产生无人驾驶车辆的最佳停车路径的方法和无人驾驶车辆的利记博彩app
【专利说明】
[0001] 本申请要求于2013年11月8日提交到韩国知识产权局的第10-2013-0135836号 韩国专利申请的优先权，其中，所述专利申请的公开通过引用全部合并于此。
技术领域
[0002] -个或更多个实施例涉及产生无人驾驶车辆的最佳停车路径的方法和采用该方 法的无人驾驶车辆。具体来说，示例性实施例涉及由包括在无人驾驶车辆中的控制单元执 行的产生无人驾驶车辆的最佳停车路径的方法和采用该方法的无人驾驶车辆。
【背景技术】
[0003] 相关领域的无人驾驶车辆（例如，相关领域的无人驾驶机器人）可包括传感器单 元、当前位置估计单元、邻近地图产生单元、控制单元、驾驶单元、机械单元和无线通信单 J Li 〇
[0004] 包括各种传感器的传感器单元产生位置相关信息和邻近障碍物信息，并分别将产 生的位置相关信息和产生的邻近障碍物信息输入到当前位置估计单元、邻近地图产生单元 和控制单元。
[0005] 当前位置估计单元根据从传感器单元获得的位置相关信息和邻近障碍物信息来 估计当前位置，并将作为估计的结果而获得的当前位置信息输入到控制单元。
[0006] 邻近地图产生单元根据参考地图信息和从传感器单元获得的位置相关信息来产 生邻近地图，并将作为产生邻近地图的结果而获得的邻近地图信息输入到控制单元。
[0007] 控制单元经由无线通信单元与用户端进行通信，并根据从传感器单元、当前位置 估计单元和邻近地图产生单元输入的信息来控制驾驶单元的操作。
[0008] 驾驶单元根据从控制单元发送的控制信号来运行以驱动机械单元。
[0009] 通过使用如此的产生无人驾驶车辆的停车路径的方法，相关领域的无人驾驶车辆 产生局部停车路径并朝由用户通过远程控制指定的目标到达位置移动。
[0010] 而且，根据相关领域的产生停车路径的方法，成功停放车辆的概率会很低。此外， 在停放车辆方面会花费很长的时间。
[0011] 因此，仍存在这样的需求：预先在无人驾驶车辆之前产生最佳停车路径，从而无人 驾驶车辆沿着产生的停车路径来移动。
[0012] 然而，产生最佳停车路径的问题是在无人驾驶车辆的当前位置与目标达到位置之 间存在很多不同的候选停车路径。
[0013] 即使假设候选停车路径全部已知，在针对每一个候选停车路径确定无人驾驶车辆 是否会与障碍物碰撞方面也要花费很多时间。
【发明内容】
[0014] 示例性实施例可包括一种不管在无人驾驶车辆的当前位置与目标到达位置之间 存在的各种未知的候选停车路径如何，都有效且快速地产生最佳停车路径的方法。
[0015] 示例性实施例可包括采用产生最佳停车路径的方法的无人驾驶车辆。
[0016] 附加的方面将部分地在随后的描述中被阐述，部分地将从描述中清楚，或者可通 过本实施例的实践而被获知。
[0017] 根据示例性实施例的一方面，由无人驾驶车辆中的控制器执行产生无人驾驶车辆 的最佳停车路径的方法。
[0018] 控制器可通过选择性地组合多个操作（诸如，向前直线驾驶、向后直线驾驶、向前 左转弯、向后左转弯、向前右转弯和向后右转弯）来产生参考停车路径。
[0019] 控制器可改变参考停车路径中的移动距离以在多个候选停车路径之中找到平均 障碍物距离最长的停车路径，其中，平均障碍物距离是在至少一个靠近路径的障碍物与无 人驾驶车辆之间的平均距离。
[0020] 控制器可响应于最长的平均障碍物距离比预定的边界距离长，将具有最长的平均 障碍物距离的停车路径设置为最佳停车路径。
[0021] 根据另一示例性实施例的一方面，一种产生无人驾驶车辆的最佳停车路径的方法 可包括：接收停车指令信号；响应于接收的停车指令信号，通过组合多个停车操作来产生 参考停车路径，其中，所述多个停车操作包括向前直线驾驶、向后直线驾驶、向前左转弯、向 后左转弯、向前右转弯和向后右转弯；改变参考停车路径中的移动距离以在多个候选停车 路径之中找到平均障碍物距离最长的停车路径，其中，平均障碍物距离是在至少一个靠近 路径的障碍物与无人驾驶车辆之间的平均距离。
[0022] 根据示例性实施例，无人驾驶车辆采用产生最佳停车路径的方法。
【附图说明】
[0023] 从以下结合附图的实施例的描述，这些和/或其它方面将变得清楚并更容易理 解，其中：
[0024] 图1是根据实施例的采用产生最佳停车路径的方法的无人驾驶车辆的内部配置 图；
[0025] 图2是用于显示由图1的控制单元执行的停车相关操作的示图；
[0026] 图3是用于显示在图1的控制单元接收到用于执行在右边的目标地点处向后停车 的指令的情况下，通过执行图2的步骤S202产生的参考停车路径的示例的示图；
[0027] 图4是用于显示在图1的控制单元接收到用于执行在左边的目标地点处向后停车 的指令情况下，通过执行图2的步骤S202产生的参考停车路径的示例的示图；
[0028] 图5是用于显示在图1的控制单元接收到用于执行在右边的目标地点处平行停车 的指令情况下，通过执行图2的步骤S202产生的参考停车路径的示例的示图；
[0029] 图6是用于显示在图1的控制单元接收到用于执行在左边的目标地点处平行停车 的指令情况下，通过执行图2的步骤S202产生的参考停车路径的示例的示图；
[0030] 图7是用于显示在图1的控制单元接收到用于执行在右边的目标地点处向前停车 的指令的情况下，通过执行图2的步骤S202产生的参考停车路径的示例的示图；
[0031] 图8是用于显示在图1的控制单元接收到用于执行在左边的目标地点处向前停车 的指令的情况下，通过执行图2的步骤S202产生的参考停车路径的示例的示图；
[0032] 图9是用于显示在无人驾驶车辆近乎旋转地移动的情况下，在图2的步骤S202和 步骤S203中通过使用图10中显示的虚拟圆1001来获得无人驾驶车辆的X轴坐标xl、Y轴 坐标yl和指向方位角Θ1的示图，其中，通过以旋转角δ旋转地移动无人驾驶车辆1的来 获得虚拟圆1001 ;
[0033] 图10是用于解释在图9的无人驾驶车辆以特定旋转角δ从点A旋转地移动到点 B的情况下，获得点B的X轴坐标x2、Y轴坐标y2和指向方位角Θ 2的方法的示图；
[0034] 图11是用于解释在图2的步骤S203中针对一个停车路径计算在至少一个靠近路 径的障碍物与无人驾驶车辆之间的平均距离的处理的示图；
[0035] 图12是图2的步骤S203的详细处理的流程图；
[0036] 图13是用于解释图12的步骤S402的第一示例的示图；
[0037] 图14是用于显示关于图13的示例，各个步骤操作共有的移动距离的改变后的状 态；
[0038] 图15是用于解释图12的步骤S402的第二示例的示图；
[0039] 图16是用于显示关于图15的示例，各个步骤操作共有的移动距离的改变后的状 态；
[0040] 图17是用于解释图12的步骤S402的第二示例的示图。
【具体实施方式】
[0041] 现在将详细参照实施例（其示例在附图中被显示），其中，相同的标号始终指示相 同的元件。在这方面，本实施例可具有不同形式，并且不应被解释为受限于在此阐述的描 述。因此，以下仅通过参照附图来描述实施例以解释本描述的多个方面。当诸如"…中的至 少一个"的表达位于一列元件之后时，所述表达修饰整列元件而非修饰列中的单个元件。 [0042] 提供以下描述和附图以更好地理解示例性实施例。在以下描述中，如果确定公知 的功能或结构会由于不必要的细节而模糊示例性实施例，则不详细地描述它们。
[0043] 以下描述和附图不意图限制示例性实施例的范围，示例性实施例的范围应由权利 要求来限定。在以下描述中使用的术语仅用于描述具体实施例，并且不意图限制示例性实 施例。
[0044] 在下文中，将参照附图详细地描述示例性实施例。然而，示例性实施例不限于在此 阐述的描述。贯穿附图，相同的标号表示相同的元件。
[0045] 图1是根据实施例的采用产生最佳停车路径的方法的无人驾驶车辆1的内部配置 图。
[0046] 参照图1，在当前实施例中，采用产生最佳停车路径的方法的无人驾驶车辆1(例 如，无人驾驶机器人）包括传感器单元101、当前位置估计单元102、邻近地图产生单元103、 控制单元104、驾驶单元105、机械单元106和无线通信单元107。
[0047] 在示例性实施例中，传感器单元101、当前位置估计单元102、邻近地图产生单元 103、控制单元104、驾驶单元105、机械单元106和无线通信单元107中的任意单元可包括 至少一个处理器、硬件模块、随机存取存储器或执行它们各自功能的电路。
[0048] 在另一示例性实施例中，可由非暂时性计算机可读介质执行传感器单元101、当前 位置估计单元102、邻近地图产生单元103、控制单元104、驾驶单元105、机械单元106和无 线通信单元107的任意功能。非暂时性计算机可读介质可以是例如光盘、数字多功能盘、硬 盘、蓝光光盘、存储卡、只读存储器等。
[0049] 包括各种传感器的传感器单元101产生位置相关信息和邻近障碍物信息，并分别 将产生的位置相关信息和产生的邻近障碍物信息输入到当前位置估计单元102、邻近地图 产生单元103和控制单元104。
[0050] 当前位置估计单元102根据从传感器单元101获得的位置相关信息和邻近障碍物 信息来估计当前位置，并将作为估计的结果而获得的当前位置信息输入到控制单元104。
[0051] 邻近映射产生单元103根据参考映射信息和从传感器单元101获得的位置相关