本發(fā)明涉及智能車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)及應(yīng)用該系統(tǒng)的引導(dǎo)方法。

背景技術(shù)：

“電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化”是汽車(chē)的未來(lái)發(fā)展方向；其中，無(wú)人駕駛則是智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的一項(xiàng)重要應(yīng)用。在無(wú)人駕駛場(chǎng)景中，自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)是無(wú)人駕駛智能汽車(chē)的一項(xiàng)重要功能。該功能旨在使車(chē)輛在駕駛員不進(jìn)行人工干預(yù)情況下，找到適合停車(chē)位，并進(jìn)行停泊?，F(xiàn)有泊車(chē)方案只提供汽車(chē)在小范圍尋找車(chē)位，并泊入與泊出的功能。這種小范圍的自動(dòng)泊車(chē)功能解決了非熟練駕駛員停車(chē)、小尺寸停車(chē)位精確停車(chē)等一系列問(wèn)題。但是現(xiàn)有自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)只使用自車(chē)車(chē)載傳感器，探測(cè)范圍有限，對(duì)用戶使用有一定的局限性，無(wú)法滿足長(zhǎng)距離泊車(chē)需要。

在現(xiàn)實(shí)生活中，車(chē)輛常常停泊在停車(chē)場(chǎng)中。具有自動(dòng)泊車(chē)功能的車(chē)輛在停車(chē)場(chǎng)泊車(chē)時(shí)，駕駛員需要完成包括：開(kāi)車(chē)至停車(chē)場(chǎng)入口，獲取入場(chǎng)資質(zhì)，進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)，尋找車(chē)位，自動(dòng)泊車(chē)等一系列動(dòng)作。在這個(gè)過(guò)程中，駕駛員需要頻繁操作。停車(chē)場(chǎng)內(nèi)常有泊車(chē)引導(dǎo)系統(tǒng)或引導(dǎo)標(biāo)識(shí)，對(duì)駕駛員的泊車(chē)行為進(jìn)行引導(dǎo)。但現(xiàn)有的停車(chē)場(chǎng)引導(dǎo)技術(shù)有很多不足：首先，現(xiàn)有停車(chē)場(chǎng)引導(dǎo)技術(shù)引導(dǎo)停車(chē)的對(duì)象為駕駛員，沒(méi)有考慮過(guò)直接引導(dǎo)無(wú)人駕駛汽車(chē)進(jìn)行停泊，需要駕駛員自行開(kāi)車(chē)進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)內(nèi)，進(jìn)行停車(chē)操作；其次，現(xiàn)有技術(shù)引導(dǎo)的場(chǎng)景為停車(chē)場(chǎng)內(nèi)，不提供停車(chē)場(chǎng)外的車(chē)輛引導(dǎo)方法；再次，現(xiàn)有停車(chē)場(chǎng)引導(dǎo)技術(shù)的目的往往在于更加合理地使用停車(chē)場(chǎng)車(chē)位，并不在控制車(chē)輛停泊行為。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)及應(yīng)用該系統(tǒng)的引導(dǎo)方法，引導(dǎo)無(wú)人駕駛汽車(chē)從指定范圍行進(jìn)至停車(chē)場(chǎng)入口處，并完成獲取入場(chǎng)資質(zhì)、入場(chǎng)車(chē)輛信息確認(rèn)、門(mén)禁系統(tǒng)放行等一系列停車(chē)場(chǎng)進(jìn)入步驟，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離、更加便捷的引導(dǎo)功能，減少人工干預(yù)，從而減少停車(chē)場(chǎng)人力成本，同時(shí)為駕駛員提供更加便捷的泊車(chē)體驗(yàn)。

本發(fā)明的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)，包括移動(dòng)互聯(lián)客戶端、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)、設(shè)于被引導(dǎo)車(chē)輛的車(chē)載單元、設(shè)于停車(chē)場(chǎng)入口處的道閘及圖像信息采集設(shè)備；

所述移動(dòng)互聯(lián)客戶端用于向車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出預(yù)約指令并接收來(lái)自車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)的反饋信息；

所述車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)包括用于儲(chǔ)存平臺(tái)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元、用于承擔(dān)引導(dǎo)過(guò)程中相關(guān)數(shù)據(jù)運(yùn)算的數(shù)據(jù)計(jì)算單元、用于承擔(dān)云平臺(tái)與被引導(dǎo)車(chē)輛、移動(dòng)互聯(lián)客戶端、互聯(lián)網(wǎng)之間及云平臺(tái)各單元之間實(shí)時(shí)通訊交互的通信單元和用于控制道閘及圖像信息采集設(shè)備的門(mén)禁系統(tǒng)控制單元；

所述數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元包括HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)模塊、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)模塊、車(chē)輛信息數(shù)據(jù)模塊、建議引導(dǎo)路徑數(shù)據(jù)模塊、建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)模塊、車(chē)載設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)模塊、停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理數(shù)據(jù)模塊、車(chē)輛控制變量反饋測(cè)量數(shù)據(jù)模塊及車(chē)輛實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)；其中，所述HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)模塊及地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存用于車(chē)輛定位、引導(dǎo)路徑規(guī)劃及車(chē)輛行駛在線模擬的數(shù)據(jù)；所述車(chē)輛信息數(shù)據(jù)模塊用于儲(chǔ)存車(chē)輛參數(shù)信息的數(shù)據(jù)；所述建議引導(dǎo)路徑數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存平臺(tái)給出的被引導(dǎo)車(chē)輛從指定區(qū)域到停車(chē)場(chǎng)入口處停車(chē)區(qū)域的引導(dǎo)路徑的數(shù)據(jù)；所述建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)控制量進(jìn)行解算后所給出的建議輸出結(jié)果的數(shù)據(jù)；所述車(chē)載設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存車(chē)載單元工作狀態(tài)的數(shù)據(jù)；所述停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理的數(shù)據(jù)；所述車(chē)輛控制變量反饋測(cè)量數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存由車(chē)輛狀態(tài)檢測(cè)設(shè)備反饋給平臺(tái)的實(shí)際輸出控制量測(cè)量值數(shù)據(jù)及被引導(dǎo)車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)值的數(shù)據(jù)；所述車(chē)輛實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)模塊儲(chǔ)存被引導(dǎo)車(chē)輛的定位信息的數(shù)據(jù)；

所述數(shù)據(jù)計(jì)算單元包括車(chē)輛定位模塊、引導(dǎo)路徑規(guī)模塊、建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量計(jì)算模塊、車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)模塊、引導(dǎo)參數(shù)實(shí)時(shí)修正模塊和引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行步驟判斷模塊；其中，所述車(chē)輛定位模塊用于根據(jù)HAD級(jí)地圖信息、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征信息以及車(chē)載單元傳輸圖片進(jìn)行位姿計(jì)算；所述引導(dǎo)路徑規(guī)劃模塊用于根據(jù)車(chē)輛位姿、HAD級(jí)地圖信息以及引導(dǎo)終止停車(chē)位置信息給出車(chē)輛最優(yōu)行進(jìn)路徑，以及當(dāng)平臺(tái)對(duì)兩輛以上的車(chē)輛進(jìn)行引導(dǎo)時(shí)，對(duì)各個(gè)車(chē)輛的行進(jìn)路線以及行進(jìn)時(shí)間進(jìn)行排隊(duì)協(xié)調(diào)；所述建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量計(jì)算模塊用于根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛信息、車(chē)輛行進(jìn)建議路徑、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及經(jīng)濟(jì)燃油性約束解算出車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量；所述車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)模塊用于根據(jù)實(shí)際輸出量測(cè)量值對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)；所述引導(dǎo)參數(shù)實(shí)時(shí)修正模塊用于根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)定位信息對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)建議路徑、被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)、被引導(dǎo)車(chē)輛控制建議輸出目標(biāo)量進(jìn)行實(shí)時(shí)修正；所述引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行步驟判斷模塊用于對(duì)車(chē)輛的實(shí)際控制狀態(tài)進(jìn)行在線模擬，并對(duì)引導(dǎo)系統(tǒng)觸發(fā)條件、中斷處理?xiàng)l件、終止條件、停車(chē)場(chǎng)入口圖像采集條件、停車(chē)場(chǎng)入口道閘開(kāi)關(guān)條件進(jìn)行判斷；

所述通信單元包括System-Internet通訊單元、System-vehicle通信單元和內(nèi)部通信單元；其中，所述System-Internet通訊單元用于與Internet之間進(jìn)行通訊；所述System-vehicle通信單元用于與被引導(dǎo)車(chē)輛之間進(jìn)行信息通訊；所述內(nèi)部通信單元用于完成平臺(tái)內(nèi)部數(shù)據(jù)調(diào)用以及設(shè)備信息交互；

所述車(chē)載單元包括Vehicle-system通信單元、車(chē)載ECU、控制單元和車(chē)輛數(shù)據(jù)采集單元；其中，所述Vehicle-system通信單元用于與車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)之間進(jìn)行通訊交互；所述車(chē)載ECU與Vehicle-system通信單元相連；所述控制單元用于執(zhí)行車(chē)輛引導(dǎo)輸出，并實(shí)時(shí)反饋實(shí)際輸出量；所述車(chē)輛數(shù)據(jù)采集單元用于采集車(chē)輛車(chē)速信息以及車(chē)載攝像頭圖像信息；

所述圖像信息采集設(shè)備用于采集被引導(dǎo)車(chē)輛圖片，并將車(chē)輛圖片傳輸給車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)；所述車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)傳輸車(chē)輛圖片給移動(dòng)互聯(lián)客戶端，客戶端對(duì)信息進(jìn)行確認(rèn)后道閘打開(kāi)。

本發(fā)明的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)方法，包括以下步驟：

P1：引導(dǎo)系統(tǒng)觸發(fā)；

P2：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行車(chē)輛初始狀態(tài)確認(rèn)；

P3：車(chē)輛控制參數(shù)計(jì)算；

P4：車(chē)輛控制執(zhí)行，同時(shí)車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)車(chē)輛行駛進(jìn)行在線模擬；

P5：當(dāng)觸發(fā)中斷條件時(shí)進(jìn)行中斷操作，否則進(jìn)行下一個(gè)步驟；

P6：達(dá)到結(jié)束條件，退出引導(dǎo)。

進(jìn)一步，步驟P1中包括以下觸發(fā)步驟：

P1-1：客戶端預(yù)約：欲停泊車(chē)輛進(jìn)入無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)指定區(qū)域，停車(chē)客戶開(kāi)啟欲停泊車(chē)輛的無(wú)人駕駛模式，停車(chē)客戶通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)客戶端，向車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出預(yù)約請(qǐng)求，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)接受預(yù)約請(qǐng)求信息、欲停泊車(chē)輛類(lèi)型信息以及停車(chē)客戶身份信息；

P1-2：引導(dǎo)云系統(tǒng)判斷有無(wú)車(chē)位：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)停車(chē)客戶所提供的欲停泊車(chē)輛類(lèi)型信息，比對(duì)停車(chē)場(chǎng)車(chē)位管理數(shù)據(jù)，判斷是否有滿足停泊要求的停車(chē)位；如果無(wú)滿足停泊要求的停車(chē)位，則不觸發(fā)入口引導(dǎo)系統(tǒng)；信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端；如果車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)尋找到符合車(chē)輛停泊要求的停車(chē)位，則進(jìn)行下一個(gè)步驟；

P1-3：判斷System-vehicle交互是否正常：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與欲停泊車(chē)輛進(jìn)行通訊交互；首先，以停車(chē)客戶身份信息為交互密鑰，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與欲停泊車(chē)輛進(jìn)行身份驗(yàn)證，界定交互權(quán)限；然后，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與欲停泊車(chē)輛進(jìn)行通訊測(cè)試，測(cè)試通過(guò)后測(cè)試即表明System-vehicle交互正常，進(jìn)行下個(gè)步驟；如果交互過(guò)程不通暢，嘗試N次后依然不通暢，則不觸發(fā)入口引導(dǎo)系統(tǒng)，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。

P1-4：傳輸車(chē)載攝像頭數(shù)據(jù)：欲停泊車(chē)輛向車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)交出車(chē)輛數(shù)據(jù)采集單元共享控制權(quán)限，并傳輸車(chē)載攝像頭所采集的圖像信息至車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)；

P1-5：車(chē)輛高精度定位：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)欲停泊車(chē)輛車(chē)載攝像頭所采集的圖像信息提取視覺(jué)特征，將其與地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從而進(jìn)行高精度定位；

P1-6：判斷車(chē)輛是否進(jìn)入地圖范圍：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)計(jì)算欲停泊車(chē)輛定位信息，比對(duì)HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)，判斷欲停泊車(chē)輛是否進(jìn)入預(yù)先采集的HAD級(jí)地圖覆蓋范圍內(nèi)；如果欲停泊車(chē)輛已經(jīng)進(jìn)入地圖范圍，則進(jìn)行下一步驟；否則，不觸發(fā)入口引導(dǎo)系統(tǒng)，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。

P1-7：傳輸車(chē)載單元信息：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出車(chē)載單元信息檢驗(yàn)請(qǐng)求，欲停泊車(chē)輛接受請(qǐng)求，傳輸包括車(chē)載單元類(lèi)型及該車(chē)載單元的運(yùn)行狀態(tài)的車(chē)載單元信息；

P1-8：判斷車(chē)輛車(chē)載單元是否滿足條件：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)欲停泊車(chē)輛提供的車(chē)載單元信息進(jìn)行檢驗(yàn)比對(duì)，如果車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)通過(guò)比對(duì)，判斷欲停泊車(chē)輛滿足無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行所必需的車(chē)載單元條件，則觸發(fā)該系統(tǒng)；如果欲停泊車(chē)輛提供的車(chē)載單元類(lèi)型信息不滿足要求，則不觸發(fā)入口引導(dǎo)系統(tǒng)，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。

進(jìn)一步，步驟P2中包括以下步驟：

P2-1：車(chē)載單元狀態(tài)確認(rèn)：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)再次對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛的車(chē)載單元狀態(tài)進(jìn)行確認(rèn)，如果不滿足無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行條件，則向被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出狀態(tài)調(diào)整請(qǐng)求，并再次確認(rèn)；

P2-2：車(chē)輛信息確認(rèn)：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)模型信息、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型信息、車(chē)輛控制所需車(chē)輛參數(shù)信息、車(chē)輛類(lèi)型分類(lèi)信息、多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)通過(guò)同一位置的優(yōu)先級(jí)約束信息進(jìn)行確認(rèn)；

P2-3：車(chē)輛初始位姿確認(rèn)：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)通過(guò)HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù):地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)及被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)載攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行高精度定位并計(jì)算出被引導(dǎo)車(chē)輛的初始化姿勢(shì)。

步驟P3中包括以下并列進(jìn)行的步驟：

P3-1：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿，對(duì)其行進(jìn)路徑進(jìn)行規(guī)劃，并將該路徑傳輸給被引導(dǎo)車(chē)輛；車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)車(chē)輛動(dòng)力模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型信息、車(chē)輛控制所需車(chē)輛參數(shù)信息、車(chē)輛類(lèi)型分類(lèi)信息、多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)通過(guò)同一位置的優(yōu)先級(jí)約束信息以及規(guī)劃路徑，計(jì)算車(chē)輛控制建議輸出目標(biāo)量，并將該建議輸出量傳輸給被引導(dǎo)車(chē)輛；

P3-2：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)及被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)載攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)高精度定位；

P3-3：被引導(dǎo)車(chē)輛依照被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿、車(chē)輛信息、建議路徑、建議控制目標(biāo)量、車(chē)輛狀態(tài)反饋信息、進(jìn)行實(shí)際控制，同時(shí)將被引導(dǎo)車(chē)輛的實(shí)際控制量測(cè)量值反饋給車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)，車(chē)輛引導(dǎo)平臺(tái)根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛反饋的實(shí)際控制量測(cè)量值實(shí)時(shí)估計(jì)車(chē)輛狀態(tài)。

進(jìn)一步，步驟P3與步驟P4之間還包括以下步驟：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛高精度定位信息、車(chē)輛狀態(tài)信息、建議路徑信息、建議控制目標(biāo)量信息進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、修正。

進(jìn)一步，步驟P5中的中斷操作包括以下并列進(jìn)行的步驟：

P5-1：當(dāng)被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)速大于K千米/小時(shí)時(shí)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令，并對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行重新進(jìn)行車(chē)輛定位；在被引導(dǎo)車(chē)輛完成定位后，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)；

P5-2：當(dāng)System-Vehicle通訊中斷、通訊丟包率過(guò)大導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行時(shí)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令，并重新進(jìn)行System-vehicle通信檢測(cè)確認(rèn)；在System-vehicle通信檢測(cè)確認(rèn)后，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)；

P5-3：當(dāng)被引導(dǎo)車(chē)輛Online模擬路線安全范圍與地圖中不可行進(jìn)區(qū)域重疊后，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令，并對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行重新進(jìn)行車(chē)輛定位；在被引導(dǎo)車(chē)輛完成定位后，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)；

P5-4：系統(tǒng)預(yù)測(cè)多輛被引導(dǎo)車(chē)輛同時(shí)刻安全范圍部分或全部重疊后，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令，并根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)至安全范圍重疊位置處的路徑距離，確定多車(chē)通過(guò)優(yōu)先順序；根據(jù)優(yōu)先通過(guò)級(jí)，對(duì)各個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛依次重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)；各個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛觸發(fā)時(shí)間間隔為M秒；對(duì)各個(gè)車(chē)輛的建議行進(jìn)路徑和控制輸出目標(biāo)量重新解算；

P5-5：當(dāng)被引導(dǎo)車(chē)輛的控制狀態(tài)信息丟失，導(dǎo)致引導(dǎo)系統(tǒng)不能完成閉環(huán)控制、在線模擬步驟時(shí)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)。

進(jìn)一步，步驟P6中的系統(tǒng)終止操作包括以下步驟：

P6-1：被引導(dǎo)車(chē)輛停止在停車(chē)場(chǎng)入口處的車(chē)輛停止線區(qū)域；

P6-2：圖像信息采集設(shè)備采集被引導(dǎo)車(chē)輛圖片，并將車(chē)輛圖片傳輸給車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)；

P6-3：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)傳輸車(chē)輛圖片給停車(chē)客戶移動(dòng)交互客戶端；

P6-4：客戶端對(duì)以上信息進(jìn)行確認(rèn)，以此作為引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)的相關(guān)憑證；

P6-5：道閘打開(kāi)，引導(dǎo)結(jié)束。

進(jìn)一步，在步驟P6-1之前還包括以下步驟：

P6-0：位姿調(diào)整：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛的在線模擬位置距離車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)給出的建議路徑引導(dǎo)終點(diǎn)的距離小于閾值時(shí)，獲取被引導(dǎo)車(chē)輛位姿以及控制狀態(tài)信息；利用以上信息實(shí)時(shí)調(diào)整被引導(dǎo)車(chē)輛位姿，使被引導(dǎo)車(chē)輛面向道閘、?？吭谕Ｖ咕€遠(yuǎn)道閘一側(cè)，停車(chē)時(shí)車(chē)頭離停止線距離在L米以內(nèi)；當(dāng)車(chē)輛位姿調(diào)整結(jié)束，完成所有引導(dǎo)輸出，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出停車(chē)指令。

進(jìn)一步，所述N為5-10，所述M為5-15，所述K為3-10，所述L為0.3-1.0。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)及應(yīng)用該系統(tǒng)的引導(dǎo)方法，可引導(dǎo)無(wú)人駕駛汽車(chē)從指定范圍行進(jìn)至停車(chē)場(chǎng)入口處，并完成獲取入場(chǎng)資質(zhì)、入場(chǎng)車(chē)輛信息確認(rèn)、門(mén)禁系統(tǒng)放行等一系列停車(chē)場(chǎng)進(jìn)入步驟，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離、更加便捷的引導(dǎo)功能，減少人工干預(yù)，從而減少停車(chē)場(chǎng)人力成本，同時(shí)為駕駛員提供更加便捷的泊車(chē)體驗(yàn)；全程可以在無(wú)人值守的情況下進(jìn)行，在這個(gè)過(guò)程中，停車(chē)客戶只需要將車(chē)輛停在指定區(qū)域，然后利用客戶端進(jìn)行其他步驟操作，快捷、方便。

附圖說(shuō)明

圖1為車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；

圖2為被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)載單元結(jié)構(gòu)框圖；

圖3為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)觸發(fā)流程圖；

圖4為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)車(chē)輛引導(dǎo)工作框圖；

圖5a至圖5e均為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)中斷處理流程圖；

圖6a為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處組成示意圖；

圖6b中所示為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處設(shè)備交互流程圖；

圖7為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處被引導(dǎo)車(chē)輛位姿調(diào)整流程圖。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明提供的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)，包括移動(dòng)互聯(lián)客戶端、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)、設(shè)于被引導(dǎo)車(chē)輛的車(chē)載單元、設(shè)于停車(chē)場(chǎng)入口處的道閘及圖像信息采集設(shè)備。

本發(fā)明提供的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)方法，包括下述步驟：

一、車(chē)輛引導(dǎo)系統(tǒng)依次對(duì)停車(chē)場(chǎng)、被引導(dǎo)車(chē)輛的狀態(tài)是否滿足系統(tǒng)觸發(fā)條件，進(jìn)行確認(rèn)、判斷。

二、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)獲取被引導(dǎo)車(chē)輛圖像信息，對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，獲取視覺(jué)特征；并利用此視覺(jué)特征與預(yù)置HAD級(jí)高精度地圖、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，從而進(jìn)行實(shí)時(shí)高精度定位。高精度定位方法為視覺(jué)slam方法，主要包括建立特征地圖、閉環(huán)檢測(cè)、視覺(jué)里程計(jì)。

三、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)利用被引導(dǎo)車(chē)輛高精度定位信息、HAD級(jí)高精度地圖信息、多車(chē)行進(jìn)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)，規(guī)劃被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)建議路徑。

四、根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛信息、被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)建議路徑以及經(jīng)濟(jì)燃油性約束，計(jì)算車(chē)輛控制的目標(biāo)輸出量。

五、利用被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元，測(cè)量反饋車(chē)輛實(shí)際控制量輸出量數(shù)據(jù)，從而對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。

六、根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位信息、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、被引導(dǎo)車(chē)輛的車(chē)輛信息、車(chē)輛狀態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛控制建議輸出目標(biāo)量，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行實(shí)際閉環(huán)控制。

七、根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位信息，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)建議路徑、被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)、被引導(dǎo)車(chē)輛控制建議輸出目標(biāo)量進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。在線模擬被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)狀態(tài)以及行進(jìn)位姿狀態(tài)。

八、依照以下情況，判斷引導(dǎo)系統(tǒng)是否進(jìn)行中斷操作：a.車(chē)速大于閾值；b.system-vehicle通訊故障；c.實(shí)時(shí)在線模擬位置超出安全范圍；d.預(yù)測(cè)多車(chē)行進(jìn)同時(shí)刻位置超出安全范圍；e.車(chē)輛控制狀態(tài)信息丟失。

九、在線模擬位置與引導(dǎo)終點(diǎn)之間距離小于閾值時(shí)，引導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)入結(jié)束流程。根據(jù)車(chē)輛位姿信息、車(chē)輛停止線識(shí)別信息，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛最終停止位姿進(jìn)行調(diào)整。完成位姿調(diào)整后，被引導(dǎo)車(chē)輛停車(chē)，引導(dǎo)系統(tǒng)確認(rèn)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)。

十、被引導(dǎo)車(chē)輛停在停止線區(qū)域，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛最終狀態(tài)進(jìn)行確認(rèn)后，停車(chē)場(chǎng)入口處圖像采集設(shè)備采集被引導(dǎo)車(chē)輛圖像信息。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)將圖片傳輸給客戶端，客戶對(duì)其進(jìn)行確認(rèn)。道閘打開(kāi)，無(wú)人駕駛車(chē)輛停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)結(jié)束，開(kāi)始停車(chē)場(chǎng)內(nèi)部引導(dǎo)。

具體地，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述：

圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖，詳細(xì)列出車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)系統(tǒng)的相關(guān)組成單元，包括：數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元11、數(shù)據(jù)計(jì)算單元12、通信單元13和門(mén)禁系統(tǒng)控制單元14。其中，數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元11儲(chǔ)存車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)系統(tǒng)的相關(guān)核心數(shù)據(jù)；通信單元12承擔(dān)車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與被引導(dǎo)車(chē)輛、車(chē)云網(wǎng)、Internet、客戶端之間的，以及車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)系統(tǒng)內(nèi)部的實(shí)時(shí)通訊交互功能；數(shù)據(jù)計(jì)算單元13承擔(dān)車(chē)輛引導(dǎo)過(guò)程中的相關(guān)數(shù)據(jù)運(yùn)算；門(mén)禁系統(tǒng)控制單元14承擔(dān)引導(dǎo)云系統(tǒng)進(jìn)入結(jié)束流程時(shí)，即引導(dǎo)車(chē)輛到達(dá)引導(dǎo)終點(diǎn)后，門(mén)禁道閘、圖像采集器的控制工作。

數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元11所儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)包括：HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)111，地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)112，車(chē)輛信息數(shù)據(jù)113，建議引導(dǎo)路徑數(shù)據(jù)114，建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)115，車(chē)載設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)116，停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理數(shù)據(jù)117，車(chē)輛控制變量反饋測(cè)量數(shù)據(jù)118，車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位數(shù)據(jù)119。數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元11可通過(guò)相應(yīng)的模塊專(zhuān)門(mén)儲(chǔ)存以上數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)儲(chǔ)存單元11可包括包括HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)模塊、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)模塊、車(chē)輛信息數(shù)據(jù)模塊、建議引導(dǎo)路徑數(shù)據(jù)模塊、建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)模塊、車(chē)載設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)模塊、停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理數(shù)據(jù)模塊、車(chē)輛控制變量反饋測(cè)量數(shù)據(jù)模塊及車(chē)輛實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)。

其中，HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)111和地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)112用于車(chē)輛高精度定位步驟、引導(dǎo)路徑規(guī)劃步驟以及車(chē)輛行駛在線模擬步驟。車(chē)輛信息數(shù)據(jù)113包括車(chē)輛身份無(wú)線標(biāo)識(shí)碼、車(chē)牌號(hào)、車(chē)輛顏色信息、車(chē)輛類(lèi)型分類(lèi)信息、車(chē)標(biāo)信息、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型信息、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)學(xué)模型信息、客戶端信息、車(chē)載單元信息，車(chē)輛控制所需使用的相關(guān)參數(shù)信息。建議引導(dǎo)路徑數(shù)據(jù)114指車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)給出的，車(chē)輛從指定區(qū)域到停車(chē)場(chǎng)入口處停車(chē)區(qū)域的引導(dǎo)路徑。建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)115指根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)模型、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)通過(guò)同一位置的優(yōu)先級(jí)約束、經(jīng)濟(jì)燃油性目標(biāo)以及被引導(dǎo)車(chē)輛信息，對(duì)車(chē)輛行進(jìn)控制量進(jìn)行解算后，給出的建議輸出結(jié)果。車(chē)載設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)116指車(chē)載單元工作狀態(tài)數(shù)據(jù)。停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理數(shù)據(jù)117指停車(chē)場(chǎng)已停泊車(chē)位中關(guān)聯(lián)車(chē)輛信息、停泊空位信息、停泊車(chē)位占有時(shí)間、車(chē)位預(yù)約泊入泊出時(shí)間、停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)車(chē)輛排隊(duì)信息、停車(chē)場(chǎng)設(shè)備工作狀態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)、多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛的實(shí)時(shí)行進(jìn)路徑數(shù)據(jù)。車(chē)輛控制狀態(tài)反饋數(shù)據(jù)118指車(chē)輛狀態(tài)檢測(cè)設(shè)備反饋給車(chē)輛引導(dǎo)云系統(tǒng)的實(shí)際輸出控制量測(cè)量值、被引導(dǎo)車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)值。車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位數(shù)據(jù)119指被引導(dǎo)車(chē)輛的高精度定位信息。

數(shù)據(jù)計(jì)算單元12包括：車(chē)輛高精度定位121，引導(dǎo)路徑規(guī)劃122，建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量計(jì)算123，車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)124，引導(dǎo)參數(shù)實(shí)時(shí)修正125，引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行步驟判斷126。數(shù)據(jù)計(jì)算單元12可通過(guò)相應(yīng)的模塊專(zhuān)門(mén)實(shí)現(xiàn)以上操作，即數(shù)據(jù)計(jì)算單元12包括車(chē)輛定位模塊、引導(dǎo)路徑規(guī)模塊、建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量計(jì)算模塊、車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)模塊、引導(dǎo)參數(shù)實(shí)時(shí)修正模塊和引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行步驟判斷模塊。

其中，車(chē)輛高精度定位121指車(chē)輛根據(jù)HAD級(jí)地圖信息、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征信息以及車(chē)載單元傳輸圖片進(jìn)行的位姿計(jì)算。引導(dǎo)路徑規(guī)劃122指車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)車(chē)輛位姿、HAD級(jí)地圖信息以及引導(dǎo)終止停車(chē)位置信息給出車(chē)輛最優(yōu)行進(jìn)路徑；以及車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)兩輛以上的車(chē)輛進(jìn)行引導(dǎo)時(shí)，對(duì)各個(gè)車(chē)輛的行進(jìn)路線以及行進(jìn)時(shí)間進(jìn)行排隊(duì)協(xié)調(diào)。建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量計(jì)算123指根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛信息、車(chē)輛行進(jìn)建議路徑、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及經(jīng)濟(jì)燃油性約束，解算出車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量。車(chē)輛控制狀態(tài)估計(jì)124指被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元，將車(chē)輛控制的實(shí)際輸出量測(cè)量值反饋給車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。引導(dǎo)參數(shù)實(shí)時(shí)修正125指，根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)、被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位信息，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)建議路徑、被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)、被引導(dǎo)車(chē)輛控制建議輸出目標(biāo)量進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行步驟判斷126指，由車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)車(chē)輛的實(shí)際控制狀態(tài)進(jìn)行在線模擬，并對(duì)引導(dǎo)系統(tǒng)觸發(fā)條件、中斷處理?xiàng)l件、終止條件、停車(chē)場(chǎng)入口圖像采集條件、停車(chē)場(chǎng)入口道閘開(kāi)關(guān)條件進(jìn)行判斷。

通信單元13包括：System-Internet通訊單元131，System-vehicle通信單元132，內(nèi)部通信單元133。

其中，System-Internet通訊單元131用于車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與Internet通訊，主要功能在于完成停車(chē)客戶與車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)交互，車(chē)輛信息查詢，車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型補(bǔ)充查詢。System-vehicle通信單元132用于車(chē)輛與車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)信息通訊，通訊信息包括：車(chē)輛圖像信息、車(chē)輛身份無(wú)線標(biāo)識(shí)碼、車(chē)輛狀態(tài)信息、車(chē)輛控制反饋信息、建議引導(dǎo)路徑信息、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型信息、建議車(chē)輛控制目標(biāo)輸出量。內(nèi)部通信單元133主要用于完成車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)內(nèi)部數(shù)據(jù)調(diào)用以及設(shè)備信息交互。

圖2所示為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例車(chē)輛車(chē)載單元結(jié)構(gòu)組成，包括Vehicle-system通信單元22、車(chē)載ECU23、控制單元24和車(chē)輛數(shù)據(jù)采集單元25。

其中，Vehicle-system通信單元22完成車(chē)輛與車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)的通訊交互工作。車(chē)載單元與Vehicle-system通信單元22連接通訊方式有兩種：一種是被引導(dǎo)車(chē)輛開(kāi)放數(shù)據(jù)采集單元25共享權(quán)限，數(shù)據(jù)采集單元25直接通過(guò)Vehicle-system通信單元22與引導(dǎo)車(chē)輛云平臺(tái)通訊交互；另一種則是相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)車(chē)載ECU23處理后，通過(guò)Vehicle-system通信單元22，與引導(dǎo)車(chē)輛云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊。值得說(shuō)明的是這兩種連接方式可以自由選擇組合使用，判斷適用依據(jù)主要為：數(shù)據(jù)安全性設(shè)置、硬件傳輸設(shè)置以及自車(chē)系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)設(shè)置。

控制單元24包括控制機(jī)構(gòu)242以及控制輸出量測(cè)量反饋單元241，主要用于執(zhí)行車(chē)輛引導(dǎo)輸出，并實(shí)時(shí)反饋實(shí)際輸出量。車(chē)輛數(shù)據(jù)采集單元25主要包括：車(chē)速傳感器251、車(chē)載攝像頭252，用于采集車(chē)輛車(chē)速信息以及車(chē)載攝像頭圖像信息?？刂戚敵隽繙y(cè)量反饋單元241可以包括車(chē)速傳感器251，也可以另外加裝車(chē)速測(cè)量設(shè)備。

圖3所示為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)觸發(fā)流程圖。正如圖3所示，無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)觸發(fā)步驟如下：

客戶端預(yù)約31：欲停泊車(chē)輛進(jìn)入無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)指定區(qū)域，停車(chē)。停車(chē)客戶開(kāi)啟欲停泊車(chē)輛的無(wú)人駕駛模式。停車(chē)客戶通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)客戶端，向車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出預(yù)約請(qǐng)求。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)接受預(yù)約請(qǐng)求信息、欲停泊車(chē)輛類(lèi)型信息以及停車(chē)客戶身份信息。

引導(dǎo)云系統(tǒng)判斷有無(wú)車(chē)位32：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)停車(chē)客戶所提供的欲停泊車(chē)輛類(lèi)型信息，比對(duì)停車(chē)場(chǎng)車(chē)位管理數(shù)據(jù)117，判斷是否有滿足停泊要求的停車(chē)位。如果無(wú)滿足停泊要求的停車(chē)位，則不觸發(fā)本入口引導(dǎo)系統(tǒng)392，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。如果車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)尋找到符合車(chē)輛停泊要求的停車(chē)位，則進(jìn)行下一個(gè)步驟。

System-vehicle交互是否正常33：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與欲停泊車(chē)輛進(jìn)行通訊交互。首先，以停車(chē)客戶身份信息為交互密鑰，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與欲停泊車(chē)輛進(jìn)行身份驗(yàn)證，界定交互權(quán)限。然后車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)與欲停泊車(chē)輛進(jìn)行通訊測(cè)試。以上兩步完成，System-vehicle交互正常，進(jìn)行下個(gè)步驟。如果交互過(guò)程不通暢，嘗試N次(N可為5-10，優(yōu)選為8)后依然不通暢，則不觸發(fā)本入口引導(dǎo)系統(tǒng)392，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。

傳輸車(chē)載攝像頭數(shù)據(jù)34：欲停泊車(chē)輛向車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)交出車(chē)輛數(shù)據(jù)采集單元25共享控制權(quán)限，并傳輸車(chē)載攝像頭252所采集的圖像信息至車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)。

車(chē)輛高精度定位35：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)欲停泊車(chē)輛車(chē)載攝像頭252所采集的圖像信息提取視覺(jué)特征，將其與地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)112進(jìn)行對(duì)比，從而進(jìn)行高精度定位。

車(chē)輛是否進(jìn)入地圖范圍36：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)計(jì)算欲停泊車(chē)輛定位信息，比對(duì)HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)111，判斷欲停泊車(chē)輛是否進(jìn)入預(yù)先采集的HAD級(jí)地圖覆蓋范圍內(nèi)。如果欲停泊車(chē)輛已經(jīng)進(jìn)入地圖范圍，則進(jìn)行下一步驟。否則，不觸發(fā)本入口引導(dǎo)系統(tǒng)392，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。

傳輸車(chē)載單元信息37：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出車(chē)載單元信息檢驗(yàn)請(qǐng)求，請(qǐng)求包括：無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行必需的車(chē)載單元類(lèi)型以及該車(chē)載單元的運(yùn)行狀態(tài)。欲停泊車(chē)輛接受請(qǐng)求，傳輸車(chē)載單元信息。

車(chē)輛車(chē)載單元是否滿足條件38：車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)欲停泊車(chē)輛提供的車(chē)載單元信息進(jìn)行檢驗(yàn)比對(duì)。如果車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)通過(guò)比對(duì)，判斷欲停泊車(chē)輛滿足無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行所必需的車(chē)載單元條件，則觸發(fā)該系統(tǒng)391。如果欲停泊車(chē)輛提供的車(chē)載單元類(lèi)型信息不滿足要求，則不觸發(fā)本入口引導(dǎo)系統(tǒng)392，信息反饋至停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。如果欲停泊車(chē)輛提供的車(chē)載單元類(lèi)型信息滿足要求，但該車(chē)載單元的運(yùn)行狀態(tài)不滿足要求，則根據(jù)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行所必需的車(chē)載單元狀態(tài)，向欲停泊車(chē)輛發(fā)出調(diào)整車(chē)載單元狀態(tài)請(qǐng)求，欲停泊車(chē)輛調(diào)整后，重新判斷車(chē)輛車(chē)載單元是否滿足條件38。

圖4所示為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的車(chē)輛引導(dǎo)工作框圖，圖中工作流程開(kāi)始于圖3所示的觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)391步驟。

首先，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行車(chē)輛初始狀態(tài)確認(rèn)42。車(chē)輛初始狀態(tài)具體包括：車(chē)載單元狀態(tài)確認(rèn)421、車(chē)輛信息確認(rèn)422、車(chē)輛初始位姿確認(rèn)423。車(chē)載單元狀態(tài)確認(rèn)421指車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)再次對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛的車(chē)載單元狀態(tài)進(jìn)行確認(rèn)。如果不滿足無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)運(yùn)行條件，則向被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出狀態(tài)調(diào)整請(qǐng)求，并再次確認(rèn)。車(chē)輛信息確認(rèn)422是指車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)模型信息、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型信息、車(chē)輛控制所需車(chē)輛參數(shù)信息、車(chē)輛類(lèi)型分類(lèi)信息、多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)通過(guò)同一位置的優(yōu)先級(jí)約束信息進(jìn)行確認(rèn)，相關(guān)信息來(lái)源途徑可以有兩種方式：一、由被引導(dǎo)車(chē)輛的預(yù)置信息模塊提供自身車(chē)輛信息；二、由停車(chē)客戶提供車(chē)輛品牌、型號(hào)信息，然后有車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)在預(yù)置數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索。車(chē)輛初始位姿確認(rèn)423指車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)通過(guò)HAD級(jí)地圖信息數(shù)據(jù)111、地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)112以及被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)載攝像頭252采集的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行高精度定位并計(jì)算出被引導(dǎo)車(chē)輛的初始化姿勢(shì)。此時(shí)，高精度定位方法為vision-SLAM中的閉環(huán)檢測(cè)方法，同時(shí)為視覺(jué)里程計(jì)提供初始化數(shù)據(jù)。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)確認(rèn)被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿，作為對(duì)該車(chē)輛模型進(jìn)行路徑規(guī)劃的初始化狀態(tài)使用。

然后無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)入下一步驟，車(chē)輛控制參數(shù)計(jì)算43。車(chē)輛控制參數(shù)計(jì)算步驟43中主要包括三個(gè)同時(shí)進(jìn)行的步驟。這三個(gè)步驟同時(shí)進(jìn)行，且共享參數(shù)、結(jié)果。車(chē)輛控制參數(shù)計(jì)算步驟43具體步驟介紹如下：

A、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿，對(duì)其行進(jìn)路徑進(jìn)行規(guī)劃433，并將該路徑傳輸給被引導(dǎo)車(chē)輛。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)車(chē)輛動(dòng)力模型、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)模型信息、車(chē)輛控制所需車(chē)輛參數(shù)信息、車(chē)輛類(lèi)型分類(lèi)信息、多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)通過(guò)同一位置的優(yōu)先級(jí)約束信息以及規(guī)劃路徑，計(jì)算車(chē)輛控制建議輸出目標(biāo)量434，并將該建議輸出量傳輸給被引導(dǎo)車(chē)輛。

B、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿，地圖關(guān)聯(lián)視覺(jué)特征數(shù)據(jù)112以及被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)載攝像頭252采集的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)高精度定位。此時(shí)，高精度定位方法為vision-SLAM方法，主要包括視覺(jué)里程計(jì)、視覺(jué)特征地圖建立、閉環(huán)檢測(cè)。

C、被引導(dǎo)車(chē)輛依照被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿、車(chē)輛信息113、建議路徑114、建議控制目標(biāo)量115、車(chē)輛狀態(tài)反饋信息118、進(jìn)行實(shí)際控制44，同時(shí)將被引導(dǎo)車(chē)輛的實(shí)際控制量測(cè)量值反饋給車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)，車(chē)輛引導(dǎo)平臺(tái)根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛反饋的實(shí)際控制量測(cè)量值實(shí)時(shí)估計(jì)車(chē)輛狀態(tài)。

車(chē)輛控制參數(shù)計(jì)算步驟43中，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛高精度定位信息、車(chē)輛狀態(tài)信息、建議路徑信息、建議控制目標(biāo)量信息進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、修正。

被引導(dǎo)車(chē)輛依照被引導(dǎo)車(chē)輛初始化位姿、車(chē)輛信息113、建議路徑114、建議控制目標(biāo)量115、車(chē)輛狀態(tài)反饋信息118、車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位信息119，對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行實(shí)際控制44。車(chē)輛控制參數(shù)計(jì)算步驟43以及車(chē)輛控制執(zhí)行步驟44形成一個(gè)閉環(huán)控制。同時(shí)，根據(jù)HAD級(jí)地圖信息111、車(chē)輛信息113、建議路徑114、車(chē)輛控制狀態(tài)反饋信息118、車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位信息119，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)車(chē)輛行駛進(jìn)行在線模擬45。

根據(jù)車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)車(chē)輛行駛進(jìn)行在線模擬45狀態(tài)信息、車(chē)載設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)信息116，停車(chē)場(chǎng)停車(chē)管理信息117，判斷是否達(dá)到中斷處理的觸發(fā)條件、是否進(jìn)行中斷操作46，如圖5所示。

最后，當(dāng)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)達(dá)到結(jié)束條件后，該系統(tǒng)進(jìn)入結(jié)束流程47，如圖6、7所示。其中圖7所示為被引導(dǎo)車(chē)輛在引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)停車(chē)前，位姿調(diào)整的相關(guān)流程；圖6則為被引導(dǎo)車(chē)輛在引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)停車(chē)后，無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)所完成的結(jié)束操作流程。

圖5所示為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的引導(dǎo)系統(tǒng)中斷處理流程圖。根據(jù)不同的觸發(fā)條件將圖5中的流程分為a、b、c、d、e五個(gè)子圖進(jìn)行實(shí)施例描述，該五個(gè)子圖不存在依附關(guān)系，屬于五種并列的無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)中斷處理流程。

如圖5a中所示，觸發(fā)情況為車(chē)速大于閾值51a的中斷處理流程。其中閾值可根據(jù)預(yù)置HAD級(jí)地圖信息情況進(jìn)行調(diào)整，該閾值為K千米/小時(shí)(K可為3-10，優(yōu)選為5)。當(dāng)被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)數(shù)大于該閾值時(shí)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令52，并對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行重新進(jìn)行車(chē)輛定位53。在被引導(dǎo)車(chē)輛完成定位后，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)54。

如圖5b中所示，觸發(fā)情況為System-Vehicle通訊故障51b的中斷處理流程。

System-Vehicle通訊中斷、通訊丟包率過(guò)大導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行時(shí)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令52，并重新進(jìn)行System-vehicle通信檢測(cè)確認(rèn)53b。在System-vehicle通信檢測(cè)確認(rèn)后，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)54。

如圖5c中所示，觸發(fā)情況為被引導(dǎo)車(chē)輛Online模擬路線安全范圍與地圖中不可行進(jìn)區(qū)域重疊51c，引導(dǎo)系統(tǒng)的中斷處理流程。被引導(dǎo)車(chē)輛Online模擬路線的安全范圍具體指兩種范圍：一、車(chē)輛引導(dǎo)云平利用地圖信息對(duì)建議規(guī)劃路徑122兩側(cè)給出的可行進(jìn)范圍；二、根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛的online模擬狀態(tài)，在被引導(dǎo)車(chē)輛實(shí)時(shí)高精度定位點(diǎn)處，給出的一個(gè)安全范圍。在此范圍外可以保證：一、多被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)時(shí)，互不碰撞；二、被引導(dǎo)車(chē)輛與其他靜態(tài)物體不發(fā)生碰撞；三、在此安全范圍外，被引導(dǎo)車(chē)輛緊急剎車(chē)后，引導(dǎo)系統(tǒng)可以重新規(guī)劃出可行的被引導(dǎo)車(chē)輛位姿調(diào)整路線。被引導(dǎo)車(chē)輛Online模擬路線安全范圍與地圖中不可行進(jìn)區(qū)域重疊后51c，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令52，并對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行重新進(jìn)行車(chē)輛定位53。在被引導(dǎo)車(chē)輛完成定位后，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)54。

圖5d中所示為，觸發(fā)情況為系統(tǒng)預(yù)測(cè)多被引導(dǎo)車(chē)輛同時(shí)刻安全范圍部分或全部重疊的中斷處理流程。引導(dǎo)系統(tǒng)預(yù)測(cè)出，多被引導(dǎo)車(chē)輛在某一時(shí)刻的安全范圍部分或全部重疊51d。此時(shí)，說(shuō)明多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛在此時(shí)刻有碰撞危險(xiǎn)。該觸發(fā)情況具體分為：一、對(duì)多被引導(dǎo)車(chē)輛的建議行進(jìn)路徑與控制輸出目標(biāo)量進(jìn)行解算時(shí)，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)未考慮此位置的車(chē)輛優(yōu)先通過(guò)順序約束，需要對(duì)安全范圍重疊車(chē)輛的行進(jìn)路線和控制輸出目標(biāo)量進(jìn)行協(xié)調(diào)規(guī)劃；二、車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)多被引導(dǎo)車(chē)輛的建議行進(jìn)路徑與控制輸出目標(biāo)量進(jìn)行解算時(shí)，最優(yōu)結(jié)果存在同時(shí)刻同位置安全范圍重疊；三、在對(duì)多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行在線模擬時(shí)，檢測(cè)出多個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛在同一位置出現(xiàn)同時(shí)刻安全范圍重疊現(xiàn)象。

系統(tǒng)預(yù)測(cè)多被引導(dǎo)車(chē)輛同時(shí)刻安全范圍部分或全部重疊51d后，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令52，并根據(jù)被引導(dǎo)車(chē)輛行進(jìn)至安全范圍重疊位置處的路徑距離，確定多車(chē)通過(guò)優(yōu)先順序53d。根據(jù)優(yōu)先通過(guò)級(jí)，對(duì)各個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛依次重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)54d。各個(gè)被引導(dǎo)車(chē)輛觸發(fā)時(shí)間間隔為M秒(M可為5-15，優(yōu)選為10)?？紤]優(yōu)先通過(guò)約束，對(duì)各個(gè)車(chē)輛的建議行進(jìn)路徑和控制輸出目標(biāo)量重新解算55d。

圖5e中所示為，被引導(dǎo)車(chē)輛的控制狀態(tài)信息丟失，導(dǎo)致引導(dǎo)系統(tǒng)不能完成閉環(huán)控制、在線模擬步驟，或?qū)е乱龑?dǎo)系統(tǒng)誤差過(guò)大。此時(shí)，系統(tǒng)觸發(fā)中斷處理步驟。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛發(fā)出剎車(chē)指令52，重新觸發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)54。

圖6為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處設(shè)備交互框圖。圖6a中所示為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處關(guān)鍵組成部分，其中61a表示車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)、62a表示被引導(dǎo)車(chē)輛、63a表示停車(chē)場(chǎng)道閘、64a表示圖像信息采集設(shè)備、65a表示車(chē)輛停止線、66a表示停車(chē)客戶移動(dòng)互聯(lián)客戶端。圖6b中所示為無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處設(shè)備交互流程圖，也為該系統(tǒng)最后結(jié)束流程。

被引導(dǎo)車(chē)輛停止在停車(chē)場(chǎng)入口處的車(chē)輛停止線區(qū)域61b，車(chē)輛停止線區(qū)域指車(chē)輛停止線遠(yuǎn)道閘一側(cè)。圖像信息采集設(shè)備64a采集被引導(dǎo)車(chē)輛圖片，并將車(chē)輛圖片傳輸給車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)62b。車(chē)輛圖片內(nèi)容須包含：車(chē)牌信息、車(chē)顏色信息、車(chē)標(biāo)信息、車(chē)外形信息。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)傳輸車(chē)輛圖片給停車(chē)客戶移動(dòng)交互客戶端63b?？蛻舳藢?duì)以上信息進(jìn)行確認(rèn)64b，以此作為引導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)的相關(guān)憑證。道閘打開(kāi)，引導(dǎo)結(jié)束65b。

圖7所示為被引導(dǎo)車(chē)輛在無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)終點(diǎn)處的位姿調(diào)整流程圖。車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)對(duì)被引導(dǎo)車(chē)輛的在線模擬位置距離車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)給出的建議路徑引導(dǎo)終點(diǎn)的距離小于閾值時(shí)71，此閾值可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，建議閾值為5m。此時(shí)，無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)開(kāi)始終止流程。被引導(dǎo)車(chē)輛獲取位姿以及控制狀態(tài)信息72，包括：被引導(dǎo)車(chē)輛的實(shí)時(shí)高精度定位信息721；被引導(dǎo)車(chē)輛的實(shí)時(shí)控制狀態(tài)信息722；同時(shí)，獲取被引導(dǎo)車(chē)輛車(chē)載圖像信息，并開(kāi)始識(shí)別終止線。利用被引導(dǎo)車(chē)輛獲取位姿以及控制狀態(tài)信息72，實(shí)時(shí)調(diào)整被引導(dǎo)車(chē)輛位姿73。調(diào)整后位姿應(yīng)為：被引導(dǎo)車(chē)輛面向道閘，?？吭谕Ｖ咕€遠(yuǎn)道閘一側(cè)，停車(chē)時(shí)車(chē)頭離停止線距離在L米(L可為0.3-1.0，優(yōu)選為0.5)以內(nèi)，不壓停止線。在車(chē)輛位姿調(diào)整結(jié)束，完成所有引導(dǎo)輸出，車(chē)輛引導(dǎo)云平臺(tái)發(fā)出停車(chē)指令74。引導(dǎo)系統(tǒng)再次確認(rèn)被引導(dǎo)車(chē)輛狀態(tài)75。此時(shí)，無(wú)人駕駛汽車(chē)停車(chē)場(chǎng)入口引導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)入終點(diǎn)處設(shè)備交互流程76。

最后說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的宗旨和范圍，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。