一种用于自动泊车的高精度定位系统及方法与流程
1.本发明涉及自动泊车技术领域，具体为一种用于自动泊车的高精度定位系统及方法。
背景技术：
2.自动泊车是通过车辆四周的雷达探头测量自身与周围物体的距离和角度，然后由车载电脑计算出作业流程，根据车速调整方向盘的转动，可以从车身采集周围物体的图像数据和距离数据，并通过数据线传输到中央处理器，得到汽车的当前位置、目标位置和周围环境参数，并根据上述参数做出自动泊车策略，并转换成电信号。
3.车辆策略控制系统接收到电信号后，根据指令控制车辆的角度、方向等行驶，直至车辆停止。自动泊车的核心要素是车辆在泊车区域这种小范围内的精确定位，现有的泊车的自动精确定位系统主要基于识别gnss信号、车载传感器信号和射频信号等定位信号源，gps能提供全局环境的定位，是具有当前无人车定位不可或缺的技术，应用有包括gps/imu、激光雷达、相机和微波雷达等设备。
4.这些设备虽然定位相对比较准确，但是成本比较高，不够经济，因此随着图像处理技术的发展，在自动泊车领域中，机器视觉开始逐渐流行。但是机器视觉在运用于定位时，极其依赖外部成像，在外部光线较差，或者处于阴雨天气下时，成像单元不能获取高清晰度的成像，基于机器视觉的定位准确度就会难以达到预期，不足以应用于自动泊车中。
技术实现要素：
5.（一）解决的技术问题针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于自动泊车的高精度定位系统及方法，通过设置建模单元，并构建泊车数字孪生模型，在泊车区域内设定锚定物；雷达定位单元、确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，估计车辆当前位置；蓝牙定位单元、在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标ap之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位；位置修正单元、分别获取蓝牙定位及雷达定位，如果两者误差值大于阈值，则重新分别进行定位，在泊车数字孪生模型上标记。判断与各个锚定物间的距离，对车辆在低光照条件下的初步定位，由于形成的雷达定位在泊车数字孪生模型上实时显示，可视化程度更高，解决了背景技术中提出的问题。
6.（二）技术方案为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于自动泊车的高精度定位方法，包括，在光线条件好于预期时，预先获取停车区域的内的图像，并构建泊车数字孪生模型；在泊车区域内设定锚定物，并在泊车数字孪生模型中进行标记；在车辆进入泊车区域内时，通过识别形状特征，确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，依据与各个锚定物的距离，估计车辆当前位置，形成雷达定位；在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标ap
之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位，估算车辆在泊车区域内的位置；分别获取蓝牙定位及雷达定位，以两者之间的距离作为误差值，如果两者误差值大于阈值时，则重新分别进行定位，直至小于阈值；如果两者间的误差小于阈值且不重合时，则以两者的中间位置为车辆定位，并在泊车数字孪生模型上标记，完成泊车定位。
7.进一步的，在汽车周身设置若干个景深成像单元，在光线条件超过阈值时，沿着车辆前进方向进行成像，且获取的成像前后衔接，构建泊车区域图像库；依据深度相机的三维slam算法，将汽车外部图像转化为泊车区域的数字模型；基于图像识别模型，确定停车区域内的高度大于车高的遮挡物，依据构建的图像识别单元判断障碍物的种类，将识别结果输出；依据是否可移动，将不具备移动条件的遮挡物进行显著性标记。
8.进一步的，识别不可移动遮挡物的特征，判断特征之间的相似性，确定各个不可移动遮挡物之间不相似性特征；对不可移动的遮挡物做标记，确定为锚定物，并且确定锚定物在泊车区域内的准确位置；将锚定物在停车区域的数字模型中做显著性标记，完成泊车数字孪生模型的构建。
9.进一步的，在车辆驶入泊车区域后，由雷达单元对周围的障碍物进行扫描，获取邻近区域内各个遮挡物的形状特征；依据获取的形状特征，基于相似度算法，计算形状特征之间的相似度，依据相似度的大小，判断扫描得到障碍物是否为锚定物；如果检测到的遮挡物为锚定物，在泊车数字孪生模型中进行标记；通过雷达探头测量与多个锚定物之间的距离，通过三边定位算法，确定车辆在泊车区域内的位置，并在泊车数字孪生模型上标记。
10.进一步的，三边定位算法如下：假设已知的锚定物坐标为其中，n为锚定物的数量，车辆的坐标为，车辆到各个锚定物的距离为，其中：定位后的车辆的位置为其中，为车辆的雷达定位。
11.进一步的，确定泊车区域的锚定物后，在锚定物的邻近区域设置蓝牙信标ap及蓝牙电子标签；将蓝牙信标ap的位置在泊车数字孪生模型上标记；采集各蓝牙信标ap的信号强度和电池电量，并在泊车数字孪生模型上对信号强度和电池电量及时更新；在校验密钥，赋予停车权限后，建立rssi 信号强度测距的模型，并根据rssi值大小，在泊车区域内确定n个蓝牙信标ap及m个蓝牙电子标签，确定车载蓝牙和蓝牙电子标签st之间的欧氏距离；
选定邻近若干个蓝牙电子标签作为参考点，估算待连接的车辆在泊车区域的位置，形成车辆的蓝牙定位，在泊车数字孪生模型进行标注。
12.进一步的，欧氏距离获取方法如下：获取蓝牙信标ap接收到的特定蓝牙电子标签的信号强度量，采集到的第t个参考的蓝牙电子标签的强度矢量为，则待定的车载蓝牙和参考蓝牙电子标签st之间的欧氏距离为：其中，。
13.进一步的，确定蓝牙的位置的方法符合如下公式：其中， 为第参考点的欧式距离， 为归一化系数，为接近0的常数，为邻近参考点的个数。
14.进一步的，以为蓝牙定位及雷达定位之间出现的误差值，当的值大于阈值时，重新进行定位并产生新的蓝牙定位及雷达定位，最终重新获取，直至不大于阈值；其中，的获取方式如下：以与的中点为最终定位值，并在泊车数字孪生模型上标记，最终完成定位。
15.一种用于自动泊车的高精度定位系统，包括：建模单元、预先获取停车区域的内的图像，并构建泊车数字孪生模型；在泊车区域内设定锚定物，并在泊车数字孪生模型中进行标记；雷达定位单元、在车辆进入泊车区域内时，通过识别形状特征，确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，依据与各个锚定物的距离，估计车辆当前位置；蓝牙定位单元、在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标ap之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位；位置修正单元、分别获取蓝牙定位及雷达定位，以两者之间的距离作为误差值，如果两者误差值大于阈值时，则重新分别进行定位；如果两者间的误差小于阈值且不重合时，则以两者的中间位置为车辆定位，并在泊车数字孪生模型上标记。
16.（三）有益效果本发明提供了一种用于自动泊车的高精度定位系统及方法，具备以下有益效果：通过设置蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，基于rssi测距模型确定车载蓝牙与各个蓝
牙信标ap之间的距离，再次估算出车辆在泊车区域内的位置，而且低功耗蓝牙设备的经济成本低，在可满足基本需求的前提下，经济性较好，在光线条件差且范围较好的区域内，适用性也较强；而且，蓝牙识别需要校验密钥后，再进行识别及定位，能够赋予停车权限，能够减少乱停车现象。
17.在车辆进入泊车区域内后，先通过雷达测定出泊车区域内的锚定物，确定锚定物的位置后，基于雷达测距，判断与各个锚定物间的距离，最后基于三边定位算法，在雷达单元及泊车数字孪生模型的辅助下，完成对车辆在低光照条件下的初步定位，而且由于形成的雷达定位在泊车数字孪生模型上实时显示，在进行定位时，可视化程度更高。
18.在分别获取了蓝牙定位及雷达定位之后，判断两者之间的定位，如果两个值间的差距较大，则需要重新进行定位，如果误差在可接受范围内，则取中间值作为最终的定位，从而对蓝牙定位及雷达定位形成修正，进一步的减少误差；通过蓝牙定位及雷达定位之间的相互辅助，获取更为精确的定位。
附图说明
19.图1为本发明自动泊车的高精度定位方法流程示意图；图2为本发明自动泊车的高精度定位系统结构示意图；图中：10、建模单元；20、雷达定位单元；30、蓝牙定位单元；40、位置修正单元。
具体实施方式
20.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.实施例1请参阅图1-2，本发明提供一种用于自动泊车的高精度定位方法，步骤一、在光线条件好于预期时，预先获取停车区域的内的图像，并构建泊车数字孪生模型；在泊车区域内设定锚定物，并在泊车数字孪生模型中进行标记；所述步骤一包括如下内容：步骤101、在汽车周身设置若干个景深成像单元，在光线条件超过阈值时，沿着车辆前进方向进行成像，且获取的成像前后衔接，构建泊车区域图像库；依据深度相机的三维slam算法，将汽车外部图像转化为泊车区域的数字模型；步骤102、基于图像识别模型，确定停车区域内的高度大于车高的遮挡物，依据构建的图像识别单元判断障碍物的种类，将识别结果输出；依据是否可移动，将不具备移动条件的遮挡物进行显著性标记；步骤103、识别不可移动遮挡物的特征，判断特征之间的相似性，确定各个不可移动遮挡物之间不相似性特征；对不可移动的遮挡物做标记，确定为锚定物，并确定锚定物在泊车区域内的准确位置；将锚定物在停车区域的数字模型中做显著性标记，完成泊车数字孪生模型的构
建。
22.使用时，结合步骤101至103中的内容：在光线较好的条件下，经过多次成像构建泊车数字孪生模型，并且依据基于神经卷积算法建立的图像识别单元，从泊车区域中识别出不可移动的物体作为锚定物，以锚定物的位置作为标准位置，作为对本车辆进行定位的基础；进一步的，通过构建泊车数字孪生模型，在光线暗淡或者无光线的条件下为车辆泊车时，提供可视化效果。
23.步骤二、在车辆进入泊车区域内时，通过识别形状特征，确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，依据与各个锚定物的距离，估计车辆当前位置，形成雷达定位；所述步骤二包括如下内容：步骤201、在车辆驶入泊车区域后，由雷达单元对周围的障碍物进行扫描，获取邻近区域内各个遮挡物的形状特征；依据获取的形状特征，基于相似度算法，计算形状特征之间的相似度，依据相似度的大小，判断扫描得到障碍物是否为锚定物；如果检测到的遮挡物为锚定物，在泊车数字孪生模型中进行标记；使用时，使车辆在进入泊车区域后，先快速的确定附近区域的锚定物的位置，大概确定自身的位置。
24.步骤202、通过雷达探头测量与多个（至少大于三个）锚定物之间的距离，通过三边定位算法，确定车辆在泊车区域内的位置，并在泊车数字孪生模型上标记；所述三边定位方式更具体的内容如下：假设已知的锚定物坐标为其中，n为锚定物的数量，车辆的坐标为，车辆到各个锚定物的距离为，其中：定位后的车辆的位置为其中，为车辆的雷达定位。
25.使用时，结合步骤201至202中的内容：在车辆进入泊车区域内后，先通过雷达测定出泊车区域内的锚定物，确定锚定物的位置后，基于雷达测距，判断与各个锚定物间的距离，最后基于三边定位算法，在雷达单元及泊车数字孪生模型的辅助下，完成对车辆在低光照条件下的初步定位，而且由于形成的雷达定位在泊车数字孪生模型上实时显示，在进行定位时，可视化程度更高。
26.步骤三、在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标ap之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位，估算车辆在泊车区域内的位置；
步骤三包括如下内容：步骤301、确定泊车区域的锚定物后，在锚定物的邻近区域设置蓝牙信标ap及蓝牙电子标签；其中，蓝牙信标的数量不少三个，且数量不少于锚定物的数量；将蓝牙信标ap的位置在泊车数字孪生模型上标记；采集各蓝牙信标ap的信号强度和电池电量，并在泊车数字孪生模型上对信号强度和电池电量及时更新；步骤302、在校验密钥，赋予停车权限后，建立rssi 信号强度测距的模型，并根据rssi值大小，在泊车区域内确定n个蓝牙信标ap及m个蓝牙电子标签，确定车载蓝牙和蓝牙电子标签st之间的欧氏距离；获取方法如下：获取蓝牙信标ap接收到的特定蓝牙电子标签的信号强度量，采集到的第t个参考的蓝牙电子标签的强度矢量为，则待定的车载蓝牙和参考蓝牙电子标签st之间的欧氏距离为:其中，。
27.需要说明的是：rssi测距模型是利用信号传输过程中的接收信号强度值和距离关系公式解算公式中的参数，并将采集的rssi值纳入公式得到相应的距离。在此方法中影响测距精度的主要因素之一是参数的选择，因为公式中的参数受到一定环境因素的影响，在不同环境下是不同的，rssi 测距模型常用的是阴影效应模型。
28.阴影效应模型中信号衰减与距离之间的关系如下：式中：d表示蓝牙接收端与蓝牙信标的距离；p表示蓝牙接收端距离蓝牙信标为d时接收到的rssi值，即信号强度值；表示蓝牙接收端距离蓝牙信标为do时，蓝牙接收端接收的信号强度；p表示蓝牙接收端距离蓝牙信标为时蓝牙接收端接收的信号强度；为参考距离；n表示的是空间损耗因子，n的值需要结合具体环境而定，信号路径损失越小则n越小；ε即对数正态阴影衰落代表随机噪声的信号强度，服从均值为0，方差为σ的高斯分布。
29.在将设为1 m的条件下，信号强度测距的模型如下：式中：a是蓝牙接收终端在距离1m时信号强度值，根据车载蓝牙的信号强度值，可以获得移动终端与蓝牙信标之间的距离，d表示车载蓝牙与蓝牙信标的距离；rssi为接收信号的强度指示；a和n都需要根据实际的室内环境来确定，如果泊车环境确定，a和n的值可以依据泊车数字孪生模型进行多次定位模拟训练得出。
30.步骤303、选定邻近若干个蓝牙电子标签作为参考点，估算待连接的车辆在泊
车区域的位置，形成车辆的蓝牙定位，在泊车数字孪生模型进行标注；确定蓝牙的位置的方法符合如下公式：其中， 为第参考点的欧式距离， 为归一化系数，为接近0的常数，为邻近参考点的个数。
31.使用时，结合步骤301至303中的内容，通过设置蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，基于rssi测距模型确定车载蓝牙与各个蓝牙信标ap之间的距离，再次估算出车辆在泊车区域内的位置，而且低功耗蓝牙设备的经济成本低，在可满足基本需求的前提下，经济性较好，在光线条件差且范围较好的区域内，适用性也较强；而且，蓝牙识别需要校验密钥后，再进行识别及定位，能够赋予停车权限，能够减少乱停车现象。
32.步骤四、分别获取蓝牙定位及雷达定位，以两者之间的距离作为误差值，如果两者误差值大于阈值时，则重新分别进行定位，直至小于阈值；如果两者间的误差小于阈值且不重合时，则以两者的中间位置为车辆定位，并在泊车数字孪生模型上标记，完成泊车定位；其中，所述步骤四的具体内容如下：以为蓝牙定位及雷达定位之间出现的误差值，当的值大于阈值时，重新进行定位并产生新的蓝牙定位及雷达定位，最终重新获取，直至不大于阈值；其中，的获取方式如下：以与的中点为最终定位值，并在泊车数字孪生模型上标记，最终完成定位。
33.使用时，在分别获取了蓝牙定位及雷达定位之后，判断两者之间的定位，如果两个值间的差距较大，则需要重新进行定位，如果误差在可接受范围内，则取中间值作为最终的定位，从而对蓝牙定位及雷达定位形成修正，进一步的减少误差；通过蓝牙定位及雷达定位之间的相互辅助，获取更为精确的定位。
34.实施例2请参阅图1-2，本发明提供一种用于自动泊车的高精度定位系统，包括：建模单元10、预先获取停车区域的内的图像，并构建泊车数字孪生模型；在泊车区域内设定锚定物，并在泊车数字孪生模型中进行标记；雷达定位单元20、在车辆进入泊车区域内时，通过识别形状特征，确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，依据与各个锚定物的距离，估计车辆当前位置；蓝牙定位单元30、在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载
蓝牙与蓝牙信标ap之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位；位置修正单元40、分别获取蓝牙定位及雷达定位，以两者之间的距离作为误差值，如果两者误差值大于阈值时，则重新分别进行定位；如果两者间的误差小于阈值且不重合时，则以两者的中间位置为车辆定位，并在泊车数字孪生模型上标记。
35.上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，dvd）、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
36.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
37.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
38.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一些逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
39.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
40.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
41.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个
人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
42.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
43.最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
技术特征：
1.一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：包括，在光线条件好于预期时，预先获取停车区域的内的图像，并构建泊车数字孪生模型；在泊车区域内设定锚定物，并在泊车数字孪生模型中进行标记；在车辆进入泊车区域内时，通过识别形状特征，确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，依据与各个锚定物的距离，估计车辆当前位置，形成雷达定位；在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标ap之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位，估算车辆在泊车区域内的位置；分别获取蓝牙定位及雷达定位，以两者之间的距离作为误差值，如果两者误差值大于阈值时，则重新分别进行定位，直至小于阈值；如果两者间的误差小于阈值且不重合时，则以两者的中间位置为车辆定位，并在泊车数字孪生模型上标记，完成泊车定位。2.根据权利要求1所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：在汽车周身设置若干个景深成像单元，在光线条件超过阈值时，沿着车辆前进方向进行成像，且获取的成像前后衔接，构建泊车区域图像库；依据深度相机的三维slam算法，将汽车外部图像转化为泊车区域的数字模型；基于图像识别模型，确定停车区域内的高度大于车高的遮挡物，依据构建的图像识别单元判断障碍物的种类，将识别结果输出；依据是否可移动，将不具备移动条件的遮挡物进行显著性标记。3.根据权利要求2所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：识别不可移动遮挡物的特征，判断特征之间的相似性，确定各个不可移动遮挡物之间不相似性特征；对不可移动的遮挡物做标记，确定为锚定物，并且确定锚定物在泊车区域内的准确位置；将锚定物在停车区域的数字模型中做显著性标记，完成泊车数字孪生模型的构建。4.根据权利要求1所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：在车辆驶入泊车区域后，由雷达单元对周围的障碍物进行扫描，获取邻近区域内各个遮挡物的形状特征；依据获取的形状特征，基于相似度算法，计算形状特征之间的相似度，依据相似度的大小，判断扫描得到障碍物是否为锚定物；如果检测到的遮挡物为锚定物，在泊车数字孪生模型中进行标记；通过雷达探头测量与多个锚定物之间的距离，通过三边定位算法，确定车辆在泊车区域内的位置，并在泊车数字孪生模型上标记。5.根据权利要求4所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：三边定位算法如下：假设已知的锚定物坐标为其中，n为锚定物的数量，车辆的坐标为，车辆到各个锚定物的距离为，其中：
定位后的车辆的位置为其中，为车辆的雷达定位。6.根据权利要求1所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：确定泊车区域的锚定物后，在锚定物的邻近区域设置蓝牙信标ap及蓝牙电子标签；将蓝牙信标ap的位置在泊车数字孪生模型上标记；采集各蓝牙信标ap的信号强度和电池电量，并在泊车数字孪生模型上对信号强度和电池电量及时更新；在校验密钥，赋予停车权限后，建立rssi 信号强度测距的模型，并根据rssi值大小，在泊车区域内确定n个蓝牙信标ap及m个蓝牙电子标签，确定车载蓝牙和蓝牙电子标签st之间的欧氏距离；选定邻近若干个蓝牙电子标签作为参考点，估算待连接的车辆在泊车区域的位置，形成车辆的蓝牙定位，在泊车数字孪生模型进行标注。7.根据权利要求6所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：欧氏距离获取方法如下：获取蓝牙信标ap接收到的特定蓝牙电子标签的信号强度量，采集到的第t个参考的蓝牙电子标签的强度矢量为，则待定的车载蓝牙和参考蓝牙电子标签st之间的欧氏距离为：其中，。8.根据权利要求6所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：确定蓝牙的位置的方法符合如下公式：其中， 为第参考点的欧式距离， 为归一化系数，为接近0的常数，为邻近参考点的个数。9.根据权利要求1所述的一种用于自动泊车的高精度定位方法，其特征在于：以为蓝牙定位及雷达定位之间出现的误差值，当的值大于阈值时，重新进行定位并产生新的蓝牙定位及雷达定位，最终重新获取，直至不大于阈值；其中，的获取方式如下：
以与的中点为最终定位值，并在泊车数字孪生模型上标记，最终完成定位。10.一种用于自动泊车的高精度定位系统，其特征在于：包括：建模单元（10）、预先获取停车区域的内的图像，并构建泊车数字孪生模型；在泊车区域内设定锚定物，并在泊车数字孪生模型中进行标记；雷达定位单元（20）、在车辆进入泊车区域内时，通过识别形状特征，确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，依据与各个锚定物的距离，估计车辆当前位置；蓝牙定位单元（30）、在泊车区域设置若干个蓝牙信标ap及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标ap之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位；位置修正单元（40）、分别获取蓝牙定位及雷达定位，以两者之间的距离作为误差值，如果两者误差值大于阈值时，则重新分别进行定位；如果两者间的误差小于阈值且不重合时，则以两者的中间位置为车辆定位，并在泊车数字孪生模型上标记。
技术总结
本发明公开了一种用于自动泊车的高精度定位系统及方法，涉及自动泊车技术领域，包括：建模单元，并构建泊车数字孪生模型，在泊车区域内设定锚定物；雷达定位单元、确定泊车区域内的锚定物，以雷达单元测定与锚定物的距离，估计车辆当前位置；蓝牙定位单元、在泊车区域设置若干个蓝牙信标AP及蓝牙电子标签，通过车载蓝牙与蓝牙信标AP之间的校验识别，对泊车形成蓝牙定位；位置修正单元、分别获取蓝牙定位及雷达定位，如果两者误差值大于阈值，则重新分别进行定位，在泊车数字孪生模型上标记。判断与各个锚定物间的距离，对车辆在低光照条件下的初步定位，由于形成的雷达定位在泊车数字孪生模型上实时显示，可视化程度更高。可视化程度更高。可视化程度更高。
