TWI684962B - Parking spot detection system and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
本發明是有關於一種偵測技術,且特別是有關於一種停車位偵測系統及其方法。The invention relates to a detection technology, and in particular to a parking space detection system and method.
在車輛進入一場域,並準備停車時,車輛的駕駛無法立即地知道場域是否有適合車輛的停車位。駕駛通常需在場域中繞行才能找到適合的車位。基此,如何能夠快速地提供駕駛合適停車位的資訊,是本領域人員所致力的課題。When the vehicle enters a field and is ready to stop, the driver of the vehicle cannot immediately know whether there is a parking space suitable for the vehicle in the field. Drivers usually need to go around the field to find a suitable parking space. Based on this, how to quickly provide information on driving suitable parking spaces is a subject dedicated to those skilled in the art.
本揭露提供一種停車位偵測系統及方法,將車位資訊整合於地圖當中,以利自動地找到合適的車位。The present disclosure provides a parking space detection system and method, which integrates parking space information into a map to automatically find a suitable parking space.
本揭露提供一種停車位偵測系統,具有偵測單元、圖資單元以及處理單元。偵測單元獲取在環境空間中多個資料點的位置資訊及強度資訊。圖資單元提供地圖資訊。處理單元,連接偵測單元及圖資單元,依據資料點的強度資訊辨識相鄰資料點所形成的幾何形狀是否屬於停車空間。若判斷幾何形狀屬於停車空間,處理單元還依據資料點的位置資訊將屬於停車空間的幾何形狀與位置整合於地圖資訊中。The present disclosure provides a parking space detection system, which has a detection unit, a picture information unit and a processing unit. The detection unit obtains position information and intensity information of multiple data points in the environmental space. The map information unit provides map information. The processing unit, the connection detection unit and the image data unit identify whether the geometric shape formed by adjacent data points belongs to the parking space according to the intensity information of the data points. If it is determined that the geometric shape belongs to the parking space, the processing unit also integrates the geometric shape and position belonging to the parking space into the map information according to the location information of the data point.
本揭露提供一種停車位偵測方法,具有下列步驟。獲取在環境空間中多個資料點的位置資訊及強度資訊;依據資料點的強度資訊辨識相鄰資料點所形成的幾何形狀是否屬於停車空間;以及若判斷幾何形狀屬於停車空間,依據資料點的位置資訊將屬於停車空間的幾何形狀與位置整合於地圖資訊中。The present disclosure provides a parking space detection method, which has the following steps. Obtain the location information and intensity information of multiple data points in the environmental space; identify whether the geometric shape formed by adjacent data points belongs to the parking space based on the intensity information of the data points; and if the geometric shape belongs to the parking space, determine The location information integrates the geometry and location of the parking space into the map information.
基於上述,本揭露的停車位偵測系統及方法能夠偵測停車空間,並將偵測到的停車空間整合於地圖中。Based on the above, the disclosed parking space detection system and method can detect parking spaces and integrate the detected parking spaces into a map.
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。In order to make the above-mentioned features and advantages of the present invention more obvious and understandable, the embodiments are specifically described below in conjunction with the accompanying drawings for detailed description as follows.
圖1繪示本揭露一實施例停車位偵測系統的系統示意圖。請參照圖1,停車位偵測系統100具有偵測單元110、圖資單元120以及處理單元130。FIG. 1 illustrates a system schematic diagram of a parking space detection system according to an embodiment of the disclosure. Please refer to FIG. 1. The parking
偵測單元110用以感測環境空間的各物件表面的相關資訊。特別是,偵測單元110會感測環境空間的位置資訊及強度資訊,並且以資料點的形式來表示對應各物件的位置資訊及強度資訊。舉例來說,在此實施例中,偵測單元110例如為光達感測器(Lidar Sensor)。光達感測器會對周遭發出多個光訊號(例如,雷射光),每一個光訊號會延伸至環境空間中的遠處與各物件的表面。藉此,光達感測器會基於每一個主動或被動激發的光訊號在空間中回傳而取得的訊號的強度,獲取相應於空間中每一個資料點的位置資訊及強度資訊。環境空間中的三維立體空間能夠基於相應每一個位置資訊的強度資訊而被建立。The
圖資單元120提供地圖資訊,舉例來說,圖資單元120例如可以由各類型的導航裝置、車載裝置所實現,本揭露不限於此。在本揭露的實施例中,地圖資訊為高精度地圖(HD Map,High Definition Map)。高精度地圖能夠提供車輛當前的經緯度、高度及航向角等資訊,以提供更精細的行車與道路資訊。高精度地圖為本領域具有通常知識者所能夠理解的,於此不進行詳述。The
處理單元130連接於偵測單元110以及圖資單元120,並用以執行停車位偵測系統100中的各類運算。處理單元130例如為,中央處理單元(Central Processing Unit,CPU),或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor,DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合,本揭露不限於此。The
圖2繪示本揭露一實施例停車位偵測系統的情境示意圖。請參照圖2,圖2所繪示的情境相應於圖1的停車位偵測系統。在此實施例中,偵測單元110設置在車輛10的上方,以對環境空間進行偵測,然本揭露並不限制偵測單元110安設於車輛10上的位置。除此之外,在運行停車位偵測系統100時,車輛10可以處於移動狀態。也就是說,停車位偵測系統100會在移動時持續運行,並且重覆地偵測停車位20。FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a situation of a parking space detection system according to an embodiment of the disclosure. Please refer to FIG. 2, the situation depicted in FIG. 2 corresponds to the parking space detection system of FIG. 1. In this embodiment, the
值得一提的是,在本揭露的一個應用情境當中,偵測單元110不僅會判斷周遭的環境是否有能夠容納車輛10的平面位置,更進一步地,偵測單元110還會在找到能夠容納車輛10的平面位置空間後,進一步判斷平面位置上的高度是否能夠容納車輛10。舉例來說,在圖2路邊停車的情境中,倘若樹的枝葉相當茂密,低過車輛10的高度,將使得車輛10停入停車位20時撞到枝葉。換句話說,樹的枝葉會對停車位20產生高度限制。此時,偵測單元110將會偵測出停車位20上方具有障礙物,進而排除停車位20。又或者是,在本揭露的其他情境中,車輛10駛入地下室,此時,偵測單元110會偵測容納車輛10的平面位置空間上方是否具有障礙物,例如,是否有因樓地板高、機械式車位等的高度限制造成車輛10無法停車的情形。藉此,以找到適應車輛10的停車位。詳細的過程請參照下方的說明。It is worth mentioning that in an application scenario disclosed in this disclosure, the
圖3繪示本揭露一實施例停車位偵測方法的流程示意圖。請參照圖3,此停車位偵測方法至少適用於圖1及圖2實施例的停車位偵測系統100。以下將同時依據圖1至圖3說明本揭露停車位偵測系統100以及停車位偵測方法運行的過程。FIG. 3 is a schematic flowchart of a parking space detection method according to an embodiment of the disclosure. Please refer to FIG. 3, this parking space detection method is at least applicable to the parking
在步驟S310,由偵測單元110獲取在環境空間中多個資料點的位置資訊及強度資訊。In step S310, the
在步驟S320,由處理單元130依據資料點的強度資訊判斷相鄰資料點所形成的幾何形狀是否屬於停車空間。In step S320, the
具體來說,偵測單元110會發送訊號至環境空間中,並接收在每一個位置資訊上所回傳的訊號。位置資訊為處理單元130依據環境空間所劃分的座標值,例如,處理單元130可以採用直角座標系記錄每一個資料點的位置資訊,然不以直角坐標系為限。任何能夠用來標示空間位置的方式皆可被應用於本揭露中。並且,由於回傳的訊號會因為接觸的障礙物的距離、材質而導致強度不一致。基此,處理單元130能夠進一步依據在每個位置資訊所回傳的強度資訊,進而建立相應環境空間的三維立體空間。舉例來說,在本揭露的一實施例中,位置資訊相應於柏油路以及位置資訊相應於路面標線時,兩者之間所回彈的訊號強度資訊差異約30%,然本揭露不限於此。Specifically, the
特別是,處理單元130會依據資料點的強度資訊而將強度資訊相似的相鄰資料點視為幾何形狀,此幾何形狀可能為三角形、四邊形或者任意不同形狀的圖形。然而,處理單元130僅在幾何形狀的形狀、大小符合停車空間的特徵與大小時,才會判斷幾何形狀是否屬於停車空間。具體的細節,將進一步於後方進行說明。In particular, the
在步驟S330,由處理單元130整合屬於停車空間的幾何形狀與位置資訊於地圖資訊中。In step S330, the
詳細來說,在本揭露的實施例中,地圖資訊為高精度地圖。並且,處理單元130依據位置資訊及強度資訊所建立的三維立體空間中,能夠明確的獲知在每個位置的障礙物。基此,處理單元130能夠整合屬於停車空間的幾何形狀,並在地圖資訊中標記此幾何形狀屬於停車空間。In detail, in the embodiment of the present disclosure, the map information is a high-precision map. In addition, in the three-dimensional space created by the
圖4繪示本揭露一實施例停車位偵測方法的流程示意圖。以下將通過圖4說明本揭露處理單元130依據資料點的強度資訊辨識相鄰資料點所形成的幾何形狀是否屬於停車空間的細節。FIG. 4 is a schematic flowchart of a parking space detection method according to an embodiment of the disclosure. The details of whether the geometric shape formed by the neighboring data points belong to the parking space according to the intensity information of the data points will be described by FIG. 4 in the following.
在步驟S410,由處理單元130依據地圖資訊辨識幾何形狀屬於移動物或非移動物,並濾除屬於移動物的幾何形狀。在本揭露的實施例中,地圖資訊是由圖資單元120所事先建立並提供的資訊。而處理單元130會依據接收到回傳訊號的位置資訊及強度資訊,進而建立三維立體空間。基此,通過比較地圖資訊以及三維立體空間,處理單元130會判斷同時存在地圖資訊以及三維立體空間中的幾何形狀是長期不動的,屬於非移動物。反之,處理單元130會將僅存在地圖資訊的幾何形狀,或者是僅存在三維立體空間中的幾何形狀,皆判斷為移動物。In step S410, the
除此之外,處理單元130也會整合一段時間中,在環境空間中重覆獲取的多個資料點的位置資訊及強度資訊,並且對整合後的位置資訊及強度資訊進行降階處理,以濾除屬於移動物的幾何形狀。具體來說,由於在運行停車位偵測系統100時,車輛10可以處於連續移動狀態。因此,在車輛10連續移動的過程中,偵測單元110會依據車輛10移動的方向持續的獲取資料點的位置資訊及強度資訊。此時,倘若處理單元130整合一段時間中,在環境空間中重覆獲取的多個資料點的位置資訊及強度資訊時,非移動物的資料點會連續重複的被獲取,而移動物的位置資訊及強度資訊僅會在一段時間中的一部分被獲取,或者是,會分布在環境空間中的大片面積中。因此,經過一段時間的整合,移動物的強度資訊會低於非移動物。倘若經過降階處理,處理單元130能夠濾除屬於移動物的幾何形狀。In addition, the
由於停車空間的幾何形狀屬於非移動物,基此,倘若濾除屬於移動物的幾何形狀後,處理單元130能夠減少運算,並較精確地獲取停車空間。值得一提的是,在上述濾除屬於移動物的幾何形狀的方法中,處理單元130可以僅採用通過比較地圖資訊以及三維立體空間的方法,或者僅採用整合一段時間中,在環境空間中重覆獲取的多個資料點的位置資訊及強度資訊,並且對整合後的位置資訊及強度資訊進行降階處理的方法,處理單元130也可以同時採用前述兩種方法,本揭露不限於此。Since the geometry of the parking space belongs to non-moving objects, based on this, if the geometry belonging to the moving objects is filtered out, the
在步驟S420,由處理單元130選取部分的資料點,並於被選取的資料點中,將在對應高度之一軸線上座標值最小者設為基準點,並移除在軸線上位於基準點一預設高度以上的其他資料點。從另一角度而言,由於軸線是對應於於高度,因此,被選取作為基準點的是位於地面上的資料點。在本揭露的實施例中,預設高度例如為,5公分、10公分、50公分、100公分等,本揭露並不限制預設高度的數值。倘若預設高度為5公分時,處理單元130會移除基準點上5公分以上的所有資料點,保留基準點往上5公分以內的所有資料點。藉此,處理單元130能夠盡量地僅保留地面的資料點,以減少處理單元130運算的負擔。並且,處理單元130也能較精確地獲取停車空間。須說明的是,處理單元130僅是基於在獲取幾何空間時,減少處理單元130運算造成的負擔與誤判,因而邏輯上地移除對預設高度以上的資料點,以簡化運算過程。然在處理單元130判斷是否存在幾何形狀之後,資料點仍然會被持續的被應用在判斷相應幾何形狀的高度或其他應用之中,本揭露不限於此。In step S420, the
值得一提的是,在本揭露不同的實施例中,步驟S410及步驟S420可以彼此獨立地被應用,或者是同時被應用於停車位偵測系統100及停車位偵測方法中。此外,在本揭露其他實施例中,亦可以選擇性地不採用步驟S410、S420,本揭露不限於此。It is worth mentioning that, in different embodiments of the present disclosure, step S410 and step S420 can be applied independently of each other, or both in the parking
在步驟S430,由處理單元130判斷幾何形狀是否符合停車標線特徵。在本揭露的實施例中,停車標線特徵例如為,平行四邊形的角、平行四邊形的邊、平行四邊形形狀的至少一個。舉例來說,倘若幾何形狀相同於平行四邊形的角,處理單元130會判斷幾何形狀符合停車標線特徵。倘若幾何形狀不符合任何標線特徵,則處理單元130會直接判斷此幾何形狀不屬於停車空間。In step S430, the
在步驟S440,由處理單元130判斷幾何形狀所圍成的空間大小是否不小於預設空間大小。在本揭露的實施例中,預設空間大小例如為,寬2.5公尺,長6公尺。又或者是,預設空間大小也可以為寬4公尺,長12公尺等等。預設空間大小會依據法規或車輛10的大小等實務需求進行調整,本揭露不限於此。並且,處理單元130會判斷由幾何形狀所圍成的區域是否不小於預設空間大小。倘若幾何形狀所圍成的空間大小小於預設空間大小,處理單元130判斷幾何形狀不屬於停車空間。In step S440, the
在本揭露的其他實施例中,處理單元130會判斷符合停車標線特徵及預設空間大小的幾何形狀屬於停車空間。然而,在本實施例中,處理單元130會繼續執行下述步驟。In other embodiments of the present disclosure, the
在步驟S450,由處理單元130依據資料點的位置資訊與強度資訊獲取相應幾何形狀上方的高度資訊,並判斷高度資訊是否不小於車輛高度。具體來說,在幾何形狀確立屬於停車空間後,處理單元130會由平面往上確認在相應幾何空間位置上的其他資料點的強度資訊,並依據強度資訊進而獲取在幾何形狀上方是否存在障礙物。倘若存在障礙物,則相應此幾何形狀的高度資訊即為平面到障礙物之間的高度(此亦即為此幾何形狀的有效高度)。車輛高度則為車輛10停車所需的高度,例如,1.5公尺。倘若處理單元130判斷高度資訊小於車輛高度,處理單元130判斷幾何形狀不屬於停車空間。In step S450, the
在步驟S460,由處理單元130判斷符合停車標線特徵、預設空間大小以及車輛高度的幾何形狀屬於停車空間。基此,處理單元130能夠進一步將屬於停車空間的幾何形狀整合並標記於地圖資訊中。In step S460, the
圖5繪示本揭露再一實施例停車位偵測方法的流程示意圖。圖5的實施例能夠結合於圖1至圖4的停車位偵測系統100及停車位偵測方法。然而,為避免贅述,以下將採用圖1至圖3及圖5來說明此實施例停車位偵測方法運行的過程。FIG. 5 is a schematic flowchart of a parking space detection method according to another embodiment of the disclosure. The embodiment of FIG. 5 can be combined with the parking
請參照圖5,在步驟S510,由偵測單元110獲取在環境空間中多個資料點的位置資訊及強度資訊。在步驟S520,由處理單元130依據資料點的強度資訊辨識相鄰資料點所形成的幾何形狀是否屬於停車空間。在步驟S530,由處理單元130整合屬於停車空間的幾何形狀於地圖資訊中。步驟S510至步驟S530相同於步驟S310至步驟S330,於此不再贅述。Referring to FIG. 5, in step S510, the
在步驟S540,由處理單元130獲取車輛10的當前位置,並依據當前位置以及整合後的地圖資訊規劃車輛10的停車路徑。也就是說,處理單元130可以進一步判斷車輛10所在的當前位置,並依此執行路徑規劃,以產生停車路徑。並且,處理單元130更可以進一步在整合後的地圖資訊中提供導航。In step S540, the
不僅如此,在此實施例中,停車位偵測系統100更具有停車單元。停車單元例如為,由連接於處理單元130的控制器所控制的馬達、方向盤等機械所共同實作。停車單元為本領域技術人員所能輕易理解的,於此不再詳述。Not only that, in this embodiment, the parking
在步驟S550,由停車單元依據停車路徑執行自動或輔助停車。停車單元會依據停車路徑將車輛10移動至停車空間。並且,為了確保安全,停車單元會再次判斷停車空間中是否存在其他車輛或障礙物。倘若停車空間中不具有車輛或障礙物,即執行自動或輔助停車。In step S550, the parking unit performs automatic or assisted parking according to the parking path. The parking unit moves the
基此,停車位偵測系統100及停車位偵測方法不僅能夠將停車空間整合於地圖資訊上。更進一步地,停車位偵測系統100及停車位偵測方法更能夠提供停車位導航,並進一步被應用於自動或輔助停車中。Based on this, the parking
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。Although the present invention has been disclosed as above with examples, it is not intended to limit the present invention. Any person with ordinary knowledge in the technical field can make some changes and modifications without departing from the spirit and scope of the present invention. The scope of protection of the present invention shall be subject to the scope defined in the appended patent application.
10‧‧‧車輛
20‧‧‧停車位
100‧‧‧停車位偵測系統
110‧‧‧偵測單元
120‧‧‧圖資單元
130‧‧‧處理單元
S310~S330、S410~S460、S510~550‧‧‧步驟10‧‧‧
圖1繪示本揭露一實施例停車位偵測系統的系統示意圖。 圖2繪示本揭露一實施例停車位偵測系統的情境示意圖。 圖3繪示本揭露一實施例停車位偵測方法的流程示意圖。 圖4繪示本揭露一實施例停車位偵測方法的流程示意圖。 圖5繪示本揭露再一實施例停車位偵測方法的流程示意圖。FIG. 1 illustrates a system schematic diagram of a parking space detection system according to an embodiment of the disclosure. FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a situation of a parking space detection system according to an embodiment of the disclosure. FIG. 3 is a schematic flowchart of a parking space detection method according to an embodiment of the disclosure. FIG. 4 is a schematic flowchart of a parking space detection method according to an embodiment of the disclosure. FIG. 5 is a schematic flowchart of a parking space detection method according to another embodiment of the disclosure.
S310~S330‧‧‧步驟 S310~S330‧‧‧Step
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