[发明专利]一种车位角度识别方法以及自动泊车方法

权利要求书

1.一种车位角度识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S100、在倒车入库过程中，实时扫描车位库口靠近车辆一侧区域的障碍物，并获取障碍物的坐标值；

S200、获取若干个坐标值的离散的点集；

S300、通过最小二乘法将离散的点集拟合成直线；

S400、根据拟合形成的直线推算出障碍物的斜率，所述斜率即为车位角度。

2.根据权利要求1所述的车位角度识别方法，其特征在于：在步骤S100中，所述车位为直车位或斜车位。

3.根据权利要求2所述的车位角度识别方法，其特征在于：在步骤S100中，障碍物的坐标值的获取方法包括：

S101、以车辆前进方向为0°；

S102、获取泊车过程中车辆所在大地坐标系的坐标以及倒车航行，设定为(x，y，θ)；

S103、设定超声波雷达相对于车身的安装位置为(x_r，y_r)；

S104、根据超声波雷达探测到的距离，假设为h，通过以下公式计算获得障碍物在车身坐标系下的坐标(x_o，y_o)；

S105、通过以下公式计算获得障碍物在大地坐标系下的坐标为(X_o，Y_o)：

4.根据权利要求3所述的车位角度识别方法，其特征在于：在步骤S300中，通过最小二乘法将离散的点集拟合成直线，拟合方法包括：

S301、步骤S200中，获得的坐标值的离散的点集为{(x_i，y_i)，i＝0，1，2…m}；

S302、设定需要拟合的直线方程为y＝kx+b；

S303、通过以下公式计算各个离散点与拟合直线之间的偏差平方和；

S304、对步骤S303中的计算公式中的等式右边求k和b的偏导数，获得

S305、将步骤S304中的两个等式化简并表示成矩阵形式，获得范德蒙得矩阵

S306、将步骤S305中的范德蒙得矩阵化简，获得系数矩阵A＝(X′·X)-1·X′·Y。

5.一种自动泊车方法，其特征在于：包括车位识别步骤、泊车路径规划和泊车步骤；

在泊车路径规划和泊车步骤中，包括通过权利要求1-4中任一项所述的车位角度识别方法，获得车位角度；根据车位角度以及车辆状态获得自动泊车路径；车辆根据自动泊车路径对车辆的转角、速度和档位进行控制。

6.根据权利要求5所述的自动泊车方法，其特征在于：所述车位识别步骤包括：

A100、车辆在停车场内行驶过程中，侧雷达对周围障碍物进行检测，并识别检测到的距离是否有跳变沿产生；

A200、若检测距离从小值跳到大值，则判定车辆经过一个障碍物；若检测距离从大值跳到小值，则判定车辆遇到一个障碍物；

A300、若连续出现跳变沿时，且跳变沿的宽度为车位宽度，则识别到车位。

7.根据权利要求6所述的自动泊车方法，其特征在于：所述自动泊车路径包括车位库口区域泊车路径、车辆姿态调整路径，以及入库后航向角调整路径。

8.根据权利要求7所述的自动泊车方法，其特征在于：所述车位库口区域泊车路径和入库后航向角调整路径均为倒车路径，所述车辆姿态调整路径为前进路径。

9.根据权利要求8所述的自动泊车方法，其特征在于：在所述车位库口区域泊车路径中，步骤S100中的障碍物为车位库口靠近待泊车车辆一侧区域停放的车辆的前保险杆；步骤S400中拟合形成的直线的斜率与车位角度垂直，即可推算出车位角度。

10.根据权利要求9所述的自动泊车方法，其特征在于：在所述入库后航向角调整路径中，步骤S100中的障碍物为车位库口靠近待泊车车辆一侧区域停放的车辆的侧车身；步骤S400中拟合形成的直线的斜率即为车位角度。