[发明专利]一种基于数据融合的车位识别方法及系统

说明书

本发明涉及自动泊车技术领域，提供一种基于数据融合的车位识别方法及系统，采用超声波雷达、激光雷达对泊车环境进行探测，结合预先设置的第一识别策略、第二识别策略进行数据识别、分析，进而根据泊车环境中的障碍物规划出空闲区域作为初始车位，最后根据预设车位类型参数对初始车位进行融合识别，即可快速判断其是否存在有效车位，并确定有效车位的车位类型，从而能够精准识别目标车位相邻车位的车辆位姿识别，进而车位识别；即通过超声波雷达和激光雷达的数据融合，可以有效的提升车位识别的准确率，有利于后期APA路径规划、提高用户泊车效率。

技术领域

本发明涉及自动泊车技术领域，尤其涉及一种基于数据融合的车位识别方法及系统。

背景技术

大城市停车空间有限，停车位紧缺，因此辅助驾驶员泊车的自动泊车系统应运而生。不同的自动泊车系统采用不同的方法来检测汽车周围的物体。有些在汽车前后保险杠四周装上了感应器，它们既可以充当发送器，也可以充当接收器。这些感应器会发送信号，当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来。然后，车上的计算机会利用其接收信号所需的时间来确定障碍物的位置。其他一些系统则使用安装在保险杠上的摄像头来检测障碍物。但最终结果都是一样的：汽车会检测到已停好的车辆、停车位的大小以及与路边的距离，然后将车子驶入停车位。

在自动泊车系统中，停车位的识别是自动泊车系统中关键步骤之一。在现有的基于空间的车位识别技术中，一般通过车身的超声波雷达，沿车辆行驶路径进行搜索，从行驶路径两侧的待检测区域中发现可停车区域。

但是，由于基于空间的车位识别方法主要是利用超声波雷达检测没有障碍物的可停车空间，对于目标车位相邻车位的车辆位姿识别不准确的情况，超声波无法有效地识别出车位类型，导致车位识别的准确率降低。

发明内容

本发明提供一种基于数据融合的车位识别方法及系统，解决了现有的自动泊车技术无法有效的识别出可利用的车位信息，车位类型识别的准确率低的技术问题。

为解决以上技术问题，本发明提供一种基于数据融合的车位识别方法，包括步骤：

S1、采用超声波雷达探测泊车环境获取第一环境探测数据，根据第一识别策略识别所述第一环境探测数据得到至少一个第一初始车位；

S2、采用激光雷达探测泊车环境获取第二环境探测数据，根据第二识别策略识别所述第二环境探测数据得到至少一个第二初始车位；

S3、根据预设车位类型参数对所述第一初始车位、第二初始车位进行融合识别，判断其是否为有效车位，并确定所述有效车位的车位类型。

本基础方案采用超声波雷达、激光雷达对泊车环境进行探测，结合预先设置的第一识别策略、第二识别策略进行数据识别、分析，进而根据泊车环境中的障碍物规划出空闲区域作为初始车位，最后根据预设车位类型参数对所述初始车位进行融合识别，即可快速判断其是否存在有效车位，并确定所述有效车位的车位类型，从而能够精准识别目标车位相邻车位的车辆位姿识别，进而车位识别；即通过超声波雷达和激光雷达的数据融合，可以有效的提升车位识别的准确率，有利于后期APA路径规划、提高用户泊车效率。

在进一步的实施方案中，所述步骤S1包括：

S11、获取超声波雷达在探测泊车环境中反馈的至少3个跳变点、及相邻跳变点之间的水平距离，作为第一环境探测数据；其中3个跳变点依次记为第一跳变点、第二跳变点、第三跳变点；

S12、根据所述第一环境探测数据，以起始时刻的超声波雷达中心为原点、以跳变点之间的水平方向为横轴、以各跳变点的探测距离方向为纵轴建立车位检测坐标系建立车位检测坐标系，所述起始时刻为超声波雷达发射第一个探测波的时间；

S13、计算第一斜率、第二斜率，并根据所述第一斜率、第二斜率和斜率临界值规划出至少一个目标车位区域，所述第一斜率为第一跳变点、第二跳变点之间线段的斜率，所述第二斜率为第一跳变点、第三跳变点之间的线段的斜率；