如今，车位不足、停车难、缴费排队等问题困扰着都市车主。而自动代客泊车技术的出现可为停车场和车主提供更高效的解决方案。配备智能基础设施的停车场，可减少停车间距以提升约20%的停车容量，为车主带来更多便捷的同时，也有利于整个停车场的基础设施的提供商，包括城市的管理者。除此之外，自动代客泊车技术还可实现车主多模交通的无缝换乘。比如，从私家车道去赶地铁、赶飞机、赶火车，同时也可以实现场景的无缝换乘，从交通到可以去看电影，可以去购物等，在室外的无人驾驶定位可以通过RTK、GNSS等方式实现，但在室内停车场，GPS信号丢失无法按照室外方式实现精确定位，室内定位方案基本分为三种：①基于场端，典型的为博世方案，依靠场端增加激光雷达或摄像头方式；②基于车端，如车端增加INS及激光雷达方案进行定位；③应用UWB方案实现定位。

CN201721193857.5是一种室内停车场自主泊车系统，介绍了一种基于UWB定位方案，只是简单进行描述同时只是说明实现定位方案，并没有实现航向角测量的说明，航向角对自动驾驶控制来说也很重要。

方案描述

本方案通过多种方案融合方式获取精准车辆定位及航向角结果，从而实现车辆可靠的无人

驾驶。

1.车端方案

车端采用视觉定位方案，应用高精度地图或由车辆传感器采集的语义地图、环视相机、前视相机，视觉定位方案采用VSLAM生成语义地图，与高精度地图结合，通过车端摄像头识别采集的VSLAM特征点进行匹配，结合IMU信息，实现车辆的定位,VSLAM为现有技术，不再赘述,具体车端传感器配置如图1所示。

2.场端方案

如图2所示的场端定位采用和室外GPS类似方案的UWB主动定位方案，即采用标签端解算方式，标签接收的坐标值通过CAN或串口及其他有线或无线传输方式发送给解算单元进行解算，解算单元可以是单独模块，也可以集成到自动驾驶控制器中，天线和标签可以集成在一起也可以分开布置，天线1和天线2可以安装在一个结构中也可以分开安装，但两个天线需要有一定间距，根据天线相对坐标位置计算出车辆的航向角，从而进一步控制车辆的线控系统，如转向角度等。

天线接收基站广播的时间，然后传输到标签进行同步算法得出时间信息，时间信息通过串口或CAN传到解算单元，解算出位置坐标后通过串口、CAN或者网线或光纤等传给车端计算单元，也可以将解算单元集成到车端计算单元中。

如图3所示，以UWB定位为主，视觉方案用于障碍物识别、避障及UWB出现问题之后的定位及处理，场端增加基站，车端加入双标签方案，这种方案使用场景为停车场内车辆都带标签且都与场端基站进行通信，且通过无线网络回传给停车场管理系统及其他车辆，即环境相对单纯。由停车场管理系统对车辆进行统一调度及路径规划，结合UWB定位及航向角信息，结合车辆控制模型，实现最终泊车，同时在行进过程中由视觉结合雷达方案进行避障及局部路径规划。

1）陀螺仪能提供高达0.1°的相对航向角，但会产生累计误差。

2）根据车辆的行驶路线，可以拟合一条行驶路线方程，求该曲线的偏导。该值即为车辆行驶的绝对航向角。

3）标签提供的绝对航向角精度为1.53°～3.82°。

4）主动定位的刷新频率高达200 Hz，因此可以多次平均和滤波得出接近真实的绝对

坐标。

综合计算可知，最终航向角为1）陀螺仪提供的高精度相对航向角结合2）、3）及4）经过滤波与拟合所提供的绝对航向角，可以得到精度高于0.5°的绝对航向角。同时使用2）、3）、4），定时校准陀螺仪产生的累计误差问题。

最终输出报文格式，帧1：0000 0000 前4 bit为 x，后4 bit为 y；帧2：0000 0000 前4 bit为水平角，后4 bit为俯仰角。

图4  系统流程图

如图4所示，车端定位（视觉VSLAM+高精度地图+4线激光雷达（TBD））结合场端高精度UWB定位方式实现精准定位（定位误差10 cm，偏航角误差0.2°），双重定位结合通过卡尔曼滤波，以评判置信度方式输出最终车辆坐标及航向角，UWB定位方式受环境影响小，视觉定位容易受到光线干扰，在光线较好的场景应用视觉定位为主，在光线不好区域以UWB定位为主。视觉定位方案采用高精度地图、超声波雷达、环视鱼眼摄像头、前视摄像头、毫米波雷达结合车辆本身传感器（车速、轮转角速度等）、IMU(低成本)、多个低成本传感器融合方式实现，视觉采用VSLAM生成语义地图与高精度地图结合方案。室外定位采用本视觉方案实现定位，同时应用GPS、RTK、IMU信号等。

结束语

本方案借鉴室外GPS定位方案原理，室内应用UWB方式解决了室内定位的难题，同时结合车端本身的定位算法，在光线不好或上下楼区域布置UWB基站解决车端定位难题，后期为了节约成本可考虑应用WiFi/蓝牙/LTE-V/5G等方式。