活性。
[0160] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置、 单元和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0161] 以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和 原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种停车入库方法，其特征在于，所述方法包括： 根据本车的状态信息确定第一动作控制参数，所述状态信息包括本车在停车环境中的 位置信息、目标车位在所述停车环境中的位置信息，所述第一动作控制参数包括油门或刹 车的第一力度值、方向盘旋转的第一角度； 根据所述第一动作控制参数调整本车的位置状态，调整后的本车的位置状态为第一位 置状态； 判断所述第一位置状态是否为预设状态； 若所述第一位置状态为预设状态，则将本车处于所述第一位置状态时在停车环境中的 位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机器学习算法的输入参数，得 到所述机器学习算法的输出参数； 将所述输出参数对应的路径作为目标行驶路径； 根据所述目标行驶路径控制本车完成停车入库动作。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述判断所述第一位置状态是否为预设状态，包括： 判断本车与障碍物是否发生碰撞； 若本车与所述障碍物发生碰撞，确定所述第一位置状态为预设状态； 若本车与所述障碍物未发生碰撞，确定所述第一位置状态不为预设状态。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，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，在所述根据所述目标行驶路径控制本车完成停 车入库动作之前，所述方法还包括： 若本车与所述障碍物未发生碰撞，则检测本车是否到达所述目标车位； 若本车到达所述目标车位，则将本车处于所述第一位置状态时在停车环境中的位置信 息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机器学习算法的输入参数，得到所述 机器学习算法的输出参数，并将所述输出参数对应的路径作为目标行驶路径； 若本车未到达所述目标车位，则检测本车的移动步数是否大于预设步数，所述移动步 数为本车移动一次所经过的网格数； 若本车的移动步数大于所述预设步数，则将本车处于所述第一位置状态时在停车环 境中的位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机器学习算法的输入 参数，得到所述机器学习算法的输出参数，并将所述输出参数对应的路径作为目标行驶路 径； 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确定第二动作控制参 数，所述第二动作控制参数包括油门或刹车的第二力度值、方向盘旋转的第二角度。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将本车处于所述第一位置状态时在 停车环境中的位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机器学习算法 的输入参数，得到所述机器学习算法的输出参数，包括： 将本车处于所述第一位置状态时在停车环境中的位置信息和所述目标车位在所述停 车环境中的位置信息作为增强学习算法的输入参数，得到所述增强学习算法的输出参数。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将本车处于所述第一位置状态时在 停车环境中的位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为增强学习算法 的输入参数，得到所述增强学习算法的输出参数，包括： 根据预设增强信号、本车处于所述第一位置状态时在停车环境中的位置信息、所述目 标车位在所述停车环境中的位置信息确定第一增强信号，所述预设增强信号用于表示本车 到达所述目标车位的可靠程度，所述第一增强信号用于表示本车从一个位置状态转移到另 一个位置状态的增强信号； 根据所述增强学习算法对所述第一增强信号进行更新，得到第二增强信号，所述第二 增强信号用于表示本车在任一位置状态选择第三动作控制参数获得的增强信号，所述任一 位置状态对应至少一个动作控制参数，所述第三动作控制参数为所述至少一个动作控制参 数中的任一参数； 根据所述第二增强信号确定本车在各个位置状态对应的增强信号，得到增强信号组； 所述将所述输出参数对应的路径作为目标行驶路径，包括： 根据所述增强信号组确定所述目标行驶路径。6. -种停车入库装置，其特征在于，所述装置包括： 第一确定单元，用于根据本车的状态信息确定第一动作控制参数，所述状态信息包括 本车在停车环境中的位置信息、目标车位在所述停车环境中的位置信息，所述第一动作控 制参数包括油门或刹车的第一力度值、方向盘旋转的第一角度； 第一控制单元，用于根据所述第一动作控制参数调整本车的位置状态，调整后的本车 的位置状态为第一位置状态； 判断单元，用于判断所述第一位置状态是否为预设状态； 第一处理单元，用于在所述第一位置状态为预设状态时，将本车处于所述第一位置状 态时在停车环境中的位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机器学 习算法的输入参数，得到所述机器学习算法的输出参数； 第二处理单元，用于将所述输出参数对应的路径作为目标行驶路径； 第二控制单元，用于根据所述目标行驶路径控制本车完成停车入库动作。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于， 所述判断单元，包括： 判断模块，用于判断本车与障碍物是否发生碰撞； 第一确定模块，用于在本车与所述障碍物发生碰撞时，确定所述第一位置状态为预设 状态； 第二确定模块，用于在本车与所述障碍物未发生碰撞时，确定所述第一位置状态不为 预设状态。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，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，所述装置还包括： 第一检测单元，用于在本车与所述障碍物未发生碰撞时，检测本车是否到达所述目标 车位； 第三处理单元，用于在本车到达所述目标车位时，将本车处于所述第一位置状态时在 停车环境中的位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机器学习算法 的输入参数，得到所述机器学习算法的输出参数，并将所述输出参数对应的路径作为目标 行驶路径； 第二检测单元，用于在本车未到达所述目标车位时，检测本车的移动步数是否大于预 设步数，所述移动步数为本车移动一次所经过的网格数； 第四处理单元，用于在本车的移动步数大于所述预设步数时，将本车处于所述第一位 置状态时在停车环境中的位置信息和所述目标车位在所述停车环境中的位置信息作为机 器学习算法的输入参数，得到所述机器学习算法的输出参数，并将所述输出参数对应的路 径作为目标行驶路径； 第二确定单元，用于在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 确定第二动作控制参数，所述第二动作控制参数包括油门或刹车的第二力度值、方向盘旋 转的第二角度。9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元，包括： 处理模块，用于将本车处于所述第一位置状态时在停车环境中的位置信息和所述目标 车位在所述停车环境中的位置信息作为增强学习算法的输入参数，得到所述增强学习算法 的输出参数。10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于： 根据预设增强信号、本车处于所述第一位置状态时在停车环境中的位置信息、所述目 标车位在所述停车环境中的位置信息确定第一增强信号，所述预设增强信号用于表示本车 到达所述目标车位的可靠程度，所述第一增强信号用于表示本车从一个位置状态转移到另 一个位置状态的增强信号； 根据所述增强学习算法对所述第一增强信号进行更新，得到第二增强信号，所述第二 增强信号用于表示本车在任一位置状态选择第三动作控制参数获得的增强信号，所述任一 位置状态对应至少一个动作控制参数，所述第三动作控制参数为所述至少一个动作控制参 数中的任一参数； 根据所述第二增强信号确定本车在各个位置状态对应的增强信号，得到增强信号组； 所述第二处理单元用于： 根据所述增强信号组确定所述目标行驶路径。
【专利摘要】本发明公开了一种停车入库方法及装置，属于汽车主动安全领域。该方法包括：根据本车的状态信息确定第一动作控制参数；根据第一动作控制参数调整本车的位置状态，调整后的本车的位置状态为第一位置状态；判断第一位置状态是否为预设状态；若第一位置状态为预设状态，则将本车处于第一位置状态时在停车环境中的位置信息和目标车位在停车环境中的位置信息作为机器学习算法的输入参数，得到机器学习算法的输出参数；将输出参数对应的路径作为目标行驶路径；根据目标行驶路径控制本车完成停车入库动作。本发明解决了现有停车入库方法的稳定性较差，可靠性较低，且灵活性较差的问题，实现了提高稳定性、可靠度和灵活性的效果，用于控制车辆停车入库。
【IPC分类】B60W30/06, B60W40/02
【公开号】CN105109482
【申请号】CN201510532395
【发明人】方啸, 陈效华
【申请人】奇瑞汽车股份有限公司
【公开日】2015年12月2日
【申请日】2015年8月24日