[发明专利]一种基于移动边缘计算的自主泊车方法和装置在审

专利信息
申请号: 202010475384.8 申请日: 2020-05-29
公开(公告)号: CN111768647A 公开(公告)日: 2020-10-13
发明(设计)人: 王平;刘富强;王超;王新红;覃裕文 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G08G1/14 分类号: G08G1/14;G08G1/133;G08G1/16;G08G1/0967;B60W30/06
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 宣慧兰
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 移动 边缘 计算 自主 泊车 方法 装置
【说明书】:

发明涉及一种基于移动边缘计算的自主泊车方法,自主泊车方法基于自主泊车系统,自主泊车系统包括路侧端、车载端和移动边缘计算服务器端,自主泊车方法的步骤具体如下所示:步骤S1:移动边缘计算服务器端获取目标车辆的泊车请求,分配目标车位;步骤S2:路侧端和车载端分别收集车位环境数据和车辆环境数据上传至移动边缘计算服务器端;步骤S3:移动边缘计算服务器端根据接收到的车位环境数据和车辆环境数据判断场景复杂度,根据简单泊车场景和复杂泊车场景生成相应的泊车路径并进行路径平滑,并将泊车路径发送至车载端;步骤S4:车载端根据泊车路径完成泊车。与现有技术相比,本发明具有提高自主泊车效率、扩大自主泊车适用场景等优点。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域,尤其是涉及一种基于移动边缘计算的自主泊车方法和装置。

背景技术

自主泊车系统(APS)旨在实现不需要人为干预的情况下定位合适的空车位,然后将车辆安全、平稳地泊入车位。自主泊车系统的架构一般分为三个主要的部分:环境数据采集系统、中央处理器和车辆策略控制系统。车辆搭载的传感器主要是摄像头、超声波雷达和毫米波雷达。传感器采集的数据需要交给中央处理器去处理,从而获得有用的环境信息,为车辆轨迹规划控制提供基础。由于图像处理和数据的融合计算需要大量的计算资源,同时考虑到使用深度学习算法在摄像头图片中做目标识别,那么就需要在车上搭载高性能的中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。此时的泊车系统成本主要来源于价格高昂的计算单元。由于传统的泊车系统方案完全依赖于车载传感器对周围环境的感知,只有在经过空余可用车位后才会建立车辆周围的地图信息,在此基础上进行路径规划和进一步的决策控制。对于每一个停车场来说,其环境状况是基本固定不变的,如果将大部分环境的感知功能和绝大部分的计算能力从车上卸载下来,让多辆具有泊车需求的车辆共用这些计算资源,就能大大地降低自主泊车系统的成本。

移动边缘计算是将网络和计算资源放在靠近移动设备的网络边缘节点。每一个“边缘节点”都可以执行计算卸载、数据存储、处理和分发请求及服务等任务,结合新兴的5G通信技术,实现海量物联网的“毫秒级延迟”。

路径规划算法是机器人相关研究中经典的问题,算法的目的是考虑当前环境状况,计算出一条从起始点到目标点的无碰撞路径。传统的路径规划算法有A*、D*和RRT*等,在设计路径规划算法的时候需要考虑到算法的时间和空间复杂度。

现有技术公开了一种用于自主平行泊车的路径规划方法,通过检测停车位边缘与车身的距离,判断是否自主泊车阈值,规划为两段路径控制车辆进行停放,但是适用场景仅限于侧方位停车,且需要车辆先与停车位保持平行才能实现自主泊车,局限性较大,面对存在障碍物的停车场景将不能实现自主泊车。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的车辆搭载高性能处理器的成本较高、适用场景单一的缺陷而提供一种基于移动边缘计算的自主泊车方法和装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种基于移动边缘计算的自主泊车方法,所述自主泊车方法基于自主泊车系统,所述自主泊车系统包括路侧端、车载端和移动边缘计算服务器端,自主泊车方法的步骤具体以下所示:

步骤S1:所述移动边缘计算服务器端获取目标车辆的泊车请求,分配目标车位;

步骤S2:所述路侧端收集目标车位的车位环境数据上传至所述移动边缘计算服务器端,所述车载端收集目标车辆的车辆环境数据上传至所述移动边缘计算服务器端;

步骤S3:所述移动边缘计算服务器端根据接收到的车位环境数据和车辆环境数据是否满足不存在障碍物、目标车辆和目标车位保持平行的车位条件判断场景复杂度,若均满足则为简单泊车场景,使用基于图搜索的路径规划算法生成泊车路径并进行路径平滑,若不为均满足则为复杂泊车场景使用基于图搜索的路径规划算法生成泊车路径,完成路径平滑后的泊车路径发送至车载端;

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