用于代客泊车功能的用户训练地图的制作方法

1.本发明涉及一种为车辆驾驶员辅助提供用户训练地图的方法。本发明还涉及一种计算设备、一种车辆自主驾驶系统以及一种非暂时性计算机可读介质。

背景技术：

2.包括代客泊车辅助(vapa)在内的车辆高级驾驶员辅助系统(advanced driver-assistance systems，adas)在泊车时提供全自动驾驶和控制，例如在停车场或停车结构内。此类系统使用自动车辆控制以及摄像机、激光雷达(lidar)、雷达(radar)、gps(全球定位系统)、近距离传感器和超声波传感器来导航、识别有效停车位并停放车辆(“下车(drop-off)”控制)。该功能还能够根据用户的要求将停放的车辆从停车位自动驾驶到指定的上车(pickup)位置(“召唤”控制)。
3.这样的adas需要为其应用的区域绘制地图，以供车辆规划用于下车和召唤控制的路线。该区域的数字地图(例如停车场或停车场结构)可以非常简单，例如仅包含对可驾驶部分的描述，或者更复杂，例如带有附加属性(如标志、车道等)的高清地图。
4.当车辆在根本没有可用数字地图的地形上被使用时，或者当可用的数字地图数据不可靠或不是最新的时，当前的adas不提供vapa功能，并且用户可能无法在他们想要使用的地方使用该功能。

技术实现要素：

5.根据本发明的一方面，提供一种为车辆驾驶员辅助提供用户训练地图的方法，所述方法包括：
6.进入训练模式，其中，所述训练模式下所述车辆的行驶速度在预定训练速度限制范围以内；
7.当所述车辆在所述训练模式下运行时，获取并至少临时存储与所述车辆的位置相关的车辆传感器数据；
8.至少部分地基于已获取的所述车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；
9.获取并存储与下车位置和上车位置有关的位置信息，所述下车位置和所述上车位置是所述停车路线的一部分；以及
10.退出所述训练模式。
11.根据本发明的一个实施例，所述训练模式接收来自所述车辆的用户的手动驾驶输入。
12.根据本发明的一个实施例，所述车辆传感器数据包括gps(全球定位系统)数据。
13.根据本发明的一个实施例，所述方法进一步包括：
14.如果尚未进入自主驾驶模式，则进入所述自主驾驶模式；
15.至少部分地基于所述已训练的数字地图，在所述自主驾驶模式下从所述下车位置
沿所述停车路线驾驶所述车辆；
16.识别所述停车路线上的停车位置；以及
17.将所述车辆停放在所述停车位置。
18.根据本发明的一个实施例，识别所述停车位置包括：至少部分地基于车辆传感器数据来识别所述停车位置，所述车辆传感器数据包括：摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。
19.根据本发明的一个实施例，所述方法包括接收来自用户的停放所述车辆的指令。
20.根据本发明的一个实施例，所述方法包括：
21.如果尚未进入自主驾驶模式，则进入所述自主驾驶模式；以及
22.至少部分地基于所述已训练的数字地图，在所述自主驾驶模式下驾驶所述车辆至所述上车位置。
23.根据本发明的一个实施例，所述方法包括接收来自用户的将所述车辆从所述停车位置移动到所述上车位置的指令。
24.根据本发明的一个实施例，所述方法包括：
25.确定所述车辆正在进入停车场；
26.确定所述停车场的数字地图信息是否可用；以及
27.建议所述车辆的用户进入并执行所述训练模式。
28.根据本发明的一个实施例，所述方法包括：
29.确定所述停车场的所述数字地图信息可用；以及
30.通过将所述数字地图信息与所述已训练的数字地图进行比较来确认所述数字地图信息是正确的。
31.根据本发明的一个实施例，所述方法包括至少部分地基于所述数字地图信息，在训练模式下沿所述停车路线引导所述车辆的用户。
32.根据本发明的一个实施例，所述方法包括对所述已训练的数字地图进行后处理，其中后处理包括使用附加的车辆传感器数据和/或外部数字地图数据改进所述已训练的数字地图，所述车辆传感器数据包括：摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。
33.根据本发明的一个实施例，所述方法包括使所述已训练的数字地图可用于中央服务器计算机，以用于与其它用户共享所述已训练的数字地图。
34.根据本发明的另一方面，提供一种计算设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储由所述处理器执行的指令，所述指令包括用于执行以下操作的指令：
35.与车辆的传感器设备通信以获取车辆传感器数据，包括来自gps(全球定位系统)传感器的gps数据；
36.与用于存储并提供数据的数据存储设备通信，所述数据例如车辆传感器数据和数字地图数据；
37.进入训练模式，其中，在所述训练模式下车辆的行驶速度在预定训练速度限制范围以内；
38.当所述车辆在所述训练模式下运行时，获取并至少临时存储与所述车辆的位置相关的车辆传感器数据；
39.至少部分地基于已获取的所述车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；
40.获取并存储与下车位置和上车位置有关的位置信息，所述下车位置和所述上车位置是所述停车路线的一部分；以及
41.退出所述训练模式。
42.根据本发明的一个实施例，所述指令进一步包括用于执行以下操作的指令：
43.如果尚未进入自主驾驶模式，则进入所述自主驾驶模式；
44.至少部分地基于所述已训练的数字地图，在所述自主驾驶模式下从所述下车位置沿着所述停车路线驾驶所述车辆；
45.识别所述停车路线上的停车位置；以及
46.将所述车辆停放在所述停车位置。
47.根据本发明的一个实施例，用于识别停车位置的指令包括用于执行以下操作的指令：
48.至少部分地基于车辆传感器数据识别所述停车位置，所述车辆传感器数据包括摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。
49.根据本发明的一个实施例，所述指令进一步包括用于执行以下操作的指令：
50.确定所述车辆正在进入停车场；
51.确定所述停车场的数字地图信息是否可用；以及
52.建议所述车辆的用户进入并执行所述训练模式。
53.根据本发明的一个实施例，所述指令进一步包括用于执行以下操作的指令：
54.确定所述停车场的数字地图信息可用；以及
55.通过将所述数字地图信息与所述已训练的数字地图进行比较来确认所述数字地图信息是正确的。
56.根据本发明的另一方面，一种车辆自主驾驶系统，包括：
57.至少包括全球定位系统(gps)传感器的车辆传感器设备；
58.控制单元和伺服单元，所述控制单元和所述伺服单元被配置为至少部分地基于来自所述车辆传感器设备的车辆传感器数据自主驾驶车辆；
59.用于存储和提供数据的数据存储设备；
60.用户界面；以及
61.计算设备，所述计算设备包括控制器和存储器，所述存储器存储由所述控制器执行的指令，所述指令包括用于执行以下操作的指令：
62.与所述车辆的传感器设备通信以获取车辆传感器数据，所述车辆传感器数据包括来自gps传感器的gps数据；
63.与用于存储和提供数据的数据存储设备进行通信，所述数据例如车辆传感器数据和数字地图数据；
64.进入训练模式，其中，在所述训练模式下所述车辆的行驶速度在预定训练速度限制范围内；
65.当所述车辆在所述训练模式下运行时，获取并至少临时存储与所述车辆的位置相
关的车辆传感器数据；
66.至少部分地基于已获取的所述车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；
67.获取并存储与下车位置和上车位置相关的位置信息，所述下车位置和所述上车位置是所述停车路线的一部分；以及
68.退出所述训练模式。
69.根据本发明的另一方面，提供一种非暂时性计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被配置为使控制器执行以上所述的方法。
附图说明
70.图1示出了执行本发明构思的示例示意图。
71.图2示出了执行训练模式的示例流程图。
72.图3示出了执行代客泊车功能的示例流程图。
73.图4示出了执行代客泊车功能的另一个示例流程图。
具体实施方式
74.本发明的一个目的是提供一种提供驾驶员辅助的替代方法。
75.本公开的另一目的是提供相应的高级驾驶员辅助系统(adas)和自主驾驶系统，以及相应的非暂时性计算机可读介质。
76.该目的可以通过在所附权利要求中定义的方法、系统和非暂时性计算机可读介质来实现。
77.根据图2中所示的第一实施方式，一种为车辆驾驶员辅助提供用户训练地图的方法包括以下步骤：
78.s1进入训练模式；
79.s2当车辆在训练模式下运行时，获取并至少暂时存储与车辆位置相关的车辆传感器数据；
80.s3至少部分地基于获取的车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；
81.s4获取并存储与下车位置和上车位置相关的位置信息，下车位置和上车位置是停车路线的一部分；以及
82.s5退出训练模式。
83.停车路线的数字地图不仅可以包括路线本身，还可以包括停车位。
84.本发明的方法不同于前面提到的常规vapa方法。使用本发明的方法，当用户想要在非地图区域中使用vapa时，系统将建议首先进行训练循环。为此，驾驶辅助系统进入训练模式，并且在本发明的实施例中，用户手动驾驶通过停车区，并定义停车路线，车辆后续将该停车路线用于自动下车和召唤控制。在另一个实施例中，至少部分地基于已经可用的数字地图信息沿停车路线引导用户，下文将详细讨论该实施例。
85.本公开的优点在于，已训练的数字地图是专门为vapa创建的，而不是像其它技术
上的远程应用程序那样，随机收集驶过停车场的车辆的数据。使用本公开的方法，用户不需要等到一定数量的车辆沿着停车路线(例如通过停车场)行驶才可以使用vapa功能。训练后，用户可以立刻使用该功能，因此不依赖于其它方。
86.根据另一个有益方面，用户还可以将已训练的数字地图和其它信息(例如，评论信息)一起上传到远程计算机。例如，在云解决方案的框架中，使上传的信息立即可供其它用户使用，用户还可以下载现有的众包地图。
87.此外，根据该优势并且在生成已训练的数字地图的过程中，还可以生成附加信息和地图属性，例如，使用传感器数据或来自用户的注释。同样可以考虑用户特定的需求，例如下车位置和上车位置。
88.在一些实施方式中，当用户手动驾驶时，包括车辆位置以及传感器数据的定义数据集可被输入并存储在车辆上。根据adas可以相应地处理该数据，从而生成已训练的停车区数字地图，可供vapa功能使用。
89.在各种实施方式中，步骤s2的车辆传感器数据可以包括gps(全球定位系统)数据。gps数据以其高度准确性和最先进的数字地图的兼容性而闻名。
90.一般而言，在训练模式期间，用户应该遵守停车区域规则，例如停车标志、单向通道等。因此，在一些实施方式中，当车辆在自主驾驶模式下使用已训练的数字地图时，车辆严格遵守在训练模式下用户驾驶的路线，只有在特殊情况下才会偏离路线，例如，在避开障碍物时。
91.在本文中，还应提及的是，在训练模式期间，行驶速度应在预定训练速度限制范围以内。行驶速度太快会对地图的准确性产生负面影响。它也可以表示用户在训练期间将车辆开进了公共道路。为此，如果车辆速度大于预定的训练速度限制，则可以取消训练，并且adas可以退出训练模式。或者，可以仅丢弃车辆速度过快的路线部分和/或可以要求用户再次驾驶通过该部分。
92.在本公开的实施方式中，adas可以被配置为制止错误的驾驶控制。为此，adas可以配置为持续监控车辆环境中的交通标志，例如带有行驶箭头的地面标志或单向标志，以及其它相关指示，例如车辆何时驶过停车位。例如，可以通过使用车辆的相应车载传感器技术(例如摄像机)来实现监控。adas使用此信息来评估用户是否正确驾驶车辆。如果检测到这种情况，则adas被配置为向驾驶员提供相应的警报。
93.在本公开的实施方式中，如果检测到不适当的驾驶，adas可被配置为引导用户返回上一个具有正确驾驶的位置，并从该位置重启训练模式以纠正错误的驾驶，通过重复正确驾驶各部分路线来纠正错误的驾驶。在进一步的实施方式中，如果adas发现用户没有纠正错误驾驶，则训练模式可以中止，例如，超出预定时间之后。
94.在一些实施方式中，用户可以在下车位置启动车辆并且沿着一条或多条停车路线驾驶车辆，例如，沿着停车区域中的所有可能的通道，并且在上车位置停车。驾驶辅助系统可以被配置为自动地假定将进入训练模式的位置确定为下车位置，并且将训练结束的位置确定为上车位置。
95.在其它实施方式中，当驾驶员进行闭环训练时，训练的开始位置可以不匹配下车位置和上车位置。用户可以从预定路线的任意位置开始，但必须确保停车路线包含预期的下车位置和上车位置。在一些实施方式中，可以在已训练的数字地图中指示预期的下车和
上车位置，作为后处理训练的数字地图的一部分。
96.如图3所示的实施方式，可以包括以下步骤：
97.s6如果尚未进入自主驾驶模式，则进入自主驾驶模式；
98.s7在自主驾驶模式下，至少部分地基于已训练的数字地图，沿着停车路线从下车位置驾驶车辆；以及
99.s8识别停车路线上的停车位置，并将车辆停放在该停车位置。
100.在此，识别停车位置可以包括至少部分地基于车辆传感器数据来识别停车位置，车辆传感器数据包括摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。在其它实施例中，停车位置可以由用户确定，例如在已训练的数字地图中和/或通过在adas中输入位置数据，例如gps数据。
101.为了提示驾驶辅助系统执行步骤6和/或步骤7，本公开的实施方式可以包括从用户获取停放车辆的指令的步骤。
102.在一种实施方式中，如图4所示，该方法可以包括以下步骤：
103.s9如果尚未进入自主驾驶模式，则进入自主驾驶模式；以及
104.s10在自主驾驶模式下，至少部分地基于已训练的数字地图将车辆驾驶到上车位置。
105.上述步骤可以由来自用户的将车辆从停车位置移动到上车位置的相应指令提示。
106.实施方式还可以包括以下步骤：
[0107]-至少部分基于车辆传感器数据，决定或确定车辆进入停车场；
[0108]-确定停车场的数字地图信息是否可用；以及
[0109]-建议车辆的用户进入训练模式以执行步骤s1至s5。
[0110]
用户确认后，即可调用上述步骤s1至s5。
[0111]
在一些情况下，稀疏数字化区域(例如，停车场)的数字地图信息可以从开放街道地图(openstreetmap.org)等特定提供商获得。在这些情况下，一旦确定停车场的数字地图信息可用，则实施方式可以包括以下步骤：在训练模式下，至少部分地基于数字地图信息，沿着停车路线引导车辆用户，例如，通过停车场的通道。在这种情况下，只要用户保持参与并准备好快速接管，车辆也可以接管横向和纵向控制(“l2训练控制”)。
[0112]
有利地，这些实施方式允许在已经可用的数字地图信息和已训练的数字地图之间进行比较，以确认数字地图信息是正确的，从而增加自动驾驶的可靠性和稳健性。
[0113]
实施方式还可以包括已训练的数字地图的后处理过程，其中后处理包括使用附加的车辆传感器数据和/或外部数字地图数据细化训练的数字地图，车辆传感器数据包括摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一个。
[0114]
研究发现，这种附加的车辆传感器数据可以提高训练的数字地图的准确性。例如，摄像机可以确定停车场中的通道边界，并使用这些边界来纠正车辆位置或行驶路径中的错误，这在用户非直线驾驶的情况下尤其有用。
[0115]
在一些情况下，例如在室内停车结构的情况下，gps可能无法使用。为此，在一些实施方式中，在进行训练模式时，可以使用基于同时定位和构建地图(simultaneous localization and mapping，slam)的方法。使用车载传感器(例如摄像机、激光雷达、雷达
等)，可以识别停车场的具体特征并将其存储在已训练的数字地图中。在vapa操作过程中，车辆可以重新检测这些特征，并将它们与已训练的数字地图中的特征进行比较，通过这样的操作，可以在没有gps数据的情况下确定车辆位置。
[0116]
在训练模式期间，由于用户需要专注于自身的驾驶任务，所以在这个阶段，用户通常不能向已训练的数字地图提供重要的注释。退出训练模式后，用户可以在车内通过adas的用户界面，或在pc、智能手机、平板电脑等外部设备上对地图进行进一步编辑，并将最终的数字地图重新上传到车辆。
[0117]
在训练模式下，用户可以与车辆进行更多的互动是有益的，在一些实施方式中，可以允许用户在训练模式下向地图添加附加信息和/或属性，例如，用户可通过按下和释放adas的用户界面上的按钮来标记用户允许或首选停车路线的部分。地图的附加属性包括标志、驾驶方向、车道数量、人行横道、减速带等。
[0118]
在各种实施方式中，adas的用户界面可以被配置为在训练模式期间，允许用户通过音频(即，使用语音识别)添加附加信息。
[0119]
关于后处理的另一方面，如果需要到达停车场的所有通道，本发明的方法还可以允许驾驶员沿着同一停车路线多次行驶，例如，可以通过停车场中的同一通道。通过这样做，自动后处理可以生成地图网络，而不仅仅是单个停车路线。在这些实施方式中，地图网络可以使adas为下车和召唤两种操作规划更好的路线，例如到上车位置的最短路线。
[0120]
类似地，为了提高已训练的数字地图的质量，在一些实施方式中，用户可以通过在允许双向驾驶的路段上，沿着停车路线在两个方向上驾驶撤离来训练已训练的数字地图。
[0121]
特别有趣的一方面，因为一般而言，在训练模式期间，用户应该主要仅向前驾驶。但是，由于疏忽，在训练期间可能会发生用户必须后退的情况。在这种情况下，对于用户而言，从头重复完整的训练过程会很烦人。为此，在一个实施方式中，每当在训练模式期间检测到反向运动时，该方法可以包括步骤：引导用户后退到当前停车路线上的任何位置，并允许用户从该位置继续训练地图。在地图的后处理过程中，所有反向驾驶的部分都可以被移除，并针对这种意外操作进行修正。
[0122]
一些实施方式还可以包括步骤：使已训练的数字地图可用于中央服务器计算机，以与其它用户共享已训练的数字地图。
[0123]
因此，如果停车路线(例如停车场)已经由一个或多个用户绘制，则可以与其它vapa用户共享这些地图，而不需要他们自己绘制停车路线。为此，可以设想单独生成的已训练的数字地图必须满足特定要求，例如，考虑到地图之间的相似性、地图质量、地图类型(网络与路线)等。共享既可以由用户发起，也可以由vapa功能发起。在一些包含此功能的实施例中之一，包括基于服务器的服务，用于组织地图共享和维护地图。
[0124]
根据本公开的另一方面，提供了一种用于车辆的高级驾驶员辅助系统(adas)，包括控制器，控制器被配置为：
[0125]-与车辆传感器设备通信以获取车辆传感器数据，优选来自gps传感器的gps数据；以及
[0126]-与数据存储设备通信以存储和提供数据，其中数据包括车辆传感器数据和数字地图数据等；并且控制器被配置为执行上述方法。
[0127]
根据本公开又一方面，提供了一种用于车辆的自主驾驶系统。根据本发明的自动
驾驶系统包括：
[0128]-车辆传感器装置，包括至少一个gps(全球定位系统)传感器；
[0129]-控制单元和伺服单元，被配置为自主驾驶车辆，至少部分地基于来自所述车辆传感器设备的车辆传感器数据；
[0130]-用于存储和提供数据的数据存储设备；
[0131]-用户界面；以及
[0132]-上述高级驾驶辅助系统。
[0133]
根据本公开的另一方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被配置为使控制器执行上述方法。
[0134]
现将参照附图更详细地描述本发明。图中：
[0135]
图1示出了根据本公开方法的应用示例。
[0136]
如图1，区域10指定一个区域，该区域或是根本没有数字化以供adas使用，或是数字化程度可能不足，或是数字化程度不可靠。
[0137]
在图中，区域10是停车场，该停车场具有多个通道20、22、24和26以及相应停车位。
[0138]
此外，在图中，下车位置100指示为用户打算离开配备有高级驾驶员辅助系统(adas)的车辆的地点。从图中可以看出，位置100离大多数停车位较远，这被认为是一种典型情况，即用户可能更喜欢依赖驾驶员辅助，特别是代客泊车辅助(vapa)功能。在图中所示的实例中，下车位置100与上车位置200相同，该上车位置200为用户希望在稍后的时间被车辆接走的位置。虽然这可能是一种典型情况，但为了使本发明的作用效果，下车位置100和上车位置200不需要相同。
[0139]
图1进一步示出了停车路线300，在实施例中示出其为闭环。停车路线300延伸穿过由区域10指示的停车场的所有通道20、22、24和26，从而使停车机会最大化。
[0140]
为了在目前还没有数字化或数字化不充分的区域10中的车辆中提供vapa功能，根据本发明的方法包括以下步骤：
[0141]
s1进入训练模式；
[0142]
s2当车辆在训练模式下运行时，获取并至少临时存储与车辆位置相关的车辆传感器数据——在本公开的一些实施例中，其包括获取和存储gps数据；
[0143]
s3至少部分地基于已获取的车辆传感器数据，生成并存储停车路线300的已训练的数字地图；
[0144]
s4获取并存储与下车位置100和上车位置200相关的位置信息，下车位置100和上车位置200是停车路线300的一部分；以及
[0145]
s5退出训练模式。
[0146]
在图1所示的实施例中，还可以从用户的角度对该方法进行如下的实际描述。
[0147]
当用户或用户的车辆进入由区域10指示的停车场时，这可以通过使用现有导航地图中可用的信息，或基于车辆传感器数据来建立，例如通过采集相应路标的摄像机，根据本发明的adas将分析该停车场是否已经被绘制为自动代客泊车。如果不是这种情况，adas可以向用户建议，例如通过合适的用户界面或屏幕，手动绘制区域10以供将来使用自动化vapa功能。如果用户同意，adas将通过用户界面提供明确的指令，并引导用户完成以下流程。
[0148]-车辆的用户驾驶到指定的下车位置100，该位置点是用户在自动停车之前想要离开车辆的区域。
[0149]-用户确认训练模式的开始，或相应地，确认停车场的地图，以便为vapa功能提供数字地图信息。
[0150]-提示用户沿着停车路线300手动驾驶，车辆稍后将使用该路线搜索停车位置。
[0151]-在到达上车位置200时，用户停止车辆，该上车位置200为用户想要在稍后的时间点召唤车辆到的区域。
[0152]-用户分别确认训练模式或绘制结束。
[0153]
在用户不需要任何进一步的交互的情况下，车辆的adas基于在训练模式期间获取的车辆传感器数据，生成并存储已训练的数字地图以在自主驾驶模式中进一步使用。
[0154]
当用户随后提示自主驾驶系统代客泊车时，adas使用已训练的数字地图沿着停车路线300驾驶，使用车辆传感器设备(例如摄像机、激光雷达、雷达、超声波或近距离传感器等设备)扫描停车路线300附近的区域以寻合适的停车位置。一旦确定了这样的停车位置，自主驾驶系统就会代客泊车。
[0155]
在vapa停车操作期间，车辆可能无法立即到停车位置，主要因为停车场已满。通过在训练过程中加入下车位置100和上车位置200以及车辆行驶方向必须相同的条件，保证创建如图1所示的封闭路线。在根据本发明的方法中，这允许车辆进行附加的搜索循环，以防在第一循环中无法到合适的停车位置。
[0156]
一旦成功地执行训练模式，或成功地执行训练地图会话，用户就可以自由地对已训练的数字地图进行后处理，并手动选择优选的下车位置100和上车位置200，只要这些位置是用于创建已训练的数字地图的停车路线300的一部分。
[0157]
本发明构思对实施方式的描述不旨在将保护范围限制于这些实施方式中。本发明已经以示例性方式进行描述，并且应当理解，所使用的术语为描述性词语的性质，而非限制性的。鉴于以上教导，本公开的其它修改和变化是可能的，并且本公开可以以不同于具体描述的方式实施。保护范围在权利要求中定义。

技术特征：

1.一种为车辆驾驶员辅助提供用户训练地图的方法，所述方法包括：进入训练模式，其中，所述训练模式下所述车辆的行驶速度在预定训练速度限制范围以内；当所述车辆在所述训练模式下运行时，获取并至少临时存储与所述车辆的位置相关的车辆传感器数据；至少部分地基于已获取的所述车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；获取并存储与下车位置和上车位置有关的位置信息，所述下车位置和所述上车位置是所述停车路线的一部分；以及退出所述训练模式。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练模式接收来自所述车辆的用户的手动驾驶输入。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆传感器数据包括gps(全球定位系统)数据。4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：如果尚未进入自主驾驶模式，则进入所述自主驾驶模式；至少部分地基于所述已训练的数字地图，在所述自主驾驶模式下从所述下车位置沿所述停车路线驾驶所述车辆；识别所述停车路线上的停车位置；以及将所述车辆停放在所述停车位置。5.根据权利要求4所述的方法，其中识别所述停车位置包括：至少部分地基于车辆传感器数据来识别所述停车位置，所述车辆传感器数据包括：摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。6.根据权利要求4所述的方法，包括接收来自用户的停放所述车辆的指令。7.根据权利要求1所述的方法，包括：如果尚未进入自主驾驶模式，则进入所述自主驾驶模式；以及至少部分地基于所述已训练的数字地图，在所述自主驾驶模式下驾驶所述车辆至所述上车位置。8.根据权利要求7所述的方法，包括接收来自用户的将所述车辆从所述停车位置移动到所述上车位置的指令。9.根据权利要求1所述的方法，包括：确定所述车辆正在进入停车场；确定所述停车场的数字地图信息是否可用；以及建议所述车辆的用户进入并执行所述训练模式。10.根据权利要求9所述的方法，包括：确定所述停车场的所述数字地图信息可用；以及通过将所述数字地图信息与所述已训练的数字地图进行比较来确认所述数字地图信息是正确的。11.根据权利要求10所述的方法，包括至少部分地基于所述数字地图信息，在训练模式
下沿所述停车路线引导所述车辆的用户。12.根据权利要求1所述的方法，包括对所述已训练的数字地图进行后处理，其中后处理包括使用附加的车辆传感器数据和/或外部数字地图数据改进所述已训练的数字地图，所述车辆传感器数据包括：摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。13.根据权利要求1所述的方法，包括使所述已训练的数字地图可用于中央服务器计算机，以用于与其它用户共享所述已训练的数字地图。14.一种计算设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储由所述处理器执行的指令，所述指令包括用于执行以下操作的指令：与车辆的传感器设备通信以获取车辆传感器数据，包括来自gps(全球定位系统)传感器的gps数据；与用于存储并提供数据的数据存储设备通信，所述数据例如车辆传感器数据和数字地图数据；进入训练模式，其中，在所述训练模式下车辆的行驶速度在预定训练速度限制范围以内；当所述车辆在所述训练模式下运行时，获取并至少临时存储与所述车辆的位置相关的车辆传感器数据；至少部分地基于已获取的所述车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；获取并存储与下车位置和上车位置有关的位置信息，所述下车位置和所述上车位置是所述停车路线的一部分；以及退出所述训练模式。15.根据权利要求14所述的计算设备，进一步包括用于执行以下操作的指令：如果尚未进入自主驾驶模式，则进入所述自主驾驶模式；至少部分地基于所述已训练的数字地图，在所述自主驾驶模式下从所述下车位置沿着所述停车路线驾驶所述车辆；识别所述停车路线上的停车位置；以及将所述车辆停放在所述停车位置。16.根据权利要求15所述的计算设备，其中用于识别停车位置的指令包括用于执行以下操作的指令：至少部分地基于车辆传感器数据识别所述停车位置，所述车辆传感器数据包括摄像机数据、激光雷达数据、雷达数据、超声波传感器数据和近距离传感器数据中的至少一种。17.根据权利要求14所述的计算设备，进一步包括用于执行以下操作的指令：确定所述车辆正在进入停车场；确定所述停车场的数字地图信息是否可用；以及建议所述车辆的用户进入并执行所述训练模式。18.根据权利要求17所述的计算设备，进一步包括用于执行以下操作的指令：确定所述停车场的数字地图信息可用；以及通过将所述数字地图信息与所述已训练的数字地图进行比较来确认所述数字地图信
息是正确的。19.一种车辆自主驾驶系统，包括：至少包括全球定位系统(gps)传感器的车辆传感器设备；控制单元和伺服单元，所述控制单元和所述伺服单元被配置为至少部分地基于来自所述车辆传感器设备的车辆传感器数据自主驾驶车辆；用于存储和提供数据的数据存储设备；用户界面；以及计算设备，所述计算设备包括控制器和存储器，所述存储器存储由所述控制器执行的指令，所述指令包括用于执行以下操作的指令：与所述车辆的传感器设备通信以获取车辆传感器数据，所述传感器设备包括来自gps传感器的gps数据；与用于存储和提供数据的数据存储设备进行通信，所述数据例如车辆传感器数据和数字地图数据；进入训练模式，其中，在所述训练模式下所述车辆的行驶速度在预定训练速度限制范围内；当所述车辆在所述训练模式下运行时，获取并至少临时存储与所述车辆的位置相关的车辆传感器数据；至少部分地基于已获取的所述车辆传感器数据，生成并存储停车路线的已训练的数字地图；获取并存储与下车位置和上车位置相关的位置信息，所述下车位置和所述上车位置是所述停车路线的一部分；以及退出所述训练模式。20.一种非暂时性计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被配置为使控制器执行如权利要求1所述的方法。

技术总结

一种提供车辆驾驶员辅助的用户训练地图通过以下方式获得：进入训练模式，当车辆在训练模式下运行时，在训练模式期间可以获取并至少临时存储与车辆位置相关的车辆传感器数据，至少部分基于获取到的车辆传感器数据以生成并存储已训练的停车路线的数字地图，获取并存储与下车位置和上车位置相关的位置信息，下车位置和上车位置是停车路线的一部分，并退出训练模式。练模式。练模式。