[发明专利]一种自动取车方法及装置

权利要求书

1.一种自动取车方法，其特征在于，所述自动取车方法包括：

获取目标终端和车辆的位置信息；

根据所述目标终端和所述车辆的位置信息，获取所述车辆的前轮朝向与所述车辆和所述目标终端之间的连线的夹角；

检测所述车辆附近是否存在障碍物，若所述车辆附近存在所述障碍物，则获取所述车辆与所述障碍物的最小距离；

根据所述夹角和所述最小距离计算得到增强信号，所述增强信号用于表示所述车辆在对应的所述夹角和所述最小距离时，所述车辆朝向所述目标终端行驶的可靠程度，其中所述根据所述夹角和所述最小距离计算得到增强信号，包括：

根据以下公式，计算得到所述增强信号，

其中，r为增强信号，β为权值，θ为所述目标终端与所述车辆之间的夹角，l为所述最大探测距离，d_i为实际探测距离，i为所述距离检测装置的数量；

根据所述夹角、所述最小距离和计算得到的所述增强信号，采用强化学习算法确定行驶策略；

根据所述行驶策略控制所述车辆的行驶轨迹，直至所述车辆行驶至所述目标终端所处的位置。

2.根据权利要求1所述的自动取车方法，其特征在于，所述检测所述车辆附近是否存在障碍物，包括：

获取实际探测距离和最大探测距离，所述实际探测距离为所述车辆上的距离检测装置与实际探测到的所述障碍物之间的距离，所述最大探测距离为所述距离检测装置的最大探测距离；

当所述实际探测距离等于所述最大探测距离时，所述车辆附近不存在所述障碍物；

当所述实际探测距离小于所述最大探测距离时，所述车辆附近存在所述障碍物。

3.根据权利要求1所述的自动取车方法，其特征在于，根据以下公式，得到所述权值：

4.根据权利要求2所述的自动取车方法，其特征在于，所述根据所述夹角、所述最小距离和计算得到的所述增强信号，采用强化学习算法确定行驶策略，根据所述行驶策略控制所述车辆的行驶轨迹，包括：

根据所述夹角和所述最小距离，确定行驶策略，所述行驶策略包括针对所述车辆的方向调节和调节幅度，根据所述行驶策略控制所述车辆的行驶轨迹；

获取调整后的所述车辆的前轮朝向与所述车辆和所述目标终端之间的连线的夹角，以及调整后的所述车辆与所述障碍物的最小距离，计算得到调整后的增强信号；

比较所述增强信号和所述调整后的增强信号，以得到比较结果；

若所述调整后的增强信号表示的可靠程度高于所述增强信号表示的可靠程度，则将所述行驶策略记录为正确的行驶策略，

若所述调整后的增强信号表示的可靠程度低于所述增强信号表示的可靠程度，则将所述行驶策略记录为错误的行驶策略；

根据所述比较结果调整所述行驶策略；

根据调整后所述行驶策略控制所述车辆的行驶轨迹。

5.一种自动取车装置，其特征在于，所述自动取车装置包括：

位置获取模块，用于获取目标终端和车辆的位置信息；

夹角获取模块，用于根据所述目标终端和所述车辆的位置信息，获取所述车辆的前轮朝向与所述车辆和所述目标终端之间的连线的夹角；

最小距离获取模块，用于检测所述车辆附近是否存在障碍物，若所述车辆附近存在所述障碍物，则获取所述车辆与所述障碍物的最小距离；

计算模块，用于根据所述夹角和所述最小距离计算得到增强信号，所述增强信号用于表示所述车辆在对应的所述夹角和所述最小距离时，所述车辆朝向所述目标终端行驶的可靠程度，其中所述计算模块包括：

第一计算单元，用于根据以下公式，计算得到所述增强信号，

其中，r为增强信号，β为权值，θ为所述目标终端与所述车辆之间的夹角，l为所述最大探测距离，d_i为实际探测距离，i为所述距离检测装置的数量；

确定模块，用于根据所述夹角、所述最小距离和计算得到的所述增强信号，采用强化学习算法确定行驶策略；

行驶模块，用于根据所述行驶策略控制所述车辆的行驶轨迹，直至所述车辆行驶至所述目标终端所处的位置。