CN114043981B - 一种自动泊车控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动泊车控制方法，开启自动泊车功能后，对雷达阈值进行初始化，实时采集车辆所在位置的湿度、温度、雨量和坡度信息，根据采集的湿度、温度、雨量和坡度信息对所述雷达阈值进行实时修正，基于修正后的雷达阈值对车辆进行自动泊车控制直至泊车结束。本发明利用车辆现有测物理传感部件结合泊车控制器对雷达阈值进行修正，不增加部件成本，降低了在碎石路面、雨天工况等特殊环境雷达的误探测率，提高雷达测距精度及泊车辅助系统泊车成功率。

Description

一种自动泊车控制方法

技术领域

本发明属于汽车控制技术领域，具体涉及一种自动泊车控制方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，汽车变得越来越普及。城市建筑设施的不断增加，加大了交通堵塞的同时，也缩小车位空间。狭小的泊车空间增加泊车的难度，尤其对经验不足的新手更为困难，自动泊车辅助的需求大大增加。

自动泊车辅助包含自动搜索车位、自动泊车控制功能。搜索车位时通过环境感知部件来识别并计算获取车位信息，感知部件有超声波传感器、毫米波传感器、摄像头、激光传感器。自动泊车控制时系统根据规划的泊车路径控制车辆的横、纵向运动，使车辆泊车入位。

超声波传感器组成部分为：声波发送器、声波接收器、控制单元、电源。声波发送器通过换能器将陶瓷振子的电振动能量转换成超声波向空中发射，声波接收器通过陶瓷振子换能器和放大电路将接收声波产生的机械振动转换成电能，从而对发送的超声波进行检测，计算障碍物距离。

目前，超声波基于声波反射探测障碍物，为了保证探测成功率的同时减少误探测，通常将其参数设定为一个固定值，但在搜索车位的过程中，固定的雷达参数将无法适用所有场景，例如碎石路面，雨天，高温等工况，搜索车位成功率大大下降。

CN110775049A公开了一种泊车系统及泊车控制方法，通过可以实时监测车辆高度变化的自适应大灯装置，获得该车辆的高度变化量；根据获得的车辆高度变化量，泊车调节器按照预设的高度变化量和灵敏度的对应关系，相应的调整灵敏度；而超声波传感器则以调整后的灵敏度进行障碍物监测，以使泊车控制器根据该超声波传感器的监测结果，控制车辆按照相应的泊车路线进行泊车。可见，该泊车系统借助自适应大灯装置，监测车辆的高度变化，适应性的调整超声波传感器的灵敏度，确保该泊车系统在各种负载工况都可以准确的探测到障碍物，提高了泊车系统对障碍物的探测性能，实现了自适应的智能泊车，从而对减少交通事故、保护生命安全具有重大的意义。

CN110775049A虽然公开了泊车控制器根据该超声波传感器的监测结果，控制车辆按照相应的泊车路线进行泊车；但不涉及通过车辆的坡度传感器，控制雷达参数调整：当坡度传感器信号为定值时，参数设定为默认状态；当坡度传感器信号为正负变化时，参数设定为增强状态，屏蔽路面碎石反射；以及通过车辆雨量传感器，控制雷达参数调整：当雨量传感器信号检测到无雨时，参数设定为默认状态；当雨量传感器信号反馈雨量时，参数设定为增强状态，屏蔽路面雨水反射；安全考虑，雨量值为大雨状态时，参数设定为默认状态。

CN104228830B公开了一种集成自动泊车车位探测和行车安全车距预警的装置及其方法，包括：传感器单元、动作单元、数据处王里单元、决策单元和执行单元。所述传感器单元指安装在车头的上一个脉冲激光雷达传感器，用于采集车辆前方的环境信息：所述动作单元包括步进电机和旋转平台，步进电机精确控制旋转平台的转动方向和角度；所述数据处理单元实时处理脉冲信号，通过计算把时间参数转换为距离参数：所述决策单元将数据处踵单元计算得到的距离参数与预先设定的安全距离作对比，做出决策；所述执行单元根据决策单元所得结果确定下一步所要执行动作。

CN104228830B虽然公开了所述传感器单元指安装在车头的上一个脉冲激光雷达传感器，用于采集车辆前方的环境信息，但不涉及通过车辆的坡度传感器，控制雷达参数调整：当坡度传感器信号为定值时，参数设定为默认状态；当坡度传感器信号为正负变化时，参数设定为增强状态，屏蔽路面碎石反射；以及通过车辆雨量传感器，控制雷达参数调整：当雨量传感器信号检测到无雨时，参数设定为默认状态；当雨量传感器信号反馈雨量时，参数设定为增强状态，屏蔽路面雨水反射；安全考虑，雨量值为大雨状态时，参数设定为默认状态。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述背景技术存在的不足，提供一种自动泊车控制方法。

本发明采用的技术方案是：一种自动泊车控制方法，开启自动泊车功能后，对雷达阈值进行初始化，实时采集车辆所在位置的湿度、温度、雨量和坡度信息，根据采集的湿度、温度、雨量和坡度信息对所述雷达阈值进行实时修正，基于修正后的雷达阈值对车辆进行自动泊车控制直至泊车结束。

进一步地，对所述雷达阈值进行实时修正过程中，每行驶一定距离根据坡度信息对雷达阈值进行修正一次，同时周期性采集湿度、温度、雨量信息，根据湿度、温度、雨量信息周期性对雷达阈值进行修正，所述采集湿度、温度、雨量信息的初始时刻间隔一定时间。

进一步地，采集的湿度信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：

步骤1：标定湿度初值，根据湿度初值计算该湿度初值下的雷达湿度能量衰减初值

步骤2：根据车辆所在位置的实际湿度计算实际湿度下的雷达湿度能量衰减实际值

步骤3：根据湿度能量衰减实际值和湿度能量衰减初值/>的计算湿度能量衰减差值/>

步骤4：通过查找雷达特性参数表得到每个雷达阈值对应的湿度能量衰减值，基于所有的湿度能量衰减值和湿度能量衰减初值确定雷达阈值的湿度能量衰减差值表；

步骤5：通过查找湿度能量衰减差值表得到湿度能量衰减差值所对应的实际雷达阈值，将所述实际雷达阈值作为实际湿度下的修正雷达阈值。

进一步地，采集的温度信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：

步骤1：标定温度初值，根据温度初值计算该温度初值下的雷达温度能量衰减初值A_T0；

步骤2：根据车辆所在位置的实际温度计算实际温度下的雷达温度能量衰减实际值A_Th；

步骤3：根据温度能量衰减实际值A_Th和温度能量衰减初值A_T0的计算温度能量衰减差值A_Td；

步骤4：通过查找雷达特性参数表得到每个雷达阈值对应的温度能量衰减值，基于所有的温度能量衰减值和温度能量衰减初值确定雷达阈值的温度能量衰减差值表；

步骤5：通过查找温度能量衰减差值表得到温度能量衰减差值A_Td所对应的实际雷达阈值，将所述实际雷达阈值作为实际温度下的修正雷达阈值。

进一步地，采集的雨量信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：标定不同雨量等级对应的雷达阈值增量值形成雨量-阈值增量表，根据车辆所在位置的实际雨量值确定实际雨量等级，查找雨量-阈值增量表确定雷达雨量阈值实际增量值，将上一时刻修正的雷达阈值与雷达雨量阈值实际增量值相加作为实际雨量下的修正雷达阈值。

进一步地，采集的坡度信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：

根据车辆参数确定车辆平均车速；若车辆平均车速小于设定车速，则计算车辆位移s，直至车辆位移s等于设定距离L；

每行驶一个设定距离L，根据实际检测的坡度信号，确定车辆行驶一个设定距离L时的坡度平均值θ_aver、坡度最大值θ_max、坡度最小值θ_min；

根据坡度平均值θ_aver、坡度最大值θ_max、坡度最小值θ_min计算坡度θ偏离坡度平均值θ_aver的次数i及坡度偏移量θ_{max_offset}、θ_{min_offset}；

根据次数i及坡度偏移量θ_{max_offset}、θ_{min_offset}确定雷达坡度阈值增量值，将上一时刻修正的雷达阈值与雷达坡度阈值增量值相加作为行驶设定距离L后的修正雷达阈值。

进一步地，计算次数i个过程为：每当坡度θ从大于坡度平均值θ_aver变化到小于坡度平均值θ_aver或坡度θ从小于坡度平均值θ_aver变化到大于坡度平均值θ_aver则计数一次。

进一步地，所述坡度偏移量θ_{max_offset}＝|θ_max-θ_aver|，θ_{min_offset}＝|θ_aver-θ_min|。

进一步地，确定雷达坡度阈值增量值的过程为：

若次数i≥N，且max(θ_{max_offset}，θ_{min_offset})<M，则确定雷达坡度阈值增量值为设定增量Q；

若次数i≥N，且max(θ_{max_offset}，θ_{min_offset})≥M，则确定雷达坡度阈值增量值为0；

若次数i<N，且行驶的最近的前两个设定距离L中至少一个次数 i>N，则确定雷达坡度阈值增量值为设定增量Q；

若次数i<N，且行驶的最近的前两个设定距离L中的次数i均≤N，则确定雷达坡度阈值增量值为0。

更进一步地，所述N的取值为2-8。

上述各设定值、标定值均根据实际需要设置。

本发明利用车辆现有测物理传感部件结合泊车控制器对雷达阈值进行修正，不增加部件成本，降低了在碎石路面、雨天工况等特殊环境雷达的误探测率，提高雷达测距精度及泊车辅助系统泊车成功率。

附图说明

图1为本发明自动泊车控制系统的示意图。

图2为本发明对雷达阈值进行修正的示意图。

图3为本发明根据温湿度修正雷达阈值的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以互相结合。

超声波通过物体反射的回波探测距离，回波经过换能器转换为电能并进行放大增益，若能量大于设定的阈值，则确认检测到物体并反馈给自动泊车辅助系统。探测精度受物体体积、表面形状、表面材料等影响。因此当车辆处于凹凸不平路面(如碎石路面)，或者在雨天工况，碎石、雨滴等反射传感器发出的声波，并且回波能量大于设定的阈值，则雷达收到不符合预期的回波能量，进而发生误探测，影响雷达探测精度，导致泊车辅助系统无法搜索到车位或规划泊车路径，降低了泊车成功率。

为解决上述问题本发明提供一种自动泊车控制方法，如图1所示为泊车控制系统的示意图，通过车辆上现有温度传感器、湿度传感器、雨量传感器、坡度传感器，识别车辆所处的环境。据此泊车控制器调整雷达接收回波能量阈值大小(雷达阈值范围0～31，阈值越大，接收能量越大。一般此阈值根据各种工况标定后固定)，增大或减小雷达阈值，提高或降低接收波的能量门限值。降低超声波雷达在雨天、高温、高湿、碎石路面等特殊工况的雷达误探测概率，提高雷达探测精度，进而提高泊车成功率。

驾驶开启自动泊车功能时，泊车控制器对超声波雷达阈值进行初始化，设为标定值，如图2所示，泊车控制器根据湿度传感器发出的湿度信息对雷达阈值进行修正；系统根据温度传感器发出的温度信息对雷达阈值进行修正；系统根据坡度传感器发出的坡度信息对雷达阈值进行修正；系统根据雨量传感器发出的雨量信息对雷达阈值进行修正，基于修正后的雷达阈值对车辆进行自动泊车控制，泊车结束时，结束雷达阈值调整。

对所述雷达阈值进行实时修正过程中，每行驶一定距离根据坡度信息对雷达阈值进行修正一次，同时泊车过程中，周期性采集湿度、温度、雨量信息，采集顺序并不唯一，可以任意调整三者采集顺序，根据湿度、温度、雨量信息周期性对雷达阈值进行修正，所述采集湿度、温度、雨量信息的初始时刻间隔一定时间，避免同一时刻基于两个信息修正造成冲突。以下描述中出现的雷达阈值为默认值，表示是离当前时刻最近的一次雷达阈值修正值，最近的一次修正可能是湿度、温度、雨量、坡度修正中的任意一种。

声波在空气中传播的过程中将产生热弛豫现象，能量将被吸收衰减，吸收衰减与空气温度、湿度有关。能量衰减值A与湿度关系如下：

式中，f为声波频率，d为传播距离；

从上式可看出，当雷达发射频率确定，且传播距离相同时，能量衰减值A与湿度成反比，即湿度越大，声波在空气中传播衰减越小，相同情况下，雷达接收的能量将变大，故湿度大时，原来无法探测到物体，由于反射能力变大，将被雷达探测到，雷达因此容易发生误探测。

基于上述原理，如图3所示，本发明通过车辆湿度传感器对调整雷达阈值进行实时修正的步骤如下，

步骤1：在某一湿度(为标定值)条件下，对雷达阈值进行标定，并计算湿度能量衰减初值

步骤2：通过湿度传感器得到当前环境实际湿度，根据上述公式 (1)算出此实际湿度下的湿度能量衰减实际值

步骤3：计算湿度能量衰减实际值与湿度能量衰减初值/>的差值得到湿度能量衰减差值/>

步骤4：通过查找雷达特性参数表得到每个雷达阈值对应的湿度能量衰减值，并减去标定阈值下的湿度能量衰减初值可得到各雷达阈值的湿度能量衰减差值表。通过阈值能量差值表得出A_d所对应的阈值；

步骤5：通过查找湿度能量衰减差值表得到湿度能量衰减差值所对应的实际雷达阈值，泊车控制器将所述实际雷达阈值作为当前实际湿度下的修正雷达阈值。

能量衰减值A与温度T关系估计如下：

式中，为20℃时对应的能量衰减值，ΔT为与20℃的温度差，β＝4*10^-6，f为声波频率；

由上式(2)可得，当其他参数不变时，在雷达工作温度区间 (-40～85℃)，雷达传播能量衰减随温度的升高先升高，而后降低。因此在高、低温时，声波在空气中能量衰减小，相同情况下，雷达接收的能量将变大，雷达容易发生误探测。

基于上述原理，本发明通过车辆温度传感器对调整雷达阈值进行实时修正的步骤如下，

步骤1：在20℃条件下，对雷达进行标定参数，并计算温度能量衰减值A_T0；

步骤2：通过温度传感器得到当前环境实际温度，根据上述公式 (2)计算此温度下温度能量衰减值A_Tt；

步骤3：计算温度能量衰减值A_Tt与20℃温度能量衰减值A_T0的温度能量衰减差值A_Td；

步骤4：通过查找雷达特性参数表得到每个雷达阈值对应的温度能量衰减值，并减去20℃时阈值对应的温度能量衰减值A_T0，可得到各雷达阈值的温度能量衰减差值表。通过阈值能量差值表得出A_d所对应的阈值；

根据雷达特性参数表得到每个阈值对应的雷达接收能量值，可得到各阈值与20℃时阈值能量差值表。通过阈值能量差值表得出A_Td所对应的阈值；

步骤5：通过查找温度能量衰减差值表得到温度能量衰减差值A_Td所对应的实际雷达阈值，泊车控制器将所述实际雷达阈值作为当前实际温度下的修正雷达阈值。

通过车辆的坡度传感器，调整雷达阈值。当坡度传感器信号为定值时，阈值设定为默认值；当坡度传感器信号正负变化时，提高雷达阈值，降低路面碎石反射对雷达探测的影响；例如，当车辆在碎石路面搜索车位并泊车时，车辆行使在凹凸不平的路面，且此时车速较低 (搜索车位车速一般20km/h以下，泊车车速一般不超过10km/h)。根据坡度传感器发出的坡度信号值及其变化情况，根据轮速传感器确定车辆行驶距离，来确认车辆行使在碎石路面上，则泊车控制器增大雷达接收回波能量阈值(可标定)来降低小碎石产生的探测干扰，从而提高车辆泊车成功率。

具体步骤如下：驾驶员开启自动泊车功能并进入搜索车位模式，根据4个轮的轮速传感器，计算车辆平均车速vt。

若平均车速Vt<20km/h，对平均车速vt进行积分计算车辆位移s，直至s等于车长L；

通过坡度传感器给出的坡度信号，计算车辆行驶一个车长L时的坡度平均值θ_aver、坡度最大值θ_max、坡度最小值θ_min；

计算坡度θ偏离θ_aver次数i，每当θ从大于θ_aver到小于θ_aver或θ小于θ_aver到大于θ_aver计数一次。

计算坡度偏移量θ_{max_offset}＝|θ_max-θ_aver|，θ_{min_offset}＝|θ_aver-θ_min|。

若次数i≥5，且max(θ_{max_offset}，θ_{min_offset})<5，则判定车辆行驶在碎石路面上，则确定雷达坡度阈值增量值为设定增量Q，

若次数i≥5，且max(θ_{max_offset}，θ_{min_offset})≥5，则车辆行驶在较大凹坑或突起的崎岖路上，安全考虑，雷达阈值设置为默认值，即雷达坡度阈值增量值为0；该默认值为上一次最近的修正值。

若次数i<5，且最近的前两个车长L中至少一个i>5，则保持增大的雷达阈值，即确定雷达坡度阈值增量值为设定增量Q；

若次数i<5，且前两个车长L的i都≤5，则车辆行驶在平坦路面，雷达阈值设置为默认值，即雷达坡度阈值增量值为0。

通过车辆雨量传感器，调整雷达参数：标定不同雨量等级对应的雷达阈值增量值形成雨量-阈值增量表，根据车辆所在位置的实际雨量值确定实际雨量等级，查找雨量-阈值增量表确定雷达雨量阈值实际增量值，将上一时刻修正的雷达阈值与雷达雨量阈值实际增量值相加作为实际雨量下的修正雷达阈值。

当雨量传感器检测无雨时，参数设定为默认值，即增量为零；当雨量传感器检测到有雨时，根据雨量传感器输出雨量值的大小，逐渐增大雷达参数阈值，降低路面雨水反射对雷达的影响；安全考虑，当雨量传感器输出信号值对应为大雨时，参数设定为默认值；例如，安装在车内后视镜底座的红外雨量传感器通过接收光亮的大小来识别是否下雨并反馈雨量。未下雨时，传感器发出的光在挡风玻璃上全反射后由接收器100％接收。下雨时，雨水滴在挡风玻璃上，将改变折射率，接收的辐射强度改变，雨量越大，接收辐射强度越低。根据实际车辆情况(挡风玻璃层数、各层材料)、以及实际下雨量进行标定，可输出确定的雨量值。雨量传感器接收光强度与发射光强百分比与雨量值、雨量等级对应如下：

接收光强度百分比/％	雨量值/mm	雨量等级
			100	0	无雨
95～99	<2.5	小雨
			80～99	2.6～8	中雨
60～79	8.1～15	大雨
			<60	>15	暴雨

下雨时，雷达对雨水的误探测概率与雨量值大小正相关，雨越大，雨滴越大，雷达越容易探测到溅起的雨水。因此可根据雷达特性及雨量值对雷达阈值进行相应调整。当雨量传感器发出的雨量信号值对应为中雨和小雨时，根据雨量值上调雷达接收能量阈值，降低雨滴产生的探测干扰。例如，无雨时，雨量值为0，雷达阈值设置为15。当雨量传感器发出的雨量值为1mm时，雷达阈值上调至16，当雨量值为 5mm时，雷达阈值继续上调至20。出于安全考虑，当雨量传感器发出的雨量信号对应值为大雨时，将雷达接收能量阈值调回通用设定值，例如当雨量值由7mm变为9mm时，将雷达阈值由22调至15。

以上仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (8)

1.一种自动泊车控制方法，其特征在于：开启自动泊车功能后，对雷达阈值进行初始化，实时采集车辆所在位置的湿度、温度、雨量和坡度信息，根据采集的湿度、温度、雨量和坡度信息对所述雷达阈值进行实时修正，基于修正后的雷达阈值对车辆进行自动泊车控制直至泊车结束，所述雷达阈值为雷达接收回波能量阈值；

对所述雷达阈值进行实时修正过程中，每行驶一定距离根据坡度信息对雷达阈值进行修正一次，同时周期性采集湿度、温度、雨量信息，根据湿度、温度、雨量信息周期性对雷达阈值进行修正，所述采集湿度、温度、雨量信息的初始时刻间隔一定时间；

采集的湿度信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：

步骤1：标定湿度初值，根据湿度初值计算该湿度初值下的雷达湿度能量衰减初值

步骤2：根据车辆所在位置的实际湿度计算实际湿度下的雷达湿度能量衰减实际值

步骤3：根据湿度能量衰减实际值和湿度能量衰减初值/>的计算湿度能量衰减差值/>

步骤4：通过查找雷达特性参数表得到每个雷达阈值对应的湿度能量衰减值，基于所有的湿度能量衰减值和湿度能量衰减初值确定雷达阈值的湿度能量衰减差值表；

步骤5：通过查找湿度能量衰减差值表得到湿度能量衰减差值所对应的实际雷达阈值，将所述实际雷达阈值作为实际湿度下的修正雷达阈值。

2.根据权利要求1所述的自动泊车控制方法，其特征在于：采集的温度信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：

步骤1：标定温度初值，根据温度初值计算该温度初值下的雷达温度能量衰减初值A_T0；

步骤2：根据车辆所在位置的实际温度计算实际温度下的雷达温度能量衰减实际值A_Th；

步骤3：根据温度能量衰减实际值A_Th和温度能量衰减初值A_T0的计算温度能量衰减差值A_Td；

步骤4：通过查找雷达特性参数表得到每个雷达阈值对应的温度能量衰减值，基于所有的温度能量衰减值和温度能量衰减初值确定雷达阈值的温度能量衰减差值表；

步骤5：通过查找温度能量衰减差值表得到温度能量衰减差值A_Td所对应的实际雷达阈值，将所述实际雷达阈值作为实际温度下的修正雷达阈值。

3.根据权利要求1所述的自动泊车控制方法，其特征在于：采集的雨量信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：标定不同雨量等级对应的雷达阈值增量值形成雨量-阈值增量表，根据车辆所在位置的实际雨量值确定实际雨量等级，查找雨量-阈值增量表确定雷达雨量阈值实际增量值，将上一时刻修正的雷达阈值与雷达雨量阈值实际增量值相加作为实际雨量下的修正雷达阈值。

4.根据权利要求1所述的自动泊车控制方法，其特征在于：采集的坡度信息对所述雷达阈值进行实时修正的过程为：

根据车辆参数确定车辆平均车速；若车辆平均车速小于设定车速，则计算车辆位移s，直至车辆位移s等于设定距离L；

每行驶一个设定距离L，根据实际检测的坡度信号，确定车辆行驶一个设定距离L时的坡度平均值θ_aver、坡度最大值θ_max、坡度最小值θ_min；

根据坡度平均值θ_aver、坡度最大值θ_max、坡度最小值θ_min计算坡度θ偏离坡度平均值θ_aver的次数i及坡度偏移量θ_{max_offset}、θ_{min_offset}；

根据次数i及坡度偏移量θ_{max_offset}、θ_{min_offset}确定雷达坡度阈值增量值，将上一时刻修正的雷达阈值与雷达坡度阈值增量值相加作为行驶设定距离L后的修正雷达阈值。

5.根据权利要求4所述的自动泊车控制方法，其特征在于：计算次数i个过程为：每当坡度θ从大于坡度平均值θ_aver变化到小于坡度平均值θ_aver或坡度θ从小于坡度平均值θ_aver变化到大于坡度平均值θ_aver则计数一次。

6.根据权利要求4所述的自动泊车控制方法，其特征在于：所述坡度偏移量θ_{max_offset}＝|θ_max-θ_aver|，θ_{min_offset}＝|θ_aver-θ_min|。

7.根据权利要求4所述的自动泊车控制方法，其特征在于：确定雷达坡度阈值增量值的过程为：

若次数i≥N，且max(θ_{max_offset}，θ_{min_offset})<M，则确定雷达坡度阈值增量值为设定增量Q；

若次数i≥N，且max(θ_{max_offset}，θ_{min_offset})≥M，则确定雷达坡度阈值增量值为0；

若次数i<N，且行驶的最近的前两个设定距离L中至少一个次数i>N，则确定雷达坡度阈值增量值为设定增量Q；

若次数i<N，且行驶的最近的前两个设定距离L中的次数i均≤N，则确定雷达坡度阈值增量值为0。

8.根据权利要求7所述的自动泊车控制方法，其特征在于：所述N的取值为2-8。