具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

如图1所示，示出了本发明提供的一种用于自动泊车中的车位融合识别方法的一个实施例的主流程示意图；一并结合图2至图6所示，在本实施例中，所述用于自动泊车中的车位融合识别方法，其包括如下步骤：

步骤S11，使用车载的超声波传感器和环视摄像头对停车空位进行车位空间识别，确定有效的可泊车位，所述可泊车位至少为垂直车位或斜列车位；

在一个具体的例子中，所述步骤S11进一步包括：

识别出车位空间的空间参数，所述空间参数包括车位空间宽度(Width)以及车位空间深度(Depth)；

将所述空间参数与预定的阈值进行比较，在所识别出的空间参数超过所述预定的阈值时，将所述车位空间确定为有效的可泊车位。

可以理解的是，本发明所采用探测车位空间的方法，是使用超声波对车位空间进行判断。由于超声波的探测为范围探测，该判断有一定误差范围，因此无法精确车位空间内情况，只能给出大致的有效车位空间。在现有的技术条件下，该空间的表现形式是一个矩形空间。只有识别出来的车位空间的深度和宽度大于自动泊车系统需要的最小车位长度和宽度，才会认为这个是一个可泊的车位；该可泊车位可以参见图3中的虚线框的范围。

步骤S12，使用车载的环视摄像头对所述可泊车位两侧的障碍物进行识别，确定所述可泊车位两侧是否存在有效的障碍车辆；

在一个具体的例子中，所述步骤S12进一步包括：

使用车载的环视摄像头对所述可泊车位两侧预定范围(如2米)内的障碍物进行识别；

如果识别到至少一侧存在障碍物，且障碍物存在长度、宽度、轴距长度和轮胎尺寸信息，并满足对应的预定阈值，则确定所述可泊车位至少一侧存在有效的障碍车辆，并存储所述长度、宽度、轴距长度和轮胎尺寸信息。可以理解的是，对于障碍物的宽度需要大于一个固定值(如大于1.5米)，而识别车辆的尺寸，包括长度(Lcar)、宽度(Wcar)和轮胎尺寸(S)需要都满足一定范围要求，才会认为是一辆有效的汽车；在其他一些例子中，还可以识别轴距长度(Lgear)信息；其中，对于轮胎尺寸的识别可以将环视摄像头拍摄的图片与预存的轮胎模型图片进行比较，两者达到预定的相似度即可以确定。通过对车辆长度(Lcar)、宽度(Wcar)和轮胎尺寸(S)的识别，可以判断该障碍物为一辆汽车，同时也方便确认该车辆靠近所述可泊车位一侧的轮廓线。

可以理解的是，有效的障碍车辆识别的目的是识别垂直或斜列的有效车位两侧的障碍物中是否存在车辆，包括左侧有车右侧无车、左侧无车右侧有车、左右侧都有车三种情况。如果左右侧都没有车，将退出车位空间融合更新的逻辑，将当前车位空间输出到自动泊车系统中作为目标车位。如果车位的左右的任意一侧有车，则流程进入步骤S13，在此实施例中，可以采用特定的标志位来表示某侧具有障碍车辆。

步骤S13，使用车载的环视摄像头对所述有效的障碍车辆的停放角度进行识别，确定所述有效的障碍车辆相对于本车行驶方向的停放角度；

在一个具体的例子中，所述步骤S13进一步包括：

对所述可泊车位至少一侧的有效障碍车辆进行角度识别，获得所述有效障碍车辆相对于本车行驶方向的相对角度；在具体的例子中，可以采用有效障碍车辆朝向可泊车位的一侧的连线来确定该相对角度，也可以采用有效障碍车辆的纵向中心线来确定该相对角度；

当所述相对角度处于一预定角度阈值之内时，存储所述相对角度。如图4所示，图中Area区域即为上述的预定角度阈值范围，该Area的取值可以是诸如30度～150度之间。只有所述有效的障碍车辆相对于本车行驶方向的停放角度位于Area范围内，即当识别出的停放角度处于30度～150度之间时，才会认为该汽车是垂直或斜列泊车空间两侧的有效汽车，否则认为该车与识别的有效车位空间无关。

步骤S14，根据所述识别出来的停放角度，对所述有效的可泊车位的空间进行调整，确定最终用于自动泊车的泊车车位空间。

在一个具体的例子中，所述步骤S14进一步包括：

根据所述有效的障碍车辆数量，以及障碍车辆的停放角度，对所述有效的可泊车位的空间进行调整，获得调整后的泊车车位空间；所述调整后的泊车车位空间为类平行四边形空间或梯形空间；

判断所述调整后的泊车车位空间是否为有效车位；可以理解的是，调整后的车位空间的深度和最小宽度需满足一定范围要求。只有更新后的最小车位宽度和深度大于自动泊车系统需要的最小车位宽度和最小深度，才会更新空间斜率；否则该车位是一个无效车位，将不会释放给自动泊车系统用于后续的泊车；

在判断结果为有效车位后，将所述调整后的泊车车位空间确定为最终用于自动泊车的泊车车位空间，供自动泊车系统使用，例如用于轨迹规划和控制。

可以理解的是，上述调整采用空间的斜率更新的方法，分为几种情况：其一是在只有一侧有车的情况下，将车位空间识别单元识别到的矩形空间更新为梯形空间，如图3所示，其中实线框为步骤S10所识别出来的可泊车位空间，而虚线框为调整后的泊车车位空间。其二是在两侧都有车的情况下，将车位空间识别单元识别到的矩形空间更新为类平行四边形或者梯形的空间(可参见图5和图6所示)。

如图7所示，示出了本发明提供的一种用于自动泊车中的车位融合识别系统的一个实施例的结构示意图；一并结合图8-11所示，在本实施例中，所述用于自动泊车中的车位融合识别系统1，其包括：

车位空间识别单元10，用于使用车载的超声波传感器和环视摄像头对停车空位进行车位空间识别，确定有效的可泊车位，所述可泊车位为垂直车位或斜列车位；

障碍车辆识别单元11，用于使用车载的环视摄像头对所述可泊车位两侧的障碍物进行识别，确定所述可泊车位两侧是否存在有效的障碍车辆；

障碍车辆角度识别单元12，用于使用车载的环视摄像头对所述有效的障碍车辆的停放角度进行识别，确定所述有效的障碍车辆相对于本车行驶方向的停放角度；

车位空间融合调整单元13，用于根据所述识别出来的停放角度，对所述有效的可泊车位的空间进行调整，确定最终用于自动泊车的泊车车位空间。

具体地，在一个实施的例子中，所述车位空间识别单元10进一步包括：

空间参数识别单元100，用于识别出车位空间的空间参数，所述空间参数包括车位空间宽度以及车位空间深度；

可泊车位确定单元101，用于将所述空间参数与预定的阈值进行比较，在所识别出的空间参数超过所述预定的阈值时，将所述车位空间确定为有效的可泊车位。

具体地，在一个实施的例子中，所述障碍车辆识别单元11进一步包括：

障碍物识别单元110，用于使用车载的环视摄像头对所述可泊车位两侧预定范围内的障碍物进行识别；

障碍车辆确认单元111，用于在障碍物识别单元识别到至少一侧存在障碍物，且障碍物存在长度、宽度、轴距长度和轮胎尺寸信息，并满足对应的预定阈值时，则确定所述可泊车位至少一侧存在有效的障碍车辆，并存储所述长度、宽度、轴距长度和轮胎尺寸信息。

具体地，在一个实施的例子中，所述障碍车辆角度识别单元12进一步包括：

角度识别单元120，用于对所述可泊车位至少一侧的有效障碍车辆进行角度识别，获得所述有效障碍车辆相对于本车行驶方向的相对角度；

确定存储单元121，用于当所述相对角度处于一预定角度阈值之内时，存储所述相对角度。

具体地，在一个实施的例子中，所述车位空间融合调整单元13进一步包括：

调整单元130，用于根据所述有效的障碍车辆数量，以及障碍车辆的停放角度，对所述有效的可泊车位的空间进行调整，获得调整后的泊车车位空间；所述调整后的泊车车位空间为类平行四边形空间或梯形空间；

判断输出单元131，用于判断所述调整后的泊车车位空间是否为有效车位；且在判断结果为有效车位后，将所述调整后的泊车车位空间确定为最终用于自动泊车的泊车车位空间，供自动泊车系统使用。

更多的细节，可以参考前述对图1至图6的描述，在此不进行详述。

实施本发明实施例，具有如下的有益效果：

本发明通过提供一种用于自动泊车中的车位融合识别方法及系统，本发明针对现有垂直和斜列车位空间识别的方法无法识别车位两侧障碍车辆角度的问题，在现有的车位空间单元的基础上，增加了障碍车辆识别单元、障碍车辆角度识别单元以及车位空间融合调整单元，使得自动泊车系统的垂直和斜列车位空间识别更加准确，从而可提升泊车规划的准确性，减少泊车步数和泊车时间；

本发明提供的车位融合识别方法及系统，可以同时垂直和斜列车位融合识别，在原有的垂直或斜列车位空间识别单元的基础上，对车位两侧有效的障碍车辆的停泊斜率进行判断，可以融合形成调整后的车位空间，使得车位识别更加精准，可提高自动泊车对目标垂直和斜列车位的感知能力，从而有利于提升自动泊车系统的泊车效率。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。