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摘要：本发明公开了用于停车场的车辆控制方法、装置、存储介质和电子终端，车辆控制方法包括：获取停车场的特征信息和地图信息，地图信息包括：入口、停车区、出口，停车区设置有若干停车位；对入口的若干待泊入车辆均进行以下第一操作：基于地图信息和特征信息为待泊入车辆指定对应的目标停车位，利用全局路径规划算法对待泊入车辆到达目标停车位的第一路径进行规划，控制待泊入车辆按照第一路径泊入目标停车位；对停车区的若干待驶出车辆均进行以下第二操作：基于地图信息、特征信息和全局路径规划算法为待驶出车辆到达出口的第二路径进行规划，控制待驶出车辆按照第二路径到达出口。本发明大大提高了停车场车辆的自动协同和出入效率。

主权项：1.一种用于停车场的车辆控制方法，所述停车场还设置有若干摄像头和若干激光雷达；其特征在于，包括以下步骤：从所述若干摄像头获取图像数据，从所述若干激光雷达获取雷达数据；基于深度学习算法对所述图像数据和雷达数据进行处理得到所述停车场的特征信息；基于SLAM技术构建所述停车场的高精度地图得到所述停车场的地图信息，所述地图信息包括：入口、停车区、出口，所述停车区设置有若干停车位；对所述入口的若干待泊入车辆均进行以下第一操作：基于所述地图信息和特征信息，计算所述待泊入车辆到达每个可用停车位的代价值，所述代价值，其中为所述待泊入车辆到达可用停车位的行驶距离，为所述可用停车位的密集程度，为所述待泊入车辆到达可用停车位行驶路径的拥堵程度，为的权重，为的权重，为的权重，选取所述代价值最小的可用停车位作为所述待泊入车辆对应的目标停车位；利用全局路径规划算法对所述待泊入车辆到达所述目标停车位的第一路径进行规划，控制所述待泊入车辆按照所述第一路径泊入所述目标停车位；利用协同规划算法对所述停车场内行驶中的n辆车的局部路径进行规划，所述协同规划算法中包括优化的变量、优化的目标函数和优化的约束，其中，n为正整数；所述优化的变量具体包括：和，所述和分别一一对应为t时第i辆车在世界坐标系的横坐标，纵坐标，横摆角，速度和角速度，其中，1≤i≤n，i为正整数；所述优化的目标函数具体包括：，其中为t时第i辆车完成所述局部路径的时间，为t时第i辆车的角加速度，为t时第i辆车的加速度，为的权重，为的权重；对所述停车区的若干待驶出车辆均进行以下第二操作：基于所述地图信息、特征信息和全局路径规划算法为所述待驶出车辆到达所述出口的第二路径进行规划，控制所述待驶出车辆按照所述第二路径到达所述出口。

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百度查询： 清华大学苏州汽车研究院(相城) 用于停车场的车辆控制方法、装置、存储介质和电子终端