申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117734702A

主分类号：B60W40/02

分类号：B60W40/02;B60W30/06;B60W60/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于汽车自动驾驶领域，具体涉及一种基于侧边超声波雷达的车位搜索方法、模块、车辆。本发明提供的方案先获取超声波雷达回波信号，然后将其映射到地图空间中，并根据上升沿和下降沿实现障碍物的初步分割，然后区分出超宽障碍物，并对超宽障碍物的离散信号进行线性拟合和极点识别，实现对超宽障碍物进行二次分割。最后，结合超声波雷达FOV角对二次分割结果进行角点修正，并生成障碍物间的虚拟角点，进而连接出障碍物边界，最后在障碍物边界外寻找可用车位。本发明遵循先宽后窄生成垂直车位，再生成平行车位的策略，可以最大化寻找到所有可用车位，并解决现有方案无法准确分辨障碍物真实长度及车位类型判定不准确的问题。

主权项：1.一种基于侧边超声波雷达的车位搜索方法，其利用车辆侧边的超声波雷达的探测数据对障碍物的位置进行精准定位，进而实现对空闲车位进行识别，其特征在于，所述车位搜索方法包括如下步骤：S1：在车辆开启车位搜索功能时，同步获取侧向超声波雷达的回波信号和惯性传感器的检测数据；所述回波信号的原始数据点格式为t，yt；其中，t表示时刻；yt表示障碍物距车辆的侧向距离；S2：以车辆行车方向为X轴方向，车辆侧向为Y轴，建立搜索区域的地图空间XOY；S3：结合惯性传感器的检测数据，将超声波雷达的每个回波信号对应的每个数据点t，yt映射到地图空间中，得到各个连续信号点ut：ut＝xt，yt，xt表示车辆行驶距离，构成的信号点集U；S4：根据信号点集U识别出地图空间中对应障碍物边界的角点，过程如下：S41：根据相邻信号的yt值识别出信号点集U中的各个上升沿信号和下降沿信号；S42：将上升沿信号对应的信号点标记为标记前角点bj，下降沿信号对应的信号点标记为后角点cj；每组前角点至后角点之间区域标记为一个障碍物Bj；下标j表示角点或障碍物的编号；S43：根据障碍物的宽度将信号点集U中探测到的各个障碍物分为常规障碍物和超宽障碍物；S44：对超宽障碍物对应的所有信号点进行拟合，得到拟合曲线st，并计算拟合曲线的一阶导函数st'；S45：设置一个阈值K，当邻域内满足：|sti'-sti-1'|K时，则认为该处存在一个障碍物边界，在每个边界处将原超宽障碍物一分为二，生成一个对应的后角点和前角点，并对后续角点和障碍物进行重新编号；其中，i表示信号点集U中的信号点的序号，i＝2,3,4…n；S5：根据超声波雷达的FOV角，对每个障碍物Bj对应前角点bj和后角点cj进行修正，得到精确前角点bj′和精确后角点c′j；S6：在每两个相邻障碍物间补充一个虚拟角点dj，依次连接各个精确前角点bj′、精确后角点c′j和虚拟角点dj，得到一条呈直角波型的障碍物边界；S7：所述障碍物边界至车辆行驶轨迹一侧的空间即为安全空间，在安全空间内按照如下的策略生成可用车位：1当任意两障碍物的间隙宽度大于标准车位长度时，在对应位置根据前后车位类型生成一个可用纵向车位或横向车位；2当任意两障碍物的间隙宽度大于标准车位宽度且小于标准车位长度，并且满足前后车辆均纵向车位时，生成一个可用的纵向车位；3当任意两车间隙不足以生成车位时，继续判断是否存在一个超宽障碍物同时满足：a.超宽障碍物宽度大于标准车位长度，b.超宽障碍物距当前车辆的最小距离大于标准车位宽度；是则在对应位置生成一个可用横向车位；否则判断行驶路径上无可用车位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 一种基于侧边超声波雷达的车位搜索方法、模块、车辆

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