一种记忆泊车的实现方法、系统、车辆及存储介质

技术领域

本申请属于自动泊车技术领域，尤其涉及一种记忆泊车的实现方法、系统、车辆及存储介质。

背景技术

记忆泊车可以看成是停车场区域内的一个自动驾驶功能，可帮助用户按记忆的路线自动巡航并泊入车位或自动从车位泊出并巡航至泊出点。记忆泊车的主要子功能包含记忆建图、智能泊入、沿途车位识别、智能泊出、运行过程中故障处理、动静态障碍物处理等；其功能核心主要是在使用智能泊入及智能泊出前利用环视摄像头或部分行车传感器，如前视摄像头进行记忆泊车的局部地图绘制，提前学习并建立智能泊入和智能泊出的路线地图。建图完成后，用户需要使用所建立的地图驱动整个智能泊入、低速巡航及智能泊出控制。停车场场景记忆泊车的使用，当前的基本流程是先学习路线建立地图，并保存本地或云端，下次停车时使用本地或已有的云端地图进行泊入或泊出；这使得停车场记忆泊车流程繁琐，需要先建图，才能实现之后的其他巡航、泊入或泊出功能；而且云端获取地图覆盖范围小，且车型限制；另外，学习路线建立地图成功率还依赖车身传感器硬件感知程度。

发明内容

针对上述现有技术的缺陷，本申请提供了一种记忆泊车的实现方法、系统、车辆及存储介质，所述方法通过借助外部场景信息优化记忆泊车流程，不依赖自车建图信息实现记忆泊车完成不建图记忆泊车，简化了用户使用记忆泊车的流程，也可降低记忆泊车由于传感器的结果不稳定导致记忆泊车建图失败而影响不能使用记忆泊车功能的现象。

为实现上述目的，本申请提供了一种记忆泊车的实现方法，所述方法主要包括：

S1：响应于第一接收信号，通过调用预设路径转换算法，将目标地图中的路线信息转换成记忆路径点。

S2：通过调用预设记忆泊车算法将所述记忆路径点转换成记忆路线。

S3：当接收到启动泊车指令后，根据所述记忆路线进行记忆泊车，并对所述记忆路线进行一次标记学习并存储。

在本申请中，在所述步骤S1之前，还包括：

获取当前车辆泊车的目标地图；其中，所述目标地图包括泊入地图或泊出地图。

当所述车辆选择泊车进入时，则获取所述泊入地图；当所述车辆选择泊车离开时，则获取所述泊出地图。

在本申请中，在所述步骤S1之前，还包括：

将所述目标地图通过预设数据传输方式输送到车载中控端；通过所述车载中控端将接收到的所述目标地图通过预设网络传输协议发送至车载域控制器端，并输出第一接收信号。

在本申请中，所述预设路径转换算法至少包括：路径坐标转换算法和路径优化算法；

其中，所述路径坐标转换算法，具体为：

获取目标地图中的路线点信息，所述路线点信息包括起点、终点和中间的路线点。

根据车辆的当前位置和朝向进行坐标转换，将目标地图中的路线点信息转换为车辆局部坐标系中的记忆路径点；其中，所述记忆路径点至少包括航向角坐标。

以及，所述路径优化算法，具体为：

获取所述记忆路径点，并对所述记忆路径点进行路径优化，获得处理后的记忆路径点；其中，路径优化至少包括：路径平滑化、去除不必要的转弯和调整路径点的间距。

通过所述路径坐标转换算法和路径优化算法处理后获得记忆路径点。

在本申请中，所述预设记忆泊车算法，具体为：

对所述经过预设路径转换算法处理后的记忆路径点进行一次路径规划，以获得车辆在泊车过程中满足预设阈值范围的最优路径；根据所述最优路径对当前车辆的航向角坐标进行旋转调整，以获得所述记忆路线。

在本申请中，所述一次标记学习，具体为：

将所述记忆路线通过深度学习模型进行标记和学习。

在本申请中，所述步骤S3之前，还包括：

当检测到所述记忆路线生成后，通过交互信号在所述车载域控制器端与车载中控端之间建立车机交互；通过所述车载中控端发出启动泊车指令的提示。

为实现上述目的，本申请还提供了一种自适应泊车模式识别系统，所述系统主要包括：

数据获取单元、域控制器处理单元和控制单元；其中，所述域控制器处理单元至少包括路径转换算法单元和记忆泊车算法单元。

所述数据获取单元，用于获取当前车辆泊车的目标地图；其中，所述目标地图包括泊入地图或泊出地图；当所述车辆选择泊车进入时，则获取所述泊入地图；当所述车辆选择泊车离开时，则获取所述泊出地图。

所述路径转换算法单元，用于响应于第一接收信号，通过调用预设路径转换算法，将目标地图中的路线信息转换成记忆路线。

所述记忆泊车算法单元，用于通过调用预设记忆泊车算法对所述记忆路线进行一次标记学习并存储。

以及，所述控制单元，用于当接收到启动泊车指令后，根据所述记忆路线进行记忆泊车。

在本申请中，所述系统还包括：中控处理单元；所述中控处理单元用于将所述目标地图通过预设数据传输方式输送到车载中控端；通过所述车载中控端将接收到的所述目标地图通过预设网络传输协议发送至车载域控制器端，并输出第一接收信号。

为实现上述目的，本申请还提供了一种车辆，所述车辆至少包括如上任一所述的记忆泊车的实现系统。

为实现上述目的，本申请还提供了一种存储介质，为计算机可读存储介质中的一种，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上任一所述的记忆泊车的实现方法。

与现有技术相比，本申请有益效果在于：

本申请提出的一种记忆泊车的实现方法、系统、车辆及存储介质，所述方法通过借助外部场景信息优化记忆泊车流程，不依赖自车建图信息实现记忆泊车完成不建图记忆泊车，仅通过提取地图路线信息中的路径点信息构成记忆路线，简化了用户使用记忆泊车的流程，也可降低记忆泊车由于传感器的结果不稳定导致记忆泊车建图失败而影响不能使用记忆泊车功能的现象，不仅丰富记忆泊车停车场使用的场景，还优化和简化了记忆泊车的实现过程，提高了记忆泊车的效率、可靠性和用户体验。

附图说明

图1为本申请一实施例中一种记忆泊车的实现方法的流程图。

图2为本申请一实施例中一种记忆泊车的实现系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例对技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例一：

如附图1所示，为了解决上述技术问题，本申请提供了一种记忆泊车的实现方法，需要说明的是，本申请并不需要根据获取到的目标地图数据进行建立复杂的智能泊入或泊出的路线地图，也不需要建图完成后再使用所建立的地图驱动整个智能泊入、低速巡航及智能泊出控制。

在本实施例中，所述方法主要包括：

S1：响应于第一接收信号，通过调用预设路径转换算法，将目标地图中的路线信息转换成记忆路径点。

需要说明的是，第一接收信号指车载域控制器端接收到了目标地图信息时的提示信号。预设路径转换算法存储在车载域控制器中，其主要用于将目标地图中的路线信息提取后转换成记忆路径点。

在本实施例中，通过采用路径转换算法将一条已经存好的标准地图路径线路可能是一条曲线方程，转化成车型记忆泊车算法能直接使用的路径点，该路径点包括x坐标,y坐标,yaw值航向角等等。

优选地，假设标准地图路径线路是一条曲线方程，例如：

y＝f(x)，其中，x和y是坐标，f(x)是任意曲线方程。

通过在曲线上进行均匀或根据一定规则的采样，得到一系列的点。这些点对应于曲线上的离散位置。将曲线上的采样点的坐标(x,y)转换为车辆局部坐标系中的坐标。该过程涉及到一些坐标变换，考虑车辆当前位置和朝向。

对于每个采样点，计算相邻两点的航向角。航向角表示车辆当前朝向相对于正北方向的角度。将转换后的坐标和航向角组合成记忆路径点。记忆路径点包括x坐标、y坐标、yaw值等信息。

通过上述举例过程，可以将标准地图路径线路转换成记忆路径点，这些点可以直接供车型记忆泊车算法使用。

在本申请中，在所述步骤S1之前，还包括：

获取当前车辆泊车的目标地图；其中，所述目标地图包括泊入地图或泊出地图。

需要说明的是，本实施例可以通过手机APP扫描手机摄像头二维码，获取云端已有的停车场记忆泊入/泊出地图路线，选择地图路线后，将地图路线信息推送至车机应用系统中的中控端。

需要说明的是，用户通过手机APP扫描停车场的二维码，获取云端已有的停车场记忆泊入/泊出地图路线。这些地图路线信息存储在云端，并与特定的停车场相关联。

用户在手机APP上选择适合自己泊车需求的地图路线。例如，如果用户要泊车进入停车场，他们可以选择泊入地图；如果用户要泊车离开停车场，他们可以选择泊出地图。

待选择地图路线后，手机APP将地图路线信息推送至车机应用系统中的中控端。这可以通过蓝牙或Wi-Fi等预设数据传输方式实现。

根据车辆选择的泊车方式(进入或离开)，车载中控端接收到地图路线信息后，将获取所需的泊入地图或泊出地图。这些地图包含了泊车所需的路线信息，用于后续的记忆泊车操作。

通过这个过程，用户不需要自己建立复杂的智能泊入或泊出的路线地图，只需通过手机APP选择合适的地图路线，即可进行记忆泊车操作。这大大简化了用户的操作流程，提高了使用记忆泊车功能的便利性。

由于不需要依赖车辆自身的传感器建图，记忆泊车操作不会受到传感器结果不稳定的影响。通过获取已有的地图路线，可以降低建图失败的风险，提高记忆泊车的可靠性。

而且，用户可以根据自己的泊车需求选择合适的地图路线，以满足个性化的泊车要求。这样，用户可以更加方便地使用记忆泊车功能，提升了用户的使用体验。

综上，通过手机APP获取停车场记忆泊入/泊出地图路线，并将选择的地图路线推送至车机应用系统，可以简化记忆泊车流程、降低传感器不稳定性的影响，并提升用户的使用体验。

在本申请中，在所述步骤S1之前，还包括：

将所述目标地图通过预设数据传输方式输送到车载中控端；通过所述车载中控端将接收到的所述目标地图通过预设网络传输协议发送至车载域控制器端，并输出第一接收信号。

需要说明的是，车载中控端通过预设网络传输协议将接收到的目标地图发送至车载域控制器端。网络传输协议可以是TCP、UDP等，根据系统需求选择合适的协议，均不限于此。

车载中控端在完成目标地图的传输后，输出第一接收信号。这个信号通知车载域控制器端目标地图已经接收完毕，可以开始后续的处理操作。

在本实施例中，通过预设数据传输方式和网络传输协议，可以实现目标地图的快速、稳定的传输，确保信息能够迅速到达车载域控制器端。选择合适的数据传输方式和网络传输协议有助于降低传输延迟，提高整个系统的响应速度。通过预设数据传输方式和网络传输协议，可以采用一定的校验机制和重传机制，确保目标地图在传输过程中的完整性。这种方式将目标地图的传输划分为多个步骤，通过输出第一接收信号，可以确保每个步骤完成后再进行下一步，提高了整个系统的可靠性。

综上，通过合理选择数据传输方式和网络传输协议，可以实现目标地图的快速、稳定传输，从而确保车载域控制器端能够及时获取到需要的地图信息，为后续的记忆泊车操作提供必要的数据支持。

在本申请中，所述预设路径转换算法至少包括：路径坐标转换算法和路径优化算法；通过所述路径坐标转换算法和路径优化算法处理后获得记忆路径点。

需要说明的是，路径坐标转换算法用于将目标地图中的路线信息进行坐标转换，以适应车辆的局部坐标系。具体实现过程如下：

获取目标地图中的路线信息，包括起点、终点和中间的路线点。根据车辆的当前位置和朝向，进行坐标转换，将目标地图中的路线点转换为车辆局部坐标系中的坐标。转换后的坐标点即为记忆路径点，包括x坐标、y坐标等信息。

这个路径坐标转换算法的作用是将目标地图中的路线信息转换为车辆局部坐标系中的记忆路径点，以便后续的记忆泊车操作使用。

路径优化算法用于对记忆路径点进行优化，以确保泊车操作的准确性和稳定性。具体实现过程如下：

获取记忆路径点，包括转换后的坐标点和其他相关信息。进行路径优化，其中涉及到路径的平滑化、去除不必要的转弯、调整路径点的间距等操作。优化后的路径点即为最终的记忆路径点。

这个路径优化算法的作用是对记忆路径点进行调整和优化，以提高泊车操作的效果和可靠性。

通过路径坐标转换算法和路径优化算法的处理，可以将目标地图中的路线信息转换为适用于车辆的记忆路径点。这些记忆路径点可以直接供记忆泊车算法使用，以指导车辆的泊车操作。

在本实施例中，路径坐标转换算法将目标地图中的路线信息转换为车辆局部坐标系中的记忆路径点，确保泊车操作的准确性和可靠性。路径优化算法对记忆路径点进行优化，去除不必要的转弯、平滑路径等操作，提高泊车操作的效果。通过路径坐标转换和路径优化，记忆路径点更符合车辆的实际情况，提高了泊车操作的可靠性和稳定性。

综上，路径坐标转换算法和路径优化算法的组合可以将目标地图中的路线信息转换为适用于车辆的记忆路径点，并对路径进行优化，以提高泊车操作的效果和可靠性。

S2：通过调用预设记忆泊车算法将所述记忆路径点转换成记忆路线。

需要说明的是，根据上述获取到的记忆路径点，再调用预设记忆泊车算法将其转换成记忆路线。

在本实施例中，所述预设记忆泊车算法具体为：

对所述经过预设路径转换算法处理后的记忆路径点进行一次路径规划，以获得车辆在泊车过程中满足预设阈值范围的最优路径。

根据所述最优路径对当前车辆的航向角坐标进行旋转调整，以获得所述记忆路线。

需要说明的是，根据经过预设路径转换算法处理后的记忆路径点，算法可能会进行路径规划，以确定车辆在泊车过程中应该遵循的最优路径。其中，涉及到考虑车辆的当前位置、目标位置，以及可能的障碍物或其他环境因素。

而且还考虑到航向角的影响，算法会进行对实际数据情况进行实时调整，以确保车辆在泊车过程中的正确朝向。这可以涉及到根据记忆路径点的航向角信息进行旋转调整，以适应泊车场景。

其中，预设记忆泊车算法用于将记忆路径点转换成记忆路线的算法，具体为：将记忆路径点按照顺序进行排序，以确保泊车的顺利进行。根据排序后的路径点，连接它们以形成记忆路线。对生成的路线进行平滑化处理，以确保泊车过程的稳定性。算法可能会考虑车辆的动力学模型，以生成适合车辆实际运动特性的记忆路线。预设记忆泊车算法根据记忆路径点和车辆的特性生成记忆路线，该路线指导车辆完成泊车操作。

在本实施例中，预设记忆泊车算法可以根据不同的场景和泊车需求生成适应性强的记忆路线，例如在狭窄空间或复杂环境中泊车。

通过预设算法生成的记忆路线可能更加优化，考虑到车辆的实际运动特性，从而提高泊车的效率。算法可能会考虑车辆的动力学特性，以生成平滑而稳定的记忆路线，降低泊车时的不必要震动和不稳定性。

通过这个过程，预设记忆泊车算法可以将从步骤S1获取到的记忆路径点转换成适应车辆实际情况的记忆路线，为后续的泊车操作提供有效的引导。这有助于提高泊车的效率和可靠性，同时适应不同的泊车场景。

S3：当接收到启动泊车指令后，根据所述记忆路线进行记忆泊车，并对所述记忆路线进行一次标记学习并存储。

需要说明的是，车载中控端接收到启动泊车指令，可以是由用户操作车载中控面板、手机APP或其他控制手段发出的。

优选地，车机弹窗显示类似文言“开始记忆泊入”，供车主通过车机端选择确认。

根据步骤S2阶段生成的记忆路线，系统准备开始执行泊车操作。

车辆开始按照记忆路线执行泊车操作。其中涉及到车辆的加速、刹车、转向等动作，以保持在记忆路线上运动。

在泊车过程中，系统通过车载传感器(如摄像头、雷达等)获取实时环境信息，并将这些信息与记忆路线进行比对。一次标记学习的过程可以包括：

通过车载传感器实时采集环境信息，包括周围障碍物、车辆姿态等数据。

将实时采集的数据与记忆路线进行比对，检测是否有与记忆路线不符的情况，例如遇到障碍物、路况变化等。

如果有不符合的情况，系统可能会更新记忆路线，以适应当前环境。这可以涉及到路径的调整、添加新的关键点等。

存储学习结果目的在于一次标记学习后，系统将更新后的记忆路线存储起来，以便在下次泊车时能够更好地适应类似的环境。

在本实施例中，通过一次标记学习，系统可以适应不同的泊车环境，考虑到实时变化的情况，提高了记忆泊车的适应性。更新记忆路线可以帮助系统更好地应对环境变化，提高了系统的鲁棒性，降低了由于环境变化导致的泊车失败的风险。针对不同用户的驾驶习惯和泊车场景，系统可以根据一次标记学习进行个性化学习，提高了系统对用户需求的理解和响应速度。

通过这个过程，系统可以在每次泊车过程中学习并更新记忆路线，使得记忆泊车功能更加智能、适应性更强，提高了用户的使用体验和系统的性能。

在本申请中，所述一次标记学习，具体为：

将所述记忆路线通过深度学习模型进行标记和学习。

需要说明的是，通过深度学习模型进行标记和学习后，待识别到下次泊车也是相同的目标地或相同的区域泊车时，就不需要再获取外界地图信息，直接根据已存储的数据库中的记忆路线进行自动泊车。

优选地，假设设计一个深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，用于对记忆路线进行标记和学习。

使用准备好的训练数据，将深度学习模型进行训练。训练过程中，模型通过学习记忆路线和实时环境信息之间的关联，来理解泊车过程中的各种情况和变化。

在实际泊车过程中，系统将实时环境信息输入训练好的深度学习模型，模型会对当前的泊车状态进行标记和学习。其中，涉及到判断障碍物的位置、预测车辆的运动轨迹等。

根据深度学习模型的输出结果，系统可以根据当前的泊车状态和环境信息，更新记忆路线。这可以涉及到路径的调整、添加新的关键点等。

通过深度学习模型的标记和学习，系统可以更智能地理解泊车过程中的各种情况，从而更好地指导泊车操作。

进一步地，深度学习模型可以根据不同的泊车场景和用户需求进行学习，提高系统的适应性和个性化。通过深度学习模型的标记和学习，系统可以更准确地判断泊车状态和环境变化，提高泊车的精度和稳定性。

通过深度学习模型的标记和学习，系统可以更好地理解泊车过程中的情况和变化，从而提高泊车的智能化程度、适应性和精度。这有助于提升用户的使用体验，降低泊车操作的风险，并为未来的泊车优化提供更多的机会和潜力。

在本申请中，所述步骤S3之前，还包括：

当检测到所述记忆路线生成后，通过交互信号在所述车载域控制器端与车载中控端之间建立车机交互；通过所述车载中控端发出启动泊车指令的提示。

需要说明的是，在泊车过程中，车载域控制器端会检测是否已经生成了记忆路线。这可能是通过检测记忆路径点是否已经转换成记忆路线来实现。

当检测到记忆路线生成后，车载域控制器端与车载中控端之间通过交互信号建立车机交互。这可以通过车载系统内部的通信机制来实现，例如CAN总线、蓝牙、Wi-Fi等。

车载中控端在建立车机交互后，发出启动泊车指令的提示。这可以通过车载显示屏、语音提示等方式进行。

通过建立车机交互，车载中控端可以实时向驾驶员提供泊车操作的指导和提示，确保泊车过程的顺利进行。车机交互的建立和启动泊车指令的提示可以提高用户的使用体验，使得泊车操作更加便捷和友好。通过车机交互和启动泊车指令的提示，系统可以确保泊车操作在安全的条件下进行，降低泊车事故的风险。

通过这个过程，车载域控制器端与车载中控端之间建立车机交互，并通过启动泊车指令的提示，提供实时的泊车操作指导和保障。这有助于提高泊车的安全性、用户体验和操作的准确性，使得记忆泊车功能更加智能化和可靠。

综上，实施例一对本申请提出的一种记忆泊车的实现方法作出了详细的分析和举例说明，本申请仅通过提取地图路线信息中的路径点信息构成记忆路线，简化了用户使用记忆泊车的流程，也可降低记忆泊车由于传感器的结果不稳定导致记忆泊车建图失败而影响不能使用记忆泊车功能的现象，提高了记忆泊车的效率、可靠性和用户体验。

实施例二：

如附图2所示，为了解决上述技术问题，本申请还提出了记忆泊车的实现系统，所述系统主要包括：

数据获取单元、域控制器处理单元和控制单元；其中，所述域控制器处理单元至少包括路径转换算法单元和记忆泊车算法单元。

需要说明的是，数据获取单元负责获取车辆泊车所需的目标地图，以及根据选择的泊车方式(进入或离开)获取相应的泊入地图或泊出地图。这种数据获取确保了系统能够获得准确的目标地图信息，为后续的泊车操作提供必要的基础数据。

域控制器处理单元包括路径转换算法单元和记忆泊车算法单元。路径转换算法单元负责将目标地图中的路线信息转换成记忆路线，使得车辆能够按照这条路线进行泊车。记忆泊车算法单元则根据记忆路线执行泊车操作，确保车辆按照预设路线进行自动化泊车。

控制单元负责实际执行泊车操作，根据记忆路线指导车辆的运动，可能包括车辆的加速、刹车、转向等动作。这确保了泊车操作的自动化和准确性。

进一步地，所述数据获取单元，用于获取当前车辆泊车的目标地图；其中，所述目标地图包括泊入地图或泊出地图；当所述车辆选择泊车进入时，则获取所述泊入地图；当所述车辆选择泊车离开时，则获取所述泊出地图。

需要说明的是，数据获取单元获取当前车辆泊车的目标地图，可以通过车载传感器、手机APP等方式获取。

根据车辆选择的泊车方式(进入或离开)，获取相应的泊入地图或泊出地图。

数据获取单元的作用是获取泊车操作所需的目标地图，以便后续的处理和泊车操作。通过获取准确的目标地图，可以提高泊车操作的准确性和可靠性。

所述路径转换算法单元，用于响应于第一接收信号，通过调用预设路径转换算法，将目标地图中的路线信息转换成记忆路线。

所述记忆泊车算法单元，用于通过调用预设记忆泊车算法对所述记忆路线进行一次标记学习并存储。

需要说明的是，当接收到启动泊车指令后，根据记忆路线进行记忆泊车。该单元的实现过程包括路径跟踪、环境感知和车辆控制等操作，以实现记忆泊车的自动化。

在本实施例中，域控制器处理单元的作用是处理泊车相关的算法和逻辑，包括路径转换和记忆泊车。通过这些算法和逻辑的处理，可以实现记忆泊车的自动化和优化，提高泊车的效率和可靠性。

需要说明的是，所述系统还包括提示交互单元。

其中，所述提示交互单元，用于当检测到所述记忆路线生成后，通过交互信号在所述车载域控制器端与车载中控端之间建立车机交互。

优选地，在路径信息转换完后，域控制器发送信号与车机交互，车机弹窗显示类似文言“开始记忆泊入”，供车主选择确认。

以及，所述控制单元，用于当接收到启动泊车指令后，根据所述记忆路线进行记忆泊车。

需要说明的是，控制单元可以涉及到车辆的加速、刹车、转向等动作，以实现泊车操作的自动化和精确控制。

控制单元的作用是实现泊车操作的自动化和精确控制。通过控制单元的执行，可以确保泊车操作按照记忆路线进行，提高泊车的准确性和稳定性。

在本申请中，所述系统还包括：中控处理单元；所述中控处理单元用于将所述目标地图通过预设数据传输方式输送到车载中控端；通过所述车载中控端将接收到的所述目标地图通过预设网络传输协议发送至车载域控制器端，并输出第一接收信号。

需要说明的是，中控处理单元通过预设的数据传输方式，将目标地图传送到车载中控端。这可能涉及使用诸如蓝牙、Wi-Fi或者其他专门的数据传输协议，将目标地图从系统中的中控处理单元传输到车载中控端。

该单元的主要作用是实现目标地图的传输和车机之间的交互。通过预设的数据传输方式，将目标地图送达车载中控端，为后续的泊车操作提供必要的信息。通过中控处理单元的数据传输，车载中控端可以获得来自中控处理单元的目标地图信息，并将其通过预设的网络传输协议发送至车载域控制器端，从而触发或启动后续的泊车操作。

输出第一接收信号，这个信号指示着系统中的其他单元开始处理泊车流程，例如路径转换算法单元开始将目标地图中的路线信息转换成记忆路线。

该单元确保了目标地图从中控处理单元传输到车载中控端，进而到达车载域控制器端，为后续泊车操作的执行提供了重要的基础信息。

综上，实施例二对本申请提出的一种记忆泊车的实现系统作出了详细的分析和举例说明，本申请提出统一记忆泊车建图路径所需信息标准的单元系统，打破车型限制，去通过转换标准路径信息适配。通过借助外部场景信息优化记忆泊车流程，不依赖自车建图信息实现记忆泊车，路径转换算法单元确保了记忆路线的生成，使得泊车过程按照生成简化的记忆路线进行，提高了泊车的效率性和便捷性。具体的实现过程和原理在实施例一中已经详细介绍，在本实施例中不再赘述。

实施例三：

本申请还提供了一种车辆，所述车辆至少包括如上所述的记忆泊车的实现系统。

优选地，假设一辆智能汽车装设了包括安装记忆泊车实现系统的各个组件，如数据获取单元、域控制器处理单元、控制单元以及中控处理单元。其中，还涉及到在车辆中集成传感器、控制器、处理器和通信模块等硬件设备，以及预设的记忆泊车算法和网络传输协议。

该汽车通过搭载记忆泊车实现系统，能够实现自动化的泊车过程。驾驶员只需发出泊车指令，系统就能够根据记忆路线进行智能泊车，减轻了驾驶员的操作负担。

优选地，该车辆可以搭配手机APP实现，例如：通过手机识别二维码，获取停车场已保存的记忆泊车路线，通过蓝牙/WIFI传输给车机中控端，中控端将地图路径信息传输给域控制器，域控制器解析路径信息并转换为本车适用的路径信息，完成停车场的不建图记忆泊车，简化用户使用记忆泊车的流程，也可降低记忆泊车由于传感器的结果不稳定导致记忆泊车建图失败，影响不能使用记忆泊车功能的现象。

记忆泊车实现系统中的路径转换算法和记忆泊车算法能够提高泊车的准确性。系统通过学习和适应环境，生成适应性强的记忆路线，降低了自车泊车地图生成的复杂性和操作时间。

该汽车的记忆泊车系统可以提供更智能、便捷的泊车体验，使得驾驶员在狭窄或复杂环境中更容易完成泊车操作，提高了整体的用户体验。

自动化泊车过程中，系统可以根据实时环境信息和学习到的路线进行智能调整，以提高泊车的安全性。系统能够及时应对障碍物和环境变化，减少潜在的碰撞风险。

在本实施例中，这种车辆通过集成记忆泊车实现系统，实现了泊车过程的自动化和智能化，为驾驶员提供了更加便捷、安全的驾驶体验。

实施例四：

本申请还提供了一种存储介质，为计算机可读存储介质中的一种，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上任一所述的记忆泊车的实现方法。

所述计算机可读存储介质可为配置于任意计算机设备，可以是平板电脑、桌上型计算机和云端服务器等计算设备，还以可以是车载终端或控制系统，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

优选地，存储介质上存储的计算机程序是根据记忆泊车的实现方法编写的。这个计算机程序可以是使用编程语言编写的源代码，经过编译或解释后生成的可执行文件，或者是其他形式的计算机程序。

在本实施例中，存储介质中的计算机程序实现了记忆泊车的方法，包括数据获取、路径转换、记忆泊车算法等。通过执行这个程序，可以实现智能化的记忆泊车操作。

存储介质可以配置在各种计算设备上，如平板电脑、桌面计算机、车载终端等。这使得记忆泊车的实现方法可以适用于不同的计算设备和场景，提供了更大的灵活性和可扩展性。

存储介质中的计算机程序实现了记忆泊车的智能化和自动化，能够提高泊车的效率和准确性。驾驶员可以依靠这个程序进行泊车操作，减少了人为操作的误差和不确定性。

存储介质中的计算机程序可以被复制和分发到不同的计算设备上，简化了记忆泊车方法的开发和部署过程。这样，可以更快地将记忆泊车功能引入不同的车辆和系统中。

这种存储介质提供了一种方便的方式来实现记忆泊车的方法。通过在计算设备上加载存储介质中的计算机程序，可以实现智能化、自动化的记忆泊车操作，提高泊车的效率、准确性和用户体验。

所称处理器可以是中央处理单元(CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。所述存储器用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在本申请所提供的几个实施例中，可以理解的是，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意的是，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述的具体实施例，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本申请的具体实施例而已，并不用于限定本申请的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。