【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驶离停车场，具体为一种基于记忆泊车的驶离停车场方法及系统。
技术介绍
1、在当前的汽车市场中，随着智能驾驶技术的快速发展，越来越多的车型开始配备高级辅助驾驶功能，如代客泊车(valet parking)、自动泊车(automatic parking)、自动出库(automatic exiting)以及记忆泊出(memory parking)等。这些功能极大地提高了驾驶的便利性和安全性，尤其是在繁忙的城市环境和拥挤的停车场中。它们通过先进的传感器、摄像头和人工智能算法，使车辆能够自动识别车位，执行泊车和出库操作，减少了驾驶员的操作负担，特别是对于驾驶技能不足或者在高压环境下容易紧张的驾驶员来说，这些功能提供了巨大的帮助。
2、尽管如此，现有的智能泊车技术仍存在一些局限性。例如，代客泊车和记忆泊车功能虽然能够帮助驾驶员驶入停车场并自动寻找车位，但在车辆自动出库并准备驶离停车场的过程中，驾驶员仍需接管车辆，进行手动操作。这一过程中的手动接管不仅中断了自动驾驶的连贯性，也增加了驾驶员的操作负担，尤其是在复杂的停车场环境中，驾驶员重新接管车辆可能会面临定位难题，增加了出库的时间和难度。
3、此外，当前的记忆泊车功能在处理起点相同但终点不同的多条记忆路线时，往往只能推荐单一的路线，不能提供给驾驶员多条路线选择。这在一定程度上限制了系统的灵活性和实用性，因为在不同的时间和条件下，驾驶员可能会根据实际情况(如停车场的拥挤程度、特定区域的关闭或开放等)需要选择不同的路线。
4、鉴于上述问题，有
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的辅助驾驶方法存在自动驾驶连贯性差，线路单一，以及如何让驾驶员可以参与驶离过程并且不会面临定位难题的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于记忆泊车的驶离停车场方法，包括系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集，记录驶离停车场的数据；系统进行驾驶操作学习并根据数据复现路线，重复学习并存储多条路线；系统利用车载传感器和gps进行自定位，当检测到出库时确定驶离线路，并根据自动驶离策略离开停车场。
4、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的一种优选方案，其中：所述系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集包括使用车辆的gps和传感器实时记录车辆的位置坐标(x,y)，朝向θ，和速度v，数据作为状态点sj的组成部分，通过记录的状态点数据，计算每两个相邻状态点之间的距离，并累加以得到路线的总长度l(ri)，同时，计算所有状态点速度的平均值得到vavg(ri)，将学习到的路线存储在车辆系统并上传云端服务器中，与用户偏好进行对比。
5、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的一种优选方案，其中：所述系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集还包括通过车载系统界面，允许用户设置路线偏好，设定内容包括避免驾驶员视野盲区区域、选择停车场出口和入口相邻或出口入口相对。
6、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的一种优选方案，其中：所述系统进行驾驶操作学习并根据数据复现路线包括将停车场内的行驶用向量表示，向量场中的向量代表在当前位置的速度和方向，车辆从起点s0＝(x0,y0,θ0)到终点sf＝(xf,yf,θf)的路径函数表示为：
7、
8、其中，v(t)是在时间t的速度向量，ω(t)是角速度，λ是用于平衡直线行驶和转向成本的权重系数，t是从起点到终点所需的总时间，并进行多次学习，完成多条路线的备选。
9、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的一种优选方案，其中：所述当检测到出库时确定驶离线路包括设路线组ri，每条路线表示为一系列离散的状态点的集合πi＝{s1,s2,…,sn}，其中每个状态点sj包含位置xj,yj和朝向θj，定义路线的表示为一个矩阵mi，其中每一行代表一个状态点的向量[xj，yj，θj]；
10、构建基于时效性和拥堵影响的决策指标，拥堵适应性评分表示为：
11、
12、
13、其中，表示调整拥堵影响的参数，d(t，sj)表示在时间t状态点sj的拥堵程度，表示在时间t，状态点sj范围区域内的车辆数量，area(a(sj))表示状态点sj范围区域的面积，包括自身车辆在内，每个车辆的贡献值为1；
14、时间效率评分表示为：
15、
16、其中，texpected是预期的理想行驶时间，traveltime(sj，sj+1)是从状态点sj到sj+1的实际行驶时间；
17、决策指标表示为：
18、dk(criteria，ri，t)＝∈·ccongestion(ri，t)+(1-∈)·etime(ri)
19、其中，∈表示拥堵偏向。
20、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的一种优选方案，其中：所述当检测到出库时确定驶离线路还包括构建基于路线的总长度、平均速度以及特定路线偏好的成本计算模型，表示为：
21、
22、其中，δvj＝vj+1-vj表示相邻状态点之间的速度变化，α和β是权重系数；
23、线路选择模型表示为：
24、
25、其中，αj和βk分别表示路程影响因子和决策影响因子。
26、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的一种优选方案，其中：所述自动驶离策略离开停车场包括当车辆位于车位之内，则先进行出库操作，若出库失败，则需要驾驶员手动进行出库操作，若出库成功，则进行自定位，通过线路选择模型确定驶离路线，并将其他备选路线显示在屏幕供驾驶员进行人工选择，若车辆没有位于车位内，不需要进行出库操作，则直接匹配相应的驶离停车场的路线；
27、确定线路后，车辆沿着记忆的路线行驶，驶离停车场，若在驶离过程中驾驶员进行接管触发退出功能，或发生包括关联模块突然发生故障的异常情况触发退出功能，车辆会停止行驶，挂上p挡，并且提示驾驶员接管车辆，若驾驶员未接管退出功能，并且未出现异常情况导致退出，车辆按照预定路线驶离停车场，在此期间，驾驶员进行控制方向盘修正路线，或者踩刹车暂停驶离等操作，当到达之前设定的终点之后，车辆保持d档，进入自动驻车状态，并且提示驶出成功，驾驶员此时直接踩油门，踩下油门后释放自动驻车，自由进行驾驶。
28、本专利技术的另外一个目的是提供一种基于记忆泊车的驶离停车场系统，其能通过根据实时情况自动选择最优路线离开停车场，减少了驾驶员的操作负担，并提高了离场效率，解决了目前的自动驶离策略含有仅有一条线路及逆行驶离的问题。
29、作为本专利技术所述的基于记忆泊车的驶离停车场系统的一种优选方案，其中：包括数据采集模块，路线学习模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集包括使用车辆的GPS和传感器实时记录车辆的位置坐标(x,y)，朝向θ，和速度v，数据作为状态点sj的组成部分，通过记录的状态点数据，计算每两个相邻状态点之间的距离，并累加以得到路线的总长度L(Ri)，同时，计算所有状态点速度的平均值得到Vavg(Ri)，将学习到的路线存储在车辆系统并上传云端服务器中，与用户偏好进行对比。
3.如权利要求2所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集还包括通过车载系统界面，允许用户设置路线偏好，设定内容包括避免驾驶员视野盲区区域、选择停车场出口和入口相邻或出口入口相对。
4.如权利要求3所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述系统进行驾驶操作学习并根据数据复现路线包括将停车场内的行驶用向量表示，向量场中的向量代表在当前位置的速度和方向，车辆从起点s0＝(x0,y0,θ0)到终点sf＝(x
5.如权利要求4所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述当检测到出库时确定驶离线路包括设路线组Ri，每条路线表示为一系列离散的状态点的集合πi＝{s1,s2,…,sn}，其中每个状态点sj包含位置xj,yj和朝向θj，定义路线的表示为一个矩阵Mi，其中每一行代表一个状态点的向量[xj,yj,θj]；
6.如权利要求5所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述当检测到出库时确定驶离线路还包括构建基于路线的总长度、平均速度以及特定路线偏好的成本计算模型，表示为：
7.如权利要求6所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述自动驶离策略离开停车场包括当车辆位于车位之内，则先进行出库操作，若出库失败，则需要驾驶员手动进行出库操作，若出库成功，则进行自定位，通过线路选择模型确定驶离路线，并将其他备选路线显示在屏幕供驾驶员进行人工选择，若车辆没有位于车位内，不需要进行出库操作，则直接匹配相应的驶离停车场的路线；
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块，路线学习模块，决策模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集包括使用车辆的gps和传感器实时记录车辆的位置坐标(x,y)，朝向θ，和速度v，数据作为状态点sj的组成部分，通过记录的状态点数据，计算每两个相邻状态点之间的距离，并累加以得到路线的总长度l(ri)，同时，计算所有状态点速度的平均值得到vavg(ri)，将学习到的路线存储在车辆系统并上传云端服务器中，与用户偏好进行对比。
3.如权利要求2所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述系统在驾驶员驾驶车辆离开车位时进行数据采集还包括通过车载系统界面，允许用户设置路线偏好，设定内容包括避免驾驶员视野盲区区域、选择停车场出口和入口相邻或出口入口相对。
4.如权利要求3所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述系统进行驾驶操作学习并根据数据复现路线包括将停车场内的行驶用向量表示，向量场中的向量代表在当前位置的速度和方向，车辆从起点s0＝(x0,y0,θ0)到终点sf＝(xf,yf,θf)的路径函数表示为：
5.如权利要求4所述的基于记忆泊车的驶离停车场方法，其特征在于：所述当检测到出库时确定驶离线路包括设路线组ri，每条路线表示为一系列离散的状态点的集合πi＝{s1,s...
【专利技术属性】
技术研发人员：王国权，梁永彬，揭洋，谭甲春，吕越浩，
申请(专利权)人：上汽通用五菱汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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