[发明专利]一种自动泊车方法以及装置

说明书

本申请公开了智能驾驶或者无人驾驶领域的一种自动泊车方法以及自动泊车装置，应用于自动泊车场景，用于通过优化搜索算法规划出最优的行车路径，并使用几何算法实时规划纠偏路径，从而实现将车辆从当前位置泊入目标位置，兼顾了行车路径的最优性和纠偏路径规划的实时性。该方法可以包括：获取目标位置的信息和车辆实时位置信息；通过优化搜索算法、目标位置的信息和车辆实时位置信息，得到车辆至目标位置的行车路径；根据行车路径指示车辆根据行车路径行驶至目标位置，其中，若车辆偏离行车路径的距离超过纠偏阈值，则根据车辆的当前位置与行车路径，得到纠偏路径，并根据纠偏路径指示车辆根据纠偏路径行驶回行车路径。

技术领域

本申请涉及汽车领域，尤其涉及一种自动泊车方法以及装置。

背景技术

随着汽车智能化的发展，自动泊车辅助系统(Auto Parking Assist，APA)已经成为许多畅销车型的必备特性之一。

在APA中，可以在车速为0时采用耗费时长较长的路径规划算法规划车辆至目标位置的行车路径，然后按照行车路径进行泊车。在车辆偏离行车路径之后，重新采用路径规划算法规划至目标位置的路径，然后根据重新规划的路径将车辆行驶至目标位置。然而，首次规划路径和重新规划路径采用的是相同的方式，导致重新规划路径耗费较长的时长，实时性较低，降低用户体验。并且，因重新规划路径将使用较长的时长，而车速通常不为0，容易因实时性低而引入误差，导致泊车不成功。因此，如何准确快速地进行泊车，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请公开了智能驾驶或者无人驾驶领域的一种自动泊车方法以及自动泊车装置，应用于自动泊车场景，用于通过优化搜索算法规划出最优的行车路径，并实时规划纠偏路径，从而实现将车辆从当前位置泊入目标位置，兼顾了行车路径的最优性和纠偏路径规划的实时性，提高泊车成功率。

第一方面，本申请提供一种自动泊车方法，其特征在于，包括：获取目标位置的信息和车辆实时位置信息；通过优化搜索算法、目标位置的信息和车辆实时位置信息，得到车辆至目标位置的行车路径；根据行车路径指示车辆根据行车路径行驶至目标位置，其中，当车辆偏离行车路径的距离超过纠偏阈值，则根据车辆的当前位置和行车路径得到纠偏路径，并根据纠偏路径指示车辆根据纠偏路径行驶回行车路径，从而继续根据行车路径行驶至目标位置。

本申请实施例中，在通过优化搜索算法规划得到最优的行车路径之后，在车辆按照行车路径行驶时，若检测到车辆与行车路径之间的距离超过纠偏阈值，则根据车辆的位置和行车路径，快速准确地规划出与行车路径相切的纠偏路径，提高规划纠偏路径的效率，满足纠偏路径规划的实时性，使车辆可以根据该纠偏路径，准确快速地行驶回行车路径，并根据行车路径行驶至目标位置。本申请考虑了车辆实际的工况的不同，在不同的工况下采用的不同的算法规划行车路径和纠偏路径。根据车辆在泊车的不同阶段的特点采用了不同的路径生成算法，即在路径规划阶段采用了优化搜索算法规划出最优的行车路径，在纠偏阶段采用了几何的方式快速规划纠偏路径。因此，有效的集成了优化搜索算法和几何算法的优点，实现了路径最优和实时性的结合，可以满足车辆的自动泊车的实时性需求，实现准确快速地将车辆行驶至目标位置。

在一种可能的实施方式中，优化搜索算法包括优化函数，通过优化搜索算法、目标位置的信息和车辆实时位置信息，得到车辆至目标位置的行车路径，可以包括：获取精度误差范围，精度误差范围为车辆的传感器的误差的范围；根据精度误差范围、优化函数、目标位置的信息和车辆实时位置信息，得到行车路径，优化函数以预设的最小碰撞距离为约束条件。

因此，本申请实施方式中，结合了传感器的精度误差范围来规划行车路径，使得到的行车路径更准确，提高泊车的成功性。并且，还最小碰撞距离作为优化函数的约束条件，规划出空间余量最优的行车路径，提高了后续车辆按照行车路径泊车的容错性，即使车辆少量偏离行车路径，也可以成功行驶至目标位置。