一种自动泊车路径规划方法、装置、介质及设备与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动泊车路径规划方法、装置、介质及设备。


背景技术：

2.自动泊车是自动驾驶中的一项重要功能。现有技术中已有多种自动泊车路径规划方法，包括实时圆弧法，根据车的位置以及车位的位置，根据车的位置以及车位的位置，在不与由车位边界、道路边线以及障碍物构成泊车空间发生碰撞，并且符合运动学约束的前提下，利用多条圆弧拼接得到预先规划的泊车路径。另一种自动泊车路径规划方法，利用hybrida*搜索算法计算规划泊车路径。上述两种方法在规划泊车路线的过程中需要较大的泊车空间，但受限于具体泊车环境，使得路径规划成功率低，泊车效率低。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的问题，本技术主要提供一种自动泊车路径规划方法、装置、介质及设备，通过构造泊车空间的虚拟边界，利用缩小后的虚拟车辆轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，使得实际泊车场景中车辆可以压过地面标线，增大进行路径规划时的可用泊车空间，提高路径规划成功率，减少泊车所需空间，提高泊车效率。
4.为了实现上述目的，本技术采用的一个技术方案是：提供一种自动泊车路径规划方法，其包括：
5.提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别；将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界；提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。
6.本技术采用的另一个技术方案是：提供一种自动泊车路径规划装置，其包括：
7.地面标线获取模块，用于提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别；虚拟泊车空间边界获取模块，用于将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界；虚拟车辆轮廓获取模块，用于提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；碰撞检测及规划模块，用于利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。
8.本技术采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的自动泊车路径规划方法。
9.本技术采用的另一个技术方案是：提供一种计算机设备，其包括处理器和存储器，
存储器存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的自动泊车路径规划方法。
10.本技术的技术方案可以达到的有益效果是：一种自动泊车路径规划方法、装置、介质及设备。本技术通过利用地面标线构造泊车空间的虚拟边界，并利用缩小后的虚拟车辆轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，使得在实际泊车场景中车辆可以压过地面标线，增大进行路径规划时的可用泊车空间，提高路泊车径规划成功率，减少泊车所需空间，提高泊车效率。
附图说明
11.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
12.图1是本技术一种自动泊车路径规划方法的使用场景示意图；
13.图2是本技术正常泊车过程中车辆压过地面侧边线示意图；
14.图3是本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施方式的示意图；
15.图4是本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施例中所确定的泊车环境范围示意图；
16.图5是本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施例中利用车辆经缩小的轮廓示意图；
17.图6是本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施例中具体泊车场景示意图；
18.图7是本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施例中具体泊车场景示意图；
19.图8是本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施方式的示意图；
20.通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
21.下面结合附图对本技术的较佳实施例进行详细阐述，以使本技术的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。
22.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
23.自动泊车是自动驾驶中的一项重要功能,使用场景如图1所示，自动泊车辅助系统apa(auto parking assist)通过控制车辆的加减速度和转向角度自动停放车辆。该系统通过传感器进行碰撞检测感知泊车环境，并估计车辆姿态(位置和行驶方向)，并根据驾驶员的选择自动或手动设置目标泊车位。然后系统进行自动泊车路径计算，并通过精确的车辆定位与车辆控制系统使车辆沿定义的泊车路径进行全自动泊车，直至到达最终目标泊车位。
24.现有技术中已有多种自动泊车路径规划方法。现有技术在进行泊车路径规划的过程中利用传感器感知环境以及进行障碍物检测时，都是利用车辆的真实轮廓与车位边界及道路标线进行碰撞检测，以避免车辆与车位边界发生碰撞。这样即使是车位的边界为划在地上的，正常泊车车辆可以压过的地面边线如图2所示，在进行路径规划时还要避免车辆碰到地面边线，导致实际规划路径不是最优，所需泊车空间大，泊车路径规划成功率低，泊车效率低。
25.本技术通过识别泊车环境中的地面标线虚拟化后构造泊车空间的虚拟边界，利用缩小后的虚拟车辆轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，使得规划路径的时候允许车身与地面标线碰撞，增加路径规划时可用空间，提高路径规划成功率，使得最终规划的路径达到最优，减少泊车所需空间，提高泊车效率。
26.下面以具体地实施例结合附图对本技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
27.图3示出了本技术一种自动泊车路径规划方法的一个具体实施方式
28.在图3示出的本技术自动泊车路径规划方法的具体实施方式中，包括过程s301,提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别；过程s302，将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界；过程s303，提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；以及过程s304，利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。
29.通过将地面上的标线，包括车位线，进行识别并虚拟化，之后构造虚拟泊车空间边界，再利用将车辆轮廓做小后的虚拟轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，能够使得使用泊车场景中车辆能够压过地面标线，从而增加泊车路径规划时的可用空间，提高泊车过程中的灵活性，使得最终规划的路径达到最优，减少泊车所需空间，提高泊车成功率。
30.过程s301表示的提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别的过程，能够便于对地面标线虚拟化后，后续利用虚拟地面标线得到虚拟泊车空间边界。具体的，地面标线包括目标车位的车位边线以及道路标线。
31.在本技术的一个具体实施例中，上述提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息的过程包括，根据车辆的尺寸与最小转弯半径确定上述预定泊车空间内，如图4所示。例如，将上述泊车环境范围根据经验值确定为30mx30m的正方形，或者将上述泊车环境范围确定为边长为：车辆长度+最小转弯半径的正方形。
32.在本技术的一个具体实施例中，用车辆上配置的至少一个传感器获取车位所处的
泊车物理环境的图像，并提取与泊车相关的对象，以便于进一步识别出泊车环境中的地面标线。具体的，上述车辆可以是承载人和/或物并且通过发动机、电池等动力系统移动的任何类型的车辆，包括但不限于轿车、卡车、巴士、电动车、摩托车、房车、火车等。上述图像中包括与泊车相关的对象(例如车位边界，包括立柱、锥桶、边线等信息)以及与泊车不想关的对象(例如其他交通工具，以及景物)，需要从大量对象中识别出与泊车相关的对象。
33.可选的，上述至少一个传感器可以包括avm(环视鱼眼摄像头)以及uss(超声波雷达)。
34.在本技术的一个具体实例中，上述提取与泊车相关的对象的过程包括，车位检测、实际障碍物检测以及接地线检测。具体的，上述车位检测过程包括，车位边界检测，上述实际障碍物检测的过程包括对预定范围内的其他交通工具、人以及锥桶等进行检测；上述接地线检测过程包括，对预定范围内的墙面、柱子等建筑物与地面接触的边界进行检测。
35.在本技术的一个具体实施例中，上述提取与泊车相关的对象的过程还包括对象融合过程。即将多相机感知的对象信息融合为一个对象信息，例如，将多个相机拍到的同一障碍物信息融合为一个障碍物信息用以进行输出；将相机感知结果与超声感知结果进行融合，例如，将相机拍到的车位信息和超声波雷达得到的车位信息，融合为一个车位信息进行输出；或者换将多帧感知信息融合为一个信息，例如，将一个相机拍到的同一接地线信息的多帧图片融合为一个该障碍物信息以进行输出吗，这样就能得到更为稳定、准确的对象信息。
36.在本技术的一个具体实施例中，上述根据感知信息对地面标线进行识别的过程包括，对目标车位的地面边线进行识别。具体的，在完成车位检测后，对车位边界是否为地面标线进行辨别，并将得到地面车位边线进行虚拟化得到虚拟车位边线，以便后续利用虚拟车位边线构造虚拟泊车空间边界。
37.在本技术的一个具体实施例中，上述根据感知信息对地面标线进行识别的过程包括，对目标车位的预定泊车空间内的道路标线进行识别，以便后续虚拟化道路标线并利用虚拟道路标线构造虚拟泊车空间边界。
38.过程s302表示的将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界的过程，能够便于利用虚拟泊车空间边界进行碰撞检测。
39.在本技术的一个具体实施例中，将车位边线进行虚拟化得到虚拟车位边线，并利用虚拟车位边线得到目标车位的虚拟泊车空间边界。
40.在本技术的一个具体实施例中，将道路标线进行虚拟化并利用虚拟道路标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界。
41.在本技术的一个具体实施例中，将车位边线以及道路标线进行虚拟化得到虚拟车位边线以及虚拟道路标线，并利用虚拟车位边线以及虚拟道路标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界。
42.过程s303表示的提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓，虚拟车辆轮廓如图5所示，能够便于利用虚拟车辆轮廓与上述虚拟泊车空间边界进行碰撞检测，利用缩小后的虚拟车辆轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，增大进行路径规划时的可用泊车空间，提高路径规划成功率，减少泊车所需空间，提高泊车效率。
43.在本技术的一个具体实施例中，上述将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓的过程包括，将所述车辆轮廓缩小得到所述虚拟车辆轮廓，可选的，以车辆轮廓的中心为中心，将车辆轮廓缩小至不大于车辆的实际轮廓的0.8倍得到虚拟车辆轮廓。将车辆轮廓缩小至0.8倍起，进行泊车路径规划的成功率明显提高，得到泊车路径也更加理想。
44.在本技术的一个具体实施例中，上述将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓的过程包括，以车辆轮廓的中心为中心，将车辆轮廓缩小至不大于车辆的实际轮廓的0.5倍得到虚拟车辆轮廓。将车辆轮廓缩小至0.5倍起，进行泊车路径规划的成功率的提高更加显著，得到泊车路径也更加理想。
45.过程s304表示的利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径，能够最终高成功率地规划出一条与地面标线有交叉的泊车路径，使得在泊车的过程中，既可以高效地进行泊车。
46.在本技术的一个具体实例中，利用虚拟车辆轮廓与虚拟泊车空间边界的虚拟车位线进行碰撞测试。具体的，在实际车辆泊停过程中表现为车辆能够压过地面车位边线，这样不仅能够增加路径规划时的可用空间，还能够减少实际泊停过程中需要的泊车空间，提高路径规划成功率率，并提高泊车效率。
47.在本技术的一个具体实例中，利用虚拟车辆轮廓与虚拟空间边界的虚拟道路标线进行碰撞测试。具体的，在实际车辆泊停场景中，道路标线之外往往是其他车位或者可用空间如图5所示，现有技术采用的是道路标线与实际车辆轮廓进行碰撞测试的方法，使得道路标线之外的空间不可用。本实施例在泊车过程中表现为，车辆能够利用道路标线，借用道路标线之外的可用空间进行泊车，这样能够增加路径规划时的可用空间，提高路径规划成功率率，并提高泊车效率。
48.在本技术的一个具体实例中，在图6所示的泊车环境中泊车边界仅为地面标线的场景中，利用由虚拟车位线以及虚拟道路标线构造得到的泊车空间边界，以利于与虚拟车辆轮廓进行碰撞测试，增加泊车路径规划过程中的可利用空间。
49.在本技术的一个具体实施例中，如图7所示的泊车环境中泊车边界不仅有地面标线还有实际障碍物时，本技术的自动泊车路径规划方法还包括，根据感知信息对实际障碍物轮廓线进行识别；利用实际障碍物轮廓线与需泊停车辆的实际车辆轮廓进行实际碰撞检测；在实际泊车场景中存在实际障碍物时，需要通过实际车辆轮廓与实际障碍物进行碰撞检测以避免车辆与实际障碍物发生碰撞。
50.在本技术的一个具体实施例中，本技术的自动泊车路径规划方法还包括，根据感知信息识别目标车位的地面侧边线、道路标线；将地面侧边线以及与地面侧边线相交的道路标线进行裁剪，并将裁剪后剩余的地面侧边线和道路标线作为目标车位的可用泊车空间的相应边界；以及利用可用泊车空间的相应边界与需泊停车辆的实际车辆轮廓进行实际碰撞检测。
51.在本技术的一个具体实例中，上述将地面侧边线以及与地面侧边线相交的道路标线进行裁剪的过程包括，将所述地面侧边线从靠近所述道路边线的部分开始，裁剪掉所述地面侧边线长度的0.3倍至1倍；以及将与所述地面侧边线相交的道路边线从靠近所述地面
侧边线的部分开始，裁剪掉被裁剪掉的地面侧边线长度的0.5倍至1.5倍，将地面侧边线和道路标线裁剪到这种程度的时候，自动泊车路径规划的成功率和效率显著提高，得到的路径也更加理想。
52.在本技术的一个具体实施例中，本技术的自动泊车路径规划方法还包括，根据实际碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。在实际泊车场景中存在实际障碍物时，需通过实际车辆轮廓与实际车辆轮廓进行碰撞检测，这样既可以高成功率地规划处一条最优泊车路径，使得泊车过程能够高效地进行，又能够安全地避开障碍物
53.本实施例既可以高成功率地规划处一条最优泊车路径，使得泊车过程能够高效地进行，又能够安全地避开障碍物。具体的，上述实际障碍物轮廓线包括墙、立柱、锥桶等物体的实际轮廓线。
54.在本技术的一个具体实施例中，上述根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径的过程包括，根据碰撞检测的结果，利用实时圆弧法进行路径规划。
55.在本技术的一个具体实施例中，上述根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径的过程包括，根据碰撞检测的结果，利用hybrida*搜索算法计算规划泊车路径。
56.在本技术的一个具体实施例中，在需泊停车辆使用频率较高的泊车场景中，例如，家用车库，本技术一种自动泊车路径规划方法还包括，将进行上述自动泊车规划路径得到的泊车路径进行储存，能够便于之后进行泊车时，直接调用并按照存储的路径进行。
57.图8示出了本技术一种自动泊车路径规划装置的一个具体实施方式
58.在图8示出的本技术自动泊车路径规划装置的具体实施方式中，包括地面标线获取模块801，提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别；虚拟泊车空间边界获取模块802，将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界；虚拟车辆轮廓获取模块802，提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；碰撞检测及规划模块804，利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。
59.本技术路径规划装置能够通过将地面上的标线，包括车位线，进行识别并虚拟化，之后构造虚拟泊车空间边界，再利用将车辆轮廓做小后的虚拟轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，能够使得使用泊车场景中车辆能够压过地面标线，从而增加泊车路径规划时的可用空间，提高泊车过程中的灵活性，使得最终规划的路径达到最优，减少泊车所需空间，提高泊车成功率。
60.用于提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别的地面标线获取模块801，能够便于对地面标线虚拟化后，后续利用虚拟地面标线得到虚拟泊车空间边界。具体的，地面标线包括目标车位的车位边线以及道路标线。
61.在本技术的一个具体实施例中，上述虚拟地面标线获取模块801包括车辆上配置的至少一个传感器，例如，avm(环视鱼眼摄像头)以及uss(超声波雷达)。
62.用于将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界的虚拟泊车空间边界获取模块802，能够便于后续利用虚拟泊车空间边界进行碰撞检测。
63.用于提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓的虚拟车辆轮廓获取模块803，能够便于利用虚拟车辆轮廓与上述虚拟泊车空间边界进行碰撞检测，利用缩小后的虚拟车辆轮廓与虚拟边界进行碰撞测试，增大进行路径规划时的可用泊车空间，提高路径规划成功率，减少泊车所需空间，提高泊车效率。
64.用于利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径的碰撞检测及规划模块804，能够最终高成功率地规划出一条与地面标线有交叉的泊车路径，使得在泊车的过程中，既可以高效地进行泊车。
65.在本技术的一个具体实施例中，本技术的自动泊车路径规划装置还包括：实际障碍物轮廓线识别模块，用于根据感知信息对实际障碍物轮廓线进行识别。
66.在本技术的一个具体实施例中，本技术的自动泊车路径规划装置还包括：可用泊车空间的相应边界获取模块，用于根据感知信息识别目标车位的地面侧边线、道路标线；将地面侧边线以及与地面侧边线相交的道路标线进行裁剪，并将裁剪后剩余的地面侧边线和道路标线作为目标车位的可用泊车空间的相应边界。
67.在本具体实施例中，上述碰撞检测及规划模块804还用于，利用实际障碍物轮廓线以及利用可用泊车空间的相应边界与需泊停车辆的实际车辆轮廓进行实际碰撞检测；以及根据实际碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。
68.在实际泊车场景中存在实际障碍物时，需要通过实际车辆轮廓与实际障碍物进行碰撞检测以避免车辆与实际障碍物发生碰撞。本实施例既可以高成功率地规划处一条最优泊车路径，使得泊车过程能够高效地进行，又能够安全地避开障碍物。
69.在本技术的一个具体实施例中，在需泊停车辆使用频率较高的泊车场景中，例如，家用车库，本技术一种自动泊车路径规划装置还包括，路径存储装置，其用于将进行上述自动泊车规划路径得到的泊车路径进行储存，能够便于之后进行泊车时，直接调用并按照存储的路径进行。
70.本技术提供的扩展自动泊车路径规划装置，可用于执行上述任一实施例描述的扩展自动泊车路径规划方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
71.在本技术的一个具体实施例中，本技术一种自动泊车路径规划装置中各功能模块可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中或在两者的组合中。
72.软件模块可驻留在ram存储器、快闪存储器、rom存储器、epro0m存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可装卸盘、cd-rom或此项技术中已知的任何其它形式的存储介质中。示范性存储介质耦合到处理器，使得处理器可从存储介质读取信息和向存储介质写入信息。
73.处理器可以是中央处理单元(英文：central processing unit，简称：cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：digital signal processor，简称：dsp)、专用集成电路(英文：application specific integrated circuit，简称：asic)、现场可编程门阵列(英文：field programmable gate array，简称：fpga)或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合等。通用处理器可以是微处理器，但在替代方
案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装置的组合，例如dsp与微处理器的组合、多个微处理器、结合dsp核心的一个或一个以上微处理器或任何其它此类配置。在替代方案中，存储介质可与处理器成一体式。处理器和存储介质可驻留在asic中。asic可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和存储介质可作为离散组件驻留在用户终端中。
74.在本技术的另一个具体实施方式中，一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，计算机指令被操作以执行方上述中的扩展一种自动泊车路径规划方法。
75.在本技术的一个另一个具体实施方式中，一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，该计算机指令被操作以执行上述方案中的自动泊车路径规划方法。
76.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
77.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
78.以上所述仅为本技术的实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种自动泊车路径规划方法，其特征在于，包括：提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据所述感知信息对地面标线进行识别；将所述地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用所述虚拟地面标线得到所述目标车位的虚拟泊车空间边界；提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将所述车辆轮廓进行缩小处理得到所述需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；利用所述虚拟泊车空间边界与所述虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据所述虚拟碰撞检测的结果对所述需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。2.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划方法，其特征在于，所述地面标线包括所述目标车位的车位边线以及道路标线；所述将所述地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用所述虚拟地面标线得到所述目标车位的虚拟泊车空间边界的过程包括，将所述车位边线以及道路标线进行虚拟化得到虚拟车位边线以及虚拟道路标线，并利用所述虚拟车位边线以及所述虚拟道路标线得到所述目标车位的虚拟泊车空间边界。3.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划方法，其特征在于，所述将所述车辆轮廓进行缩小处理得到所述需泊停车辆的虚拟车辆轮廓的过程包括，以所述车辆轮廓的中心为中心，将所述车辆轮廓缩小得到所述虚拟车辆轮廓。4.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划方法，其特征在于，所述将所述车辆轮廓进行缩小处理得到所述需泊停车辆的虚拟车辆轮廓的过程包括，以所述车辆轮廓的中心为中心，将所述车辆轮廓缩小至不大于所述车辆的实际轮廓的0.5倍得到所述虚拟车辆轮廓。5.根据权利要求1所述的自动泊车路径规划方法，其特征在于，还包括，根据所述感知信息对实际障碍物轮廓线进行识别；利用所述实际障碍物轮廓线与所述需泊停车辆的实际车辆轮廓进行实际碰撞检测；以及根据所述实际碰撞检测的结果对所述需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。6.根据权利要求4所述的自动泊车路径规划方法，其特征在于，还包括，根据所述感知信息识别所述目标车位的地面侧边线、道路标线；将所述地面侧边线以及与所述地面侧边线相交的道路标线进行裁剪，并将裁剪后剩余的地面侧边线和道路标线作为所述目标车位的可用泊车空间的相应边界；以及利用所述可用泊车空间的相应边界与需泊停车辆的实际车辆轮廓所述进行所述实际碰撞检测。7.根据权利要求5所述的自动泊车路径规划方法，其特征在于，还包括，所述将所述地面侧边线以及与所述地面侧边线相交的道路边线进行裁剪的过程包括，将所述地面侧边线从靠近所述道路边线的部分开始，裁剪掉所述地面侧边线长度的0.3倍至1倍；以及将与所述地面侧边线相交的道路边线从靠近所述地面侧边线的部分开始，裁剪掉被裁
剪掉的地面侧边线长度的0.5倍至1.5倍。8.一种自动泊车路径规划装置，其特征在于，包括，地面标线获取模块，用于提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据所述感知信息对地面标线进行识别；虚拟泊车空间边界获取模块，用于将所述地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用所述虚拟地面标线得到所述目标车位的虚拟泊车空间边界；虚拟车辆轮廓获取模块，用于提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将所述车辆轮廓进行缩小处理得到所述需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；碰撞检测及规划模块，用于利用所述虚拟泊车空间边界与所述虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据所述虚拟碰撞检测的结果对所述需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。9.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被操作以执行权利要求1-7中任一项所述的自动泊车路径规划方法。10.一种计算机设备，其包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机指令，其中所述处理器操作所述计算机指令以执行权利要求1-7中任一项所述的自动泊车路径规划方法。

技术总结
本申请公开了一种自动泊车路径规划方法、装置、介质及设备，属于自动驾驶技术领域。该方法主要包括，提取车辆感知到的包含目标车位在内的预定泊车空间内的感知信息，并根据感知信息对地面标线进行识别；将地面标线虚拟化得到虚拟地面标线，并利用虚拟地面标线得到目标车位的虚拟泊车空间边界；提取需泊停车辆的车辆轮廓，并将车辆轮廓进行缩小处理得到需泊停车辆的虚拟车辆轮廓；利用虚拟泊车空间边界与虚拟车辆轮廓进行虚拟碰撞检测，并根据虚拟碰撞检测的结果对需泊停车辆进行泊车轨迹规划得到自动泊车规划路径。本申请能够增大进行路径规划时的可用泊车空间，提高路泊车径规划成功率，减少泊车所需空间，提高泊车效率。提高泊车效率。提高泊车效率。


技术研发人员：黄政明 冉旭 田勃 徐志江 顾云峰
受保护的技术使用者：魔门塔（苏州）科技有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2023/7/5