[发明专利]自动驾驶的方法和装置

说明书

本发明提供一种自动驾驶方法与装置，属于自动驾驶技术领域，其可至少部分解决现有的自动驾驶方法停车取车效率低的问题。本发明实施例的自动驾驶方法包括：根据停车场的空间模型以及待停车车辆的车辆信息生成自动驾驶路线，所述空间模型包括所述停车场的车辆行驶通道以及停车位使用情况，所述车辆信息包括所述待停车车辆的尺寸以及位置；获取待停车车辆的控制权，并控制所述待停车车辆按照所述自动驾驶路线行驶。

技术领域

本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶的方法和装置。

背景技术

目前在城市内停车难已经成为普遍的问题，开车人员在停车场行走可能会被车辆误伤，停车过程中出现不规范停车、停车不熟练等大大降低了停车的效率。

现有的自动驾驶方法可以通过车载传感器感知车辆周围的环境，实现对车辆的控制。其虽然避免了不规范停车等停车问题，但仍无法解决寻找停车位以及车辆到达停车位而导致的停车与取车效率低问题。

发明内容

本发明至少部分解决现有的自动驾驶方法停车取车效率低的问题，提供一种停车取车效率高的自动驾驶方法和装置。

本发明的一个方面提供一种自动驾驶的方法，所述方法包括：

根据停车场的空间模型以及待停车车辆的车辆信息生成自动驾驶路线，所述空间模型包括所述停车场的车辆行驶通道以及停车位使用情况，所述车辆信息包括所述待停车车辆的尺寸以及位置；

获取待停车车辆的控制权，并控制所述待停车车辆按照所述自动驾驶路线行驶。

可选的，所述停车场包括多个停车位，至少部分所述停车位具有不同尺寸。

进一步可选的，所述根据停车场的空间模型以及待停车车辆的车辆信息生成自动驾驶路线包括：

根据所述待停车车辆的尺寸以及所述停车位使用情况为所述待停车车辆分配最优停车位；

根据所述最优停车位、所述待停车车辆的位置以及所述车辆行驶通道生成自动驾驶路线。

进一步可选的，所述车辆信息还包括所述待停车车辆的型号；

所述控制所述待停车车辆按照所述自动驾驶路线行驶后还包括：

当所述待停车车辆到达所述最优停车位后，根据所述待停车车辆的车辆信息以及停车入库模型，完成车辆入库。

进一步可选的，所述完成车辆入库之后还包括：停车结束后，根据所述待停车车辆的车辆信息以及取车出库模型，完成车辆出库。

进一步可选的，所述根据所述待停车车辆的车辆信息以及停车入库模型，完成车辆入库之前，还包括：根据深度神经网络算法建立停车入库以及取车出库模型。

进一步可选的，所述根据深度神经网络算法建立停车入库以及取车出库模型包括：

建立车辆信息数据库，所述数据库包括多个支持自动驾驶技术的车辆的车辆信息；

建立停车场数据库，所述数据库包括多个停车场的空间模型；

根据所述车辆信息数据库和停车场数据库进行自动驾驶训练得到自动驾驶模型库，所述自动驾驶模型库包括多个自动驾驶模型，每个自动驾驶模型包括停车入库模型和取车出库模型，且每个自动驾驶模型对应所述车辆信息数据库中一种车辆信息。

可选的，所述控制所述待停车车辆按照所述自动驾驶路线行驶包括：

获取所述待停车车辆当前所在位置预设范围内的视频设备的视频信息，所述视频设备安装在所述停车场内；

若所述视频设备监控到突发状况，则控制所述待停车车辆停止行驶并重新规划路线，所述突发状况包括新增出现的人、车辆以及障碍物。