一种智能网联汽车的自动泊车方法及系统

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种智能网联汽车的自动泊车方法及系统。

背景技术

随着汽车的普及，停车困难的问题日益凸显。虽然，人们通过导航搜索目的地后，导航系统会自动提供目的地附近的停车场，以供驾驶员选择停车地点。但驾驶员驾车到达选定的停车场后，还是需要自行寻找空闲车位停车。对于地下停车场而言，每个车位的上方通常设有指示灯，提醒各驾驶员停车场内的车位空闲情况。但对于室外停车场而言，不便在每个停车位上方架设指示灯，所以人们在室外停车时无法知晓哪里有空闲车位，从而导致到达停车场后还需要花费大量的时间寻找停车位。

除此之外，停车场内的道路往往狭窄而拥挤，偶尔需要错车时又会浪费大量的时间。驾驶员找了许久在停车场找到了空闲车位，却又发现离自己的目的地很远，步行至目的地途中发现实际上还有很多空闲车位的时候，又没有必要再更换车位。

因此，如何在到达停车场后，准确的找到空闲车位，再挑选目的地与停车地点距离较近的作为目标车位，提升停车效率、缩短驾乘人员抵达实际目的地的时间，是当下急需解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种智能网联汽车的自动泊车方法及系统，能够在到达停车场后，智能准确的找到空闲车位，再挑选目的地与停车地点距离较近的作为目标车位并自动泊车，从而提升了停车效率、缩短了驾乘人员抵达实际目的地的时间。

本发明提供的基础方案一：

一种智能网联汽车的自动泊车方法，包括如下内容：

S100，获取导航信息；所述导航信息包括目的地键入内容和停车场选择结果；

S200，根据停车场选择结果，获取相应停车场的影像数据，并分析停车场的空闲车位；

S300，根据目的地键入内容，获取目的地的影像数据；

S400，分析各空闲车位与目的地之间的步行路线，及各步行路线上的建筑物结构，并生成步行路线分析结果；所述步行路线分析结果包括各步行路线对应的总距离和不可避雨距离。

S500，根据步行路线分析结果，筛选一空闲车位为目标车位；

S700，控制车辆泊入所述目标车位。

进一步，S300包括：

S301，获取目的地的影像数据；

S302，根据目的地的影像数据，分析目的地是否正在下雨，若是，则执行S400，若否，则执行S303；

S303，根据目的地的影像数据，分析目的地的地面是否积水，若是，则执行S400；

还包括S600，获取各空闲车位左右两侧车辆的间距，生成间距排序表，并筛选一空闲车位为目标车位；

S303中，若否，则执行S600。

进一步，S600包括：

S601，根据停车场选择结果，获取停车场的车库影像；

S602，根据停车场的车库影像，分析各空闲车位上是否有障碍物，并排除有障碍物的空闲车位；

S603，根据停车场的车库影像，分析剩余空闲车位左右两侧车辆的间距，并生成间距排序表；

S604，筛选间距排序表中，左右两侧车辆的间距最大的空闲车位，为目标车位。

进一步，S500包括：

S502，根据各步行路线对应的总距离，计算各步行路线的距离平均值；

S503，根据各步行路线的距离平均值，生成距离阈值；

S504，筛选总距离小于距离阈值，且不可避雨距离最短的步行路线对应的空闲车位，为目标车位。

进一步，S100包括：

S101，获取目的地键入内容；

S102，根据目的地键入内容，分析目的地预设范围内的停车场，并生成目的停车场列表；

S103，获取停车场选择结果。

本发明提供的基础方案二：一种智能网联汽车的自动泊车系统，使用了上述智能网联汽车的自动泊车方法。

本发明的原理及优点在于：根据停车场选择结果，获取相应停车场的影像数据，并分析停车场的空闲车位，由此，实现了空闲车位的智能定位。再对各空闲车位与目的地之间的步行路线进行分析，一方面可以分析出各步行路线的距离，另一方面，在雨天或地面积水的情况下，还可以通过分析各步行路线上的建筑物结构，得出驾乘人员下车后是否会淋雨、踩到积水地面而造成不便。根据步行路线分析结果，采用不同的筛选方式对各空闲车位进行筛选。具体的，未下雨且路面无积水时，优先选择与目的地距离近，且易下车，两侧车距远，无遮挡物的空闲车位作为目标车位；下雨或路面有积水时，优先选择步行便利，且距离相对较近的空闲车位作为目标车位。综上，采用本方案，能够在到达停车场后，智能准确的找到空闲车位，再挑选目的地与停车地点距离较近的作为目标车位并自动泊车，从而提升了停车效率、缩短了驾乘人员抵达实际目的地的时间。

附图说明

图1为本发明实施例一种智能网联汽车的自动泊车方法的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例1：

实施例1基本如附图1所示：

一种智能网联汽车的自动泊车方法，包括如下内容：

S100，获取导航信息；所述导航信息包括目的地键入内容和停车场选择结果；

S100包括：

S101，获取目的地键入内容；本实例中，由驾乘人员在车载智能终端上输入目的地，由此获取到目的地键入内容。

S102，根据目的地键入内容，分析目的地预设范围内的停车场，并生成目的停车场列表；本实施例中，所述预设范围为，以目的地为中心，半径500米内。

S103，获取停车场选择结果，本实施例中，由驾乘人员通过车载智能终端，在目的停车场列表中选择任一停车场作为目的停车场，由此获取到停车场选择结果。

S200，根据停车场选择结果，获取相应停车场的影像数据，并分析停车场的空闲车位。

S300，根据目的地键入内容，获取目的地的影像数据。

S300包括：

S301，获取目的地的影像数据。

S302，根据目的地的影像数据，分析目的地是否正在下雨，若是，则执行S400，若否，则执行S303；具体的，采用图像识别技术分析目的地的天气情况。

S303，根据目的地的影像数据，分析目的地的地面是否积水，若是，则执行S400，若否，则执行S600；具体的，采用图像识别技术分析目的地的天气情况。

S400，分析各空闲车位与目的地之间的步行路线，及各步行路线上的建筑物结构，并生成步行路线分析结果；所述步行路线分析结果包括各步行路线对应的总距离和不可避雨距离。具体的，根据各空闲车位的位置与目的地的位置，分析各空闲车位与目的地之间的步行路线，及各步行路线的总距离；再获取各步行路线上的道路影像，从而识别出各步行路线上的建筑物结构，对道路上的建筑物是否具有顶棚等遮挡物进行识别，由此计算出步行路线上没有遮挡物提供避雨功能的道路距离，输出为不可避雨距离。

S500，根据步行路线分析结果，筛选一空闲车位为目标车位。

S500包括：

S502，根据各步行路线对应的总距离，计算各步行路线的距离平均值；如：包括步行路线1，总距离100米，不可避雨距离50米、步行路线2，总距离140米，不可避雨距离10米、步行路线3，总距离120米，不可避雨距离30米，则距离平均值为120米。

S503，根据各步行路线的距离平均值，生成距离阈值；本实施例中，距离平均值乘以1.1为距离阈值，也即132米。

S504，筛选总距离小于距离阈值，且不可避雨距离最短的步行路线对应的空闲车位，为目标车位；本实施例中，选择步行路线3对应的空闲车位为目标车位。

S600，获取各空闲车位左右两侧车辆的间距，生成间距排序表，并筛选一空闲车位为目标车位。

S600包括：

S601，根据停车场选择结果，获取停车场的车库影像。

S602，根据停车场的车库影像，分析各空闲车位上是否有障碍物，并排除有障碍物的空闲车位。由此，可以排除因车位内有杂物堆放的无效车位，还可以排除相邻车辆停车超线，导致停车难易剐蹭的车位。

S603，根据停车场的车库影像，分析剩余空闲车位左右两侧车辆的间距，并生成间距排序表；本实施例中，采用影像识别技术，识别空闲车位左右两侧车辆的间距，具体识别空闲车位左右两侧车辆最近端的距离。

S604，筛选间距排序表中，左右两侧车辆的间距最大的空闲车位，为目标车位。由此，可以为驾乘人员留有足够的开门空间，防止打开车门剐蹭到两侧的车辆。

S700，控制车辆泊入所述目标车位。本实施例中，在车辆行驶至目的停车场，导航结束后，开启自动驾驶模式，并控制车辆行驶至目标车位附近，泊入目标车位。

本实施例中，实时获取停车场的影像数据，若识别到停车场内的空闲车位有变动，则重新进行分析，以实时更新最佳车位。

一种智能网联汽车的自动泊车系统，使用了上述智能网联汽车的自动泊车方法。

实施例2：

实施例2的基本原理与实施例1相同，其区别在于实施例2的S500中，还包括：

S501，获取车内影像，识别驾乘人员的鞋子种类，并分析驾乘人员的鞋子种类是否包括预存鞋类，若是，则执行S505，若否，则执行S502；所述预存鞋类包括皮鞋、蕾丝鞋和高跟鞋；

S505，筛选不可避雨距离最短的步行路线对应的空闲车位，为目标车位。由此，能够针对驾乘人员鞋子不可沾水或湿滑地面行走安全性低的情况，直接选择不可避雨距离最短的路线，由此可以降低驾乘人员出行风险和成本。

以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。