一種用于自動泊車的高精度定位系統及方法與流程
1.本發明涉及自動泊車技術領域，具體為一種用于自動泊車的高精度定位系統及方法。
背景技術：
2.自動泊車是通過車輛四周的雷達探頭測量自身與周圍物體的距離和角度，然后由車載電腦計算出作業流程，根據車速調整方向盤的轉動，可以從車身采集周圍物體的圖像數據和距離數據，并通過數據線傳輸到中央處理器，得到汽車的當前位置、目標位置和周圍環境參數，并根據上述參數做出自動泊車策略，并轉換成電信號。
3.車輛策略控制系統接收到電信號后，根據指令控制車輛的角度、方向等行駛，直至車輛停止。自動泊車的核心要素是車輛在泊車區域這種小范圍內的精確定位，現有的泊車的自動精確定位系統主要基于識別gnss信號、車載傳感器信號和射頻信號等定位信號源，gps能提供全局環境的定位，是具有當前無人車定位不可或缺的技術，應用有包括gps/imu、激光雷達、相機和微波雷達等設備。
4.這些設備雖然定位相對比較準確，但是成本比較高，不夠經濟，因此隨著圖像處理技術的發展，在自動泊車領域中，機器視覺開始逐漸流行。但是機器視覺在運用于定位時，極其依賴外部成像，在外部光線較差，或者處于陰雨天氣下時，成像單元不能獲取高清晰度的成像，基于機器視覺的定位準確度就會難以達到預期，不足以應用于自動泊車中。
技術實現要素：
5.（一）解決的技術問題針對現有技術的不足，本發明提供了一種用于自動泊車的高精度定位系統及方法，通過設置建模單元，并構建泊車數字孿生模型，在泊車區域內設定錨定物；雷達定位單元、確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，估計車輛當前位置；藍牙定位單元、在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標ap之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位；位置修正單元、分別獲取藍牙定位及雷達定位，如果兩者誤差值大于閾值，則重新分別進行定位，在泊車數字孿生模型上標記。判斷與各個錨定物間的距離，對車輛在低光照條件下的初步定位，由于形成的雷達定位在泊車數字孿生模型上實時顯示，可視化程度更高，解決了背景技術中提出的問題。
6.（二）技術方案為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：一種用于自動泊車的高精度定位方法，包括，在光線條件好于預期時，預先獲取停車區域的內的圖像，并構建泊車數字孿生模型；在泊車區域內設定錨定物，并在泊車數字孿生模型中進行標記；在車輛進入泊車區域內時，通過識別形狀特征，確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，依據與各個錨定物的距離，估計車輛當前位置，形成雷達定位；在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標ap
之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位，估算車輛在泊車區域內的位置；分別獲取藍牙定位及雷達定位，以兩者之間的距離作為誤差值，如果兩者誤差值大于閾值時，則重新分別進行定位，直至小于閾值；如果兩者間的誤差小于閾值且不重合時，則以兩者的中間位置為車輛定位，并在泊車數字孿生模型上標記，完成泊車定位。
7.進一步的，在汽車周身設置若干個景深成像單元，在光線條件超過閾值時，沿著車輛前進方向進行成像，且獲取的成像前后銜接，構建泊車區域圖像庫；依據深度相機的三維slam算法，將汽車外部圖像轉化為泊車區域的數字模型；基于圖像識別模型，確定停車區域內的高度大于車高的遮擋物，依據構建的圖像識別單元判斷障礙物的種類，將識別結果輸出；依據是否可移動，將不具備移動條件的遮擋物進行顯著性標記。
8.進一步的，識別不可移動遮擋物的特征，判斷特征之間的相似性，確定各個不可移動遮擋物之間不相似性特征；對不可移動的遮擋物做標記，確定為錨定物，并且確定錨定物在泊車區域內的準確位置；將錨定物在停車區域的數字模型中做顯著性標記，完成泊車數字孿生模型的構建。
9.進一步的，在車輛駛入泊車區域后，由雷達單元對周圍的障礙物進行掃描，獲取鄰近區域內各個遮擋物的形狀特征；依據獲取的形狀特征，基于相似度算法，計算形狀特征之間的相似度，依據相似度的大小，判斷掃描得到障礙物是否為錨定物；如果檢測到的遮擋物為錨定物，在泊車數字孿生模型中進行標記；通過雷達探頭測量與多個錨定物之間的距離，通過三邊定位算法，確定車輛在泊車區域內的位置，并在泊車數字孿生模型上標記。
10.進一步的，三邊定位算法如下：假設已知的錨定物坐標為其中，n為錨定物的數量，車輛的坐標為，車輛到各個錨定物的距離為，其中：定位后的車輛的位置為其中，為車輛的雷達定位。
11.進一步的，確定泊車區域的錨定物后，在錨定物的鄰近區域設置藍牙信標ap及藍牙電子標簽；將藍牙信標ap的位置在泊車數字孿生模型上標記；采集各藍牙信標ap的信號強度和電池電量，并在泊車數字孿生模型上對信號強度和電池電量及時更新；在校驗密鑰，賦予停車權限后，建立rssi 信號強度測距的模型，并根據rssi值大小，在泊車區域內確定n個藍牙信標ap及m個藍牙電子標簽，確定車載藍牙和藍牙電子標簽st之間的歐氏距離；
選定鄰近若干個藍牙電子標簽作為參考點，估算待連接的車輛在泊車區域的位置，形成車輛的藍牙定位，在泊車數字孿生模型進行標注。
12.進一步的，歐氏距離獲取方法如下：獲取藍牙信標ap接收到的特定藍牙電子標簽的信號強度量，采集到的第t個參考的藍牙電子標簽的強度矢量為，則待定的車載藍牙和參考藍牙電子標簽st之間的歐氏距離為：其中，。
13.進一步的，確定藍牙的位置的方法符合如下公式：其中， 為第參考點的歐式距離， 為歸一化系數，為接近0的常數，為鄰近參考點的個數。
14.進一步的，以為藍牙定位及雷達定位之間出現的誤差值，當的值大于閾值時，重新進行定位并產生新的藍牙定位及雷達定位，最終重新獲取，直至不大于閾值；其中，的獲取方式如下：以與的中點為最終定位值，并在泊車數字孿生模型上標記，最終完成定位。
15.一種用于自動泊車的高精度定位系統，包括：建模單元、預先獲取停車區域的內的圖像，并構建泊車數字孿生模型；在泊車區域內設定錨定物，并在泊車數字孿生模型中進行標記；雷達定位單元、在車輛進入泊車區域內時，通過識別形狀特征，確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，依據與各個錨定物的距離，估計車輛當前位置；藍牙定位單元、在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標ap之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位；位置修正單元、分別獲取藍牙定位及雷達定位，以兩者之間的距離作為誤差值，如果兩者誤差值大于閾值時，則重新分別進行定位；如果兩者間的誤差小于閾值且不重合時，則以兩者的中間位置為車輛定位，并在泊車數字孿生模型上標記。
16.（三）有益效果本發明提供了一種用于自動泊車的高精度定位系統及方法，具備以下有益效果：通過設置藍牙信標ap及藍牙電子標簽，基于rssi測距模型確定車載藍牙與各個藍
牙信標ap之間的距離，再次估算出車輛在泊車區域內的位置，而且低功耗藍牙設備的經濟成本低，在可滿足基本需求的前提下，經濟性較好，在光線條件差且范圍較好的區域內，適用性也較強；而且，藍牙識別需要校驗密鑰后，再進行識別及定位，能夠賦予停車權限，能夠減少亂停車現象。
17.在車輛進入泊車區域內后，先通過雷達測定出泊車區域內的錨定物，確定錨定物的位置后，基于雷達測距，判斷與各個錨定物間的距離，最后基于三邊定位算法，在雷達單元及泊車數字孿生模型的輔助下，完成對車輛在低光照條件下的初步定位，而且由于形成的雷達定位在泊車數字孿生模型上實時顯示，在進行定位時，可視化程度更高。
18.在分別獲取了藍牙定位及雷達定位之后，判斷兩者之間的定位，如果兩個值間的差距較大，則需要重新進行定位，如果誤差在可接受范圍內，則取中間值作為最終的定位，從而對藍牙定位及雷達定位形成修正，進一步的減少誤差；通過藍牙定位及雷達定位之間的相互輔助，獲取更為精確的定位。
附圖說明
19.圖1為本發明自動泊車的高精度定位方法流程示意圖；圖2為本發明自動泊車的高精度定位系統結構示意圖；圖中：10、建模單元；20、雷達定位單元；30、藍牙定位單元；40、位置修正單元。
具體實施方式
20.下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
21.實施例1請參閱圖1-2，本發明提供一種用于自動泊車的高精度定位方法，步驟一、在光線條件好于預期時，預先獲取停車區域的內的圖像，并構建泊車數字孿生模型；在泊車區域內設定錨定物，并在泊車數字孿生模型中進行標記；所述步驟一包括如下內容：步驟101、在汽車周身設置若干個景深成像單元，在光線條件超過閾值時，沿著車輛前進方向進行成像，且獲取的成像前后銜接，構建泊車區域圖像庫；依據深度相機的三維slam算法，將汽車外部圖像轉化為泊車區域的數字模型；步驟102、基于圖像識別模型，確定停車區域內的高度大于車高的遮擋物，依據構建的圖像識別單元判斷障礙物的種類，將識別結果輸出；依據是否可移動，將不具備移動條件的遮擋物進行顯著性標記；步驟103、識別不可移動遮擋物的特征，判斷特征之間的相似性，確定各個不可移動遮擋物之間不相似性特征；對不可移動的遮擋物做標記，確定為錨定物，并確定錨定物在泊車區域內的準確位置；將錨定物在停車區域的數字模型中做顯著性標記，完成泊車數字孿生模型的構
建。
22.使用時，結合步驟101至103中的內容：在光線較好的條件下，經過多次成像構建泊車數字孿生模型，并且依據基于神經卷積算法建立的圖像識別單元，從泊車區域中識別出不可移動的物體作為錨定物，以錨定物的位置作為標準位置，作為對本車輛進行定位的基礎；進一步的，通過構建泊車數字孿生模型，在光線暗淡或者無光線的條件下為車輛泊車時，提供可視化效果。
23.步驟二、在車輛進入泊車區域內時，通過識別形狀特征，確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，依據與各個錨定物的距離，估計車輛當前位置，形成雷達定位；所述步驟二包括如下內容：步驟201、在車輛駛入泊車區域后，由雷達單元對周圍的障礙物進行掃描，獲取鄰近區域內各個遮擋物的形狀特征；依據獲取的形狀特征，基于相似度算法，計算形狀特征之間的相似度，依據相似度的大小，判斷掃描得到障礙物是否為錨定物；如果檢測到的遮擋物為錨定物，在泊車數字孿生模型中進行標記；使用時，使車輛在進入泊車區域后，先快速的確定附近區域的錨定物的位置，大概確定自身的位置。
24.步驟202、通過雷達探頭測量與多個（至少大于三個）錨定物之間的距離，通過三邊定位算法，確定車輛在泊車區域內的位置，并在泊車數字孿生模型上標記；所述三邊定位方式更具體的內容如下：假設已知的錨定物坐標為其中，n為錨定物的數量，車輛的坐標為，車輛到各個錨定物的距離為，其中：定位后的車輛的位置為其中，為車輛的雷達定位。
25.使用時，結合步驟201至202中的內容：在車輛進入泊車區域內后，先通過雷達測定出泊車區域內的錨定物，確定錨定物的位置后，基于雷達測距，判斷與各個錨定物間的距離，最后基于三邊定位算法，在雷達單元及泊車數字孿生模型的輔助下，完成對車輛在低光照條件下的初步定位，而且由于形成的雷達定位在泊車數字孿生模型上實時顯示，在進行定位時，可視化程度更高。
26.步驟三、在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標ap之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位，估算車輛在泊車區域內的位置；
步驟三包括如下內容：步驟301、確定泊車區域的錨定物后，在錨定物的鄰近區域設置藍牙信標ap及藍牙電子標簽；其中，藍牙信標的數量不少三個，且數量不少于錨定物的數量；將藍牙信標ap的位置在泊車數字孿生模型上標記；采集各藍牙信標ap的信號強度和電池電量，并在泊車數字孿生模型上對信號強度和電池電量及時更新；步驟302、在校驗密鑰，賦予停車權限后，建立rssi 信號強度測距的模型，并根據rssi值大小，在泊車區域內確定n個藍牙信標ap及m個藍牙電子標簽，確定車載藍牙和藍牙電子標簽st之間的歐氏距離；獲取方法如下：獲取藍牙信標ap接收到的特定藍牙電子標簽的信號強度量，采集到的第t個參考的藍牙電子標簽的強度矢量為，則待定的車載藍牙和參考藍牙電子標簽st之間的歐氏距離為:其中，。
27.需要說明的是：rssi測距模型是利用信號傳輸過程中的接收信號強度值和距離關系公式解算公式中的參數，并將采集的rssi值納入公式得到相應的距離。在此方法中影響測距精度的主要因素之一是參數的選擇，因為公式中的參數受到一定環境因素的影響，在不同環境下是不同的，rssi 測距模型常用的是陰影效應模型。
28.陰影效應模型中信號衰減與距離之間的關系如下：式中：d表示藍牙接收端與藍牙信標的距離；p表示藍牙接收端距離藍牙信標為d時接收到的rssi值，即信號強度值；表示藍牙接收端距離藍牙信標為do時，藍牙接收端接收的信號強度；p表示藍牙接收端距離藍牙信標為時藍牙接收端接收的信號強度；為參考距離；n表示的是空間損耗因子，n的值需要結合具體環境而定，信號路徑損失越小則n越小；ε即對數正態陰影衰落代表隨機噪聲的信號強度，服從均值為0，方差為σ的高斯分布。
29.在將設為1 m的條件下，信號強度測距的模型如下：式中：a是藍牙接收終端在距離1m時信號強度值，根據車載藍牙的信號強度值，可以獲得移動終端與藍牙信標之間的距離，d表示車載藍牙與藍牙信標的距離；rssi為接收信號的強度指示；a和n都需要根據實際的室內環境來確定，如果泊車環境確定，a和n的值可以依據泊車數字孿生模型進行多次定位模擬訓練得出。
30.步驟303、選定鄰近若干個藍牙電子標簽作為參考點，估算待連接的車輛在泊
車區域的位置，形成車輛的藍牙定位，在泊車數字孿生模型進行標注；確定藍牙的位置的方法符合如下公式：其中， 為第參考點的歐式距離， 為歸一化系數，為接近0的常數，為鄰近參考點的個數。
31.使用時，結合步驟301至303中的內容，通過設置藍牙信標ap及藍牙電子標簽，基于rssi測距模型確定車載藍牙與各個藍牙信標ap之間的距離，再次估算出車輛在泊車區域內的位置，而且低功耗藍牙設備的經濟成本低，在可滿足基本需求的前提下，經濟性較好，在光線條件差且范圍較好的區域內，適用性也較強；而且，藍牙識別需要校驗密鑰后，再進行識別及定位，能夠賦予停車權限，能夠減少亂停車現象。
32.步驟四、分別獲取藍牙定位及雷達定位，以兩者之間的距離作為誤差值，如果兩者誤差值大于閾值時，則重新分別進行定位，直至小于閾值；如果兩者間的誤差小于閾值且不重合時，則以兩者的中間位置為車輛定位，并在泊車數字孿生模型上標記，完成泊車定位；其中，所述步驟四的具體內容如下：以為藍牙定位及雷達定位之間出現的誤差值，當的值大于閾值時，重新進行定位并產生新的藍牙定位及雷達定位，最終重新獲取，直至不大于閾值；其中，的獲取方式如下：以與的中點為最終定位值，并在泊車數字孿生模型上標記，最終完成定位。
33.使用時，在分別獲取了藍牙定位及雷達定位之后，判斷兩者之間的定位，如果兩個值間的差距較大，則需要重新進行定位，如果誤差在可接受范圍內，則取中間值作為最終的定位，從而對藍牙定位及雷達定位形成修正，進一步的減少誤差；通過藍牙定位及雷達定位之間的相互輔助，獲取更為精確的定位。
34.實施例2請參閱圖1-2，本發明提供一種用于自動泊車的高精度定位系統，包括：建模單元10、預先獲取停車區域的內的圖像，并構建泊車數字孿生模型；在泊車區域內設定錨定物，并在泊車數字孿生模型中進行標記；雷達定位單元20、在車輛進入泊車區域內時，通過識別形狀特征，確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，依據與各個錨定物的距離，估計車輛當前位置；藍牙定位單元30、在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載
藍牙與藍牙信標ap之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位；位置修正單元40、分別獲取藍牙定位及雷達定位，以兩者之間的距離作為誤差值，如果兩者誤差值大于閾值時，則重新分別進行定位；如果兩者間的誤差小于閾值且不重合時，則以兩者的中間位置為車輛定位，并在泊車數字孿生模型上標記。
35.上述實施例，可以全部或部分地通過軟件、硬件、固件或其他任意組合來實現。當使用軟件實現時，上述實施例可以全部或部分地以計算機程序產品的形式實現。所述計算機程序產品包括一個或多個計算機指令或計算機程序。在計算機上加載或執行所述計算機指令或計算機程序時，全部或部分地產生按照本技術實施例所述的流程或功能。所述計算機可以為通用計算機、專用計算機、計算機網絡、或者其他可編程裝置。所述計算機指令可以存儲在計算機可讀存儲介質中，或者從一個計算機可讀存儲介質向另一個計算機可讀存儲介質傳輸，例如，所述計算機指令可以從一個網站站點、計算機、服務器或數據中心通過有線（例如紅外、無線、微波等）方式向另一個網站站點、計算機、服務器或數據中心進行傳輸。所述計算機可讀存儲介質可以是計算機能夠存取的任何可用介質或者是包含一個或多個可用介質集合的服務器、數據中心等數據存儲設備。所述可用介質可以是磁性介質（例如，軟盤、硬盤、磁帶）、光介質（例如，dvd）、或者半導體介質。半導體介質可以是固態硬盤。
36.本領域普通技術人員可以意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計算機軟件和電子硬件的結合來實現。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執行，取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。專業技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本技術的范圍。
37.所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統、裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。
38.在本技術所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統、裝置和方法，可以通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一些邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統，或一些特征可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。
39.所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例方案的目的。
40.另外，在本技術各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。
41.所述功能如果以軟件功能單元的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本技術的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產品的形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備（可以是個
人計算機，服務器，或者網絡設備等）執行本技術各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：u盤、移動硬盤、只讀存儲器(read-onlymemory，rom)、隨機存取存儲器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
42.以上所述，僅為本技術的具體實施方式，但本技術的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本技術揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本技術的保護范圍之內。因此，本技術的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。
43.最后：以上所述僅為本發明的優選實施例而已，并不用于限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
技術特征：
1.一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：包括，在光線條件好于預期時，預先獲取停車區域的內的圖像，并構建泊車數字孿生模型；在泊車區域內設定錨定物，并在泊車數字孿生模型中進行標記；在車輛進入泊車區域內時，通過識別形狀特征，確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，依據與各個錨定物的距離，估計車輛當前位置，形成雷達定位；在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標ap之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位，估算車輛在泊車區域內的位置；分別獲取藍牙定位及雷達定位，以兩者之間的距離作為誤差值，如果兩者誤差值大于閾值時，則重新分別進行定位，直至小于閾值；如果兩者間的誤差小于閾值且不重合時，則以兩者的中間位置為車輛定位，并在泊車數字孿生模型上標記，完成泊車定位。2.根據權利要求1所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：在汽車周身設置若干個景深成像單元，在光線條件超過閾值時，沿著車輛前進方向進行成像，且獲取的成像前后銜接，構建泊車區域圖像庫；依據深度相機的三維slam算法，將汽車外部圖像轉化為泊車區域的數字模型；基于圖像識別模型，確定停車區域內的高度大于車高的遮擋物，依據構建的圖像識別單元判斷障礙物的種類，將識別結果輸出；依據是否可移動，將不具備移動條件的遮擋物進行顯著性標記。3.根據權利要求2所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：識別不可移動遮擋物的特征，判斷特征之間的相似性，確定各個不可移動遮擋物之間不相似性特征；對不可移動的遮擋物做標記，確定為錨定物，并且確定錨定物在泊車區域內的準確位置；將錨定物在停車區域的數字模型中做顯著性標記，完成泊車數字孿生模型的構建。4.根據權利要求1所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：在車輛駛入泊車區域后，由雷達單元對周圍的障礙物進行掃描，獲取鄰近區域內各個遮擋物的形狀特征；依據獲取的形狀特征，基于相似度算法，計算形狀特征之間的相似度，依據相似度的大小，判斷掃描得到障礙物是否為錨定物；如果檢測到的遮擋物為錨定物，在泊車數字孿生模型中進行標記；通過雷達探頭測量與多個錨定物之間的距離，通過三邊定位算法，確定車輛在泊車區域內的位置，并在泊車數字孿生模型上標記。5.根據權利要求4所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：三邊定位算法如下：假設已知的錨定物坐標為其中，n為錨定物的數量，車輛的坐標為，車輛到各個錨定物的距離為，其中：
定位后的車輛的位置為其中，為車輛的雷達定位。6.根據權利要求1所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：確定泊車區域的錨定物后，在錨定物的鄰近區域設置藍牙信標ap及藍牙電子標簽；將藍牙信標ap的位置在泊車數字孿生模型上標記；采集各藍牙信標ap的信號強度和電池電量，并在泊車數字孿生模型上對信號強度和電池電量及時更新；在校驗密鑰，賦予停車權限后，建立rssi 信號強度測距的模型，并根據rssi值大小，在泊車區域內確定n個藍牙信標ap及m個藍牙電子標簽，確定車載藍牙和藍牙電子標簽st之間的歐氏距離；選定鄰近若干個藍牙電子標簽作為參考點，估算待連接的車輛在泊車區域的位置，形成車輛的藍牙定位，在泊車數字孿生模型進行標注。7.根據權利要求6所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：歐氏距離獲取方法如下：獲取藍牙信標ap接收到的特定藍牙電子標簽的信號強度量，采集到的第t個參考的藍牙電子標簽的強度矢量為，則待定的車載藍牙和參考藍牙電子標簽st之間的歐氏距離為：其中，。8.根據權利要求6所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：確定藍牙的位置的方法符合如下公式：其中， 為第參考點的歐式距離， 為歸一化系數，為接近0的常數，為鄰近參考點的個數。9.根據權利要求1所述的一種用于自動泊車的高精度定位方法，其特征在于：以為藍牙定位及雷達定位之間出現的誤差值，當的值大于閾值時，重新進行定位并產生新的藍牙定位及雷達定位，最終重新獲取，直至不大于閾值；其中，的獲取方式如下：
以與的中點為最終定位值，并在泊車數字孿生模型上標記，最終完成定位。10.一種用于自動泊車的高精度定位系統，其特征在于：包括：建模單元（10）、預先獲取停車區域的內的圖像，并構建泊車數字孿生模型；在泊車區域內設定錨定物，并在泊車數字孿生模型中進行標記；雷達定位單元（20）、在車輛進入泊車區域內時，通過識別形狀特征，確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，依據與各個錨定物的距離，估計車輛當前位置；藍牙定位單元（30）、在泊車區域設置若干個藍牙信標ap及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標ap之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位；位置修正單元（40）、分別獲取藍牙定位及雷達定位，以兩者之間的距離作為誤差值，如果兩者誤差值大于閾值時，則重新分別進行定位；如果兩者間的誤差小于閾值且不重合時，則以兩者的中間位置為車輛定位，并在泊車數字孿生模型上標記。
技術總結
本發明公開了一種用于自動泊車的高精度定位系統及方法，涉及自動泊車技術領域，包括：建模單元，并構建泊車數字孿生模型，在泊車區域內設定錨定物；雷達定位單元、確定泊車區域內的錨定物，以雷達單元測定與錨定物的距離，估計車輛當前位置；藍牙定位單元、在泊車區域設置若干個藍牙信標AP及藍牙電子標簽，通過車載藍牙與藍牙信標AP之間的校驗識別，對泊車形成藍牙定位；位置修正單元、分別獲取藍牙定位及雷達定位，如果兩者誤差值大于閾值，則重新分別進行定位，在泊車數字孿生模型上標記。判斷與各個錨定物間的距離，對車輛在低光照條件下的初步定位，由于形成的雷達定位在泊車數字孿生模型上實時顯示，可視化程度更高。可視化程度更高。可視化程度更高。
