JP2021117974A - 駐車スペースの検出方法及び装置、電子機器、車両、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】駐車スペース（例えば、空間型駐車スペース）の検出過程において、車両の進行方向及び距離に対する要求を低減する。【解決手段】車両の移動中に超音波情報を収集するステップと、ターゲットグリッドマップを生成するステップと、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、駐車スペースを表示するために、線分とターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するステップとを含む。超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って得られた線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成する。【選択図】図１

Description

本開示の実施例は、自動運転の技術分野に関し、特に自動駐車の分野に関し、具体的には駐車スペースの検出方法及び装置、電子機器、車両、記憶媒体に関する。

駐車スペースは、空間型駐車スペースを含み、空間型駐車スペースとは、駐車スペース枠線を有さず、障害物（車両、壁、支柱及び標識棒などを含む）及び障害物の位置に依存する駐車スペースを意味する。

従来技術において、主に超音波データのジャンプエッジによって駐車スペース（特に空間型駐車スペース）を検出する。具体的には、車両の側面での超音波検出データのジャンプエッジを収集し、ジャンプエッジ間隔が一定の閾値よりも大きいものを駐車スペースとして決定する。

しかしながら、発明者は、本開示の実現過程において、超音波データのジャンプエッジに基づく駐車スペースの検出では、車両の進行方向と障害物の側面とが平行でかつ距離が近いことが要求されるため、適用範囲が比較的限定され、検出正確性が低いという問題が少なくとも存在することを見出した。

本開示の実施例の１つの態様によれば、本開示の実施例は駐車スペースの検出方法を提供し、前記方法は、
車両の移動中に超音波情報を収集するステップと、
前記超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するステップと、
前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、
駐車スペースを表示するために、前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するステップとを含む。

超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って得られた線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成することにより、従来技術における駐車スペース（例えば空間型駐車スペース）の検出では車両の進行方向と障害物の側面とが平行でかつ距離が近いことが要求されるため、適用範囲が限定されるという弊害を回避して、比較的広範囲の適用を実現し、一方、従来技術におけるジャンプエッジ間隔と閾値との比較による誤差範囲が大きいという弊害を回避して、検出正確性を向上させるという技術的効果を実現する。

いくつかの実施例では、前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するステップは、
前記線分から前記車両に対応する、前方方向の特徴線分及び／又は横方向の特徴線分を含む特徴線分を選択することと、
前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成することとを含む。

本開示の実施例では、車両に対応する特徴線分を選択して、該特徴線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成することにより、車両に対応する駐車スペースの決定を実現することができる。すなわち、決定された駐車スペースが車両の前方方向の要件及び／又は横方向の要件を満たすことができ、それにより駐車スペースの検出と生成の信頼性と正確性を向上させる。

いくつかの実施例では、前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成することは、
前記特徴線分に基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記車両に対応する複数のグリッドを選定することと、
選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定することとを含む。

本開示の実施例では、特徴線分に基づいてターゲットグリッドマップから、相応する複数のグリッドに対応する領域を駐車スペースとして選定することにより、片側境界又は両側境界の駐車スペース（空間型駐車スペースなど）の検出を実現することができ、それによって駐車スペース検出の柔軟性及び信頼性が実現され、本開示の実施例の方法に強い汎用性を持たせる。

いくつかの実施例では、選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定した後、前記方法は、さらに、
複数の前記駐車スペースが同じグリッドを含み、同じグリッドの数が予め設定された第１閾値よりも大きいことに応答して、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行うことを含む。

本開示の実施例では、融合処理によって、決定された駐車スペースの信頼性を向上することができ、一方、その後の駐車の安全性及び信頼性を向上させることができる。

いくつかの実施例では、前記駐車スペースを生成した後、前記方法は、さらに、
前記駐車スペースに対応するグリッドの少なくとも一部が障害物点に占有され、障害物点に占有されたグリッドの数が予め設定された第２閾値よりも大きいことに応答して、前記駐車スペースをフィルタリングすることを含む。

本開示の実施例では、駐車スペースをフィルタリングすることにより、決定された駐車スペースの正確性と実用性を向上させることができ、一方、駐車スペースを決定した後、駐車スペースをフィルタリングすることは、フィルタリングの回数を減らし、計算リソースとコストを削減し、リソースを節約して効率を向上させる技術的効果を実現できる。

いくつかの実施例では、前記駐車スペースを生成した後、前記方法は、さらに、
前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集し、収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するステップ、及び／又は、
前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得、また前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整するステップを含む。

本開示の実施例では、駐車スペースを生成した後、駐車スペースの幅及び／又は角度を調整することにより、最終的に決定された駐車スペースの正確性と信頼性を向上させ、その後の駐車の安全性を向上させることができる。

いくつかの実施例では、前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集することは、
前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得ることを含む。

また、収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整することは、前記第１障害物点集合に基づいて、前記駐車スペースの左側の１つの予め設定された駐車スペース幅と前記駐車スペースの右側の１つの予め設定された駐車スペース幅との間の障害物点のない幅領域になるまで、前記駐車スペースを幅方向で調整するとともに、前記幅領域に基づいて前記駐車スペースの幅を調整することを含む。

いくつかの実施例では、前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得ることは、
前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得ることを含む。

また、前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得ることは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの深さ方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの深さの障害物点を取得して、前記第２障害物点集合を得ることを含む。

また、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整することは、前記第１障害物点集合及び前記第２障害物点集合に対してそれぞれフィッティングを行うことにより、前記駐車スペースの調整角度を生成し、前記調整角度及び基準角度に従って前記駐車スペースの角度を調整することを含む。

いくつかの実施例では、前記超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成することは、
予め設定されたグリッドマップに対する前記車両の位置決め情報を収集することと、
前記位置決め情報及び超音波センサの内外パラメータに基づいて前記超音波情報を前記予め設定されたグリッドマップに更新し、前記ターゲットグリッドマップを生成することとを含む。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例は駐車スペースの検出装置をさらに提供し、前記装置は、
車両の移動中に超音波情報を収集するための第１収集モジュールと、
前記超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するための第１生成モジュールと、
前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るための認識モジュールと、
駐車スペースを表示するために、前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するための第２生成モジュールとを含む。

いくつかの実施例では、前記第２生成モジュールは、前記線分から前記車両に対応する、前方方向の特徴線分及び／又は横方向の特徴線分を含む特徴線分を選択し、前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第２生成モジュールは、前記特徴線分に基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記車両に対応する複数のグリッドを選定し、選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第２生成モジュールは、複数の前記駐車スペースが同じグリッドを含み、同じグリッドの数が予め設定された第１閾値よりも大きいことに応答して、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行うために用いられる。

いくつかの実施例では、前記検出装置は、さらに、
前記駐車スペースに対応するグリッドの少なくとも一部が障害物点に占有され、障害物点に占有されたグリッドの数が予め設定された第２閾値よりも大きいことに応答して、前記駐車スペースをフィルタリングするためのフィルターモジュールを含む。

いくつかの実施例では、前記検出装置は、さらに、
前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集するための第２収集モジュールと、収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するための第１調整モジュール、及び／又は
前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得るための第２収集モジュールと、前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得るための第３収集モジュールと、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整するための第２調整モジュールとを含む。

いくつかの実施例では、前記第２収集モジュールは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得るために用いられる。

前記第１調整モジュールは、前記第１障害物点集合に基づいて、前記駐車スペースの左側の１つの予め設定された駐車スペース幅と前記駐車スペースの右側の１つの予め設定された駐車スペース幅との間の障害物点のない幅領域になるまで、前記駐車スペースを幅方向で調整するとともに、前記幅領域に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第２収集モジュールは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得るために用いられる。

前記第３収集モジュールは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの深さ方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの深さの障害物点を取得して、前記第２障害物点集合を得るために用いられる。

前記第２調整モジュールは、前記第１障害物点集合及び前記第２障害物点集合に対してそれぞれフィッティングを行うことにより、前記駐車スペースの調整角度を生成し、前記調整角度及び基準角度に従って前記駐車スペースの角度を調整するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第１生成モジュールは、予め設定されたグリッドマップに対する前記車両の位置決め情報を収集し、前記位置決め情報及び超音波センサの内外パラメータに基づいて前記超音波情報を前記予め設定されたグリッドマップに更新し、前記ターゲットグリッドマップを生成するために用いられる。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例は電子機器をさらに提供し、前記電気機器は、
少なくとも１つのプロセッサ、及び
前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリを含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され、前記少なくとも１つのプロセッサに上記いずれかの実施例に記載の方法を実行させる。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例は車両をさらに提供し、前記車両は上記いずれかの実施例に記載の駐車スペースの検出装置、又は、上記の実施例に記載の電子機器を含む。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例はコンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、前記コンピュータ命令はコンピュータに上記いずれかの実施例に記載の方法を実行させるために用いられる。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例は駐車スペースの検出方法をさらに提供し、前記方法は、
収集された超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するステップと、
前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、
前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するステップとを含む。

本開示の実施例は、駐車スペースの検出方法及び装置、電子機器、車両、記憶媒体を提供し、前記方法は、車両の移動中に超音波情報を収集するステップと、超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するステップと、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、駐車スペースを表示するために、線分とターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するステップとを含む。超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って得られた線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成することにより、従来技術における駐車スペース（例えば空間型駐車スペース）の検出は車両の進行方向と障害物の側面とが平行でかつ距離が比較的に近いことを要求するため、応用範囲が限定されるという弊害を回避し、比較的広範囲の適用を実現し、一方、従来技術におけるジャンプエッジ間隔と閾値との比較による誤差範囲が大きいという弊害を回避して、検出正確性を向上させるという技術的効果を実現する。そして、本開示の実施例の駐車スペースの検出方法は、超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って得られた線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するため、強い汎用性を有し、片側境界又は両側境界の垂直空間型駐車スペース、平行空間型駐車スペース、斜め空間型駐車スペース等の検出をサポートすることができ、駐車スペース（例えば、空間型駐車スペース）の検出過程において、車両の進行方向及び距離に対する要求をさらに低減する。

以下、上記の態様が奏する他の効果について、具体的な実施例を組み合わせて説明する。

図面は本発明をよりよく理解するために用いられ、本開示を限定するものではない。

本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである。 本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の適用シナリオの概略図である。 本開示の実施例のターゲットグリッドマップの概略図である。 本開示の実施例の直線線分を生成した後のターゲットグリッドマップの概略図である。 本開示の実施例の生成された駐車スペースの概略図である。 本開示の実施例の融合処理後の概略図である。 本開示の実施例の他の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである。 本開示の実施例のフィルタリング後の概略図である。 本開示の実施例の他の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである。 本開示の実施例の幅調整の概略図である。 本開示の実施例の角度調整の概略図である。 本開示の実施例の駐車スペースの検出装置の概略図である。 本開示の実施例の駐車スペースの検出装置の概略図である。 本開示の実施例の電子機器のブロック図である。 本開示の実施例の車両の概略構造図である。 本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら、本開示の実施例の例示的な例について説明する。ここで、理解を容易にするために本開示の実施例の様々な詳細を含むが、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本開示の実施例の範囲及び趣旨から逸脱することなく、本明細書に記載された実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができることを認識すべきである。同様に、以下の説明では、明確かつ簡潔にするために、公知の機能及び構造の説明を省略する。

本開示の実施例の１つの態様によれば、本開示の実施例は駐車スペースの検出方法を提供する。

図１を参照されたい。図１は本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである。

図１に示すように、当該方法は、Ｓ１０１〜Ｓ１０４を含む。

Ｓ１０１において、車両の移動中に超音波情報を収集する。

ここで、本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の実行主体は、駐車スペースの検出装置であってもよく、検出装置は、超音波システム（センサ及びプロセッサを含む）、レーダー、ＣＰＵプロセッサ、車載ボックス、ドメインコントローラ、カーネットワーキングチップ等であってもよい。

なお、本開示の実施例における駐車スペースは、空間型駐車スペースであってもよく、空間型駐車スペースとは、駐車スペース枠線を有さず、障害物（車両、壁、支柱及び標識棒などを含む）及び障害物の位置に依存する駐車スペースを意味する。つまり、空間型駐車スペースの少なくとも１つの境界には、車両が駐車しているか、又は壁や支柱などの障害物がある。空間型駐車スペースの境界に障害物があるか否かに基づいて、両側境界の空間型駐車スペース及び片側境界の空間型駐車スペースに分けられる。ここで、両側境界の空間型駐車スペースとは空間型駐車スペースの左境界と右境界に両方ともに障害物があることを意味し、片側境界の空間型駐車スペースとは空間型駐車スペースの左境界又は右境界に障害物があることを意味する。

本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の実行主体が超音波システムである場合、超音波システム内の超音波センサによって超音波情報を収集することができる。

例えば、超音波センサは、送信機と、受信機と、コントローラと、電源とを含む。ここで、送信機は、振動子の振動により超音波を生成して空中に放射するものである。受信機は、振動子が超音波を受信すると、超音波に従って対応する機械的振動を生成し、それを電気エネルギーに変換して受信機の出力とするものである。コントローラは、集積回路を用いて送信機の超音波送信を制御して、受信機が超音波情報を受信したか否かを判断するものである。電源は、超音波センサが外部直流電源を利用して給電し、内部定電圧回路を介してセンサの動作に供給されるようにするものである。

Ｓ１０２において、超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成する。

ここで、ターゲットグリッドマップは障害物の占有率を特徴付けるためのグリッドマップである。すなわち、ターゲットグリッドマップは、複数のグリッドを含むマップであり、かつターゲットグリッドマップに基づいて超音波情報に対応する障害物で占有されたグリッドの比率を決定するマップである。

上記超音波センサの原理から、超音波情報を分析して障害物があるか否かを判断することができ、障害物がある場合、超音波システムにおけるプロセッサにより障害物が占有するグリッドを決定し、それによりターゲットグリッドマップを生成することがわかる。

Ｓ１０３において、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得る。

ここで、ハフ変換によりターゲットグリッドマップに対して特徴認識を行うことで、対応する線分を迅速に取得することができる。

Ｓ１０４において、駐車スペースを表示するために、線分とターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成する。

本開示の実施例の駐車スペースの検出方法をより深く理解させるために、図２に示す適用シナリオを参照して本開示の実施例の方法について詳細に説明する。

図２に示すように、車両１００には超音波センサ２００が設けられ、車両１００の左右両側には少なくとも１つの超音波センサ２００（図２では車両の左側に設けられた２つの超音波センサを例示的に示す）がそれぞれ設けられ、車両１００の前後側にも少なくとも１つの超音波センサ２００（図２では車両の前後に１つの超音波センサがそれぞれ設けられることを例示的に示す）がそれぞれ設けられる。より良い駐車スペース検出結果を提供するために、車両の前後側に設けられた超音波センサ２００及び車両の左右側に設けられた超音波センサ２００にはいずれもプロセッサ（未図示）が接続されてもよい。ここで、超音波システムは超音波センサ２００及びプロセッサを含む。

いくつかの実施例では、車両１００の左右両側の超音波センサ２００は、長距離検出用の超音波センサであってもよく、車両１００の前後の超音波センサ２００は、短距離検出用の超音波センサであってもよい。

なお、長距離検出と短距離検出は、相対的な概念に過ぎず、すなわち、車両１００の前後側の超音波センサと比べて、車両１００の左右側の超音波センサの検出距離が長く、同様に、車両１００の左右側の超音波センサと比べて、車両１００の前後側の超音波センサの検出距離が短い。

なお、図２に示す超音波センサの設置位置と数は例示的な説明に用いられるだけで、本開示の実施例の範囲を限定するものと理解することはできない。

車両１００が駐車場に入った後、超音波センサ２００が超音波情報を収集し、収集した超音波情報をプロセッサに伝送することが可能で、プロセッサが超音波情報を分析して、対応するターゲットグリッドマップを生成し、詳細については、図３（図３は、本開示の実施例のターゲットグリッドマップの概略図である）を参照できる。

プロセッサは、予め記憶されたハフ変換を呼び出し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行い、直線線分を生成することが可能で、詳細については、図４（図４は、本開示の実施例の直線線分が生成された後のターゲットグリッドマップの概略図である）を参照できる。

プロセッサは線分とターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成し、詳細については、図５（図５は、本開示の実施例の生成された駐車スペースの概略図である）を参照できる。

なお、上記の例は、本開示の実施例の適用シナリオの例示にすぎず、本開示の実施例を限定するものと理解することはできない。

他のいくつかの実施例では、駐車スペースの検出方法の実行主体が車載ボックスである場合、収集された超音波情報を超音波センサにより車載ボックスに送信し、車載ボックスにより駐車スペースを生成することができ、車載ボックスのディスプレイで駐車スペースを表示するようにディスプレイを車載ボックスと一体に合成することができる。

同様に、他のいくつかの実施例では、駐車スペースの検出方法の実行主体がレーダーである場合、超音波情報をレーダーにより収集し、収集された超音波情報をレーダー内に設定されたプロセッサに送信し、レーダー内に設定されたプロセッサにより駐車スペースが生成されることができる。

同様に、他のいくつかの実施例では、駐車スペースの検出方法の実行主体がＣＰＵプロセッサである場合、収集された超音波情報を超音波センサによりＣＰＵプロセッサに送信し、ＣＰＵプロセッサにより駐車スペースを生成することができる。

同様に、他のいくつかの実施例では、駐車スペースの検出方法の実行主体がドメインコントローラである場合、収集された超音波情報を超音波センサによりドメインコントローラに送信し、ドメインコントローラにより駐車スペースを生成することができる。

同様に、他のいくつかの実施例では、駐車スペースの検出方法の実行主体がカーネットワーキングチップである場合、収集された超音波情報を超音波センサによりカーネットワーキングチップに送信し、カーネットワーキングチップにより駐車スペースを生成することができる。

本開示の実施例では、新たな駐車スペースの検出方法を提供し、当該方法は、車両の移動中に超音波情報を収集するステップと、超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成するステップと、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、駐車スペースを表示するために、線分とターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するステップとを含む。超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って得られた線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成することにより、従来技術における駐車スペースの検出では車両の進行方向と障害物の側面とが平行でかつ距離が近いことが要求されるために適用範囲が限定されるという弊害を回避して、比較的広範囲の適用を実現し、一方、従来技術におけるジャンプエッジ間隔と閾値との比較による誤差範囲が大きいという弊害を回避して、検出正確性を向上させるという技術的効果を実現する。

そして、本開示の実施例の駐車スペースの検出方法は、超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成し、ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って得られた線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成することを採用するため、強い汎用性を有し、片側境界又は両側境界の垂直空間型駐車スペース、平行空間型駐車スペース、斜め空間型駐車スペース等の検出をサポートすることができ、駐車スペースの検出過程において、車両の進行方向及び距離に対する要件もさらに低減される。

いくつかの実施例では、Ｓ１０４はＳ４１及びＳ４２を含む。

Ｓ４１において、線分から車両に対応する、前方方向の特徴線分及び／又は横方向の特徴線分を含む特徴線分を選択する。

当該ステップにおいて、線分から車両に対応する特徴線分を選択する。車両に対応する特徴線分とは、車両の幅方向又は長さ方向での障害物に対応する線分であることを意味する。ここで、前方方向の特徴線分は車両の幅方向での障害物に対応する線分であり、横方向の特徴線分は車両の長さ方向での障害物に対応する線分である。

例えば、１〜２メートルの線分を車両の前方方向の特徴線分として保持し、４〜６メートルの線分を車両の横方向の特徴線分として保持する。

Ｓ４２において、特徴線分及びターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成する。

本開示の実施例では、線分のスクリーニングにより、車両の幅に合致する線分（つまり、前方方向の特徴線分）を決定し、車両の長さに合致する線分（つまり、横方向の特徴線分）を決定し、それにより決定された駐車スペースが車両の幅特徴に合致し、かつ車両の長さ特徴に合致することを実現し、さらに、決定された駐車スペースの信頼性と正確性の技術的効果を達成する。

いくつかの実施例では、Ｓ４２はＳ４２１及びＳ４２２を含む。

Ｓ４２１において、特徴線分に基づいて、ターゲットグリッドマップから車両に対応する複数のグリッドを選定する。

Ｓ４２２において、選定された複数のグリッドに対応する領域を駐車スペースとして決定する。

上記の例から、空間型駐車スペースは両側境界の空間型駐車スペースであってもよく、片側境界の空間型駐車スペースであってもよいことが分かる。

前方方向の特徴線分を例にとると、前方方向の特徴線分が１本だけあれば、当該前方方向の特徴線分をもとに、ターゲットグリッドマップから車両の幅と長さとを満たす複数のグリッドを選定し、選定された複数のグリッドに対応する領域を駐車スペースとして決定する。

前方方向の特徴線分が複数本あれば、それぞれそのうちの各１本の前方方向の特徴線分をもとに、駐車スペースの決定を行うことができる。

同様に、横方向の特徴線分を例にとると、横方向の特徴線分が１本だけあれば、当該横方向の特徴線分をもとに、ターゲットグリッドマップから車両の幅と長さとを満たす複数のグリッドを選定し、選定された複数のグリッドに対応する領域を駐車スペースとして決定する。

横方向の特徴線分が複数本あれば、それぞれそのうちの各１本の横方向の特徴線分をもとに、駐車スペースの決定を行うことができる。

いくつかの実施例では、Ｓ４２２の後、当該方法は、さらに、
複数の駐車スペースが同じグリッドを含み、同じグリッドの数が予め設定された第１閾値よりも大きいことに応答して、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行うＳ４２３を含む。

当該ステップは、具体的には、複数の駐車スペースが同じグリッドを含むか否かを判断し、そうであれば、続いて同じグリッドの数が第１閾値よりも大きいか否かを判断し、そうであれば、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行い、１つの駐車スペースを得ることを含むことができる。

ここで、第１閾値は必要に応じて設定できる。

いくつかの実施例では、第１閾値は、１つの駐車スペースに対応するグリッドの数の半分以上である。

他のいくつかの実施例では、複数の駐車スペースに対して融合処理を行うか否かを、同じグリッドが占める面積を決定することによって決定してもよい。

例えば、同じグリッドが占める面積が１つの駐車スペースに対応する面積の１／２よりも大きい場合、複数の駐車スペースに対して融合処理を行う。

いくつかの実施例では、融合処理は平均化プロセスであり得る。例えば、複数の駐車スペースの前方方向の特徴線分のターゲットグリッドマップ内での位置を平均化して、融合後の前方方向の特徴線分の位置を得、複数の駐車スペースの横方向特徴線分のターゲットグリッドマップ内での位置を平均化して、融合後の横方向特徴線分の位置を得る。

図５に示すように、駐車スペース１及び駐車スペース２は同じグリッドを含み、すなわち駐車スペース１と駐車スペース２が部分的に重なり、同じグリッドの数が駐車スペース１（又は駐車スペース２）の総グリッド数の２分の１よりも大きい場合、駐車スペース１と駐車スペース２に対して融合処理を行って、１つの駐車スペースを得る。図６に示すように、図６は、本開示の実施例の融合処理後の概略図であり、駐車スペース１と駐車スペース２の融合駐車スペースを駐車スペース３として標記する。

本開示の実施例では、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行い、これは、同じグリッドを含む複数の駐車スペースを補正して、車両スペースの信頼性を確保しつつ、駐車中に車両が両側の障害物（例えば車両）と同じ距離を保つことを可及的に確保して、両側の障害物と擦れない距離を確保し、それにより駐車時の安全性を高めることに相当する。

図７（図７は、本開示の実施例の他の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである）を参照して分かるように、いくつかの実施例では、Ｓ１０４の後、当該方法は、さらに、
駐車スペースに対応するグリッドの少なくとも一部が障害物点に占有され、障害物点に占有されたグリッドの数が予め設定された第２閾値よりも大きいことに応答して、駐車スペースをフィルタリングするＳ１０５を含む。

同様に、第２閾値は必要に応じて設定できる。

図５及び図６を参照すると、ある駐車スペースに対応するグリッドでは、他の障害物に対応する障害物点がある可能性があることが分かり、具体的には図５及び図６に示す「他の障害物」のマークを参照することができる。

ここで、「他の障害物」は、駐車できないように、該駐車スペースに「駐車しないでください」という標識物が置かれているか、又は当該駐車スペースに雑貨が置かれている可能性があることを示すために用いられる。具体的には、フィルタリング後の概略図である図８を参照できる。

本開示の実施例では、駐車スペースが検出された後に駐車スペースをフィルタリングすることにより、駐車スペースの検出中に他の障害物検出を行う際の計算リソースが大きいという弊害を減らすことができるため、計算リソースを節約し、駐車スペースを決定する効率を高め、駐車スペースを決定する信頼性を高めるという技術的効果を向上させる。

図９（図９は、本開示の実施例の他の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである）を参照して分かるように、いくつかの実施例では、Ｓ１０４の後、当該方法は、Ｓ１０６及び／又はＳ１０７をさらに含む。

Ｓ１０６において、駐車スペースの幅方向に基づいてターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集し、収集された第１障害物点集合に基づいて駐車スペースの幅を調整する。

ここで、障害物点は、超音波情報に基づいて生成されたターゲットグリッドマップのうち、障害物がある可能性を示すためのグリッドであり、障害物点に対応するグリッドのターゲットグリッドマップにおける位置情報が、障害物に対応する位置情報である。

当該ステップにおいて、第１障害物点集合に基づいて駐車スペースの幅を調整することに相当する。

Ｓ１０７において、駐車スペースの幅方向に基づいてターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得、駐車スペースの深さ方向に基づいてターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得、調整後の駐車スペースを表示するために、第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて駐車スペースの角度を調整し、調整後の駐車スペースに基づいて駐車する。

当該ステップにおいて、第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて駐車スペースの角度を調整することに相当する。

いくつかの実施例では、第１障害物点集合を収集することは、具体的に、駐車スペースに基づいてターゲットグリッドマップから駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、第１障害物点集合を得ることを含む。

そして、収集された第１障害物点集合に基づいて駐車スペースの幅を調整することは、第１障害物点集合に基づいて、幅方向で前記駐車スペースの左側の１つの予め設定された駐車スペース幅と前記駐車スペースの右側の１つの予め設定された駐車スペース幅との間の障害物点のない幅領域になるまで、駐車スペースを調整し、幅領域に基づいて駐車スペースの幅を調整することを含む。

駐車スペースの幅調整の原理をより明確にするために、次に幅調整の原理を図１０に関連して詳細に説明する。

車両が駐車スペースに駐車された後、左右のドアを正常に開くことができるはずで、すなわち、車両が駐車スペースに駐車された後、左右のドアを開くとき、左右のドアは他の車両又は障害物とぶつからない。したがって、本開示の実施例では、駐車スペースの幅を適切に調整することを理解できるだろう。

具体的には、駐車スペースの幅方向は、車両の左側のドアの開き方向である駐車スペースの左側の幅方向と、車両の右側のドアの開き方向である車両の右側の幅方向とを含む。図１０のＬ１に示すように、駐車スペースの左側の幅方向の障害物点の範囲を取得し、図１０のＬ２に示すように、駐車スペースの右側の幅方向の障害物点の範囲を取得する。なお、図１０に示すように、取得された範囲には全て障害物点が含まれるとは限らず、一部には障害物点が含まれる場合がある。

第１障害物点集合に基づいて、中央の障害物点のない幅領域になるまで、幅方向で駐車スペースを調整するとともに、幅領域の幅に基づいて駐車スペースの幅として決定する。具体的には、幅領域の中央位置を駐車スペースの幅の中央位置として決定する。

例えば、Ｌ１中の点に対してランダムサンプリング一致（ＲＡＮｄｏｍ ＳＡｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ、ＲＡＮＳＡＣ）直線フィッティング法で直線フィッティングを行って、線分ｌ１を得る。Ｌ２中の点に対してランダムサンプリング一致（ＲＡＮｄｏｍ ＳＡｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ、ＲＡＮＳＡＣ）直線フィッティング法で直線フィッティングを行って、線分ｌ２を得る。線分ｌ１と線分ｌ２の隣接している２つの端点に基づいて駐車スペースの幅を調整する。

いくつかの実施例では、上記の例をもとにして駐車スペースの角度を調整することができる。図１１を参照して本開示の実施例の角度調整の原理について詳細に説明する。

例えば、上記の例の方法に基づいて第１障害物点集合を得た後、続いて第２障害物点集合を取得することができ、ここで、第２障害物点集合を取得することは、具体的には、駐車スペースに基づいてターゲットグリッドマップから駐車スペースの深さ方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの深さの障害物点を取得して、第２障害物点集合を取得することを含んでもよい。

同様に、図１１を参照すると、図１１のＬ３に示すように、駐車スペースの左側の深さ方向の障害物点の範囲を取得し、図１１のＬ４に示すように、駐車スペースの右側の深さ方向の障害物点の範囲を取得することが分かる。なお、図１１に示すように、取得された範囲には全て障害物点が含まれるとは限らず、一部には障害物点が含まれる場合がある。

第１障害物点集合及び第２障害物点集合に対してそれぞれフィッティングを行い、駐車スペースの調整角度を生成し、調整角度及び基準角度に従って駐車スペースの角度を調整する。

具体的には、Ｌ１をフィッティングして、線分ｌ１及び車両の幅方向に基づく線分ｌ１の角度∠１を得る。Ｌ３をフィッティングして、線分ｌ３及び車両の深さ方向に基づく線分ｌ３の角度∠３を得る。基準角度は９０°であると、調整角度∠４＝（（∠１＋９０°）＋∠３）／２である。

この例は左の幅方向と左の深さ方向を例示として説明し、右の幅方向と右の深さ方向の原理は同じであるため、ここでは説明を省略する。

ここで、ランダムサンプリング一致（ＲＡＮｄｏｍ ＳＡｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ、ＲＡＮＳＡＣ）直線フィッティング法で障害物点を直線にフィッティングすることができ、これは、ＲＡＮＳＡＣ直線フィッティング法はデータ量が少ないときに効率と精度を兼備するとともに、強い外点ロバスト性を有するからである。したがって、ＲＡＮＳＡＣ直線フィッティング法で直線フィッティングを行うことは正確性を向上させ、計算コストを節約するという技術的効果を有する。

つまり、本開示の実施例では、ターゲットグリッドマップから、それぞれ駐車スペースの左側と右側で駐車スペースの幅方向における駐車スペース幅での障害物点領域を取得し、それぞれ駐車スペースの左側と右側で駐車スペースの深さ方向における駐車スペース深さでの障害物点領域を取得し、ＲＡＮＳＡＣ直線フィッティング法で上記の４つの領域、即ち、図１１に示すＬ１、Ｌ２、Ｌ３及びＬ４における障害物点をそれぞれ直線にフィッティングする。深さ方向における障害物点がなす直線角度と幅方向における障害物点がなす直線角度との差が９０°であることが知られているため、４つの領域をフィッティングした直線角度を参照して、角度方向に応じて駐車スペースを調整することができる。

いくつかの実施例では、Ｓ１０２はＳ２１及びＳ２２を含む。

Ｓ２１において、予め設定されたグリッドマップに対する車両の位置決め情報を収集する。

ここで、予め設定されたグリッドマップは車両が位置する駐車場に基づいて決定され、グリッドマップの大きさは要件、履歴記録、試験などに基づいて設定されてもよく、例えば３ｍ×３ｍに設定されてもよく、グリッドマップの座標系が駐車場の位置情報に基づいて決定された座標系であってもよい。グリッドマップの座標系は、車両の中心点をグリッドマップの座標の原点として、車両の走行方向を座標のＹ軸、車両の左右方向を座標のＸ軸とするなど、車両の位置情報に基づいて決定された座標系であってもよい。グリッドマップの座標系は、予め設定された座標系であってもよい。

いくつかの実施例では、位置決め情報はＧＰＳを介して決定されてもよい。もちろん、位置決め情報は対応するセンサによっても決定されてもよい。

Ｓ２２において、位置決め情報及び超音波センサの内外パラメータに基づいて超音波情報を予め設定されたグリッドマップに更新して、ターゲットグリッドマップを生成する。

本開示の実施例では、位置決め情報に基づいて車両と予め設定されたグリッドマップとの間の相対的な位置関係を決定することができ、超音波センサの外部パラメータに基づいて車両と超音波センサとの間の相対的な位置関係を決定することができ、それにより超音波センサとグリッドマップとの間の相対的な位置関係を決定することができる。超音波センサの内部パラメータは、超音波検出モデルパラメータであり、予め設定されたグリッドマップにおける検出領域にあるグリッドの占有率を更新して、ターゲットグリッドマップを取得するために用いられる。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例は駐車スペースの検出装置をさらに提供する。

図１２を参照されたい。本開示の実施例の駐車スペースの検出装置の概略図である。

図１２に示すように、当該装置は、
車両の移動中に超音波情報を収集するための第１収集モジュール１０と、
前記超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するための第１生成モジュール２０と、
前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るための認識モジュール３０と、
駐車スペースを表示するために、前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するための第２生成モジュール４０とを含む。

いくつかの実施例では、前記第２生成モジュール４０は、前記線分から前記車両に対応する、前方方向の特徴線分及び／又は横方向の特徴線分を含む特徴線分を選択し、前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第２生成モジュール４０は、前記特徴線分に基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記車両に対応する複数のグリッドを選定し、選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第２生成モジュール４０は、複数の前記駐車スペースが同じグリッドを含み、同じグリッドの数が予め設定された第１閾値よりも大きいことに応答して、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行うために用いられる。

図１３を参照して分かるように、いくつかの実施例では、当該装置は、さらに、
前記駐車スペースに対応するグリッドの少なくとも一部が障害物点に占有され、障害物点に占有されたグリッドの数が予め設定された第２閾値よりも大きいことに応答して、前記駐車スペースをフィルタリングするためのフィルターモジュール５０を含む。

図１３を参照して分かるように、いくつかの実施例では、当該装置は、さらに
前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集するための第２収集モジュール６０と、収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するための第１調整モジュール７０、及び／又は
前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得るための第２収集モジュール６０と、前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得るための第３収集モジュール８０と、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整するための第２調整モジュール９０とを含む。

いくつかの実施例では、前記第２収集モジュール６０は、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得るために用いられ、
前記第１調整モジュール７０は、第１障害物点集合に基づいて、前記駐車スペースの左側の１つの予め設定された駐車スペース幅と前記駐車スペースの右側の１つの予め設定された駐車スペース幅との間の障害物点のない幅領域になるまで、前記駐車スペースを幅方向で調整し、前記幅領域に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第２収集モジュール６０は、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得るために用いられ、
前記第３収集モジュール８０は、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの深さ方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの深さの障害物点を取得して、前記第２障害物点集合を得るために用いられ、
前記第２調整モジュール９０は、前記第１障害物点集合及び前記第２障害物点集合に対してそれぞれフィッティングを行うことにより、前記駐車スペースの調整角度を生成し、前記調整角度及び基準角度に従って前記駐車スペースの角度を調整するために用いられる。

いくつかの実施例では、前記第１生成モジュール２０は、予め設定されたグリッドマップに対する前記車両の位置決め情報を収集し、前記位置決め情報及び超音波センサの内外パラメータに基づいて前記超音波情報を前記予め設定されたグリッドマップに更新して、前記ターゲットグリッドマップを生成するために用いられる。

本開示の実施例によれば、本開示は電子機器及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。

図１４は、本開示の実施例の電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことが意図される。電子機器は、さらに、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブル機器、及び他の同様のコンピューティング装置など、様々な形態のモバイル装置を表すことができる。本明細書に示された部品、それらの接続及び関係、及びそれらの機能は、単なる例であり、本明細書に記載及び／又は要求される本開示の実施例を限定することを意図していない。

図１４に示すように、当該電子機器は、１つ又は複数のプロセッサ１０１と、メモリ１０２と、各部品を接続するための、高速インタフェース及び低速インタフェースを含むインタフェースとを含む。各部品は、異なるバスを介して互に接続し、共通のマザーボード上にインストールされてもよく、必要に応じて他の方法でインストールされてもよい。プロセッサは、外部入力／出力装置（インタフェースに結合された表示機器）上にＧＵＩの図形情報を表示するために、メモリ内又はメモリ上に格納されている命令を含む、電子機器内で実行される命令を処理することができる。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを複数のメモリとともに使用してもよい。同様に、複数の電子機器を接続してもよく、各機器により一部の必要な操作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバセット、又はマルチプロセッサシステムなど）が提供される。図１４では１つのプロセッサ１０１を例に挙げている。

メモリ１０２は、本開示の実施例にて提供される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。ここで、前記メモリには、少なくとも１つのプロセッサに本開示の実施例にて提供される駐車スペースの検出方法を実行させるために、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が格納されている。本開示の実施例の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本開示の実施例にて提供される駐車スペースの検出方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を格納する。

メモリ１０２は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体として、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能プログラム、及びモジュール、例えば、本開示の実施例の推奨に対応するプログラム命令／モジュールなどを格納するために用いられる。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令、モジュールを実行することにより、サーバの各種機能アプリケーション及びデータ処理、すなわち、上記の方法の実施例における駐車スペースの検出方法を実現する。

メモリ１０２は、プログラム格納領域及びデータ格納領域を含んでもよく、ここで、プログラム格納領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能によって必要とされるアプリケーションプログラムを格納することができ、データ格納領域は、電子機器の使用に従って作成されたデータ等を格納することができる。また、メモリ１０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに、少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非一時的なソリッドステートストレージデバイスなどの非一時的メモリを含んでもよい。いくつかの実施例では、メモリ１０２は、プロセッサ１０１に対して遠隔に設定されたメモリを含んでもよく、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して電子機器に接続されることができる。上記のネットワークの例には、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、ブロックチェーンベースのサービスネットワーク（Ｂｌｏｃｋ−ｃｈａｉｎ−ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＳＮ）、モバイル通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせが含まれるが、これらに限定されるものではない。

電子機器は、入力装置１０３及び出力装置１０４をさらに含んでもよい。プロセッサ１０１、メモリ１０２、入力装置１０３及び出力装置１０４は、バス又は他の方法を介して接続されてもよいが、図１４ではバスを介して接続されることを例に挙げている。

入力装置１０３は入力された数字又は文字情報を受信し、電子機器のユーザ設定及び機能制御に関連するキー信号を生成することができ、例えばタッチスクリーン、キーボード、マウス、トラックパッド、タッチパネル、指示レバー、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置１０４は、表示機器、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、触覚フィードバック装置（例えば、振動モータ）などを含んでもよい。当該表示機器は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、プラズマディスプレイを含んでもよいが、これらに限定されるものではない。いくつかの実施形態では、表示機器はタッチスクリーンであってもよい。

ここで説明したシステム及び技術の実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、専用ＡＳＩＣ（専用集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせによって実現されることができる。これらの実施形態は、以下のようであってもよい。１つ又は複数のコンピュータプログラムを実行し、当該該１つ又は複数のコンピュータプログラムは少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行及び／又は解釈することができ、当該プログラマブルプロセッサは専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、かつデータ及び命令を該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に送信する。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、ハイレベルのプロセス及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械語でこれらのコンピュータプログラムを実行してもよい。本明細書で使用される用語「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光学ディスク、メモリ、プログラマブル論理機器（ＰＬＤ））を指し、機械読み取り可能な信号として機械命令を受け取る機械読み取り可能な媒体を含む。用語「機械読み取り可能な信号」は、機械命令及び／又はデータをプログラム可能なプロセッサに提供することに用いられる任意の信号を指す。

ユーザとの対話機能を提供するために、ここで説明されているシステムと技術は、コンピュータで実行されてもよく、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示する表示装置（例えばＣＲＴ（陰極線管）やＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニター）、及びキーボードやポインティング装置（例えばマウスやトラックボール）を有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティング装置を介してコンピュータに入力を行うことができる。他の種類の装置のユーザとの対話機能を提供するために用いられることができ、例えば、ユーザに提供するフィードバックは、任意の形態の感知フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音声入力、ボイス入力又は触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信することができる。

ここで説明するシステムと技術は、バックエンド部品（例えば、データサーバーとして）を含むコンピューティングシステム、又はミドルウェア部品（例えば、アプリケーションサーバー）を含むコンピューティングシステム、又はフロントエンド部品を含むコンピューティングシステム（例えば、図形ユーザインタフェース又はインターネットブラウザを備えたユーザコンピュータであり、ユーザが当該図形ユーザインタフェース又は当該インターネットブラウザを介してここで説明するシステムと技術の実施形態と対話できる）、又はこのようなバックエンド部品、ミドルウェア部品、或いはフロントエンド部品の任意の組み合わせを含むコンピューティングシステム内で実施されてもよい。システムの部品は、任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって互に接続されてもよい。通信ネットワークとしては、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ブロックチェーンベースのサービスネットワーク（Ｂｌｏｃｋ−ｃｈａｉｎ−ｂａｓｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＳＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット等が挙げられる。

当該コンピュータシステムは、クライアント及びサーバを含んでもよい。クライアント及びサーバは、一般に、互に離れており、通常、通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、互にクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生成される。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示実施例はさらに車両を提供し、前記車両は上記のいずれかの実施例に記載の駐車スペースの検出装置、又は、上記の実施例に記載の電子機器を含む。

いくつかの実施例では、車両の構造概略図である図１５を参照できる。

図１５に示すように、車両１００に１２個の超音波センサ２００が設けられ、車両１００のフロントエンドに４つの超音波センサ２００が設けられ、車両１００のバックエンドに４つの超音波センサ２００が設けられ、車両１００の左側に２つの超音波センサ２００が設けられ、車両１００の右側に２つの超音波センサ２００が設けられる。そして、車両１００のフロントエンド及びバックエンドに位置する８つの超音波センサは短距離検出用の超音波センサであり、車両１００の左右両側に位置する４つの超音波センサは遠距離検出用の超音波センサである。ここで、点線枠は超音波センサの検出範囲を示す。

なお、上記の例における超音波センサの数と設置位置は、例示的な説明に用いられるだけで、超音波センサの数や設置位置を制限するものとは理解することはできない。

本開示の実施例の他の態様によれば、本開示の実施例は駐車スペースの検出方法をさらに提供する。

図１６を参照されたい。図１６は本開示の実施例の駐車スペースの検出方法の概略フローチャートである。

図１６に示すように、当該方法は、
収集された超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するＳ１と、
前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るＳ２と、
前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するＳ３とを含む。

上記に示された様々な形態のフローは、ステップに対して順序変更、追加、又は削除して使用できることが理解されたい。例えば、本開示に記載された各ステップは、並列に実行されても、順次的に実行されても、異なる順序で実行されてもよく、本開示の技術的解決手段の所望の結果を実現できればよく、本明細書はここで限定しない。

上記の具体的な実施形態は、本開示の保護範囲を限定するものではない。当業者は、設計要件及び他の要因に従って、様々な修正、組み合わせ、部分的な組み合わせ、及び置換を行うことができることを理解すべきである。本開示の趣旨と原理の範囲内で行われた変更、同等の置換、及び改善などは、いずれも本開示の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (22)

1. 車両の移動中に超音波情報を収集するステップと、
   前記超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するステップと、
   前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、
   駐車スペースを表示するために、前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するステップとを含むことを特徴とする駐車スペースの検出方法。
2. 前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するステップは、
   前記線分から前記車両に対応する、前方方向の特徴線分及び／又は横方向の特徴線分を含む特徴線分を選択することと、
   前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成することとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成することは、
   前記特徴線分に基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記車両に対応する複数のグリッドを選定することと、
   選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定することとを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定した後、前記方法は、さらに、
   複数の前記駐車スペースが同じグリッドを含み、同じグリッドの数が予め設定された第１閾値よりも大きいことに応答して、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行うことを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記駐車スペースを生成した後、さらに、
   前記駐車スペースに対応するグリッドの少なくとも一部が障害物点に占有され、障害物点に占有されたグリッドの数が予め設定された第２閾値よりも大きいことに応答して、前記駐車スペースをフィルタリングすることを含むことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記駐車スペースを生成した後、さらに、
   前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集し、収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するステップ、及び／又は、
   前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得、前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整するステップを含むことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集することは、
   前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得ることを含み、
   収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整することは、前記第１障害物点集合に基づいて、前記駐車スペースの左側の１つの予め設定された駐車スペース幅と前記駐車スペースの右側の１つの予め設定された駐車スペース幅との間の障害物点のない幅領域になるまで、前記駐車スペースを幅方向で調整するとともに、前記幅領域に基づいて前記駐車スペースの幅を調整することを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得ることは、
   前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得ることを含み、
   また、前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得ることは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの深さ方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの深さの障害物点を取得して、前記第２障害物点集合を得ることを含み、
   また、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整することは、前記第１障害物点集合及び前記第２障害物点集合に対してそれぞれフィッティングを行うことにより、前記駐車スペースの調整角度を生成し、前記調整角度及び基準角度に従って前記駐車スペースの角度を調整することを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 前記超音波情報に対応するターゲットグリッドマップを生成することは、
   予め設定されたグリッドマップに対する前記車両の位置決め情報を収集することと、
   前記位置決め情報及び超音波センサの内外パラメータに基づいて前記超音波情報を前記予め設定されたグリッドマップに更新し、前記ターゲットグリッドマップを生成することとを含むことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
10. 車両の移動中に超音波情報を収集するための第１収集モジュールと、
    前記超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するための第１生成モジュールと、
    前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るための認識モジュールと、
    駐車スペースを表示するために、前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するための第２生成モジュールとを含むことを特徴とする駐車スペースの検出装置。
11. 前記第２生成モジュールは、前記線分から前記車両に対応する、前方方向の特徴線分及び／又は横方向の特徴線分を含む特徴線分を選択し、前記特徴線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて前記駐車スペースを生成するために用いられることを特徴とする請求項１０に記載の検出装置。
12. 前記第２生成モジュールは、前記特徴線分に基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記車両に対応する複数のグリッドを選定し、選定された複数のグリッドに対応する領域を前記駐車スペースとして決定するために用いられることを特徴とする請求項１１に記載の検出装置。
13. 前記第２生成モジュールは、複数の前記駐車スペースが同じグリッドを含み、同じグリッドの数が予め設定された第１閾値よりも大きいことに応答して、同じグリッドを含む複数の駐車スペースに対して融合処理を行うために用いられることを特徴とする請求項１２に記載の検出装置。
14. 前記検出装置は、さらに、
    前記駐車スペースに対応するグリッドの少なくとも一部が障害物点に占有され、障害物点に占有されたグリッドの数が予め設定された第２閾値よりも大きいことに応答して、前記駐車スペースをフィルタリングするためのフィルターモジュールを含むことを特徴とする請求項１０から１３のいずれか一項に記載の検出装置。
15. 前記検出装置は、さらに、
    前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集するための第２収集モジュールと、収集された第１障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するための第１調整モジュール、及び／又は
    前記駐車スペースの幅方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第１障害物点集合を得るための第２収集モジュールと、前記駐車スペースの深さ方向に基づいて前記ターゲットグリッドマップ内の障害物点を収集して第２障害物点集合を得るための第３収集モジュールと、前記第１障害物点集合及び第２障害物点集合に基づいて前記駐車スペースの角度を調整するための第２調整モジュールとを含むことを特徴とする請求項１０から１３のいずれか一項に記載の検出装置。
16. 前記第２収集モジュールは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得るために用いられ、
    前記第１調整モジュールは、前記第１障害物点集合に基づいて、前記駐車スペースの左側の１つの予め設定された駐車スペース幅と前記駐車スペースの右側の１つの予め設定された駐車スペース幅との間の障害物点のない幅領域になるまで、前記駐車スペースを幅方向で調整するとともに、前記幅領域に基づいて前記駐車スペースの幅を調整するために用いられることを特徴とする請求項１５に記載の検出装置。
17. 前記第２収集モジュールは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの幅方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの幅での障害物点を取得して、前記第１障害物点集合を得るために用いられ、
    前記第３収集モジュールは、前記駐車スペースに基づいて前記ターゲットグリッドマップから前記駐車スペースの深さ方向における前記駐車スペースの左側と右側のそれぞれ１つの予め設定された駐車スペースの深さの障害物点を取得して、前記第２障害物点集合を得るために用いられ、
    前記第２調整モジュールは、前記第１障害物点集合及び前記第２障害物点集合に対してそれぞれフィッティングを行い、前記駐車スペースの調整角度を生成し、前記調整角度及び基準角度に従って前記駐車スペースの角度を調整するために用いられることを特徴とする請求項１５に記載の検出装置。
18. 前記第１生成モジュールは、予め設定されたグリッドマップに対する前記車両の位置決め情報を収集し、前記位置決め情報及び超音波センサの内外パラメータに基づいて前記超音波情報を前記予め設定されたグリッドマップに更新し、前記ターゲットグリッドマップを生成するために用いられることを特徴とする請求項１０から１３のいずれか一項に記載の検出装置。
19. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信接続されるメモリとを含み、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令が格納され、前記命令は前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され、前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法を実行させることを特徴とする電子機器。
20. 請求項１０〜１８のいずれか一項に記載の駐車スペースの検出装置、又は、請求項１９に記載の電子機器を含むことを特徴とする車両。
21. コンピュータ命令が格納されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令はコンピュータに請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法を実行させるために用いられることを特徴とする非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
22. 収集された超音波情報に対応する、障害物点を含むターゲットグリッドマップを生成するステップと、
    前記ターゲットグリッドマップの特徴認識を行って線分を得るステップと、
    前記線分と前記ターゲットグリッドマップに基づいて駐車スペースを生成するステップとを含むことを特徴とする駐車スペースの検出方法。

Images