状が平衡四辺形の角度と同じである場合、処理装置１３０は幾何学的形状が駐車線の特徴と一致すると決定する。幾何学的形状が特徴の何れとも一致しない場合には、処理装置１３０は幾何学的形状は駐車スペースの形状ではないと直接決定する。 In step S430, the processor 130 determines if the geometry matches the characteristics of the parking line. In an embodiment of the invention, the parking line features include at least one of a parallelogram angle, a parallelogram side, and a parallelogram shape. For example, if the geometry is the same as the angle of the balanced quadrilateral, the processor 130 determines that the geometry matches the features of the parking line. If the geometry does not match any of the features, the processor 130 directly determines that the geometry is not the shape of the parking space.
ステップＳ４４０において、処理装置１３０は幾何学的形状により決まるスペースのサイズがプリセットスペースのサイズ以上であるかどうかを決定する。本開示の実施形態では、プリセットスペースのサイズは、例えば幅２．５メートル及び長さ６メートルであり、またプリセットスペースのサイズは幅４メートル及び長さ１２メートルとしてもよい。プリセットスペースのサイズは車両１０の規定又はサイズ等の実際のニーズに従って調整されるが、本開示はこれに限定されない。更に、処理装置１３０は幾何学的形状により決まる領域がプリセットスペースのサイズ以上であるかどうか決定する。幾何学的形状により決まるスペースのサイズがプリセットスペースのサイズより小さい場合には、処理装置１３０はこの幾何学的形状は駐車スペースではないと決定する。 In step S440, the processing unit 130 determines whether the size of the space determined by the geometric shape is equal to or larger than the size of the preset space. In embodiments of the present disclosure, the size of the preset space may be, for example, 2.5 meters wide and 6 meters long, and the size of the preset space may be 4 meters wide and 12 meters long. The size of the preset space may be adjusted according to actual needs such as the regulations or size of the vehicle 10, but the present disclosure is not limited thereto. Further, the processing unit 130 determines whether the area determined by the geometric shape is equal to or larger than the preset space size. If the size of the space determined by the geometry is less than the size of the preset space, the processing unit 130 determines that the geometry is not a parking space.
本発明の他の実施形態では、処理装置１３０は幾何学的形状が注射線の特徴と一致すること及びプリセットスペースのサイズが駐車スペースのサイズであることを決定する。しかしながら、本実施形態では、処理装置１３０は下記のステップを実行し続ける。 In another embodiment of the invention, the processor 130 determines that the geometry matches the feature of the injection line and that the preset space size is the parking space size. However, in this embodiment, the processing device 130 continues to execute the following steps.
ステップＳ４５０において、処理装置１３０はデータポイントの位置データ及び強度データに基づいて幾何学的形状より上に対応する高さデータを収集し、その高さデータが車両の高さ以上であるかどうかを決定する。具体的には、処理装置１３０は、幾何学的形状が駐車スペースのものであると決定した後に、その平面より上方に対応する幾何学的スペース位置内の他のデータポイントの強度データを確認し、更にその強度データに基づいて幾何学的形状の上方に障害物が存在するかどうかを決定する。障害物が存在する場合には、対応する幾何学的形状の高さデータは平面と障害物との間の高さ（即ち、幾何学的形状の実効高さ）である。車両高さは車両１０の駐車に必要な高さ、例えば１．５メートル、である。処理装置１３０は、高さデータが車両高さより低いと決定するとき、幾何学的形状は駐車スペースではないと決定する。 In step S450, the processor 130 collects corresponding height data above the geometric shape based on the position data and intensity data of the data points and determines whether the height data is greater than or equal to the vehicle height. decide. Specifically, the processor 130, after determining that the geometry is that of a parking space, checks the intensity data of other data points in the corresponding geometric space position above the plane. Further, it determines whether or not there is an obstacle above the geometric shape based on the intensity data. If an obstacle is present, the corresponding geometry height data is the height between the plane and the obstacle (ie, the effective height of the geometry). The vehicle height is a height required for parking the vehicle 10, for example, 1.5 meters. The processor 130 determines that the geometry is not a parking space when it determines that the height data is lower than the vehicle height.
ステップＳ４６０において、処理装置１３０は、駐車線の特徴、プリセットスペースのサイズ及び車両の高さと一致する幾何学的形状は駐車スペースのものであると決定する。従って、処理装置１３０は更にその幾何学的形状は駐車スペースのものであるとして地図データに統合し、マークすることができる。 In step S460, the processing unit 130 determines that the parking line features, the preset space size, and the geometric shape that matches the vehicle height are those of the parking space. Thus, the processing unit 130 can further be integrated and marked in the map data as its geometry is that of a parking space.
図５は本発明の更に別の実施形態による駐車スポット検出方法の概略フローチャートを示す。図５の実施形態は図１〜図４の駐車スポット検出システム１００及び駐車スポット検出方法と組み合わせることができる。しかしながら、反復記載を避けるために、本実施形態の駐車スポット検出方法の動作プロセスは図１、図２、図３及び図５を参照して以下で説明される。 FIG. 5 shows a schematic flowchart of a parking spot detection method according to still another embodiment of the present invention. The embodiment of FIG. 5 can be combined with the parking spot detection system 100 and the parking spot detection method of FIGS. However, in order to avoid repetitive description, the operation process of the parking spot detection method of the present embodiment will be described below with reference to FIGS. 1, 2, 3 and 5.
図５を参照すると、ステップＳ５１０において、検出装置１１０が環境空間内の複数のデータポイントの位置データ及び強度データを収集する。ステップＳ５２０において、処理装置１３０が、隣接データポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかをデータポイントの強度データに基づいて決定する。ステップＳ５３０において、処理措置１３０が、駐車スペースの幾何学的形状を地図データに統合する。ステップＳ５１０〜ステップＳ５３０はステップＳ３１０〜ステップＳ３３０と同じであり、詳細はここに再度記載しない。 Referring to FIG. 5, in step S510, the detection device 110 collects position data and intensity data of a plurality of data points in the environmental space. In step S520, the processor 130 determines whether the geometry formed by the adjacent data points is that of a parking space based on the data point intensity data. In step S530, the processing arrangement 130 integrates the parking space geometry into the map data. Steps S510 to S530 are the same as steps S310 to S330, and details will not be described here again.
ステップ５４０において、処理装置１３０が車両１０の現在位置を収集し、現在位置及び統合された地図データに基づいて車両１０の駐車経路を計画する。言い換えれば、処理装置１３０は更に車両１０の現在位置を決定し、それに応じて経路計画を実行して駐車経路を生成することができる。更に、処理装置１３０は統合地図データにナビゲーションを付与することができる。 In step 540, the processing unit 130 collects the current position of the vehicle 10 and plans the parking route of the vehicle 10 based on the current position and the integrated map data. In other words, the processing unit 130 may further determine the current position of the vehicle 10 and execute route planning accordingly to generate a parking route. Further, the processing device 130 can add navigation to the integrated map data.
更に、本実施形態では、駐車スポット検出システム１００は駐車装置を更に備える。例えば、駐車装置は、処理装置１３０に結合されたコントローラにより制御されるモータ、ステアリングホイール及び他のマシンにより一緒に実装することができる。駐車装置は当業者に容易に理解できるのでここでは詳細に説明しない。 Further, in this embodiment, the parking spot detection system 100 further includes a parking device. For example, the parking device may be implemented together by motors, steering wheels and other machines controlled by a controller coupled to the processing unit 130. Parking devices will not be described in detail here as they are easily understood by those skilled in the art.
ステップＳ５５０において、駐車装置は駐車経路に従って自動駐車又は補助駐車を実行する。駐車装置は駐車経路に従って車両を駐車スペースに移動させる。更に、安全を確保するために、駐車装置は他の車両又は障害物が駐車スペースに存在するかどうか再度決定する。駐車スペースに車両も障害物もなければ、駐車装置は自動駐車又は補助駐車を実行する。 In step S550, the parking device performs automatic parking or auxiliary parking according to the parking route. The parking device moves the vehicle to the parking space according to the parking route. Furthermore, to ensure safety, the parking device again determines if another vehicle or obstacle is present in the parking space. If there are no vehicles or obstacles in the parking space, the parking device performs automatic parking or auxiliary parking.
従って、駐車スポット検出システム１００及び駐車スポット検出方法は駐車スペースを地図データに統合することができる。更に、駐車スポット検出システム１００及び駐車スポット検出方法は駐車スポットナビゲーションを提供することができ、更に自動駐車又は補助駐車に適用することができる。 Therefore, the parking spot detection system 100 and the parking spot detection method can integrate the parking space into the map data. Further, the parking spot detection system 100 and the parking spot detection method can provide parking spot navigation and can be applied to automatic parking or auxiliary parking.
本発明を以上の実施形態において開示したが、本発明を限定することを意図するものではない。当業者なら本発明の精神及び範囲から逸脱することなくいくつかの変更及び修正を行うことができるので、本発明の保護範囲は添付の請求項の範囲によって決定される。 Although the present invention has been disclosed in the above embodiments, it is not intended to limit the present invention. The scope of protection of the invention is determined by the scope of the appended claims, as those skilled in the art can make a number of changes and modifications without departing from the spirit and scope of the invention.
駐車スポット検出システム及び駐車スポット検出方法はカーナビゲーションシステムなどの様々な情報処理システムに適用可能である。 The parking spot detection system and the parking spot detection method can be applied to various information processing systems such as a car navigation system.
１０：車両
２０：駐車スポット
１００：駐車スポット検出システム
１１０：検出装置
１２０：地図データベース
１３０：処理装置
Ｓ３１０〜Ｓ３３０，Ｓ４１０〜Ｓ４６０，Ｓ５１０〜Ｓ５５０：ステップ
10: vehicle 20: parking spot 100: parking spot detection system 110: detection device 120: map database 130: processing devices S310 to S330, S410 to S460, S510 to S550: step
Claims (16)
地図データを提供するために使用される地図データベース、及び
前記検出装置と前記地図データベースに結合され、隣接するデータポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかを前記データポイントの強度データに基づいて決定するために使用される処理装置を備え、
前記処理装置は更に、前記幾何学的形状が前記駐車スペースのものであると決定される場合に、前記幾何学的形状と前記駐車スペースの位置を前記データポイントの位置データに基づいて前記地図データに統合する、
駐車スポット検出システム。 A detection device used to collect position and intensity data of multiple data points in the environmental space,
A map database used to provide map data, and whether the geometric shape formed by adjacent data points coupled to the detection device and the map database is of a parking space. Equipped with a processor used to make decisions based on the intensity data of
The processing device further determines the geometric shape and the position of the parking space based on the position data of the data point when the geometric shape is determined to belong to the parking space. Integrated into the
Parking spot detection system.
前記処理装置は更に、前記幾何学的形状により決まるスペースのサイズがプリセットスペースのサイズ以上であるかどうかを決定し、
前記処理装置は更に、前記駐車線の特徴及び前記プリセットスペースのサイズと一致する前記幾何学的形状は前記駐車スペースのものであると決定する、請求項１に記載の駐車スポット検出システム。 The processing unit further determines whether the geometry matches a feature of a parking line,
The processing device further determines whether the size of the space determined by the geometric shape is greater than or equal to the size of the preset space,
The parking spot detection system of claim 1, wherein the processing unit further determines that the geometric shape that matches the characteristics of the parking line and the size of the preset space is that of the parking space.
前記処理装置は更に、前記駐車線の特徴、前記プリセットスペースのサイズ及び前記車両の高さと一致する前記幾何学的形状は前記駐車スペースのものであると決定する、請求項２に記載の駐車スポット検出システム。 The processing device further collects height data corresponding to above the geometric shape based on the intensity data and the position data of the data points, and whether the height data is equal to or higher than a vehicle height. Decide
The parking spot according to claim 2, wherein the processing device further determines that the geometric shape that matches the characteristics of the parking line, the size of the preset space and the height of the vehicle is of the parking space. Detection system.
隣接するデータポイントにより形成される幾何学的形状が駐車スペースのものであるかどうかを前記データポイントの強度データに基づいて決定するステップ、及び
前記幾何学的形状が駐車スペースのものであると決定される場合に、前記幾何学的形状及び前記駐車スペースの位置を前記データポイントの位置データに基づいて地図データに統合するステップ、
を含む、駐車スポット検出方法。 Collecting location data and intensity data for a plurality of data points in the environmental space,
Determining whether the geometric shape formed by adjacent data points is of a parking space, based on intensity data of said data points, and determining that said geometric shape is of a parking space The geometry and the location of the parking space are integrated into map data based on location data of the data points,
A parking spot detection method including:
前記幾何学的形状が駐車線の特徴と一致するかどうかを決定するステップ、
前記幾何学的形状により決まるスペースのサイズがプリセットスペースのサイズ以上であるかどうかを決定するステップ、及び
前記駐車線の特徴及び前記プリセットスペースのサイズと一致する前記幾何学的形状は前記駐車スペースのものであると決定するステップ、
を更に含む、請求項９に記載の駐車スポット検出方法。 Determining whether the geometry formed by the adjacent data points is for a parking space based on intensity data of the data points,
Determining whether the geometry matches the characteristics of a parking line,
Determining whether the size of the space determined by the geometric shape is greater than or equal to the size of the preset space, and the geometric shape that matches the characteristics of the parking line and the size of the preset space is The step of determining what is
The parking spot detection method according to claim 9, further comprising:
前記駐車線の特徴、前記プリセットスペースのサイズ及び前記車両の高さと一致する前記幾何学的形状は前記駐車スペースのものであると決定するステップ、
を更に含む、請求項１０に記載の駐車スポット検出方法。 Collecting height data corresponding above the geometric shape based on the intensity data and position data of the data points and determining whether the height data is greater than or equal to a vehicle height; and Determining the features of the parking line, the size of the preset space and the geometric shape corresponding to the height of the vehicle to be of the parking space;
The parking spot detection method according to claim 10, further comprising:
選択したデータポイントのうちで、高さに対応する軸上の最小座標値を有するデータポイントを基準として用い、該基準点より少なくともプリセット高さだけ高い軸上の他のデータポイントを除去するステップ、
を更に含む、請求項９に記載の駐車ポイント検出方法。 Selecting some of the data points, and of the selected data points, the data point having the minimum coordinate value on the axis corresponding to the height is used as a reference and is higher than the reference point by at least a preset height. Removing other data points on the axis,
The parking point detection method according to claim 9, further comprising:
The parking spot detection method according to claim 15, further comprising: performing parking according to the parking route.
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