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一种自动垂直泊车控制系统

阅读：1086发布：2020-08-28

IPRDB可以提供一种自动垂直泊车控制系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明保护一种自动垂直泊车控制系统，包括：车位识别模块，由超声波传感器和环视摄像头传感器探测车位大小及坐标，通过融合获得准确的车位信息数据；限制条件决策模块，根据车位信息数据，解算车位的转弯半径及曲率，通过公式解算限制条件，判断转弯半径是否满足限制条件，如果满足则通过Can总线把数据传给控制执行模块，如果不满足，则再进行泊车路径规划，计算限制条件；控制执行模块，获得泊车路径规划信息，实现泊车过程。本发明在垂直泊车过程引入限制条件，避免垂直泊车过程中，车辆之间发生碰撞，提高垂直泊车过程中的可靠性，提升垂直泊车的整体性能。，下面是一种自动垂直泊车控制系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种自动垂直泊车控制系统，其特征在于：系统包括车位识别模块、限制条件决策模块和控制执行模块；

所述车位识别模块，由超声波传感器和环视摄像头传感器探测车位大小及坐标，通过融合获得准确的车位信息数据；

所述限制条件决策模块，根据车位信息数据，解算车位的转弯半径及曲率，通过公式解算限制条件，判断转弯半径是否满足限制条件，如果满足则通过Can总线把数据传给控制执行模块，如果不满足，则再进行泊车路径规划，计算限制条件；

所述控制执行模块，从限制条件决策模块获得泊车路径规划信息，包括泊车轨迹的实时曲率，获得车辆的转弯半径的大小，并根据车辆的挡位控制信息及车辆的速度，输出控制方向盘转角及车速，实现泊车过程。

2.根据权利要求1所述的自动垂直泊车控制系统，其特征在于：所述车位识别模块通过融合获得准确的车位信息数据是通过超声波传感器和环视摄像头传感器扫描车位线及障碍物信息，通过图像特征提取车位线，得到车位的大小，通过超时波雷达数据和摄像头图像识别数据采用加权平均方法进行融合获得车位的四个顶点P1、P2、P3、P4的坐标信息，其中P2点作为原点坐标，并通过图像特征提取，获得L2.y的值，L2.y是车辆左边的车道线或者障碍物边线。

3.根据权利要求2所述的自动垂直泊车控制系统，其特征在于：所述限制条件决策模块解算车辆的转弯半径R、泊车最小半径Rmin及泊车转弯最大半径Rmax，判断R值是否满足条件R＞Rmin及R＜Rmax，如果不满足条件重新求解R、Rmin及Rmax的值，再进行判断，如果满足条件输出R及曲率给控制执行模块。

4.根据权利要求1所述的自动垂直泊车控制系统，其特征在于：所述限制条件决策模块的解算过程如下：首先，根据公式确定最终停车的位置A1点的坐标 L车为

车的长度，0.5为车与车位低端的安全距离，车辆的航向角为90度；

然后，通过车辆泊车起始点S1的坐标S1(X1,Y1,θ)，计算出泊车的中间位置A2点坐标及转弯半径R，A2点坐标 A2点的X坐标与A1点的X坐标相同，两点航向角也相同，

最后计算满足条件的泊车最小半径Rmin及泊车最大半径Rmax：

以P2、O2及K3三个点构成一个直角三角形，其中O2是圆心点、K3分别是两垂线的交点，通过直角三角形的大小计算泊车最小半径Rmin，通过道路宽度来计算泊车最大半径Rmax，

5.根据权利要求1所述的自动垂直泊车控制系统，其特征在于：所述系统是以车位右顶点(segt1)作为泊车坐标系的原点坐标，车位右侧为X轴正方向，X轴正方向作为航向零点方向，左偏为正角，右偏为负角，Y轴方向垂直X轴正方向。

说明书全文

一种自动垂直泊车控制系统

技术领域

[0001] 本发明属于汽车泊车控制领域，具体涉及自动泊车控制技术。

背景技术

[0002] 近年来，汽车的保有量不断上升，交通技术能力不断提高，对汽车的辅助驾驶技术的需求也在增加，基于现实的需求，开展了对垂直泊车相关技术的研究及探索。由于泊车的控制限制及车身结构的限制，要求车辆按照车位的规范进行停车，在有限的空间资源内完成泊车过程，需要对有限空间进行充分的利用。基于这些限制，避免主车与其他车辆发生碰撞及不发生安全事故，实现车辆安全入库，正是自动垂直泊车技术开发的难点。

[0003] 现有的自动垂直泊车方法很多，泊车的路径规划方法一般使用曲线，螺旋线等进行轨迹规划，也只考虑的车辆自身的约束条件，如车辆的最小转弯半径等。对于车辆泊车的过程是基于实际的路况环境，考虑车辆的道路宽度，限制车辆最大转弯半径，车辆的行驶角度要求大，对泊车的初始姿态要求偏高。

发明内容

[0004] 本发明针对现有技术存在的不足，提出一种自动垂直泊车控制系统，主要解决车辆在实际路况上，在道路宽度限制及车辆转弯半径的限制下，顺利完成自动泊车的过程，通过公式引入限制条件作为判别依据，规划出合适的泊车轨迹，对不满足限制条件的泊车路径规划的方法进行剔除，解决在有限空间内，充分利用空间资源，减少泊车中的碰撞及安全问题。

[0005] 本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

[0006] 一种自动垂直泊车控制系统，包括：车位识别模块，限制条件决策模块，控制执行模块。

[0007] 车位识别模块：由超声波传感器和环视摄像头传感器探测车位大小及坐标，通过融合获得准确的车位信息数据。

[0008] 限制条件决策模块：根据车位信息数据，解算车位的转弯半径，通过公式解算限制条件，判断转弯半径是不是满足限制条件，如果满足即实现泊车过程，如果不满足，则再进行泊车路径规划，在计算限制条件。

[0009] 控制执行模块：通过泊车路径规划信息获得轨迹的实时曲率，获得车辆半径的大小，车辆的挡位控制信息及车辆的速度。

[0010] 本发明通过车位识别模块扫描车位线及障碍物信息，获得垂直车位的左右两点的坐标，以车位右顶点(segt1)作为泊车坐标系的原点坐标，车位右侧为X轴正方向，X轴正方向作为航向零点方向，左偏为正角，右偏为负角，Y轴方向垂直X轴正方向，如图1所示。

[0011] 具体地，所述车位识别模块通过融合获得准确的车位信息数据是通过超声波传感器和环视摄像头传感器扫描车位线及障碍物信息，通过图像特征提取车位线，得到车位的大小，通过超时波雷达数据和摄像头图像识别数据采用加权平均方法进行融合获得车位的四个顶点P1、P2、P3、P4的坐标信息，其中P2点作为原点坐标，并通过图像特征提取，获得L2.y的值，L2.y是车辆左边的车道线或者障碍物边线，输出给限制条件决策模块。

[0012] 具体地，所述限制条件决策模块解算车辆的转弯半径R、泊车最小半径Rmin及泊车转弯最大半径Rmax，判断R值是否满足条件R＞Rmin及R＜Rmax，如果不满足条件重新求解R、Rmin及Rmax的值，再进行判断，如果满足条件输出R及曲率(半径的倒数)给控制执行模块。

[0013] 所述限制条件决策模块的解算过程如下：

[0014] 首先，根据公式确定最终停车的位置A1点的坐标 L车为车的长度，0.5为车与车位低端的安全距离，车辆的航向角为90度；

[0015] 然后，通过车辆泊车起始点S1的坐标S1(X1,Y1,θ)，计算出泊车的中间位置A2点坐标及转弯半径R,A2点的X坐标与A1点的X坐标相同，两点航向角也相同， A2点坐标

[0016] 最后计算满足条件的泊车最小半径Rmin及泊车最大半径Rmax：

[0017] 以P2、O2及K3三个点构成一个直角三角形，其中O2是圆心点、K3分别是两垂线的交点，通过直角三角形的大小计算泊车最小半径Rmin，

[0018]

[0019] 通过道路宽度来计算泊车最大半径Rmax，

[0020]

[0021] 采用本发明的自动垂直泊车系统，在垂直泊车过程中，引入了限制条件，可以减少安全事故的发生，减少经济财产损失，避免垂直泊车过程中，车辆之间发生碰撞，提高垂直泊车过程中的可靠性，优化泊车过程的限制条件的计算方法，提升垂直泊车的整体性能。

附图说明

[0022] 图1.自动垂直泊车控制系统架构图；

[0023] 图2.自动垂直泊车控制系统的控制流程图；

[0024] 图3.车位识别模块探测车位信息及R计算图；

[0025] 图4.泊车最小半径计算图；

[0026] 图5.泊车最大半径计算图。

具体实施方式

[0027] 以下结合附图进一步说明本发明：

[0028] 如图1所示，本发明的自动垂直泊车控制系统包括车位识别模块、限制条件决策模块和控制执行模块。

[0029] 所述车位识别模块包含了超声波传感器和环视摄像头传感器。通过超声波传感器和环视摄像头传感器扫描车位线及障碍物信息；通过图像特征提取车位线，得到车位的大小，通过超时波雷达数据和摄像头图像识别数据采用加权平均方法进行融合获得车位的四个顶点P1、P2、P3、P4的坐标信息，其中P2点作为原点坐标；通过图像特征提取，获得L2.y的值，L2.y是车辆左边的车道线或者障碍物边线，即道路的环境信息。车位识别模块通过LinCan总线把数据传给限制条件决策模块。

[0030] 所述限制条件决策模块，根据车位信息数据，解算车位的转弯半径及曲率，通过公式解算垂直泊车限制条件，判断转弯半径是否满足限制条件，如果满足则通过Can总线把数据传给控制执行模块，如果不满足，则再进行泊车路径规划，计算限制条件。

[0031] 所述控制执行模块，从限制条件决策模块获得泊车路径规划信息，包括泊车轨迹的实时曲率，获得车辆转弯半径的大小，并根据车辆的挡位控制信息及车辆的速度，输出控制方向盘转角及车速，实现泊车过程。

[0032] 如图2所示，系统的控制流程如下：

[0033] 车位识别模块输出P1、P2、P3、P4及L2.y的值；通过限制条件决策模块解算得到R、Rmin及Rmax的值，Rmin和Rmax是限制条件判决条件，通过车身和车位大小计算获得，R值为实车位置解算出来的实时转弯半径，判断R值是否满足条件(R＞Rmin及R＜Rmax)，限制条件必须同时满足才能通过判断，如果判断条件不通过，则重新求解R、Rmin及Rmax的值，再进行判断。如果满足条件，则输出R及曲率给控制执行模块，控制执行模块根据R的值输出车速及方向盘角度，可以顺利泊，控制流程结束。

[0034] 如图3所示为车位识别模块探测车位信息及R计算图：

[0035] 车位识别模块提供车位的大小及顶点坐标信息，P1、P2、P3、P4是车位的四个顶点，P2点作为原点坐标，通过公式确定最终停车的位置A1点的坐标L车为车的长度，0.5为车与车位低端的安全距离，车辆的航向角为90度。

[0036] 车辆泊车起始位置S1(X1,Y1,θ),通过S1起始点坐标计算出泊车的中间位置A2点坐标及转弯半径R，A2坐标 A2点的X坐标与A1点的X坐标相同，即A2.x＝A1.x，同时两点航向角也相同。

[0037] 车辆的航向角方向垂直于线段S1O2，线段S1O2长度等于线段A2O2长度为泊车半径R，线段S1k2垂直线段A2O2，解算得到R和A2.y值。

[0038] d(A2K2)＝S1.x-A2.x (1)

[0039] d(K2O2)＝R-d(A2K2) (2)

[0040]

[0041] 由(1)(2)(3)计算得

[0042]

[0043] d(K2S1)＝R×cosθ (5)

[0044] A2.y＝S1.y-d(K2S1) (6)

[0045] 由(4)(5)(6)计算得

[0046] A2.y＝S1.y-R×cosθ (7)

[0047] 其中，O2是转弯半径的圆心、K为两条垂线的交点。

[0048] 如图4所示为泊车最小半径的计算：

[0049] 为防止车辆在泊车过程中与P2点的障碍物发生碰撞，线段S1O2的长度和线段A2O2的长度为最小泊车半径Rmin。S1、P2、O2三点在一条直线上，P2、O2及K3三个点构成一个直角三角形，K3为两条垂线的交点，W为车辆的宽度，0.3米为车辆的安全距离，通过公式求解Rmin。

[0050]

[0051] d(P2O2)＝Rmin-d(S1P2) (9)

[0052] d(A2K3)＝P2.x-A2.x (10)

[0053] d(K3O2)＝Rmin-d(A2K3) (11)

[0054] d(P2K3)＝P2.y-A2.y (12)

[0055] d(P2K3)2+d(K3O2)2＝d(P2O2)2 (13)

[0056] 因P2为原点P2.x＝0，P2.y＝0

[0057] 由(8)(9)(10)(11)(12)(13)解算Rmin得：

[0058]

[0059] 如图5所示为泊车最大半径的计算：

[0060] 为了防止车辆与车道左边车位线或障碍物L2之间发生碰撞，保留安全距离0.3米，即线段L2k4，K4为车辆前端左顶点，垂线经过这个点，L1为右边车位线或障碍物、L2为左边车位线或障碍物。线段K3K4为车头到后轴中心得距离为d(K3K4)即h，作为已知量。线段K3S1为 w为车宽，L2、K4、O2三点在一条直线上，线段L2O2垂直于线段O2A2，O2.y等于A2.y，O2.x等于(A2.x+Rmax)，K3、K4、O2三点构成了直角三角形，线段S1O2长度为Rmax，线段K4O2长度为Rv，L2.y为由车位识别模块输出，求解Rmax。

[0061] Rv＝L2.y-d(L2k4) (15)

[0062]

[0063] d(K3K4)＝h (17)

[0064] d(O2K3)2+d(K3K4)2＝Rv2 (18)

[0065] 由(15)(16)(17)(18)计算得：

[0066]

[0067] 本领域的技术人员应该理解，结合本文中所公开的实施例描述的方法步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合等方式来实施。以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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