本技術(shù)涉及車輛，尤其涉及車輛自動駕駛，具體涉及一種泊車車位搜索方法、裝置及車輛。

背景技術(shù)：

1、隨著自動駕駛技術(shù)向高階場景持續(xù)深化，代客泊車功能已成為智能汽車的核心服務(wù)之一，其通過融合高精度地圖與多傳感器數(shù)據(jù)，可在已知地圖環(huán)境中實現(xiàn)車位精準(zhǔn)搜索與路徑規(guī)劃。然而，傳統(tǒng)代客泊車對地圖有著強依賴性，導(dǎo)致其在未知地圖場景下因缺乏車位分布、通道拓?fù)涞刃畔⒍鵁o法有效運行。因此，需要探索有效地方式在未知地圖環(huán)境中實現(xiàn)車位智能探索。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種泊車車位搜索方法、裝置及車輛，以至少解決相關(guān)技術(shù)中難以在未知地圖環(huán)境中實現(xiàn)車位智能探索的技術(shù)問題。本技術(shù)的技術(shù)方案如下：

2、第一方面，本技術(shù)提供一種泊車車位搜索方法，包括：在車輛位置不處于高精地圖的覆蓋區(qū)域的情況下，基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息，構(gòu)建全局地圖；其中，感知信息包括但不限于未被障礙物遮擋的感知邊界點以及障礙物；確定目標(biāo)探索點；其中，目標(biāo)探索點是從全局地圖中的感知邊界點選擇的最佳探索點；基于第一預(yù)設(shè)條件，采用快速搜索隨機樹算法，在全局地圖上規(guī)劃從車輛位置至目標(biāo)探索點的目標(biāo)規(guī)劃路徑；其中，第一預(yù)設(shè)條件用于使快速搜索隨機樹算法采樣的樹節(jié)點趨向于落入目標(biāo)探索點的鄰域內(nèi)；控制車輛沿目標(biāo)規(guī)劃路徑巡航，以搜索可用泊車車位。

3、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過在車輛處于未知地圖環(huán)境（不處于高精地圖覆蓋區(qū)域）時，基于車輛感知范圍內(nèi)的感知信息構(gòu)建全局地圖，并從中選擇最佳目標(biāo)探索點，從而利用快速搜索隨機樹算法，依據(jù)第一預(yù)設(shè)條件規(guī)劃出從車輛位置至目標(biāo)探索點，且樹節(jié)點趨向于落入目標(biāo)探索點鄰域內(nèi)的目標(biāo)規(guī)劃路徑，避免在未知環(huán)境下因缺乏有效地圖信息而導(dǎo)致的車位盲目探索或無法開展智能探索的問題，高效、精準(zhǔn)、智能地實現(xiàn)車位探索。

4、在一種可能實現(xiàn)的方式中，在車輛巡航至目標(biāo)探索點時仍未搜索到可用泊車車位的情況下，基于巡航后的車輛位置重新執(zhí)行上述構(gòu)建、確定、規(guī)劃和巡航的步驟，直至搜索到可用泊車車位。

5、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過在車輛巡航至目標(biāo)探索點仍未搜索到可用泊車車位時，基于巡航后的車輛位置重新執(zhí)行構(gòu)建全局地圖、確定目標(biāo)探索點、規(guī)劃目標(biāo)路徑以及控制車輛巡航的步驟，避免因單次搜索范圍有限或目標(biāo)探索點選擇偏差而導(dǎo)致的搜索中斷或陷入局部無效搜索的問題，從而更全面、高效地搜索可用泊車車位，提升泊車車位搜索的完整性和成功率。

6、在一種可能實現(xiàn)的方式中，基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息，構(gòu)建全局地圖，包括：基于感知信息，構(gòu)建車輛感知范圍對應(yīng)的局部地圖；在不存在第一探索點的情況下，將局部地圖確定為全局地圖；其中，第一探索點是車輛進行泊車規(guī)劃之后途徑的、距離車輛位置最近的探索點。

7、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過先基于車輛感知范圍內(nèi)的感知信息構(gòu)建局部地圖，從而在車輛所處的當(dāng)下環(huán)境中快速整合有效信息，進而，在不存在第一探索點（即車輛泊車規(guī)劃后途徑的最近探索點）時，直接將局部地圖確定為全局地圖，減少不必要的計算資源消耗和數(shù)據(jù)處理量，提升泊車車位搜索過程的效率和響應(yīng)速度。

8、在一種可能實現(xiàn)的方式中，基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息，構(gòu)建全局地圖，還包括：在存在第一探索點的情況下，將局部地圖和歷史全局地圖進行融合，得到融合地圖；其中，歷史全局地圖是在第一探索點處建立的全局地圖上融入了目標(biāo)樹節(jié)點得到的，目標(biāo)樹節(jié)點是采用快速搜索隨機樹算法規(guī)劃第一探索點至車輛位置的路徑時采樣的樹節(jié)點；基于目標(biāo)搜索范圍，修改融合地圖，得到全局地圖，其中，目標(biāo)搜索范圍是基于車輛位置劃定的。

9、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過在存在第一探索點時，將基于當(dāng)前感知信息構(gòu)建的局部地圖與歷史全局地圖相融合，再基于車輛位置劃定的目標(biāo)搜索范圍修改融合地圖，防止地圖信息過于繁雜而分散搜索精力，得到包括關(guān)鍵搜索區(qū)域的全局地圖，有效提升后續(xù)車位搜索效率與精準(zhǔn)度。

10、在一種可能實現(xiàn)的方式中，基于目標(biāo)搜索范圍，修改融合地圖，得到全局地圖，包括：確定融合地圖中各樹節(jié)點的增益值；刪除第一探索點以及融合地圖中增益值小于預(yù)設(shè)增益值且處于目標(biāo)搜索范圍之外的樹節(jié)點，得到全局地圖；其中，各樹節(jié)點的增益值是基于各樹節(jié)點與融合地圖中其他樹節(jié)點之間的距離和/或各樹節(jié)點的鄰域內(nèi)包含的樹節(jié)點數(shù)量確定的。

11、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過基于樹節(jié)點與融合地圖中其他樹節(jié)點的距離和/或鄰域內(nèi)樹節(jié)點數(shù)量確定各樹節(jié)點增益值，并刪除第一探索點以及目標(biāo)搜索范圍外且增益值小于預(yù)設(shè)值的樹節(jié)點來修改融合地圖，避免融合地圖中存在過多低價值、冗余的樹節(jié)點干擾搜索過程，能夠提升全局地圖的質(zhì)量和實用性，進而提高車位搜索的效率和準(zhǔn)確性。

12、在一種可能實現(xiàn)的方式中，確定目標(biāo)探索點，包括：確定是否存在第一感知邊界點，其中，第一感知邊界點是位于目標(biāo)搜索范圍內(nèi)的邊界點；在確定存在第一感知邊界點的情況下，從第一感知邊界點中確定目標(biāo)探索點。

13、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過先確定目標(biāo)搜索范圍內(nèi)是否存在第一感知邊界點，避免在無相關(guān)有效邊界點的情況下盲目進行后續(xù)復(fù)雜篩選操作，能夠快速聚焦于目標(biāo)搜索范圍內(nèi)有價值的邊界點，并從中精準(zhǔn)確定目標(biāo)探索點，提高目標(biāo)探索點確定的效率。

14、在一種可能實現(xiàn)的方式中，從第一感知邊界點中確定目標(biāo)探索點，包括：將第一感知邊界點中探索價值最高的感知邊界點，確定為目標(biāo)探索點；其中，第一感知邊界點的探索價值是基于車輛位置與第一感知邊界點之間的距離，以及車輛的第一朝向與車輛位置指向第一感知邊界點的第二朝向之間的夾角確定的。

15、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過基于車輛位置與第一感知邊界點的距離以及車輛第一朝向和指向第一感知邊界點第二朝向的夾角來確定其探索價值，并選取探索價值最高的點作為目標(biāo)探索點，避免因隨意選擇探索點而導(dǎo)致車輛行駛路徑不合理、探索效率低下的問題，能夠使車輛以更高效的方式規(guī)劃探索路線，優(yōu)先探索對搜索車位最有價值的區(qū)域，從而提升整體車位搜索的成功率和速度。

16、在一種可能實現(xiàn)的方式中，確定目標(biāo)探索點，還包括：在確定不存在第一感知邊界點的情況下，從第二感知邊界點中確定目標(biāo)探索點；其中，第二感知邊界點是全局地圖中位于目標(biāo)搜索范圍之外的感知邊界點。

17、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過在目標(biāo)搜索范圍內(nèi)不存在第一感知邊界點時，轉(zhuǎn)而從目標(biāo)搜索范圍外的第二感知邊界點中確定目標(biāo)探索點，增加發(fā)現(xiàn)可用泊車車位的可能性，提升車位搜索的成功率。

18、在一種可能實現(xiàn)的方式中，從第二感知邊界點中確定目標(biāo)探索點，包括：基于分支限界法，確定車輛位置和各第二感知邊界點之間路徑長度最小的連接路徑；其中，連接路徑是通過全局地圖中多個樹節(jié)點連通車輛位置和對應(yīng)第二感知邊界點；將第二感知邊界點中連接路徑長度最小的感知邊界點，確定為目標(biāo)探索點。

19、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過基于分支限界法確定車輛位置與各第二感知邊界點之間路徑長度最小的連接路徑，并將對應(yīng)第二感知邊界點作為目標(biāo)探索點，避免盲目探索目標(biāo)搜索范圍外區(qū)域?qū)е碌臅r間和資源浪費，能夠以高效、精準(zhǔn)的方式從范圍外的感知邊界點中篩選出最值得探索的點，提升車位搜索的效率。

20、在一種可能實現(xiàn)的方式中，基于第一預(yù)設(shè)條件，采用快速搜索隨機樹算法，在全局地圖上規(guī)劃從車輛位置至目標(biāo)探索點的目標(biāo)規(guī)劃路徑，包括：基于第一預(yù)設(shè)條件，采用快速搜索隨機樹算法，生成車輛位置至目標(biāo)探索點的多個規(guī)劃支路；將多個規(guī)劃支路中探索價值最高的規(guī)劃支路，確定為目標(biāo)規(guī)劃路徑；其中，規(guī)劃支路的探索價值與以下至少一項有關(guān)：規(guī)劃支路中相鄰兩個樹節(jié)點之間的邊相對于車輛的朝向的前進距離；規(guī)劃支路中不同邊之間的夾角；規(guī)劃支路中樹節(jié)點與車輛位置的距離；規(guī)劃支路與第一探索點至車輛位置的規(guī)劃路徑之間的相似度；規(guī)劃支路中樹節(jié)點的鄰域內(nèi)未知體素的數(shù)量。

21、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過基于第一預(yù)設(shè)條件用快速搜索隨機樹算法生成多個規(guī)劃支路，并依據(jù)與前進距離、邊夾角、樹節(jié)點距離、路徑相似度、未知體素數(shù)量等相關(guān)的探索價值篩選出最高價值的支路作為目標(biāo)規(guī)劃路徑，避免單一路徑規(guī)劃可能陷入局部最優(yōu)或不符合實際探索需求的情況，能夠規(guī)劃出更貼合車輛行駛特性、更高效且更具探索意義的路徑。

22、在一種可能實現(xiàn)的方式中，第一預(yù)設(shè)條件包括：在目標(biāo)數(shù)值小于或等于預(yù)設(shè)數(shù)值閾值的情況下，在目標(biāo)探索點的鄰域內(nèi)隨機生成一個樹節(jié)點；以及，在目標(biāo)數(shù)值大于預(yù)設(shè)數(shù)值閾值的情況下，在目標(biāo)探索點的鄰域之外隨機生成一個樹節(jié)點；其中，目標(biāo)數(shù)值是預(yù)設(shè)數(shù)值范圍內(nèi)隨機生成一個數(shù)值。

23、根據(jù)上述技術(shù)手段，本技術(shù)可以通過根據(jù)目標(biāo)數(shù)值與預(yù)設(shè)數(shù)值閾值的比較，靈活決定在目標(biāo)探索點的鄰域內(nèi)或鄰域外隨機生成樹節(jié)點，避免快速搜索隨機樹算法在路徑規(guī)劃時樹節(jié)點生成過于集中或分散，從而有效地找到從車輛位置到目標(biāo)探索點的優(yōu)質(zhì)路徑。

24、第二方面，本技術(shù)提供一種泊車車位搜索裝置，包括：構(gòu)建單元、確定單元、規(guī)劃單元和控制單元；構(gòu)建單元，用于在車輛位置不處于高精地圖的覆蓋區(qū)域的情況下，基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息，構(gòu)建全局地圖；其中，感知信息包括但不限于未被障礙物遮擋的感知邊界點以及障礙物；確定單元，用于確定目標(biāo)探索點；其中，目標(biāo)探索點是從全局地圖中的感知邊界點選擇的最佳探索點；規(guī)劃單元，用于基于第一預(yù)設(shè)條件，采用快速搜索隨機樹算法，在全局地圖上規(guī)劃從車輛位置至目標(biāo)探索點的目標(biāo)規(guī)劃路徑；其中，第一預(yù)設(shè)條件用于使快速搜索隨機樹算法采樣的樹節(jié)點趨向于落入目標(biāo)探索點的鄰域內(nèi)；控制單元，用于控制車輛沿目標(biāo)規(guī)劃路徑巡航，以搜索可用泊車車位。

25、在一種可能實現(xiàn)的方式中，構(gòu)建單元、確定單元、規(guī)劃單元和控制單元，分別還用于在車輛巡航至目標(biāo)探索點時仍未搜索到可用泊車車位的情況下，基于巡航后的車輛位置重新執(zhí)行上述構(gòu)建、確定、規(guī)劃和巡航的步驟，直至搜索到可用泊車車位。

26、在一種可能實現(xiàn)的方式中，構(gòu)建單元，具體用于：基于感知信息，構(gòu)建車輛感知范圍對應(yīng)的局部地圖；在不存在第一探索點的情況下，將局部地圖確定為全局地圖；其中，第一探索點是車輛進行泊車規(guī)劃之后途徑的、距離車輛位置最近的探索點。

27、在一種可能實現(xiàn)的方式中，構(gòu)建單元，具體用于：在存在第一探索點的情況下，將局部地圖和歷史全局地圖進行融合，得到融合地圖；其中，歷史全局地圖是在第一探索點處建立的全局地圖上融入了目標(biāo)樹節(jié)點得到的，目標(biāo)樹節(jié)點是采用快速搜索隨機樹算法規(guī)劃第一探索點至車輛位置的路徑時采樣的樹節(jié)點；基于目標(biāo)搜索范圍，修改融合地圖，得到全局地圖，其中，目標(biāo)搜索范圍是基于車輛位置劃定的。

28、在一種可能實現(xiàn)的方式中，構(gòu)建單元，具體用于：確定融合地圖中各樹節(jié)點的增益值；刪除第一探索點以及融合地圖中增益值小于預(yù)設(shè)增益值且處于目標(biāo)搜索范圍之外的樹節(jié)點，得到全局地圖；其中，各樹節(jié)點的增益值是基于各樹節(jié)點與融合地圖中其他樹節(jié)點之間的距離和/或各樹節(jié)點的鄰域內(nèi)包含的樹節(jié)點數(shù)量確定的。

29、在一種可能實現(xiàn)的方式中，確定單元，具體用于：確定是否存在第一感知邊界點，其中，第一感知邊界點是位于目標(biāo)搜索范圍內(nèi)的邊界點；在確定存在第一感知邊界點的情況下，從第一感知邊界點中確定目標(biāo)探索點。

30、在一種可能實現(xiàn)的方式中，確定單元，具體用于：將第一感知邊界點中探索價值最高的感知邊界點，確定為目標(biāo)探索點；其中，第一感知邊界點的探索價值是基于車輛位置與第一感知邊界點之間的距離，以及車輛的第一朝向與車輛位置指向第一感知邊界點的第二朝向之間的夾角確定的。

31、在一種可能實現(xiàn)的方式中，確定單元，具體用于：在確定不存在第一感知邊界點的情況下，從第二感知邊界點中確定目標(biāo)探索點；其中，第二感知邊界點是全局地圖中位于目標(biāo)搜索范圍之外的感知邊界點。

32、在一種可能實現(xiàn)的方式中，確定單元，具體用于：基于分支限界法，確定車輛位置和各第二感知邊界點之間路徑長度最小的連接路徑；其中，連接路徑是通過全局地圖中多個樹節(jié)點連通車輛位置和對應(yīng)第二感知邊界點；將第二感知邊界點中連接路徑長度最小的感知邊界點，確定為目標(biāo)探索點。

33、在一種可能實現(xiàn)的方式中，規(guī)劃單元，具體用于：基于第一預(yù)設(shè)條件，采用快速搜索隨機樹算法，生成車輛位置至目標(biāo)探索點的多個規(guī)劃支路；將多個規(guī)劃支路中探索價值最高的規(guī)劃支路，確定為目標(biāo)規(guī)劃路徑；其中，規(guī)劃支路的探索價值與以下至少一項有關(guān)：規(guī)劃支路中相鄰兩個樹節(jié)點之間的邊相對于車輛的朝向的前進距離；規(guī)劃支路中不同邊之間的夾角；規(guī)劃支路中樹節(jié)點與車輛位置的距離；規(guī)劃支路與第一探索點至車輛位置的規(guī)劃路徑之間的相似度；規(guī)劃支路中樹節(jié)點的鄰域內(nèi)未知體素的數(shù)量。

34、第三方面，本技術(shù)提供一種車輛，包括第二方面中的泊車車位搜索裝置。

35、第四方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，處理器被配置為執(zhí)行指令，以實現(xiàn)上述第一方面及其任一種可能的實施方式的方法。

36、第五方面，本技術(shù)提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，當(dāng)計算機可讀存儲介質(zhì)中的指令由電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時，使得電子設(shè)備能夠執(zhí)行上述第一方面中及其任一種可能的實施方式的方法。

37、第六方面，本技術(shù)提供一種計算機程序產(chǎn)品，計算機程序產(chǎn)品包括計算機指令，當(dāng)計算機指令在電子設(shè)備上運行時，使得電子設(shè)備執(zhí)行上述第一方面及其任一種可能的實施方式的方法。

38、需要說明的是，第二方面至第六方面中的任一種實現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果可參見第一方面中對應(yīng)實現(xiàn)方式所帶來的技術(shù)效果，此處不再贅述。

39、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本技術(shù)。