本申請涉及自動泊車領域,尤其涉及一種車輛定位方法以及在泊車過程中避障的方法。
背景技術:
1、自動泊車技術主要是先利用車載傳感器以及在泊車場所中配置的場端傳感器,來對車輛進行融合定位,并測量車輛與周邊障礙物之間的相對距離、速度和角度等,然后,再通過車載計算平臺或云計算平臺依據車輛的位置信息以及車輛與周邊障礙物之間的相對距離、速度和角度等,確定出車輛應當執(zhí)行的動作,并控制車輛執(zhí)行相應的動作,例如:轉向、避障等。
2、但現有技術中,在通過車載傳感器以及場端傳感器對車輛進行融合定位時,定位得到的位置信息往往不夠精確。而定位得到的位置信息不夠精確,往往會降低自動泊車過程中車輛避障的可靠性,從而會導致自動泊車的可靠性降低。因此,如何提高通過車載傳感器以及場端傳感器對車輛進行融合定位得到的位置信息的精確度,成為了自動泊車發(fā)展過程中亟待解決的問題。
技術實現思路
1、本申請實施例提供一種車輛定位方法以及在泊車過程中避障的方法,以提高通過車載傳感器以及場端傳感器對車輛進行融合定位得到的位置信息的精確度。
2、第一方面,本申請實施例提供了一種車輛定位方法,包括:
3、在車輛泊入至目標車位的過程中,基于場端傳感器采集到的點云信息,獲取車輛在當前時刻的觀測位置信息,以及目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息;
4、利用目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息,計算場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差,并進而獲得擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數;
5、依據擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數、車輛在當前時刻的觀測位置信息、基于車載傳感器獲得的車輛在當前時刻的預測位置信息,利用擴展卡爾曼濾波器進行融合定位,以獲得車輛在當前時刻的目標位置信息。
6、第二方面,本申請實施例提供了一種在泊車過程中避障的方法,包括:
7、在車輛泊入至目標車位的過程中,獲取當前時間段內車輛在多個時刻的位置信息,并基于車輛在多個時刻的位置信息,計算車輛在當前時間段內對應的軌跡圓;車輛在多個時刻的位置信息利用如權利要求1-6任一項的車輛定位方法定位得到;
8、利用軌跡圓,對車輛下一時刻的位置進行預測,基于是否滿足碰撞約束條件來確定車輛在行駛至預測位置時是否需要進行避障,碰撞約束條件包括:軌跡圓的圓心與第一障礙物的第一邊緣點位于車輛同一側且更遠離車輛,以及軌跡圓的半徑的長度值大于指定長度值;第一障礙物為位于更為靠近圓心的目標車位側方相鄰車位上的障礙物;第一邊緣點為第一障礙物上靠近目標車位的邊緣點;指定長度值為車身寬度值的二分之一以及圓心與第一邊緣點的連接線的長度值之和。
9、本申請實施例的技術方案,在車輛泊入至目標車位的過程中,會利用目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息,計算場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差,并進而獲得擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數,由于在計算場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差時,引入了目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息,因此,計算得到的場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差會受到目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息影響。而在真實世界中,場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差必然會受到目標車位側方障礙物的影響,從而在計算場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差時,引入目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息,能夠使計算得到的場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差更加貼合于場端傳感器當前時刻在真實世界中的實際觀測協(xié)方差。在計算得到的場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差更加貼合于場端傳感器當前時刻在真實世界中的實際觀測協(xié)方差時,基于計算得到的場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差獲得的擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數,能夠更加貼合于的擴展卡爾曼濾波器當前時刻在真實世界中的實際增益系數。
10、在獲得的擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數能夠更加貼合于的擴展卡爾曼濾波器當前時刻在真實世界中的實際增益系數時,依據擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數、車輛在當前時刻的觀測位置信息、基于車載傳感器獲得的車輛在當前時刻的預測位置信息,利用擴展卡爾曼濾波器進行融合定位來獲得車輛在當前時刻的目標位置信息,能夠使獲得的車輛在當前時刻的目標位置信息更為精確,也即是說,本申請實施例的技術方案能夠提高通過車載傳感器以及場端傳感器對車輛進行融合定位得到的位置信息的精確度。同時,隨著獲得的車輛在當前時刻的目標位置信息的精確度提高,在車輛泊入至目標車位的過程中,車輛避障的可靠性也會得到提高。
11、另外,在通過車載傳感器以及場端傳感器對車輛進行融合定位得到的位置信息的精確度較高時,即可無需再在車輛上配置用于采集點云信息的車載傳感器來采集點云信息,以用于輔助車輛定位,以提高車輛的位置信息的精確度,而無需再在車輛上配置用于采集點云信息的車載傳感器,能夠降低車輛定位所需消耗的硬件成本。
12、上述概述僅僅是為了說明書的目的,并不意圖以任何方式進行限制。除上述描述的示意性的方面、實施方式和特征之外,通過參考附圖和以下的詳細描述,本申請進一步的方面、實施方式和特征將會是容易明白的。
1.一種車輛定位方法,其特征在于,包括:
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述目標車位側方障礙物在目標車位側方相鄰車位中的位置信息,計算所述場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差,包括:
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差包括:所述場端傳感器當前時刻在車位寬度方向上的觀測協(xié)方差,以及所述場端傳感器當前時刻在車位長度方向上的觀測協(xié)方差;所述基于所述目標車位側方障礙物在車位寬度方向上距離目標車位側方相鄰車位的遠端側邊的直線距離,以及所述目標車位側方障礙物在車位長度方向上距離目標車位側方相鄰車位的后方側邊的直線距離,計算得到所述場端傳感器在當前時刻的觀測協(xié)方差,包括:
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述擴展卡爾曼濾波器在當前時刻的增益系數采用如下方式獲得:
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述利用所述擴展卡爾曼濾波器進行融合定位,以獲得所述車輛在當前時刻的目標位置信息之前,所述方法還包括:
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述車載傳感器包括車載輪速傳感器;所述基于所述車輛在上一時刻的目標位置信息以及所述車載傳感器采集到的信息,得到所述車輛在當前時刻的預測位置信息,包括:
7.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述車載傳感器包括慣性測量單元;所述基于所述車輛在上一時刻的目標位置信息以及所述車載傳感器采集到的信息,得到所述車輛在當前時刻的預測位置信息,包括:
8.一種在泊車過程中避障的方法,其特征在于,包括:
9.根據權利要求8所述的方法,其特征在于,所述基于是否滿足碰撞約束條件來確定所述車輛在行駛至預測位置時是否需要進行避障,包括:
10.根據權利要求8或9所述的方法,其特征在于,所述碰撞約束條件還包括:所述車輛不與第二障礙物的第二邊緣點發(fā)生碰撞;所述第二障礙物為位于更為遠離所述圓心的目標車位側方相鄰車位上的障礙物;所述第二邊緣點為所述第二障礙物上靠近所述目標車位的邊緣點。