[发明专利]一种基于视觉识别的自动泊车系统及方法

权利要求书

1.一种基于视觉识别的自动泊车系统，其特征在于：所述系统包括建图定位子模块和规划控制子模块；

所述建图定位子模块利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；

所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；

所述规划控制子模块针对所述地图，利用其中历史环境信息与实时环境信息差异，决定是否要更新泊车轨迹；若环境差值大于设置的门限，针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点，其中，所述环境差值为：根据所述历史环境信息与实时环境信息确定的。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：识别图像中的车位、车位线和/或引导线是通过深度学习算法实现的。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述地图是通过所述车位点、所述车位线和/或引导线信息的输入，使用优化算法得到的。

4.根据权利要求1-3任一项所述的系统，其特征在于：所述车辆四周的图像是由各所述摄像头获得的图像拼接而成的图像。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述摄像头为鱼眼广角摄像头，其畸变校正公式为：

x_cor＝x+x(k₁r²+k₂r⁴+k₃r⁶)+[2p₁y+p₂(r²+2x²)]， (1)

其中(x,y)是图像中某一像素点的原始坐标；(x_cor,y_cor)是此像素点校正畸变后的坐标；[k₁,k₂,k₃]是径向畸变参数；[p₁,p₂]是切向畸变参数。

6.一种基于视觉识别的自动泊车系统，其特征在于：所述系统包括建图定位子模块和规划控制子模块；

所述建图定位子模块利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；

所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；

所述规划控制子模块针对所述地图，利用其中历史环境信息与实时环境信息差异，决定是否要更新泊车轨迹；若环境差值大于设置的门限，针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点，其中，所述环境差值为：根据所述历史环境信息与实时环境信息确定的；

所述建图定位子模块利用设置在所述车辆上超声波得到局部障碍信息；所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，并结合所述局部障碍信息建立地图。

7.一种基于视觉识别的自动泊车方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：建图定位步骤和规划控制步骤；

所述建图定位步骤利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；

所述规划控制步骤针对所述地图，利用其中历史环境信息与实时环境信息差异，决定是否要更新泊车轨迹；若环境差值大于设置的门限，针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点，其中，所述环境差值为：根据所述历史环境信息与实时环境信息确定的。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：识别图像中的车位点、车位线和/或引导线是通过深度学习算法实现的。