[发明专利]任意点至任意点的全局路径规划、泊车方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811555327.X 申请日: 2018-12-18
公开(公告)号: CN111413959B 公开(公告)日: 2023-07-25
发明(设计)人: 康永林;张家旺 申请(专利权)人: 魔门塔(苏州)科技有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;G01C21/28;G01C21/30;G01C21/34
代理公司: 北京科领智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11782 代理人: 陈士骞
地址: 215100 江苏省苏州市相城区*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 任意 全局 路径 规划 泊车 方法 系统
【说明书】:

发明涉及一种自动泊车或车辆召回的方法或系统;其能够同时提供自动泊车入库模式和/或自动从车库召回车辆的模式,其包括:在车辆的自动驾驶系统检测是否具有泊车或召回区域相应的地图;用户在使用的地图中任意起始位置;将预设的全局地图和最终使用的地图进行匹配,用于产生自动驾驶路线规划;通过自动驾驶完成泊车或召回。该预装泊车系统为没有建图的地库及停车场提供一种在线建图功能;由此可实现自适应、全方位的服务。另外,选取的起始点和终止点都没有做出限制,驾驶员不需要只在预先固定的位置开始泊车或召回到固定位置,这一位置可以是任选的;也不需要预先制定泊车位置,这一泊车位置是驾驶员任选的,大大增强了该泊车召回驾驶的实用性。

技术领域

本发明涉及一种自动驾驶技术领域,具体涉及一种能从任意点到任意点的自动泊车或车辆召回的方法或系统。

背景技术

随着人工智能的各项技术的发展,自动驾驶技术也不断成熟起来,用户对自动驾驶技术特别是在室内停车场中的自动停车、自动召回车辆有了进一步的需求。停车场数量很多而且用户也不会局限于在某一个停车场停车,因此自动泊车功能需要同时满足自动驾驶系统中没有在预装时对停车场进行建图的场景。

对这样的自动驾驶系统而言,怎样自适应、全方位的提供用户个性化服务是一个关键且尚未解决的问题。事实上,多种需求、多种模式,以及多场景下室内停车场自适应泊车及相应的地图匹配技术等多种因素参杂在一起,对整个泊车系统的设计、逻辑性设计以及技术选型都提出了很大的挑战。

现有的室内停车场自动泊车系统一般只能处理限定模式,例如只能在预装系统已有地图的情况下进行自动泊车,或者只能进行泊车入库服务,无法进行车辆自动召回服务等。

另外,现有的自动泊车或召回系统对于起点或终点由于计算量的限制,往往限制为固定的方式,即只能在事先确定的位置进行泊车或召回,这样大大的限制了应用的范围,当泊车位和召回位发生意外,如有其他车辆占据时,无法进行泊车或召回的操作。

发明内容

有鉴于此,本申请提出了一种自适应的任意点至任意点的室内停车场泊车方法,该方法能够同时提供自动泊车入库模式以及自动从车库召回车辆的模式,通过动态语义特征匹配能够自适应的应对泊车环境中的变化,提高地图匹配的准确度和速度。除此之外,对预装泊车系统没有建图的地库及停车场提供一种在线建图功能。在上述关键要素的基础上,本发明设计的自适应泊车方法在应用层的泊车模式、与用户的交互等方面也进行了设计,并最终融合成一套室内停车场自适应泊车系统。

本发明的第一个方面,是提供一种用于代客泊车或自动召回的全局路径规划方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

激活设定步骤;用户设置并激活代客泊车或自动召回功能,设定车辆起、止位置;其中所述起、止位置均为用户选择的任意位置;

地图匹配步骤;所述地图匹配步骤包括:由地图匹配算法计算得到当前自动驾驶系统中是否已经存储了当前泊车或召回环境的地图;并且判断是否匹配得到当前泊车或召回环境的地图;

自学习建图步骤;以自学习建图作为所述地图;所述自学习建图包括泊车路径学习模式和/或召回路径学习模式;

判断所述自学习建图是否成功:当所述自学习建图包含用户设置的驾驶终止点并且所述自学习建图信息足够进行全局路径规划时,完成建图,进入全局路径规划步骤;判断如果建图失败,则系统会保存没有完成学习建图的部分,并结束自学习建图功能,结束全局路径规划;

全局路径规划步骤;基于用户设置的自动驾驶的起始点和终止点,基于所述自学习建图生成全局路径规划;其中所述全局路径规划包括动态和静态相结合的路径规划方式。

优选的,该规划方法还包括搜索可行驶区域中的最短路线。

本发明的第二个方面,是提供一种代客泊车方法,所述方法包括以下步骤:

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