[发明专利]一种基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法和系统，包括如下步骤，运用VSLAM算法模块对停车场环境进行地图构建；构建完地图之后，将地图和泊车位显示出来供车主进行人工确认，如果存在无标识线的车位或需要新增加规划车位，提供人工手动划定泊车区域，生成泊车地图；车辆根据生成的所述泊车地图进行泊车位搜寻的路径规划。本发明的有益效果：通过多传感器融合技术，根据多个毫米波雷达、超声波雷达、单目相机和双目相机的数据，运用相应的信号处理技术和图像处理技术进行泊车位的检测及其大小、方向、坐标等信息的准确计算，同时对其周边环境中的障碍物等进行检测分析。

技术领域

本发明涉及泊车位检测的技术领域，尤其涉及一种基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法及其系统。

背景技术

近年来汽车自动驾驶系统，又称自动驾驶汽车；也称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，备受关注。

对于自动驾驶系统的自动泊车系统来说，除了需要准确检测出空的泊车位位置及其坐标之外，对泊车位周围环境的检测也必不可少，尤其需要确定停车位内是否存在障碍物、水坑等不利条件，以及车位的大小、方向和邻近车位的状态，以便于规划最优的泊车轨迹，提高泊车的安全性和用户体验。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的一个技术问题是：兼顾考虑车辆寻找泊车位的路径规划需求，提出了一种基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法，包括如下步骤，运用VSLAM算法模块对停车场环境进行地图构建；构建完地图之后，将地图和泊车位显示出来供车主进行人工确认，如果存在无标识线的车位或需要新增加规划车位，提供人工手动划定泊车区域，生成泊车地图；车辆根据生成的所述泊车地图进行泊车位搜寻的路径规划。

作为本发明所述的基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法的一种优选方案，其中：所述路径规划包括，检测车辆在所述泊车地图内有固定车位，则直接规划由当前位置至所述固定车位的轨迹并控制车辆行驶，导航到所述固定车位进行自动泊车。

作为本发明所述的基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法的一种优选方案，其中：所述路径规划还包括，检测出车辆在所述泊车地图内无固定车位；在所述泊车地图中搜索能够使用车位；根据历史数据在所述泊车地图中预测规划一条最优的路径；导航控制车辆的行驶，在行驶过程中每遇到可用车位就检测车位上是否有不适合停车的状况，直到检测到能够泊入的车位并自动泊入。

作为本发明所述的基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法的一种优选方案，其中：所述不适合停车的状况为预留车位、专用车位和车位尺寸不适合车辆大小的可用车位。

作为本发明所述的基于机器人VSLAM技术的泊车位自动搜索方法的一种优选方案，其中：所述最优路径筛选考虑因素，包括以下规划步骤，根据历史泊车数据采用数据挖掘算法计算当前时间段各个车位的空闲概率，优先选择空闲概率较大车位作为目标车位进行轨迹规划；如果空闲概率均不足够大，则优先选择具有高概率且高概率车位密集分布的区域进行轨迹规划；每次泊车完成后根据所经过路径上各车位的实际状况对该概率进行更新。