技术领域
[0001] 本发明涉及汽车电子技术领域，具体涉及一种地下停车场地图生成方法。
相关背景技术
[0002] 由于地下停车场内往往无法接收全球定位导航卫星信号(例如GPS信号)，导致通过GPS数据进行地下停车场建图的方法往往行不通，地图提供商主要通过向商场物业或交通枢纽的建设单位索要地下停车场规划和建设图纸、人工测绘等方式进行后期人工建图，存在投入大、成本高等问题。其次，由于图纸丢失或保密需要不便提供图纸等原因，也会导致地图服务提供商出现大量地图缺失问题，仅能提供部分大型商场的地下停车场的室内地图，而这部分地图也存在无道路数据、标注错误和更新不及时等问题。
[0003] 除此之外，由于部分的写字楼、商场和交通枢纽缺少地下停车场地图，导致了地下停车场的精确停车和用户寻车导航功能无法实现；而停车位的动态规划或车位变更，也会造成部分地图出现信息错误、更新滞后等问题，极大的影响了用户的用车体验。
[0004] 相应地，本领域需要一种新的技术方案来解决上述问题。
具体实施方式
[0056] 下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
[0057] 在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“A和/或B”表示所有可能的A与B的组合，比如只是A、只是B或者A和B。术语“至少一个A或B”或者“A和B中的至少一个”含义与“A和/或B”类似，可以包括只是A、只是B或者A和B。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。
[0058] 在本文中用到的方位术语如“前”、“前侧”、“前部”、“后”、“后侧”和“后部”等均以部件安装至车辆后车辆的前后方向为基准。在本文中提到的“纵”、“纵向”、“纵截面”均以部件安装至车辆后的前后方向为基准，而“横”、“横向”、“横截面”则表示垂直于纵向方向。
[0059] 参阅附图1，图1给出了通过众包方式收集车载数据的一个场景示意图。如图所示，基于大众车辆的众包系统由众多任务车辆和一个服务器组成。工作定义如下：
[0060] 服务器：服务器发布一个收集车道级别道路信息的目标区域(例如某商场的地下停车场)，招募一些移动车辆，他们在该目标区域内收集并上传它们的行驶轨迹数据。在车辆收集到行驶轨迹数据后，服务器对在这些行驶轨迹数据进行车道信息提取，并最终构建出车道级的高精度地图。
[0061] 任务车辆：招募的任务车辆是收集并上传自己的行驶轨迹到服务器的任务执行者。
[0062] 在一个示例中，服务器收集车载数据的方式可以是通过车主在车辆上安装相关APP将所述车载数据上传至服务器，也可以是通过接受车载数据收集协议后在车辆上安装相关程序将所述车载数据上传至服务器，本发明对此不做限制。
[0063] 对于通过众包方式收集到的所有车载数据，服务器首先根据车载数据绑定的坐标计算出地下停车场位置，目的是将车载数据按照不同的地下停车场位置加以分类。
[0064] 在一个具体实施例中，地下停车场位置的计算方法为：
[0065]
[0066] 其中，Pos表示地下停车场位置，GPS1、GPS2...GPSn表示车载数据绑定的不同坐标。这里需要说明的是，尽管仍用GPS1…GPSn表示轨迹坐标，但此处得到的坐标并不是通过GPS信号得到的(因为地下停车场往往无法接收GPS信号)，而是可以由车辆安装的惯导导航系统或航位推算导航根据在进入地下停车场前获得的GPS信号定位的坐标推算得到。
[0067] 实际上，通过众包方式获得的各个地下停车场的数据均汇总至服务器，服务器根据全球卫星导航信息(例如GPS信息)来判断接收的车载数据属于哪个地下停车场，并针对任何一个地下停车场均可以执行发明的地下停车场地图生成方法。
[0068] 参阅附图2，图2是根据本发明的一个实施例的一种地下停车场地图生成方法的主要步骤流程示意图。如图2所示，本发明实施例中的一种地下停车场地图生成方法主要包括下列步骤S1‑步骤S3：
[0069] S1、获取车辆驶入待生成地图的地下停车场的驶入时间和驶出所述地下停车场的驶出时间之间的车载数据，其中所述车载数据包括车载设备采集的气压数据、车辆倾角数据、车辆行驶轨迹数据以及车位图像数据中的至少一者。
[0070] 在一个具体实施例中，所述驶入时间T0被配置为T0＝T1‑△，其中T1为车辆在驶入地下停车场不再能接收全球卫星导航定位信号的时刻，△为预设差值。
[0071] 在一个具体示例中，该预设差值可以根据实际测量获得，例如根据通常的地下停车场的入口的倾斜角度和一般车速，实际测量从进入入口时刻至不再能接收全球卫星导航定位信号的时刻的时间差。
[0072] 在另一个具体示例中，所述预设差值根据所述车辆倾角数据和车辆的行驶速度得到。例如，可以采集各种实际场景中各种入口倾斜角度和各种车速来构建模型，然后根据车辆行驶进入某个地下停车场入口的下坡时车载惯导系统中的倾角传感器实时测量的倾斜角度和实时车速，调用构建的模型来实时计算。相比于获得静态的预设差值，在本示例中，采用动态预设差值来获得驶入时间，从而更好地完善地图的构建。
[0073] 另外，所述倾角传感器除了可以是车辆安装的惯导导航系统中的陀螺仪，也可以是在所述车辆上单独设置的倾角传感器，本发明对此不做限制。
[0074] 所述驶出时间被配置为车辆重新获取到全球卫星导航定位信号的时刻。
[0075] 在另一具体实施例中，如果所述车辆使用具有电子围栏功能的全球卫星导航系统(例如GPS系统)导航时，地图上存在该地下停车场出入口处设置的电子围栏，所述驶入时间还可以被配置为驶入所述地下停车场对应的电子围栏的时刻；
[0076] 相应的，所述驶出时间被配置为驶出所述地下停车场对应的电子围栏的时刻。
[0077] 对于气压数据，在一个具体实施例中，通过车载气压计进行采集。
[0078] 由于在进入地下停车场后往往全球卫星导航信号(例如GPS信号)会丢失，因此，在一个具体实施例中，将丢失前的全球卫星导航信号作为车载惯导导航系统的惯性导航算法或航位推算算法的初始值来得到车辆行驶轨迹数据，即上述GPS1、GPS2...GPSn。
[0079] 在一个具体实施例中，车辆通过透明底盘技术可以读取车底下方的车位编号信息。
[0080] 在另一具体实施例中，车辆车身安装有360°环视摄像头，在车辆缓慢进入车位的过程中，所述360°环视摄像头持续对车位进行拍照，最终将所有照片拼接成一张照片，并从中读取车位编号信息。
[0081] S2、判断针对所述地下停车场采集的车载数据的数据量是否超过预设阈值。
[0082] 对于地图的构建，通常需要较大的样本，而车载数据中的行驶轨迹数据是能够反映车辆行驶的完整过程，故在一个具体实施例中，通过判断车载数据中车辆行驶轨迹数据的数据量是否超过第一预设阈值来实现本步骤。
[0083] 在一个示例中，一辆车辆从进入地下停车场开始到驶出(包括中间的停车)地下停车场构成一条行驶轨迹数据。对于待构建地图的某个地下停车场，从众包数据获取的途径能够获得多条行驶轨迹数据，这些数据在服务器中不断累积。服务器判断不断累积的行驶轨迹数据是否超过一个预设阈值。
[0084] 然而，实际中存在车辆在地下停车场转了一圈没有找到停车位而又驶离停车场的情形，这种情况下，虽然可能获取了很多的行驶轨迹数据，但缺乏足够多的车位数据，在这种情况下构建地图并不是最合适的时机。因此，在另一个具体实施例中，参阅附图3，步骤S2进一步包括下列步骤S20‑步骤S25：
[0085] S20、判断获取的车辆行驶轨迹数据的数据量是否超过第一预设阈值。
[0086] S21、若超过所述第一预设阈值，对获取的车载数据按楼层进行分类，得到同一楼层的车载数据。
[0087] 如果不断累积的行驶轨迹数据超过预设阈值，则对车载数据按楼层进行分类。
[0088] 在一个示例中，通过气压数据或倾角数据能够对车载数据按楼层分类。
[0089] 例如，能够通过气压数据计算车辆行驶过程中所处高度的变化，与常规的楼层高度进行比较，例如通过气压数据计算的高度的变化超过3米，通常情况意味着高度变化前后楼层的变化。
[0090] 例如，能够通过倾角数据判断车辆是否行驶经过斜坡道路，而地下停车场的斜坡道路是衔接不同楼层的过渡区域。
[0091] 然而，仅仅通过单独使用二者之一均有可能存在误判。在一种场景下，如果某些地下停车场在其进入通道中设置有平台，车辆需先经由一段下坡到达平台，驶过平台后再经由另一段下坡才能进入地下停车场，如果仅使用倾角数据的变化作为判断依据，倾角数据变化了2次意味着车辆下降了两层，即，会产生车辆例如从地面进入到负一层地下停车场后又进入到负二层地下停车场的误判。
[0092] 在另一种场景下，如果地下停车场严重堵车，车辆行驶到坡道的一半堵住，一段时间后才继续行驶进入地下停车场，如果仅使用气压数据的变化作为判断车辆从地面驶入地下停车场的依据，气压数据变化了2次意味着车辆下降了两层，即，会产生车辆例如从地面进入到负一层地下停车场后又进入到负二层地下停车场的误判。
[0093] 为此本步骤通过二者的结合来进行楼层判断。例如车辆从地面经过地下停车场的斜坡进入到地下停车场，倾角从0°变化到30°，一段时间后又恢复到0°；同时，气压计的气压数据也会发生变化，例如车辆从地面进入到负一层地下停车场的过程中，气压逐渐增大，待车辆完全进入地下停车场后，气压不再变化。
[0094] S22、根据同一楼层的车载数据中的车位图像数据获取车位编号的最大值和最小值的差值。
[0095] 在一个示例中，例如从获取的某一楼层的300个车载数据中获得了90个车位(例如这300个车载数据中的最大车位编号为93，最小车位编号为3，默认车位编号连续)。
[0096] S23、根据所述差值设置预设倍数，其中所述差值越大，所述预设倍数越小。
[0097] 从构建地图的角度来说，希望构图的时候能够涵盖该地下停车场该楼层的实际车位数量，但在构图并不知道这90个车位是否能够覆盖所有实际车位数量，因此在该示例中，希望根据当前获得的车位数情况来扩充样本量。因此，设置新的样本量为当前获得的差值乘以一个预设倍数。例如预设倍数为10。
[0098] 然而，虽然说样本的量越大，即预设倍数设置的越大越可能覆盖实际车位数量，但有时候当前获得的车位数可能已经很接近实际车位数量了，又考虑到计算能力和效率，设置一个固定值并不是最优的方案。
[0099] 为此，在本发明的一个优选示例中，对于不同的车位量设置不同的预设倍数。例如，当前获取的车位量大于阈值A，设置预设倍数为a；当前获取的车位量大于阈值B(大于A的值)，设置预设倍数为b(小于a的值)，原理是当获取的车位数越多时，意味着越接近该地下停车场该楼层的实际车位数量，因此，需要的预设倍数的值越小。
[0100] S24、继续获取车载数据，使得从包括在前获得的车载数据和继续获得的车载数据的所有车载数据中得到的同一楼层的车位图像数据大于所述差值与所述预设倍数的乘积。
[0101] 在设置了新的采样样本数量要求后(例如90*10＝900)，不断获取新的车载数据，直到其中该楼层的车位图像数据大于900。
[0102] S25、判断在后获取的所述差值与在前获取的所述差值的差是否小于等于预设差值阈值，其中若小于等于预设差值阈值，则判断针对所述地下停车场采集的车载数据的数据量是否超过预设阈值，若大于预设差值阈值，重复步骤S24。
[0103] 例如，预设差值阈值为0，这意味着循环步骤直到后获取的车位数与在前获取的车位数不再增加为止。当然，这可能需要消耗大量的计算资源，因此，在另一示例中，预设差值阈值设置为大于0的值，例如设置为10，这意味着循环步骤直到后获取的车位数与在前获取的车位数相比增加不超过10为止。在这种情况下，则判断针对所述地下停车场采集的车载数据的数据量超过预设阈值。
[0104] 通过步骤S20‑S25，通过根据车位编号的最大值和最小值的差值动态获得预设倍数，进而仅需要获得大于所述差值与所述预设倍数的乘积的数量的同一楼层的车位图像数据，即可进行获取的车位图像数据是否已经接近该楼层的真实车位总量的判断，从而自适应地实现以最小的计算资源收集恰当数量的数据。
[0105] S3、若针对所述地下停车场采集的车载数据的数量超过预设阈值，根据所述车载数据生成所述地下停车场的地图。
[0106] 在一个具体实施例中，所述根据所述车载数据生成所述地下停车场的地图，参阅附图4，包括下列步骤S30‑步骤S34：
[0107] S30、根据所述驶入时间和驶出时间对应的车辆行驶轨迹数据获取入口和出口位置。
[0108] 例如，首先确定驶入时间T0和驶出时间，再由驶入时间和驶出时间对应的轨迹数据获得入口和出口的位置坐标。
[0109] S31、根据气压数据和车辆倾角数据获取所述车辆在行驶中的不同时间段所处的楼层。
[0110] 例如通过如前所述的车载气压计和倾角传感器分别获取的数据的结合来获得楼层。
[0111] S32、根据同一楼层的车辆行驶轨迹数据获取该楼层的可通行区域。
[0112] 在一个具体实施例中，利用算法根据所述同一楼层的车辆行驶轨迹数据得到该楼层的可通行区域，参阅附图5，图5为收集的多组车辆地下停车场的行驶轨迹数据，当轨迹数据量足够大，通过相关算法(例如聚类算法)可以生成该楼层的可通行区域。
[0113] S33、根据同一楼层的车辆行驶轨迹数据和车位图像数据获取车位编号和位置。
[0114] 在一个具体实施例中，通过前述透明底盘技术可以获取车位图像。
[0115] 在另一具体实施例中，车辆车身安装有360°环视摄像头，在车辆缓慢进入车位的过程中，所述360°环视摄像头持续对车位进行拍照，最终将所有照片拼接成一张照片。
[0116] 进一步，利用目标识别算法来从车位图像中识别出车位编号信息。
[0117] 另外，通过车辆行驶轨迹获取车位位置。
[0118] S34、将所述入口和出口位置、楼层、每个楼层对应的可通行区域以及车位编号和位置中的至少一者标注在地图上。
[0119] 上述地图要素可能分属于不同的图层，将对应的要素设置于不同的图层中从而形成该地下停车场的地图。
[0120] 在一个具体实施例中，所述地下停车场的地图可以使用不同格式导出，用以适应不同的应用场景需要。
[0121] 基于步骤S1‑S3，通过将车辆在地下停车场行驶过程中获取到的车载数据上传至服务器，利用服务器对所述地下停车场进行自动建图，可以解决或至少部分地解决部分的写字楼、商场和交通枢纽缺少地下停车场地图，以及停车位的动态规划或车位变更造成的部分地图出现信息错误、更新滞后等问题。
[0122] 为了使得地图的要素更完善，增强用户的体验，在一个具体实施例中，所述车载数据还包括在车辆行驶中的周边环境图像数据，例如墙体、立柱、路牌、消防栓等等。
[0123] 因此，所述根据所述车载数据生成所述地下停车场的地图，还包括：
[0124] 根据同一楼层的车辆行驶轨迹数据和周边环境图像数据获取所述可通行区域周边的物体；
[0125] 将所述物体标注在地图上。
[0126] 在上述示例中，有可能存在如下的场景：通过气压数据和倾角数据的结合得到的某商场的地下停车场的楼层为‑2层的深度，那么根据气压数据和倾角数据在地图上就应当标注为B2之类的标识，然而，实际上可能是该地下停车场相较于一般地下停车场位于地下更深处，在楼层上来说仍然应该是商场方所标注的B1层。如果此时用户使用根据气压数据和倾角数据在地图上标注了B2的地图进入到地下一层时，其看到的是B1的标识，会让用户产生疑惑，甚至错乱。又或者，该商场对于地下一层有自己的命名方式，例如在立柱上标注LG1而不是B1，如果此时用户使用根据气压数据和倾角数据在地图上标注了B1的地图进入到地下一层时，其看到的是LG1的标识，同样也会让用户产生疑惑，甚至错乱。
[0127] 为此，在一个示例中，从采集的周边环境图像数据(立柱、路牌、墙体等)中，识别楼层标识，将根据气压数据和车辆倾角数据获取到的楼层与所述楼层标识进行比较，若不一致，更新地图上标注的楼层为所述楼层标识指示的楼层。
[0128] 当下，在许多地下停车场中，车位还可以具有充电桩，当车辆停靠在这样的车位后，用户可以选择对车辆进行充电。进一步地，本发明还可以通过在地图中标注可充电车位信息，方便新能源电动汽车车主在地下停车场寻找到空余的可充电车位。
[0129] 为此，在一个具体实施例中，所述车载数据还包括车辆在车位处的充电信息。
[0130] 进一步，所述方法还包括：
[0131] 根据所述充电信息判断所述车位是否是可充电车位并在地图上对应的车位处做标注。
[0132] 例如，从获取的车载数据能够获取该车位是否有过充电历史，若充过电，则判断该车位为可充电车位，从而在地图上进行标注。
[0133] 进一步，在一个具体实施例中，所述方法还包括：
[0134] 获取所述可充电车位在预设时间间隔内的充电信息；
[0135] 若所述预设时间间隔内的充电信息表明在该预设时间间隔内没有车辆进行充电，则判断所述可充电车位的充电功能损坏；
[0136] 将所述可充电车位在地图上的标注进行更新，表明所述可充电车位充电功能损坏。
[0137] 例如，发现在1个月内一个可充电车位没有再被使用过进行充电，则大概率意味着该车位的充电功能被损坏了。一旦得到这样的结论，就可以在地图上将该车位标注为损坏状态，例如标注为“充电损坏”。
[0138] 在一个具体实施例中，服务器还可以向充电功能损坏的车位的充电桩运营商发送保修通知，当充电功能重新恢复后，再重新标注为可充电车位。
[0139] 需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时(并行)执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。
[0140] 进一步，本发明还提供一种服务器，所述服务器被配置为执行上述中任一项所述的方法。
[0141] 进一步，本发明还提供一种计算机可读存储介质。在根据本发明的一个计算机可读存储介质实施例中，计算机可读存储介质可以被配置成存储执行上述方法实施例的地下停车场地图生成方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述地下停车场地图生成方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机可读存储介质。
[0142] 至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
