[发明专利]在换电站中监测泊车路径的方法、装置、介质和换电站

权利要求书

1.一种在换电站中监测泊车路径的方法，其特征在于，包括由换电站执行的如下步骤：

S100：获取表征车辆是否处于预设停车位中的占位信息，所述预设停车位处于换电站的站前可行驶区域中；

S200：响应于所述占位信息表征车辆处于预设停车位中，确定理论泊车路径；

S300：获取车辆在泊车过程中的实际位置并且基于所述实际位置检测车辆是否偏移理论泊车路径；以及

S400：响应于车辆偏移所述理论泊车路径，输出用于控制泊车进程的第一命令，

其中，步骤S300包括如下子步骤：

S310：将车辆在泊车过程中的实际位置映射到配属于所述理论泊车路径的概率转移矩阵空间中；

S320：获取与所述实际位置相对应的概率值并且将所述概率值与阈值进行比较；以及

S330：响应于所述概率值低于所述阈值，判定车辆偏移所述理论泊车路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S320中，获取与车辆中心点的实际位置相对应的概率值并且将所述概率值与阈值进行比较。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S320中，获取由车辆所覆盖的概率转移矩阵空间的多个概率值的平均值或加权值，并且将所述平均值或所述加权值与阈值进行比较。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S300中，根据由多个超带宽设备所感测的车辆与换电站之间的距离，获取车辆在泊车过程中的实际位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一命令包括用于取消自动泊车的第一指令，和/或包括用于在车端显示询问信息的第二指令。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一命令包括用于更新理论泊车路径的第三指令。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤S100中，基于深度学习模型生成所述占位信息，其中，所述深度学习模型基于样本图像和表征在所述样本图像中车辆是否位于预设停车位中的标注信息进行构建。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤S200中，响应于所述占位信息表征车辆处于预设停车位中并且接收到自动泊车请求，确定理论泊车路径。

9.一种装置，其设置在换电站中并且用于在换电站中监测泊车路径，其特征在于，所述装置包括：

存储器；

处理器；以及

存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行使得下列步骤被执行：

S100：获取表征车辆是否处于预设停车位中的占位信息，所述预设停车位处于换电站的站前可行驶区域中；

S200：响应于所述占位信息表征车辆处于预设停车位中，确定理论泊车路径；

S300：获取车辆在泊车过程中的实际位置并且基于所述实际位置检测车辆是否偏移理论泊车路径；

S400：响应于车辆偏移所述理论泊车路径，输出用于控制泊车进程的第一命令，

其中，所述计算机程序的运行使得步骤S300的如下子步骤被执行：

S310：将车辆在泊车过程中的实际位置映射到配属于所述理论泊车路径的概率转移矩阵空间中；

S320：获取与所述实际位置相对应的概率值并且将所述概率值与阈值进行比较；

S330：响应于所述概率值低于所述阈值，判定车辆偏移所述理论泊车路径。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，在步骤S320中，获取与车辆中心点的实际位置相对应的概率值并且将所述概率值与阈值进行比较。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，在步骤S320中，获取由车辆所覆盖的概率转移矩阵空间的多个概率值的平均值或加权值，并且将所述平均值或所述加权值与阈值进行比较。