基于角雷达的搜索车位和泊车功能系统的制作方法

本发明涉及雷达，更具体地说，本发明涉及基于角雷达的搜索车位和泊车功能系统。

背景技术：

1、目前，车载角雷达在车辆行驶过程中具有bsd盲区监视，lca变道辅助，fcta前方穿插预警、fctb前方穿插刹车，在倒车过程中具有rcta后方穿插预警、rctb后方穿插刹车，在停车状态下具有dow车门开启警告的功能，伴随着自动驾驶级别的升高，现有需求要求车辆具有自动搜索车位、自动泊车和辅助泊车的功能，尤其在灯光条件不好，显得十分重要。

2、而基于角雷达的搜索车位和泊车功能系统通过自动化、智能化的方式，帮助驾驶员更快速地找到停车位，减少停车时间，缓解交通压力，提升停车体验。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于角雷达的搜索车位和泊车功能系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，基于角雷达的搜索车位和泊车功能系统，包括车身系统模块、域控系统模块，以及雷达系统模块；

3、车身系统模块：获取车辆的运动和驾驶信息，包括车辆的速度、挡位信息，并将获取的信息传输到域控系统模块和雷达系统模块；

4、域控系统模块：接收车身系统模块传输的车辆运动和驾驶信息，根据车辆的车速和挡位信息判断是否进入角雷达模式、搜索车位模式和泊车状态模式，将判断结果传输给雷达系统模块，并接收来自雷达系统模块的点云信息，用于实时定位与地图构建；

5、雷达系统模块：接收来自车身系统模块和域控系统模块的信息，根据车辆模式调整雷达的探测模式和精度，通过多次扫描对探测到的物体进行判断和识别，产生报警信息，并将多次扫描得到的点云信息和报警信息传输给域控系统模块。

6、在一个优选地实施方式中，所述车身系统模块，获取车辆的运动和驾驶信息，包括车辆的速度、挡位信息，并将获取的信息传输到域控系统模块和雷达系统模块，具体步骤如下：

7、步骤a1、车辆信息：通过车辆上安装的车速传感器来监测车辆的实时速度，以及变速箱传感器来监测车辆当前的挡位信息，包括前进挡、倒挡、停车挡信息；

8、步骤a2、数据传输：将获取的车辆速度和挡位信息传输到域控系统模块和雷达系统模块，使域控系统模块能够控制车辆的运动状态，雷达系统模块进行障碍物检测和预警。

9、在一个优选地实施方式中，所述域控系统模块，接收车身系统模块传输的车辆运动和驾驶信息，根据车辆的车速和挡位信息判断是否需要进入角雷达模式、搜索车位模式和泊车状态模式，将判断结果传输给雷达系统模块，并接收来自雷达系统模块的点云信息，用于实时定位与地图构建，具体步骤如下：

10、步骤b1、车辆模式判断：根据接收到的车速和挡位信息，判断是否符合进入角雷达模式、搜索车位模式，以及泊车状态模式的条件，所述角雷达模式的判断条件为车速大于30km/h；所述车位模式的判断条件为挡位为前进档位且车速小于等于30km/h；所述泊车状态模式的判断条件为车辆停止在车位前方，挡位为倒挡；

11、步骤b2、判断结果传输：根据对车辆模式的判断，将结果传输给雷达系统模块，当车辆切换到角雷达模式、搜索车位模式、泊车状态模式中，将雷达带宽和探测模式参数配置信息传输给雷达系统模块。

12、在一个优选地实施方式中，所述接收来自雷达系统模块的点云信息，用于实时定位与地图构建，进一步包括以下步骤：

13、步骤c1、对接收到的点云信息进行处理，获取车辆当前位置、周围环境以及障碍物信息；

14、步骤c2、根据处理后的信息进行实时定位，确定车辆准确的位置，并与预先建立的地图进行匹配：使用激光雷达slam算法进行实时定位，将车辆当前位置与预先建立的地图进行匹配，以确定车辆的准确位置和姿态，并更新车辆在地图中的状态；

15、步骤c3、根据定位结果和点云信息，更新地图数据，包括地标、障碍物位置：将车辆的位置和姿态信息与地图进行关联，更新地图中车辆的位置，并将识别出的障碍物位置和形状信息添加到地图中，以反映实时环境。

16、在一个优选地实施方式中，所述步骤c1中对接收到的点云信息进行处理，获取车辆当前位置、周围环境以及障碍物信息，并构建地图，进一步包括以下步骤：

17、步骤c101、点云预处理：通过对接收到的点云数据进行滤波和分割，以去除噪声和识别出障碍物；

18、步骤c102、使用聚类算法对预处理后的点云数据进行分组，确定障碍物的位置和形状，并分析分组后的点云数据，提取车辆周围环境的特征信息，包括地面、建筑物和其他车辆；

19、步骤c103、车辆位置：利用车载传感器和激光雷达数据，使用定位算法得到车辆的当前位置和姿态；

20、步骤c104、地图初始化：基于车辆初始位置创建地图的初始版本，将障碍物信息、环境特征，以及重要地标添加到地图中，以增强地图的可用性和定位精度；

21、步骤c105、地图保存：将构建后的地图数据保存到云端，以备后续使用和更新。

22、在一个优选地实施方式中，所述雷达系统模块，接收来自车身系统模块和域控系统模块的信息，根据车辆模式调整雷达的探测模式和精度，通过多次扫描对探测到的物体进行判断和识别，产生报警信息，并将多次扫描得到的点云信息和报警信息传输给域控系统模块，具体步骤如下：

23、步骤d1、调整雷达探测模式和精度：在车辆的前、后、左、右四个角安装毫米波雷达，使得每个雷达都与车辆的中轴线呈45°的夹角，接收来自车身系统模块和域控系统模块的信息，包括车辆模式、车速、挡位信息，根据接收到的车辆模式信息，调整雷达的探测模式和精度，在不同模式下，设置不同的探测距离、带宽和精度，以满足功能需求；

24、步骤d2、传输数据：根据调整雷达的探测模式和精度，对车辆周围进行多次扫描，将多次扫描得到的点云信息进行处理和整合，生成一系列的多帧点云信息，将多次扫描得到的点云信息和产生的报警信息传输给域控系统模块进行处理。

25、在一个优选地实施方式中，所述步骤d1调整雷达探测模式和精度中，根据接收到的车辆模式信息，调整雷达的探测模式和精度，在不同模式下，设置不同的探测距离、带宽和精度，进一步包括以下步骤：

26、步骤d101、角雷达模式：当车辆进入角雷达模式时，将雷达探测修改为远距离模式，带宽设定为200mhz，探测距离为160米；

27、步骤d102、搜索车位模式：当车辆进入搜索车位模式时，将雷达探测修改为中距离模式，带宽修改为400mhz，探测距离为80米，根据调整后的探测模式和精度，开始对停车场进行扫描工作，根据车辆的速度和横摆角信息，进行多次扫描，通过处理雷达返回的信号数据，识别障碍物、车位目标，并进行距离、速度参数的计算，具体计算公式如下：

28、

29、

30、其中，d是距离，c是光速，t是雷达发送信号至接收到反射信号所经历的时间，v是物体相对雷达的速度，δf是多普勒频移，λ是雷达信号的波长；

31、步骤d103、泊车状态模式：当车辆进入角雷达模式时，将雷达探测修改为近距离模式，带宽设定为800mhz，探测距离为40米，根据车辆状态实时更新数据，在障碍物于车辆边缘的距离超过报警阈值时车辆停止并产生报警信息，完成车辆泊车操作，所述阈值公式为0≤t阈≤0.3m，其中，t阈是报警阈值，m是单位米，表示障碍物于车辆边缘的距离小于等于0.3米时车辆停止；所述报警信息包括声音、视觉提示。

32、本发明的有益效果是：将获取车辆的运动和驾驶信息，包括车辆的速度、挡位信息，传输到域控系统模块和雷达系统模块，域控系统模块接收车身系统模块传输的车辆运动和驾驶信息，根据车辆的车速和挡位信息判断是否进入角雷达模式、搜索车位模式和泊车状态模式，将判断结果传输给雷达系统模块，并接收来自雷达系统模块的点云信息，用于实时定位与地图构建，雷达系统模块接收来自车身系统模块和域控系统模块的信息，根据车辆模式调整雷达的探测模式和精度，通过多次扫描对探测到的物体进行判断和识别，产生报警信息，并将多次扫描得到的点云信息和报警信息传输给域控系统模块，本发明根据车辆模式调整雷达的探测模式和精度能够快速地找到停车位，减少了停车时间，缓解交通压力，提升了停车体验。