侧方位停车方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及车辆主动安全领域，特别设及一种侧方位停车方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着科技与经济的发展，车辆已经成为生活中必不可少的交通工具。侧方位停车 是较为重要的驾驶环节，而随着智能计算的飞速发展，侧方位停车系统已成为智能驾驶技 术中研究的焦点。
[0003] 现有技术中，侧方位停车系统包括:状态获取模块和停车控制模块，停车控制模块 中存储有驾驶员根据侧方位停车经验设置的车辆状态信息与停车行驶路径的对应关系，其 中，车辆状态信息可W包括:待停车辆在停车环境中的位置信息、目标车位在停车环境中的 位置信息、停车环境中的障碍物的位置信息等，在进行侧方位停车时，状态获取模块可W获 取本车的车辆状态信息，停车控制模块可W根据本车的车辆状态信息与停车行驶路径的对 应关系确定与本车的车辆状态信息对应的目标停车行驶路径，然后根据该目标停车行驶路 径完成侧方位停车。
[0004] 在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在W下问题：
[0005] 现有的侧方位停车系统是基于驾驶员的经验实现侧方位停车的，由于实际应用 中，不同的停车环境中的车位的宽度、障碍物的位置不同，因此，基于驾驶员经验的侧方位 停车系统的稳定性较低，灵活性较差。
【发明内容】
[0006] 为了解决现有技术中的侧方位停车系统的稳定性较低，灵活性较差的问题，本发 明提供一种侧方位停车方法及系统。所述技术方案如下：
[0007] 第一方面，提供一种侧方位停车方法，用于侧方位停车系统，所述方法包括：
[000引获取本车的车辆状态信息，所述车辆状态信息包括:本车在停车环境中的位置信 息和目标车位在所述停车环境中的位置信息；
[0009] 根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定离散停车行驶路径；
[0010] 对所述离散停车行驶路径进行曲线拟合，得到目标停车行驶路径，所述目标停车 行驶路径的起点为本车在所述停车环境中的位置信息指示的初始位置点，所述目标停车行 驶路径的终点为所述目标车位在所述停车环境中的位置信息指示的目标位置点；
[0011] 根据所述目标停车行驶路径控制本车完成侧方位停车。
[0012] 可选地，所述根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定离散停车行驶路径， 包括：
[0013] 获取所述停车环境；
[0014] 将所述停车环境划分为至少两个面积相等的网格，每个所述网格对应一个位置状 态；
[0015] 根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定至少两个位置状态值；
[0016] 确定所述至少两个位置状态值中的每个位置状态值对应的位置状态，得到至少两 个位置状态；
[0017] 确定所述至少两个位置状态中的每个位置状态对应的位置点，得到至少两个位置 点，所述至少两个位置点包括所述初始位置点和所述目标位置点；
[0018] 依次连接相邻的两个位置点得到所述离散停车行驶路径。
[0019] 可选地，所述根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定至少两个位置状态 值，包括：
[0020] 根据所述车辆状态信息确定本车从所述初始位置点到所述目标位置点所采取的 动作对应的第一动作参数；
[0021] 根据所述第一动作参数调整本车的位置状态，调整后本车的位置状态为第一位置 状态；
[0022] 判断所述第一位置状态是否为目标位置状态，所述目标位置状态是所述目标位置 点对应的位置状态；
[0023] 若所述第一位置状态是所述目标位置状态，则将所述第一动作参数作为所述机器 学习算法的输入参数，得到所述机器学习算法的第一输出参数；
[0024] 根据所述第一输出参数确定所述至少两个位置状态值。
[0025] 可选地，在所述判断所述第一位置状态是否为目标位置状态之后，所述方法还包 括：
[0026] 若所述第一位置状态不是所述目标位置状态，则判断本车的移动步数是否大于预 设步数，所述移动步数为本车从所述初始位置点移动至第一位置点所经过的网格数，所述 第一位置点为所述第一位置状态对应的位置点；
[0027] 若本车的移动步数不大于所述预设步数，则根据本车的当前状态信息确定本车从 所述第一位置点到所述目标位置点所采取的动作对应的第二动作参数，所述当前状态信息 包括:本车在所述停车环境中的当前位置信息和所述目标车位在所述停车学习环境中的位 置信息；
[0028] 根据所述第二动作参数调整本车的位置状态，调整后本车的位置状态为第二位置 状态；
[0029] 判断所述第二位置状态是否为目标位置状态；
[0030] 若所述第二位置状态是所述目标位置状态，则将所述第一动作参数作为所述机器 学习算法的输入参数，得到所述机器学习算法的第一输出参数；
[0031] 将所述第二动作参数作为所述机器学习算法的输入参数，得到所述机器学习算法 的第二输出参数；
[0032] 根据所述第一输出参数和所述第二输出参数确定所述至少两个位置状态值。
[0033] 可选地，所述根据所述第一动作参数调整本车的位置状态，包括：
[0034] 根据所述第一动作参数调整本车的位置状态，在调整的过程中判断本车与障碍物 是否发生碰撞；
[0035] 所述根据所述第二动作参数调整本车的位置状态，包括：
[0036] 根据所述第二动作参数调整本车的位置状态，在调整的过程中判断本车与障碍物 是否发生碰撞。
[0037] 可选地，在所述根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定至少两个位置状 态值之后，所述方法还包括：
[0038] 采用自适应学习算法对所述至少两个位置状态值进行更新。
[0039] 第二方面，提供一种侧方位停车系统，所述侧方位停车系统包括：
[0040] 获取模块，用于获取本车的车辆状态信息，所述车辆状态信息包括:本车在停车环 境中的位置信息和目标车位在所述停车环境中的位置信息；
[0041] 确定模块，用于根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定离散停车行驶路 径；
[0042] 拟合模块，用于对所述离散停车行驶路径进行曲线拟合，得到目标停车行驶路径， 所述目标停车行驶路径的起点为本车在所述停车环境中的位置信息指示的初始位置点，所 述目标停车行驶路径的终点为所述目标车位在所述停车环境中的位置信息指示的目标位 置点；
[0043] 停车模块，用于根据所述目标停车行驶路径控制本车完成侧方位停车。
[0044] 可选地，所述确定模块，包括：
[0045] 获取单元，用于获取所述停车环境；
[0046] 划分单元，用于将所述停车环境划分为至少两个面积相等的网格，每个所述网格 对应一个位置状态.
[0047] 第一确定单元，用于根据所述车辆状态信息，采用机器学习算法确定至少两个位 置状态值；
[0048] 第二确定单元，用于确定所述至少两个位置状态值中的每个位置状态值对应的位 置状态，得到至少两个位置状态；
[0049] 第=确定单元，用于确定所述至少两个位置状态中的每个位置状态对应的位置 点，得到至少两个位置点，所述至少两个位置点包括所述初始位置点和所述目标位置点；
[0050] 连接单元，用于依次连接相邻的两个位置点得到所述离散停车行驶路径。
[0051] 可选地，所述第一确定单元，包括：
[0052] 第一确定子单元，用于根据所述车辆状态信息确定本车从所述初始位置点到所述 目标位置点所采取的动作对应的第一动作参数；
[0053] 第一调整子单元，用于根据所述第一动作参数调整本车的位置状态，调整后本车 的位置状态为第一位置状态；
[0054] 第一判断子单元，用于判断所述第一位置状态是否为目标位置状态，所述目标位 置状态是所述目标位置点对应的位置状态；
[0055] 第一得到子单元，用于当所述第一位置状态是所述目标位置状态时，将所述第一 动作参数作为所述机器学习算法的输入参数，得到所述机器学习算法的第一输出参数；
[0056] 第二确定子单元，用于根据所述第一输出参数确定所述至少两个位置状态值。 [0化7] 可选地，所述第一确定单元，还包括：
[0058] 第二判断子单元，用于当所述第一位置状态不是所述目标位置状态时，判断本车 的移动步数是否大于预设步数，所述移动步数为本车从所述初始位置点移动至第一位置点 所经过的网格数，所述第一位置点为所述第一位置状态对应的位置点；
[0059] 第=确定子单元，用于当本车的移动步数不大于所述预设步数时，根据本车的当 前状态信息确定本车从所述第一位置点到所述目标位置点所采取的动作对应的第二动作 参数，所述当前状态信息包括:本车在所述停车环境中的当前位置信息和所述目标车位在 所述停车学习环境中的位置信息；
[0060]第二调整子单元，用于根据所述第二动作参数调整本车的位置状态，调整后本车 的位置状态为第二位置状态；
[0061 ]第=判断子单元，用于判断所述第二位置状态是否为目标位置状态；
[0062] 第二得到子单元，用于当所述第二位置状态是所述目标位置状态时，将所述第一 动作参数作为所述机器学习算法的输入参数，得到所述机器学习算法的第一输出参数；
[0063] 第=得到子单元，用于将所述第二动作参数作为所述机器学习算法的输入参数， 得到所述机器学习算法的第二输出参数；
[0064] 第四确定子单元，用于根据所述第一输出参数和所述第二输出参数确定所述至少 两个位置状态值。
[0065] 可选地，所述第一调整子单元，用于根据所述第一动作参数调整本车的位置状态， 在调整的过程中判断本车与障碍物是否发生碰撞；
[0066] 所述第二调整子单元，用于根据所述第二动作参数调整本车的位置状态，在调整 的过程中判断本车与障碍物是否发生碰撞。
[0067] 可选地，所述确定模块，还包括：
[0068] 更新单元，用于采用自适应学习算法对所述至少两个位置状态值进行更新。
[0069] 本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
[0070] 本发明提供的侧方位停车方法及系统，通过获取本车的车辆状态信息;根据车辆 状态信息，采用机器学习算法确定离散停车行驶路径;对离散停车行驶路径进行曲线拟合， 得到目标停车行驶路径;根据目标停车行驶路径控制本车完成侧方位停车，该方法由侧方 位停车系统执行。由于本发明采用机器学习算法确定目标停车行驶路径，目标停车行驶路 径的确定不受驾驶员的经验的限制，解决了现有技术中的侧方位停车系统的稳定性较低， 灵活性较差的问题，达到了提高侧方位停车系统的稳定性，灵活性的效果。
[0071] 应当理解的是，W上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本 发明。
【附图说明】
[0072] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据运些附图获得其他 的附图。
[0073] 图1是本发明一个实施例提供的一种侧方位停车方法的方法流程图；
[0074] 图2-1是本发明另一个实施例提供的一种侧方位停车方法的方法流程图；
[0075] 图2-2是图2-1所示实施例提供的机器学习算法的原理图；
[0076] 图2-3是图2-1所示实施例提供的将停车环境离散化的示意图；
[0077] 图2-4是图2-1所示实施例提供的采用机器学习算法确定离散停车行驶路径的方 法流程图；
[0078] 图2-5是图2-1所示实施例提供的采用机器学习算法确定至少两个位置状态值的 方法流程图；
[0079] 图2-6是