记忆泊车方法、装置、设备、存储介质及程序产品与流程

1.本技术实施例涉及自动泊车技术领域，尤其涉及一种记忆泊车方法、装置、设备、存储介质及程序产品。


背景技术：

2.自动泊车技术，为驾驶员提供了一种方便、快捷的泊车方式。在自动泊车技术中，新兴的记忆泊车技术受到了广泛地应用。
3.在记忆泊车中，通过自主学习驾驶员在泊车过程中的路线，当车辆再次驶入该场地时，车辆可以通过环境感知对车辆进行定位，并控制车辆行驶至所记忆的停车路线上，通过该路线泊入停车位。
4.在现有的记忆泊车系统中，在对车辆进行定位时，往往基于slam(simultaneous localization and mapping，即时定位与记忆泊车)技术进行，通过绘制车辆所处环境的地图的方式进行车辆定位，所需工程巨大，增加了记忆泊车的成本和复杂程度。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种记忆泊车方法、装置、设备、存储介质及程序产品，实现了基于车载环视相机采集的图片进行车辆的定位，所依赖的硬件资源少，且算法复杂程度低，降低了泊车控制的成本和复杂度。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种记忆泊车方法，该方法包括：基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内；若是，则获取所述预设起点的参考轨迹；根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以控制所述车辆行驶至所述预设起点对应的泊车点；根据所述泊车点，控制所述车辆泊入所述预设起点对应的目标泊车位。
7.可选的，基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内，包括：加载至少一个预设起点对应的参考环视图；根据所述车载环视图与至少一个预设起点对应的参考环视图，判断所述车辆是否位于其中一个预设起点的预设范围内。
8.可选的，根据所述车载环视图与至少一个预设起点对应的参考环视图，判断所述车辆是否位于其中一个预设起点的预设范围内，包括：获取所述车载环视图与各个所述预设起点对应的参考环视图的特征信息；针对每个预设起点，根据所述车载环视图以及各个预设起点对应的参考环视图的所述特征信息，确定所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的匹配度；根据所述匹配度，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
9.可选的，根据所述车载环视图与至少一个预设起点对应的参考环视图，判断所述车辆是否位于其中一个预设起点的预设范围内，包括：针对每个预设起点，获取所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的特征信息；根据所述特征信息，计算所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的映射关系，其中，所述映射关系用于描述车载环视图中各个第一特征点与所述预设起点对应的参考环视图中与各个第一特征点对应的各
个第二特征点的转换关系；根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
10.可选的，根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内，包括：根据所述映射关系，对所述车载环视图进行坐标转换，以得到转换后的与预设起点对应的参考环视图处于同一图像坐标系的车载环视图；根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
11.可选的，根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内，包括：根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，计算所述车辆的当前位置与预设起点的位置偏差；当所述位置偏差满足预设条件时，将所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图分别转化为第一鸟瞰图和第二鸟瞰图；根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
12.可选的，所述映射关系包括旋转矩阵和平移矩阵，根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内，包括：根据所述旋转矩阵和平移矩阵，判断所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图是否满足设定条件；若是，则将所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图分别转化为第一鸟瞰图和第二鸟瞰图；根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
13.可选的，根据所述旋转矩阵和平移矩阵，判断所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图是否满足设定条件，包括：根据所述旋转矩阵，确定所述车载环视图的图像坐标系相对于所述预设起点对应的参考环视图的图像坐标系的角度偏差；根据所述平移矩阵，确定所述车载环视图的图像坐标系的原点相对于所述预设起点对应的参考环视图的图像坐标系的原点的距离偏差；当所述角度偏差小于预设角度，且所述距离偏差小于预设距离时，确定所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图满足设定条件。
14.可选的，根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内，包括：分别提取所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的车位线；根据所述车位线，分别获取所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的所述车位线对应的一个或多个泊车位的车位角点；计算所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的各个所述车位角点的在世界坐标系下的坐标；根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中各个所述车位角点在世界坐标系下的坐标，确定所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的车位线的第一夹角；根据所述映射关系，对所述第一鸟瞰图中各点进行坐标转换，得到转换后的第一鸟瞰图；基于所述转换后的第一鸟瞰图中各个车位角点在世界坐标系下的坐标和所述第二鸟瞰图中各个车位角点在世界坐标系下的坐标，确定角点对应关系，其中，所述角点对应关系用于描述转换后的第一鸟瞰图与第二鸟瞰图中对应的车位角点在世界坐标系下的坐标的对应关系；根据所述第一夹角和所述角点对应关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
15.可选的，在基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围
内之前，所述方法还包括：获取所述车辆的定位信息；当根据所述车辆的定位信息确定所述车辆处于预设起点附近时，实时采集所述车辆的车载环视图。
16.可选的，在基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内之前，所述方法还包括：基于用户指令，开启泊车学习功能，并确定当前车辆所在的位置为预设起点；加载并存储所述预设起点对应的所述车辆的参考环视图；在所述用户泊车期间，根据所述车辆的轮速计记录的转速信息，定位所述车辆，并生成车辆在所述预设起点的参考轨迹。
17.可选的，根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，包括：根据所述参考轨迹确定最终泊车位置；开启所述车辆的环境感知模块，并基于所述最终泊车位置，控制所述车辆沿所述参考轨迹行驶，以到达所述最终泊车位置对应的泊车点。
18.可选的，根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，包括：根据所述车辆的车载环视图与所述预设起点的参考环视图，确定所述车辆的角度偏差和平移偏差；根据所述角度偏差、平移偏差以及所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以使所述车辆沿所述参考轨迹行驶。
19.可选的，根据所述角度偏差、平移偏差以及所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，包括：根据所述角度偏差和平移偏差，对所述车辆进行位置校正，以使所述车辆移动至所述预设起点；基于环境感知模块，控制车辆沿所述预设起点对应的参考轨迹行驶至所述预设起点对应的泊车点。
20.可选的，根据所述泊车点，控制所述车辆泊入所述预设起点对应的目标泊车位，包括：判断在所述泊车点是否检测到所述预设起点对应的目标泊车位；若是，则基于所述目标泊车位与在所述泊车点的所述车辆的位置关系，控制所述车辆泊入所述目标泊车位。
21.可选的，若未检测到所述预设起点对应的目标泊车位，所述方法还包括：生成泊车失败提示信息。
22.可选的，若所述车辆位于预设起点的预设范围内，在获取所述预设起点的参考轨迹之前，所述方法还包括：生成泊车提示信息。
23.相应的，获取所述预设起点的参考轨迹，包括：当接收到用户的泊车确认信息之后，获取所述预设起点的参考轨迹。
24.第二方面，本技术实施例还提供了一种记忆泊车装置，该装置包括：
25.车辆定位模块，用于基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内；参考轨迹获取模块，用于若是，则获取所述预设起点的参考轨迹；行车控制模块，用于根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以控制所述车辆行驶至所述预设起点对应的泊车点；泊车控制模块，用于根据所述泊车点，控制所述车辆泊入所述预设起点对应的目标泊车位。
26.第三方面，本技术实施例还提供一种记忆泊车设备，包括：存储器和至少一个处理器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行本技术第一方面对应的任意实施例提供的记忆泊车方法。
27.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如本技术第
一方面对应的任意实施例提供的记忆泊车方法。
28.第五方面，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本技术第一方面对应的任意实施例提供的记忆泊车方法。
29.本技术实施例提供的记忆泊车方法、装置、设备、存储介质及程序产品，针对包括车载环视相机的车辆，在基于车载环视相机采集的车辆的车载环视图，判断车辆位于预设起点附近时，启动记忆泊车功能，通过加载该预设起点对应的参考轨迹，规划车辆的行车轨迹，从而在车辆到达该预设起点对应的泊车点时，控制车辆自动泊入该泊车点对应的目标泊车位，实现了车辆的自动泊车，提高泊车的便捷性，同时，基于车载环视图进行车辆的重定位，减少了重定位所需的硬件和软件资源，降低成本和工程复杂度，同时，定位速度快，提高了记忆泊车的效率。
附图说明
30.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
31.图1为本技术实施例提供的记忆泊车方法的一种应用场景图；
32.图2为本技术一个实施例提供的记忆泊车方法的流程图；
33.图3为本技术图2所示实施例中步骤s201的流程图；
34.图4为本技术另一个实施例提供的记忆泊车方法的流程图；
35.图5为本技术图4所示实施例中步骤s408的流程图；
36.图6为本技术图5所示实施例中第一鸟瞰图和第二鸟瞰图的示意图；
37.图7为图6所示实施例中第一鸟瞰图和第二鸟瞰图的泊车位特征点的提取结果的示意图；
38.图8为本技术图5所示实施例中步骤s503的流程图；
39.图9为本技术一个实施例提供的记忆泊车装置的结构示意图；
40.图10为本技术一个实施例提供的记忆泊车设备的结构示意图；
41.图11为本技术一个实施例提供的车辆的结构示意图。
42.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，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技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
43.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
44.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。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中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
45.下面对本技术实施例的应用场景进行解释：
46.图1为本技术实施例提供的记忆泊车方法的一种应用场景图，如图1所示，记忆泊车是一种自主学习驾驶员的泊车路线的无人泊车技术，驾驶员在将车辆110驶入停车场，或者固定泊车位120附近时，可以开启车辆110的学习功能，如通过语音指令、按键指令等方式开启学习功能，从而基于slam技术，在驾驶员泊车的过程中构建并存储环境地图，并记录驾驶员的泊车路线，当车辆110再次驶入停车场或者固定泊车位120附近时，基于车辆110上设置的传感器，如视觉传感器、超声传感器、雷达等，采集车辆110当前位置的环境数据，结合所建立的环境地图，实现对车辆110的重定位，从而控制车辆110沿记忆的泊车路线行驶，以及将车辆110泊入固定泊车位120，实现了车辆记忆泊车。
47.基于slam技术的车辆重定位技术，构建地图所需的软件工程较大，复杂程度较高，且由于slam技术无法还原真实尺度，除了需要构建地图所需的传感器之外，还需要结合imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)、轮速计等提供尺度信息，所依赖的硬件资源较多，且多种传感器耦合又会进一步增加工程的复杂程度，从而导致记忆泊车的重定位所需软件和硬件资源较多，成本高，且工程复杂程度高，不易于实现。
48.针对上述技术问题，本技术实施例提供了一种记忆泊车方法，实现了基于车载环视相机采集的车载环视图进行车辆的重定位，即确定车辆附近的预设起点，从而基于该预设起点对应的参考轨迹或记忆路径，进行车辆行车轨迹的规划，使得车辆到达目标泊车位对应的泊车点，并泊入该目标泊车位，基于车载环视图的重定位方式，大大降低了重定位所需的硬件和软件资源，以及工程的复杂程度，提高了记忆泊车的效率。
49.图2为本技术一个实施例提供的记忆泊车方法的流程图，该记忆泊车方法适用于设置有车载环视相机的车辆，可以由记忆泊车设备执行，如图2所示，本实施例提供的记忆泊车方法包括以下步骤：
50.步骤s201，基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内。
51.其中，预设起点可以为用户开启泊车学习功能时车辆的当前位置，预设起点的数量可以为一个或多个。车载环视图可以为基于车辆上设置的车载环视相机采集的，车载环视相机通常为多个，设置在车辆的外壳体的四周，如前后左右四个方向。预设范围可以为与预设起点距离最多2米、角度相差最多10
°
的范围内。
52.具体的，可以基于车辆的各个车载环视相机实时或按照一定周期采集车辆的车载环视图，进而基于各帧车载环视图，判断车辆是否处于某一预设起点的附近或预设范围内。
53.进一步地，可以通过对车载环视图进行图像特征提取，从而基于所提取的特征，判断车辆是否位于某一预设起点的预设范围内。
54.在泊车场景下，车辆通常位于停车场，可以基于所识别的车位号对应的特征信息，判断车辆是否位于其中一个预设起点的预设范围。
55.若判断车辆位于其中一个预设起点的预设范围内，则重定位成功，反之，则重定位失败。
56.可选的，基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内，包括：加载至少一个预设起点对应的参考环视图；根据所述车载环视图与至少一个预设起点对应的参考环视图，判断所述车辆是否位于其中一个预设起点的预设范围内。
57.其中，参考环视图为在开启泊车学习功能时，在对应的预设起点采集的车载环视
图，每个预设起点可以对应一组由于各个车载环视相机采集的参考环视图。
58.具体的，用户在将车辆驾驶至预设起点时，在该预设起点开启泊车学习功能，控制车辆的各个车载环视相机采集该预设起点对应的车载环视图，从而得到该预设起点对应的参考环视图。
59.具体的，可以对车载环视图和各个预设起点对应的参考环视图进行特征匹配，进而基于匹配结果，判断车辆是否位于其中一个预设起点的附近或预设范围内。
60.进行预设起点的预设范围的判断即为对车辆进行重定位的过程，通过车载环视图特征匹配的方式，确定匹配的预设起点，进而基于车辆的当前位置与该匹配的预设起点的位置关系定位车辆。基于不同时间采集的车载环视图特征匹配的方式实现重定位，减少了重定位对硬件资源和软件资源的依赖，简化了重定位的实现算法，提高了重定位的效率。
61.可选的，图3为本技术图2所示实施例中步骤s201的流程图，如图3所示，步骤s201可以包括以下步骤：
62.步骤s301，加载至少一个预设起点对应的参考环视图。
63.具体的，当预设起点为多个时，可以加载各个预设起点对应的参考环视图，如可以按照设定顺序加载各个预设起点对应的参考环视图，该设定顺序可以根据各个预设起点对应的目标泊车位的使用频率确定，目标泊车位使用频率越高，则对应的预设起点的顺序越靠前。
64.步骤s302，获取所述车载环视图与各个所述预设起点对应的参考环视图的特征信息。
65.具体的，可以基于特征检测算法，提取车载环视图和各个预设起点对应的参考环视图的特征信息。
66.其中，该特征检测算法可以是orb(oriented fast and rotated brief)、surf(speeded up robust feature，加速稳健特征提取算法)、sift(scale invariant feature transform，尺度不变特征变换算法)等算法。orb算法的特征由改进的fast(features from accelerated segment test，基于加速分割测试的特征)关键点和brief(binary robust indenpendent elementary features，二进制鲁棒独立基本特征)描述子组成。
67.在一些实施例中，由于车载环视相机为鱼眼相机，导致所采集的图像的畸变较大，在得到车载环视图或参考环视图之后，需要对车载环视图或参考环视图进行畸变矫正，从而获取矫正后的车载环视图与各个预设起点对应的矫正后的参考环视图的特征信息。
68.具体的，可以基于车载环视相机标定后的内参和外参，对车载环视图或参考环视图进行畸变矫正。
69.步骤s303，针对每个预设起点，根据所述车载环视图以及各个预设起点对应的参考环视图的所述特征信息，确定所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的匹配度。
70.具体的，可以基于特征信息，确定车载环视图与预设起点的参考环视图中各个匹配的特征点，进而基于匹配的特征点，确定车载环视图与预设起点的参考环视图的匹配度。匹配的特征点的数量越多，则匹配度越高。
71.进一步地，针对每个预设起点，可以基于车载环视图以及该预设起点对应的参考环视图的各个特征信息，确定车载环视图与该预设起点对应的参考环视图中特征信息匹配
的各个特征点，基于各个特征点在车载环视图以及该预设起点对应的参考环视图中的图像坐标，确定车载环视图与该预设起点对应的参考环视图的映射关系。
72.具体的，可以从车载环视图和该预设起点对应的参考环视图这两张图像中寻找特征信息匹配的特征点对，如基于knn(k
‑
nearest neighbor，最邻近节点)算法，确定车载环视图与该预设起点对应的参考环视图中特征信息匹配的各个特征点，从而得到多个特征信息匹配的特征点对。进而基于各个特征信息匹配的特征点对的图像坐标，拟合出车载环视图与该预设起点对应的参考环视图的坐标转换关系，即得到车载环视图与该预设起点对应的参考环视图的映射关系。
73.进一步地，在确定各个特征信息匹配的特征点之后，由于该映射关系是通过拟合得到的，针对每个匹配的特征点，需要基于该映射关系反向确定每个匹配的特征点的匹配误差。即针对各个匹配的特征点，基于该映射关系，确定每对匹配的特征点或每个匹配的特征点对的匹配误差，并基于匹配误差对匹配的特征点进行筛选，如去除匹配误差大于预设误差的匹配的特征点对，从而基于筛选后的匹配的特征点，确定车载环视图与预设起点的参考环视图的匹配度。
74.具体的，可以基于筛选后的匹配的特征点的数量，确定车载环视图与预设起点的参考环视图的匹配度。
75.具体的，可以基于筛选后的匹配的特征点的数量与车载环视图中像素点的总数量的比值，确定车载环视图与预设起点的参考环视图的匹配度。
76.具体的，通过上述方式确定的匹配的特征点，可能会存在一些误匹配的特征点，因此可以基于随机抽样一致算法(random sample consensus，ransac)对各个匹配的特征点进行精确匹配，即基于随机抽样一致算法对匹配的特征点进行筛选，从而得到筛选后的匹配的特征点，以基于筛选后的匹配的特征点，确定车载环视图与预设起点的参考环视图的匹配度，从而提高了匹配度计算的准确度。
77.步骤s304，根据所述匹配度，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
78.具体的，若匹配度大于预设阈值，则确定车辆位于预设起点的预设范围内。
79.步骤s202，若是，则获取所述预设起点的参考轨迹。
80.具体的，若通过步骤s201对应的重定位过程，确定车辆位于预设起点的预设范围内，则获取该预设起点对应的参考轨迹。
81.在开启泊车学习功能时，会记录预设起点对应的参考环视图以及该预设起点对应的参考轨迹，该参考轨迹是基于驾驶员或用户泊车时车辆行驶的路线生成的。
82.具体的，参考轨迹可以基于在开启泊车学习功能之后，在驾驶员控制车辆泊车的过程中，基于轮速计检测的车辆的各个车轮的转速，进行车辆定位，从而生成参考轨迹。
83.在一些实施例中，参考轨迹可以为用户驾驶时预设起点至目标泊车位的泊车点之间的行车轨迹。
84.进一步地，若确定车辆的当前位置未位于任意一个预设起点的预设范围，则生成第一提示信息，以提示用户控制车辆进行移动，以更新车辆的位置。
85.步骤s203，根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以控制所述车辆行驶至所述预设起点对应的泊车点。
86.其中，预设起点对应的泊车点为预设起点对应的目标泊车位附近或周围的一个位
置，在该泊车点可以控制车辆泊入对应的目标泊车位。
87.具体的，在获取预设起点对应的参考轨迹之后，可以控制车辆跟随该参考轨迹，从而使得车辆自动行驶至预设起点对应的泊车点。
88.进一步地，可以根据参考轨迹中每个节点对应的轮速计记录的各个车轮的转速，规划车辆的行车轨迹，控制车辆按照对应的转速行驶，从而到达该泊车点。
89.具体的，可以根据参考轨迹中的每个节点的位置，规划车辆的行车轨迹，从而使得车辆沿着该参考轨迹行驶。同时，在跟随参考轨迹的过程中，开启车辆的环境感知功能，以进行避障。
90.进一步地，当车辆在沿着规划的行车轨迹自动行驶的过程中，通过环境感知确定其行车轨迹上存在障碍物时，可以进行停车等待或者绕过该障碍物，进而继续跟随参考轨迹，行驶至预设起点对应的泊车点。
91.步骤s204，根据所述泊车点，控制所述车辆泊入所述预设起点对应的目标泊车位。
92.具体的，当车辆跟随预设起点对应的参考路径自动行驶至该预设起点对应的泊车点时，控制车辆在该泊车点自动泊车对应的目标泊车位，从而完成泊车。
93.进一步地，在基于参考轨迹自动行驶至泊车点之后，在该泊车点控制车辆进行自动泊车，以泊入对应的固定泊车位。
94.由于依赖轮速计进行车辆行车轨迹规划，会出现累积误差，当车辆自动行驶至对应的泊车点之后，可以在该泊车点进行固定泊车位的检测，从而基于检测结果更新泊车点的位置，并基于更新后的泊车点的位置，进行自动泊车，以泊入该固定泊车位。
95.本实施例提供的记忆泊车方法，针对包括车载环视相机的车辆，在基于车载环视相机采集的车辆的车载环视图，判断车辆位于预设起点附近时，启动记忆泊车功能，通过加载该预设起点对应的参考轨迹，规划车辆的行车轨迹，从而在车辆到达该预设起点对应的泊车点时，控制车辆自动泊入该泊车点对应的目标泊车位，实现了车辆的自动泊车，提高泊车的便捷性，同时，基于车载环视图进行车辆的重定位，减少了重定位所需的硬件和软件资源，降低成本和工程复杂度，同时，定位速度快，提高了记忆泊车的效率。
96.图4为本技术另一个实施例提供的记忆泊车方法的流程图，本实施例是在图2所示实施例的基础上，对步骤s201和步骤s204进行进一步限定，以及在步骤s201之前增加参考轨迹生成相关的步骤以及基于车辆的定位信息进行车载环视图采集的步骤，如图4所示，本实施例提供的记忆泊车方法可以包括以下步骤：
97.步骤s401，基于用户指令，开启泊车学习功能，并确定当前车辆所在的位置为预设起点。
98.具体的，用户或驾驶员可以通过车辆上设置的泊车学习功能对应的按键，如虚拟按键或实体按键，下发指令以开启泊车学习功能。用户或驾驶员还可以通过语音指令开启泊车学习功能，如“学习泊车开启”或“开启学习泊车”等。
99.具体的，当接收到用于开启泊车学习功能的指令时，以此时车辆所在的位置为预设起点，并开启车载环视相机，以采集该预设起点对应的车载环视图，即上述参考环视图。
100.在一些实施例中，用户或驾驶员可以对应多个固定泊车位，如公司和家庭所在地分别对应一个固定泊车位，则用户可以在每个固定泊车位的附近，如50米范围内，开启泊车学习功能，从而得到每个固定泊车位对应的预设起点。一个固定泊车位可以对应一个预设
起点，也可以多个预设起点。当一个固定泊车位对应多个预设起点时，该多个预设起点应相距一定距离，如10米。
101.步骤s402，加载并存储所述预设起点对应的所述车辆的参考环视图。
102.在一些实施例中，可以在每个预设起点采集一组参考环视图或者多组参考环视图，其中，一组参考环视图包括各个车载环视相机采集的一张对应视野范围的车辆的周边环境的图像。当存在多组环视图时，需要进行图像融合，从而得到融合后的一组参考环视图。
103.步骤s403，在所述用户泊车期间，根据所述车辆的轮速计记录的转速信息，定位所述车辆，并生成所述车辆在所述预设起点的参考轨迹。
104.具体的，当开启泊车学习功能之后，可以先初始化各个轮速计，基于车辆的轮速计，记录在用户泊车期间各个节点对应的转速信息，从而基于各个节点的转速信息定位车辆，得到各个节点对应的车辆的位置，从而顺序连接各个节点即得到车辆在预设起点的参考轨迹。
105.具体的，轮速计记录的转速信息可以包括车辆的左前轮的转速以及右前轮的转速，基于每个节点对应的左前轮和右前轮的转速，可以确定车辆从上一节点行驶至当前的节点所旋转的角度和行驶的距离，进而得到参考轨迹。
106.具体的，轮速计的线速度v、角速度w和圆弧运动半径r的计算公式如下：
[0107][0108][0109][0110]
式中，u1为右前轮对应的轮速计的转速；u2为左前轮对应的轮速计的转速；l为左前轮与右前轮之间的间距。
[0111]
具体的，在用户泊车期间，以预设起点为坐标原点建立坐标系，基于每个节点对应的轮速计的线速度v、角速度w和圆弧运动半径r，可以得到车辆在各个节点的坐标值，进而得到预设起点的参考轨迹。
[0112]
在用户泊车完毕之后，建立并存储参考轨迹、预设起点以及预定起点的参考环视图的第一对应关系。
[0113]
步骤s404，获取所述车辆的定位信息。
[0114]
其中，可以基于车辆上安装的gps(global positioning system，全球定位系统)获取车辆的定位信息，或者基于与车辆绑定的用户终端的定位信息确定车辆的定位信息。
[0115]
具体的，可以基于wifi定位技术以及车辆所能搜索到的各个wifi，确定车辆的定位信息。
[0116]
具体的，可以基于基站定位技术，根据与车辆绑定的用户终端所使用的基站，确定车辆的定位信息。
[0117]
步骤s405，当根据所述车辆的定位信息确定所述车辆处于预设起点附近时，实时采集所述车辆的车载环视图，并加载所述预设起点对应的参考环视图。
[0118]
具体的，当基于车辆的定位信息，确定车辆处于其中一个预设起点附近，如与预设起点的距离小于预设距离，如10米等，则加载与该预设起点对应的参考环视图和参考轨迹，并实时采集车辆的车载环视图。
[0119]
进一步地，可以基于预设起点的起点标识以及预先建立的第一对应关系，获取该起点标识对应的参考环视图和参考轨迹，其中，第一对应关系为各个预设起点的起点标识、各个预设起点对应的参考环视图以及各个预设起点对应的参考轨迹的对应的关系。
[0120]
步骤s406，获取所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的特征信息。
[0121]
具体的，可以基于特征检测算法，获取车载环视图与预设起点对应的参考环视图的特征信息。
[0122]
步骤s407，根据所述特征信息，计算所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的映射关系。
[0123]
其中，所述映射关系用于描述车载环视图中各个第一特征点与所述预设起点对应的参考环视图中与各个第一特征点对应的各个第二特征点的转换关系。通过该映射关系可以直接确定车载环视图与预设起点对应的参考环视图的位姿关系。
[0124]
具体的，可以基于车载环视图与对应的参考环视图中匹配的特征点的像素坐标，确定车载环视图与参考环视图的映射关系h，以基于该映射关系h描述车载环视图与对应的参考环视图中各个像素点的映射关系。
[0125]
通过参考环视图与车载环视图中匹配的多组，如至少4组特征点对应的像素坐标，建立线性方程，通过线性方程的求解，便得到上述映射关系h。
[0126]
步骤s408，根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0127]
具体的，基于映射关系，即车载环视图与参考环视图的位姿关系，可以确定采集车载环视图时车辆的位置与预设起点的位置关系，进而基于该位置关系可以判断车辆的当前位置即拍摄车载环视图时的位置，是否位于采集参考环视图时预设起点的预设范围内。
[0128]
进一步地，若车辆超出预设起点的预设范围，则重定位失败，可以生成重定位失败提示信息，以提示用户继续手动驾驶车辆，以更新车辆的位置，进而实时采集各个位置对应的车载环视图，以基于后续采集的车载环视图判断位置更新后的车辆是否位于预设起点的预设范围内。
[0129]
可选的，根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内，包括：根据所述旋转矩阵和平移矩阵，判断所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图是否满足设定条件；若是，则将所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图分别转化为第一鸟瞰图和第二鸟瞰图；根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0130]
可选的，根据所述旋转矩阵和平移矩阵，判断所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图是否满足设定条件，包括：
[0131]
根据所述旋转矩阵，确定所述车载环视图的图像坐标系相对于所述预设起点对应的参考环视图的图像坐标系的角度偏差；根据所述平移矩阵，确定所述车载环视图的图像坐标系的原点相对于所述预设起点对应的参考环视图的图像坐标系的原点的距离偏差；当所述角度偏差小于预设角度，且所述距离偏差小于预设距离时，确定所述车载环视图与所
述预设起点对应的参考环视图满足设定条件。
[0132]
示例性的，距离偏差小于预设距离(如2米)且角度偏差小于预设角度(如10
°
)，则确定车载环视图与预设起点对应的参考环视图满足设定条件。
[0133]
具体的，若车载环视图与预设起点对应的参考环视图满足设定条件，则表明车载环视图对应的拍摄位置与预设起点距离较近，如在预设起点的预设范围内。
[0134]
进一步地，若车载环视图与该预设起点对应的参考环视图不满足设定条件，则确定采集车载环视图的车辆的位置超出预设起点的预设范围。
[0135]
可选的，根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内，包括：根据所述映射关系，对所述车载环视图进行坐标转换，以得到转换后的车载环视图；根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0136]
具体的，可以根据转换后的车载环视图和预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，计算各点对应的坐标偏差值，基于各点对应的坐标偏差值，如各点对应的坐标偏差值的平均值、最大值等，判断车辆是否位于预设起点的预设范围内。
[0137]
可选的，图5为本技术图4所示实施例中步骤s408的流程图，如图5所示，步骤s408可以包括以下步骤：
[0138]
步骤s501，根据所述映射关系，对所述车载环视图进行坐标转换，以得到转换后的与预设起点对应的参考环视图处于同一图像坐标系的车载环视图。
[0139]
具体的，可以基于该映射关系，对车载环视图的各点进行坐标转换，从而转换为与预设起点对应的参考环视图处于同一图像坐标系。
[0140]
步骤s502，根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，计算所述车辆的当前位置与预设起点的位置偏差。
[0141]
具体的，从转换后的车载环图中选择多个目标点，如10个、30个、50个或者全部等，基于该多个目标点的图像坐标，以及与该多个目标点对应的预设起点对应的参考环视图中各点的图像坐标，计算各个目标点对应的坐标偏差；进而基于各个坐标偏差，确定车辆的当前位置与预设起点的位置偏差。
[0142]
步骤s503，当所述位置偏差满足预设条件时，则将所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图分别转化为第一鸟瞰图和第二鸟瞰图。
[0143]
其中，预设条件可以为位置偏差小于预设偏差。该预设偏差可以基于预设范围确定。
[0144]
具体的，当位置偏差较小，即满足预设条件时，为了提高重定位的准确性，将车载环视图以及预设起点对应的参考环视图均转化为鸟瞰图，从而得到第一鸟瞰图和第二鸟瞰图。
[0145]
进一步地，若位置偏差不满足预设条件，则确定采集车载环视图的车辆的位置超出预设起点的预设范围。
[0146]
步骤s504，根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0147]
其中，泊车位的特征点可以为泊车位的车位线、车位号等对应的各点。车位线用于限制泊车位范围，车位号用于标识每个泊车位。
[0148]
具体的，分别提取该第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中同一泊车位的车位线和/或车位号，进而基于第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中所提取的车位线和/或车位号对应的各点的像素坐标，判断车辆是否位于预设起点的预设范围内。
[0149]
进一步地，可以基于单目测距原理，获取每个鸟瞰图上每一像素点代表的真实单位距离，基于该真实单位距离，以及第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中泊车位的各个特征点的像素坐标，确定各个特征点的实际坐标，从而确定车辆当前位置与预设起点的位姿关系，基于该位姿关系，判断车辆是否位于预设起点的预设范围内。
[0150]
示例性的，图6为本技术图5所示实施例中第一鸟瞰图和第二鸟瞰图的示意图，图7为图6所示实施例中第一鸟瞰图和第二鸟瞰图的泊车位特征点的提取结果的示意图，车辆在当前位置采集的车载环视图对应的第一鸟瞰图为图6右侧的图像，车辆在开启泊车学习功能或学习阶段采集的与图6右侧的第一鸟瞰图对应的参考环视图的第二鸟瞰图为图6左侧的图像，该预设起点对应的第二鸟瞰图中包括泊车位040
‑
042，第一鸟瞰图中则包括泊车位041
‑
043，提取第一鸟瞰图和第二鸟瞰图的车位号和直线特征，可以得到各个泊车位的车位号和各条车位线，图7右侧的图像710为图6中第一鸟瞰图对应的提取结果，图7左侧的图像720为图6中第二鸟瞰图对应的提取结果。
[0151]
可选的，图8为本技术图5所示实施例中步骤s504的流程图，如图8所示，步骤s504可以包括以下步骤：
[0152]
步骤s801，分别提取所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的车位线。
[0153]
具体的，可以基于霍夫变换(hough transform)或者其他直线特征提取算法，对第一鸟瞰图和第二鸟瞰图进行特征检测，从而提取第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的直线特征，从而得到第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中各个泊车位的车位线。
[0154]
步骤s802，根据所述车位线，分别获取所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的所述车位线对应的一个或多个泊车位的车位角点。
[0155]
其中，车位角点即为泊车位的两条车位线相交的点。
[0156]
具体的，可以根据每条车位线的各个特征点的坐标，确定第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中各个泊车位的车位角点。
[0157]
步骤s803，计算所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的各个所述车位角点的在世界坐标系下的坐标。
[0158]
具体的，可以基于第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中同一泊车位的同一车位角点的像素坐标，通过坐标转换，确定该车位角点在世界坐标系下的坐标。
[0159]
步骤s804，根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中各个所述车位角点在世界坐标系下的坐标，确定所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的车位线的第一夹角。
[0160]
具体的，可以基于位于同一水平线的至少两个车位角点的物理坐标，确定第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中该至少两个车位角点对应的车位线或水平线之间的夹角。
[0161]
具体的，针对每张鸟瞰图，第一鸟瞰图或第二鸟瞰图，可以基于该鸟瞰图上，位于同一水平线的各个车位角点的物理坐标，建立该鸟瞰图对应的车位角点直线方程，进而基于第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的车位角点直线方程的倾斜角的差值，确定第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的车位线的第一夹角。
[0162]
示例性的，设第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的两个车位角点的坐标为分别为：
(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)和(x4，y4)，其中，点(x1，y1)与点(x3，y3)对应，点(x2，y2)与点(x4，y4)对应，第一夹角yaw的计算关系式可以为：
[0163]
yaw＝ang1
‑
ang2
[0164]
ang1＝tan
‑1(y1‑
y2)/(x1‑
x2)
[0165]
ang2＝tan
‑1(y3‑
y4)/(x3‑
x4)
[0166]
其中，ang1为第一鸟瞰图对应的车位角点直线方程的倾斜角，ang2为第二鸟瞰图对应的车位角点直线方程的倾斜角。
[0167]
步骤s805，根据所述映射关系，对所述第一鸟瞰图中各点进行坐标转换，得到转换后的第一鸟瞰图。
[0168]
具体的，基于上述映射关系，将第一鸟瞰图，即重定位阶段对应的图，转换到学习阶段对应的图的图像坐标系中，即第二鸟瞰图的图像坐标系中，从而得到转换后的第一鸟瞰图。
[0169]
步骤s806，基于所述转换后的第一鸟瞰图对应的各个车位角点在世界坐标系下的坐标和所述第二鸟瞰图对应的各个车位角点在世界坐标系下的坐标，确定角点对应关系。
[0170]
其中，所述角点对应关系用于描述转换后的第一鸟瞰图与第二鸟瞰图中对应的车位角点在世界坐标系下的坐标的对应关系。
[0171]
在将第一鸟瞰图和第二鸟瞰图转换为同一图像坐标系之后，基于转换后的第一鸟瞰图各个车位角点在世界坐标系下的坐标，以及第二鸟瞰图中各个车位角点在世界坐标系下的坐标，确定第一鸟瞰图和第二鸟瞰图的角点对应关系。
[0172]
步骤s807，根据所述第一夹角和所述角点对应关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0173]
根据上述计算的第一夹角和角点对应关系，确定车辆当前的位置与预设起点的位姿关系，基于该位姿关系判断车辆是否位于预设起点的预设范围内，或者判断该位姿关系是否满足预设范围对应的条件，如判断该位姿关系中的距离是否小于预设距离，以及该位姿关系中的角度是否小于预设角度。
[0174]
步骤s409，若是，则获取所述预设起点的参考轨迹；并根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以控制所述车辆行驶至所述预设起点对应的泊车点。
[0175]
可选的，根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，包括：根据所述参考轨迹确定最终泊车位置；开启所述车辆的环境感知模块，并基于所述最终泊车位置，控制所述车辆沿所述参考轨迹行驶，以到达所述最终泊车位置对应的泊车点。
[0176]
其中，最终泊车位置可以为实时确定的目标泊车为附近的一个位置，车辆在该最终泊车位置处进行自动泊车，如倒车入库。
[0177]
具体的，可以根据参考轨迹终点对应的位置，确定最终泊车位置。
[0178]
当重定位成功，即车辆位于其中一个预设起点的预设范围内时，则开启车辆的环境感知模块，同时加载该预设起点的参考轨迹，基于参考轨迹的终点对应的位置，确定最终泊车位置；并控制车辆沿着参考轨迹行驶和避障，从而到达该最终泊车位置。
[0179]
可选的，根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，包括：根据所述车辆的车载环视图与所述预设起点的参考环视图，确定所述车辆的角度偏差和平移偏差；根据所述角度偏差、平移偏差以及所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以使所述车辆沿所述参
考轨迹行驶。
[0180]
具体的，可以基于上述步骤中计算的位姿关系，确定车辆的当前位置与预设起点的角度偏差和平移偏差，进而基于该角度偏差、平移骗差，以及该参考轨迹上各个节点的位置，规划车辆的行车轨迹，以使车辆尽快跟随参考轨迹，进而沿着该参考轨迹行驶，从而到达参考轨迹对应的终点。
[0181]
可选的，根据所述角度偏差、平移偏差以及所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，包括：根据所述角度偏差和平移偏差，对所述车辆进行位置校正，以使所述车辆移动至所述预设起点；基于环境感知模块，控制所述车辆沿所述预设起点对应的参考轨迹行驶至所述预设起点对应的泊车点。
[0182]
具体的，可以基于角度偏差和平移偏差对车辆的位置进行校正，从而使得车辆移动至预设起点，进而在车辆到达该预设起点之后，基于该预设起点对应的参考轨迹中各个节点对应的轮速计的转速信息，控制车辆进行行驶，同时开启环境感知模块，以进行避障，直至控制车辆沿参考轨迹行驶至预设起点对应的泊车点。
[0183]
可选的，若所述车辆位于预设起点的预设范围内，在获取所述预设起点的参考轨迹之前，所述方法还包括：生成泊车提示信息。
[0184]
其中，泊车提示信息的形式可以为文字和/或语音的形式。该泊车提示信息可以包括目标泊车位的相关信息、记忆泊车开启的提示信息等。
[0185]
具体的，泊车提示信息用于提示用户车辆重定位成功，即将进行自动驾驶或记忆泊车模式，以泊入对应的目标泊车位。
[0186]
相应的，获取所述预设起点的参考轨迹，包括：当接收到用户的泊车确认信息之后，获取所述预设起点的参考轨迹。
[0187]
具体的，用户在收到该泊车提示信息之后，可以对泊车提示信息进行确认或拒绝，从而当接收到用户的泊车确认信息之后，获取所述预设起点的参考轨迹，以基于参考轨迹进行记忆泊车；而当接收到用户的泊车拒绝信息之后，则停止记忆泊车，以由用户手动驾驶进行泊车等操作。
[0188]
步骤s410，判断在所述泊车点是否检测到所述预设起点对应的目标泊车位。
[0189]
具体的，由于基于轮速计记录的转速信息实现参考轨迹的跟随，会出现误差累积的情况，从而导致车辆在基于参考轨迹行驶完毕之后，当前位于与泊车点的位置相差较多，若直接进行自动泊车将导致发生碰撞的情况发生，造成用户的损失。
[0190]
为了提高自动泊车的安全性和准确性，在车辆到达泊车点或者沿着参考轨迹行驶完毕之后，需要判断是否可以检测或搜索到目标泊车位。
[0191]
具体的，当车辆基于参考轨迹自动行驶至目标泊车位对应的泊车点之后，可以基于车载环视相机或者其他传感器，判断是否可以检测到该预设起点对应的目标泊车位。
[0192]
步骤s411，若是，则基于所述目标泊车位与在所述泊车点的所述车辆的位置关系，控制所述车辆泊入所述目标泊车位。
[0193]
若可以，则可以基于检测结果，确定目标泊车位与车辆当前位置(可能为泊车点处，或者与泊车点的位置存在一定的偏差)的位置关系，进而基于该位置关系控制车辆自动泊入该目标泊车位，从而完成记忆泊车。
[0194]
可选的，若未检测到所述预设起点对应的目标泊车位，则生成泊车失败提示信息，
以便于用户进行车辆的手动驾驶。
[0195]
在本实施例中，通过三个阶段实现了简易、快速的记忆泊车，第一个阶段为学习阶段，在该阶段，采集开启学习功能时各个预设起点的参考环视图，以及记录各个预设起点对应的用户驾驶时基于轮速计记录的参考轨迹；在第二个阶段，即重定位阶段，当基于车载gps或者移动终端，确定车辆当前的位置处于其中一个预设起点附近时，开启车载环视相机，实时采集车载环视图，进而针对每帧车载环视图，判断车辆的当前位置是否处于预设起点的预设范围内，具体判断过程为结合车载环视图的特征匹配的方式以及车载环视图对应的鸟瞰图中泊车位的车位角点对应关系等确定车的当前位置与预设起点的位姿关系或位置关系，从而确定车辆是否处于预设起点的预设范围，若是，则重定位成功，通过上述重定位方式，仅依靠车载环视图及其转换后的鸟瞰图，便可以进行车辆的重定位，减少了重定位所依赖的硬件和软件资源，降低了工程复杂度，且结合鸟瞰图进行重定位，提高了重定位的准确度；重定位成功之后，进入第三个阶段，即自动泊车阶段，通过搜索目标泊车位，基于目标泊车位的位置，进行自动泊车控制，以控制车辆自动泊入该目标泊车位，实现了记忆泊车，提高了泊车的便捷性。
[0196]
图9为本技术一个实施例提供的记忆泊车装置的结构示意图，如图9所示，该记忆泊车装置包括：车辆定位模块910、参考轨迹获取模块920、行车控制模块930和泊车控制模块940。
[0197]
其中，车辆定位模块910，用于基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内；参考轨迹获取模块920，用于若是，则获取所述预设起点的参考轨迹；行车控制模块930，用于根据所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以控制所述车辆行驶至所述预设起点对应的泊车点；泊车控制模块940，用于根据所述泊车点，控制所述车辆泊入所述预设起点对应的目标泊车位。
[0198]
可选的，车辆定位模块910，包括：参考环视图加载单元，用于加载至少一个预设起点对应的参考环视图；车辆定位单元，用于根据所述车载环视图与至少一个预设起点对应的参考环视图，判断所述车辆是否位于其中一个预设起点的预设范围内。
[0199]
可选的，车辆定位单元，具体用于：获取所述车载环视图与各个所述预设起点对应的参考环视图的特征信息；针对每个预设起点，根据所述特征信息，确定所述车载环视图以及各个预设起点对应的参考环视图的所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的匹配度；根据所述匹配度，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0200]
可选的，车辆定位单元，包括：特征提取子单元，用于针对每个预设起点，获取所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的特征信息；映射计算子单元，用于根据所述特征信息，计算所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图的映射关系，其中，所述映射关系用于描述车载环视图中各个第一特征点与所述预设起点对应的参考环视图中与各个第一特征点对应的各个第二特征点的转换关系；车辆定位子单元，用于根据所述映射关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0201]
可选的，车辆定位子单元，具体用于：根据所述映射关系，对所述车载环视图进行坐标转换，以得到转换后的车载环视图；根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0202]
可选的，车辆定位子单元，包括：第一图像转换部，用于根据所述映射关系，对所述
车载环视图进行坐标转换，以得到转换后的与预设起点对应的参考环视图处于同一图像坐标系的车载环视图；偏差计算部，用于根据转换后的车载环视图和所述预设起点对应的参考环视图中对应的各点的坐标，计算所述车辆的当前位置与预设起点的位置偏差；第二图像转换部，用于当所述位置偏差满足预设条件时，将所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图分别转化为第一鸟瞰图和第二鸟瞰图；车辆定位部，用于根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0203]
可选的，所述映射关系包括旋转矩阵和平移矩阵，车辆定位子单元，包括：图像匹配部，用于根据所述旋转矩阵和平移矩阵，判断所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图是否满足设定条件；图像转换部，若满足设定条件，则将所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图分别转化为第一鸟瞰图和第二鸟瞰图；定位判定部，用于根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中对应的泊车位的特征点的坐标，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0204]
可选的，图像匹配部，具体用于：根据所述旋转矩阵，确定所述车载环视图的图像坐标系相对于所述预设起点对应的参考环视图的图像坐标系的角度偏差；根据所述平移矩阵，确定所述车载环视图的图像坐标系的原点相对于所述预设起点对应的参考环视图的图像坐标系的原点的距离偏差；当所述角度偏差小于预设角度，且所述距离偏差小于预设距离时，确定所述车载环视图与所述预设起点对应的参考环视图满足设定条件。
[0205]
可选的，定位判定部或车辆定位部，具体用于：分别提取所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的车位线；根据所述车位线，分别获取所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中的所述车位线对应的一个或多个泊车位的车位角点；计算所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的各个所述车位角点的在世界坐标系下的坐标；根据所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图中各个所述车位角点在世界坐标系下的坐标，确定所述第一鸟瞰图和第二鸟瞰图对应的车位线的第一夹角；根据所述映射关系，对所述第一鸟瞰图中各点进行坐标转换，得到转换后的第一鸟瞰图；基于所述转换后的第一鸟瞰图中各个车位角点在世界坐标系下的坐标和所述第二鸟瞰图中各个车位角点在世界坐标系下的坐标，确定角点对应关系，其中，所述角点对应关系用于描述转换后的第一鸟瞰图与第二鸟瞰图中对应的车位角点在世界坐标系下的坐标的对应关系；根据所述第一夹角和所述角点对应关系，判断所述车辆是否位于所述预设起点的预设范围内。
[0206]
可选的，所述装置还包括：定位信息获取模块，用于在基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内之前，获取所述车辆的定位信息；图像采集触发模块，用于当根据所述车辆的定位信息确定所述车辆处于预设起点附近时，实时采集所述车辆的车载环视图。
[0207]
可选的，所述装置还包括：泊车学习模块，用于在基于车辆的车载环视图，判断所述车辆是否位于预设起点的预设范围内之前，基于用户指令，开启泊车学习功能，并确定当前车辆所在的位置为预设起点；加载并存储所述预设起点对应的所述车辆的参考环视图；在所述用户泊车期间，根据所述车辆的轮速计记录的转速信息，定位所述车辆，并生成所述车辆在所述预设起点的参考轨迹。
[0208]
可选的，行车控制模块930，具体用于：根据所述参考轨迹确定最终泊车位置；开启
所述车辆的环境感知模块，并基于所述最终泊车位置，控制所述车辆沿所述参考轨迹行驶，以到达所述最终泊车位置对应的泊车点。
[0209]
可选的，行车控制模块930，包括：偏差确定单元，用于根据所述车辆的车载环视图与所述预设起点的参考环视图，确定所述车辆的角度偏差和平移偏差；轨迹跟踪单元，用于根据所述角度偏差、平移偏差以及所述参考轨迹，规划所述车辆的行车轨迹，以使所述车辆沿所述参考轨迹行驶。
[0210]
可选的，轨迹跟踪单元，具体用于：根据所述角度偏差和平移偏差，对所述车辆进行位置校正，以使所述车辆移动至所述预设起点；基于环境感知模块，控制所述车辆沿所述预设起点对应的参考轨迹行驶至所述预设起点对应的泊车点。
[0211]
可选的，泊车控制模块940，包括：车位检测单元，用于判断在所述泊车点是否检测到所述预设起点对应的目标泊车位；泊车控制单元，用于若检测到所述目标泊车位，则基于所述目标泊车位与在所述泊车点的所述车辆的位置关系，控制所述车辆泊入所述目标泊车位。
[0212]
可选的，所述泊车控制模块940还包括：失败提示单元，用于若未检测到所述预设起点对应的目标泊车位，则生成泊车失败提示信息。
[0213]
可选的，所述装置还包括：泊车提示模块，用于若所述车辆位于预设起点的预设范围内，在获取所述预设起点的参考轨迹之前，生成泊车提示信息。
[0214]
相应的，参考轨迹获取模块920，具体用于：当接收到用户的泊车确认信息之后，获取所述预设起点的参考轨迹。
[0215]
本技术实施例所提供的记忆泊车装置可执行本技术任意实施例所提供的记忆泊车方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0216]
图10为本技术一个实施例提供的记忆泊车设备的结构示意图，如图10所示，该记忆泊车设备包括：存储器1010，处理器1020以及计算机程序。
[0217]
其中，计算机程序存储在存储器1010中，并被配置为由处理器1020执行以实现本技术图2至图5以及图8所对应的实施例中任一实施例提供的记忆泊车方法。
[0218]
其中，存储器1010和处理器1020通过总线1030连接。
[0219]
相关说明可以对应参见图2至图5以及图8的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。
[0220]
图11为本技术一个实施例提供的车辆的结构示意图，如图11所示，该车辆包括：主体1110、车载环视相机1120以及记忆泊车设备1130。
[0221]
其中，记忆泊车设备1130可以为图10所示实施例提供的记忆泊车设备。
[0222]
在一些实施例中，车载环视相机1120可以分别设置在车辆的主体1110的前后左右四个侧面。
[0223]
本技术一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现本技术图2至图5以及图8所对应的实施例中任一实施例提供的记忆泊车方法。
[0224]
其中，计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd
‑
rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0225]
本技术还提供一种程序产品，该程序产品包括可执行计算机程序，该可执行计算
机程序存储在可读存储介质中。记忆泊车设备或车辆的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该计算机程序，至少一个处理器执行该计算机程序使得记忆泊车装置实施上述各种实施方式提供的记忆泊车方法。
[0226]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0227]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。
[0228]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0229]
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本技术各个实施例所述方法的部分步骤。
[0230]
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(central processing unit，简称cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0231]
存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
[0232]
总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，简称isa)总线、外部设备互连(peripheral component，简称pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本技术附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
[0233]
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0234]
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，简称asic)
中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
[0235]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0236]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。