[发明专利]智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法及系统

权利要求书

1.一种智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，记录人工泊车过程中的日志数据，形成泊车记忆棒；

第二步，智能车调用泊车记忆棒中的泊车轨迹二维弯曲线段，结合当前时刻的驾驶态势图进行驾驶，完成自动入位停车。

2.根据权利要求1所述的智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法，其特征在于，所述第一步具体为：

步骤2a：在人工泊车过程中，记录停车位、泊车起始点和终点信息，作为泊车记忆棒的一部分；

其中，所述停车位包括：记录的信息有停车位中心点所在地理位置的GPS坐标、停车位的长度、宽度以及雷达数据信息；

其中，所述泊车起始点包括：泊车起始点是智能车在泊车过程中，第一次由前进驾驶模式变成后退驾驶模式时的车辆几何中心点所在的地理位置。泊车起始点的信息记录方法如下：利用GPS、摄像头、雷达等传感设备，对车辆当前起始点位置的GPS坐标进行标定，计算起始点到停车位中心点的垂直距离与水平距离并记录，得到泊车起始点的综合信息；

其中，所述泊车终点包括：智能车的几何中心点与停车位的中心点重合即完成泊车，因此，泊车终点也就是停车位的中心点；

其中，泊车记忆棒是对驾驶员的驾驶经验和知识的形式化，以人工驾驶员的先验知识和驾驶经验中的时空关联知识为辅助，指导智能车完成自动泊车；

步骤2b：人工驾驶不同车型的车辆将其安全无碰撞地停入停车位，日志系统实时记录车辆几何中心点形成的泊车轨迹上各点的速度、转向操作以及地理位置的GPS坐标；

步骤2c：在停车位二维平面坐标系上对人工泊车过程中的离散数据点进行拟合与优化，并对车辆、泊车轨迹、停车位以及它们之间的实时相对位置关系进行二维建模，形成不同车型、不同大小停车位的泊车轨迹二维弯曲线段。

3.根据权利要求2所述的智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法，其特征在于，在所述步骤2c中，所述拟合是指在云模型的基础上利用逆向云发生器进行拟合；

云模型以及逆向云发生器，是实现定量值到定性概念的转换模型，将一定数量的精确数据，即多次行驶所形成的离散轨迹，转换为以数字特征表示的定性概念，即行驶的具体曲线方程，其既反映代表定性概念值的样本出现的随机性，又反映了隶属程度的不确定性，很好的显示出模糊性和随机性之间的关联，使得最终结果相对于其他特定拟合方法更加具有普适性和可信度。

4.根据权利要求2所述的智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法，其特征在于，泊车过程中的驾驶模式分为前进驾驶模式、倒车驾驶模式、驻车驾驶模式。

5.根据权利要求1所述的智能车利用泊车记忆棒自动泊车的方法，其特征在于，所述第二步具体为：

步骤5a：在智能车开始泊车之前，通过雷达与摄像头等传感器实时检测停车位，当检测到符合本车型大小的停车位时，通过传感器获取停车位尺寸、车辆当前GPS位置信息以及停车位中心点所在地理位置的GPS坐标，构建该停车位平面二维图；

步骤5b：智能车对当前构建的停车位平面二维图像特征进行识别与匹配，在泊车记忆棒中，根据车型调用与停车位大小相符合的泊车轨迹二维弯曲线段；

步骤5c：智能车根据当前位置与调用的起始点的GPS位置信息，行驶至起始点，同时，利用车载摄像头、雷达等传感器实时检测智能车与停车位之间的相对距离，用以验证车辆是否行驶至起始点；

步骤5d：根据当前获取的泊车轨迹二维弯曲线段，得到与当前停车位对应的泊车轨迹二维弯曲线段的信息，智能车依此进行自动泊车，并通过车载摄像头、雷达等传感器实时检测智能车与停车位之间的相对距离，用以验证车辆是否沿获取的泊车轨迹行驶，同时，实时监测停车位与智能车周边环境有无动态障碍物，智能车停入停车位后，将驾驶模式切换为驻车模式，熄火停车。

6.一种智能车利用泊车记忆棒自动泊车的系统，其特征在于，包括：

泊车记忆棒形成单元，记录人工泊车过程中的日志数据，形成泊车记忆棒；

泊车单元，智能车调用泊车记忆棒中的泊车轨迹二维弯曲线段，结合当前时刻的驾驶态势图进行驾驶，完成自动入位停车。