基于信息融合的自动泊车系统多工况车位识别和决策规划

针对自动泊车系统中对斜式车位识别的缺失,在原有平行车位和垂直车位识别基础上,通过距离和视觉信息的相互融合,提出一种智能识别日常生活中斜式车位的方法,并能够完成多工况车位的识别及泊车.该方法利用超声波传感器、摄像头和车轮速度传感器的信息得出车辆的车身姿态特征参数,采用Sugeno型模糊推理方法计算出水平、垂直和斜式三种不同的车位类型;使用Matlab/simulink搭建多工况车位识别模型和相应路径规划模型,并针对六种不同类型斜式车位、平行车位以及垂直车位场景进行仿真分析,并进行实车试验.仿真和实车试验验证上述车位识别方法及路径规划策略的有效性和合理性.     

基于视觉的车位线识别算法

提出了一种自动泊车系统中采用视觉方法通过识别车位线来确定泊车位的算法。采用金字塔分层搜索策略,首先,在灰度直方图上应用K均值聚类法对图像进行二值化,提取车位线骨架,采用Hough变换检测骨架,并利用基于密度的无参数聚类方法对骨架线聚类,在金字塔高层图像上确定车位角点候选点;然后,在金字塔最底层图像上选择感兴趣区域,采用改进的基于距离变换的骨架提取算法提取骨架,使用遗传算法对车位角点骨架进行精确匹配,根据实际车位角点的分布特征确定目标车位;最后,在室外不同环境下采集多张车位图片进行算法的有效性和快速性验证实验。实验结果表明,采用基于视觉的车位线识别算法进行车位检测能较大地提高检测的效率和识别正确率。     

基于信息融合的自动泊车系统车位智能识别

针对自动泊车系统对不同类型停车位进行识别的要求,提出一种基于距离和视觉信息融合的停车位智能识别方法。建立了根据超声波传感器、视觉信息传感器、里程计信息来辨识停车位两侧车辆姿态和车位参数的模型,根据Mamdani模糊推理计算输出相应的泊车车位识别结果。利用Matlab/Simulink搭建车位自动辨识以及相应的泊车路径仿真模型,针对五个典型的停车位场景进行了仿真分析,仿真结果验证了车位智能识别和泊车路径规划方案的合理性和有效性。将自主开发的自动泊车系统搭载于某轿车进行试验,试验结果表明,该泊车系统对规则和不规则车位的自动识别正确率为88%~98%,平均值为92.8%,从而验证了车位智能识别方法的良好效果。     

基于超声波雷达的改进车位检测算法研究

针对传统车位检测算法因难以捕捉距离跳变和确定车位姿态而导致检测准确性不足的问题，提出了一种基于拟合特征线段的改进车位检测算法。针对超声波雷达幅值衰减设计了能量增益补偿方案；根据车辆实时位姿和超声波距离数据拟合代表障碍物轮廓的特征线段，借助激光雷达对特征线段拟合精度进行评价，并进一步设计了融合车位初步检测、车位再判断、车位约束条件判断及车位姿态计算的检测流程。利用实车平台对所提算法进行了实验验证，实验结果表明，所提算法的平均检测准确率达92.5%，能为智能汽车泊车系统提供准确、可靠的目标车位信息。     

基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究

车位检测是自动泊车至关重要的环节,在复杂情况下,为同时实现自动泊车视觉系统对车位识别和车位状态分类,提出一种基于改进掩模区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask-RCNN)算法的C-Mask-RCNN车位检测算法。C-Mask-RCNN车位检测算法通过在Mask-RCNN算法的ResNet50特征提取网络中增加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使模型更加关注车位相关的语义信息。利用C-Mask-RCNN车位检测算法中的区域卷积神经网络(Regions with Convolution Neural Network,RCNN)分支网络进行车位检测,实现Keypiont分支进行车位8个关键点的预测。实验结果表明,改进后的C-Mask-RCNN车位检测算法较Mask-RCNN算法在车位类型识别平均精确率上提升7.4%,在车位状态识别平均精确率上提升11.1%,并且车位线关键点预测的平均像素误差减少15.1 px。     

局部纹理特征改进空闲车位智能检测算法

针对车辆数量的爆炸式增长而智能停车场车位检测速度慢、正确率低的问题,提出了一种基于局部二值纹理特征改进的空闲车位检测算法,算法首先将监控摄像机采集的车位图像降噪滤波后转化为局部二值模式,然后通过结构模板集提取图像的局部二值纹理特征,作为空闲车位和有车车位的识别特征,最后通过核Fisher判别方法实现空闲车位的检测。实验结果表明,所提方法对空闲车位的正确检测概率达到91.57%,对有车车位的错误检测概率只有4.46%,满足停车场空闲车位自动检测的要求,检测性能优于实验中采用的对比方法。     

基于视觉的平面关节机器人避障路径规划

针对平面关节机器人工作平面相对固定的特性，利用相机获取工作平面的环境信息。从图片构建地图信息的过程中，提取障碍物轮廓作为障碍物栅格，并将世界坐标下的安全距离映射为像素坐标下的安全像素距离，再将轮廓曲线沿法向向外扩展安全像素距离得到完整的地图信息。考虑到传统A*算法搜索的路径存在冗余节点会对后续机器人的速度规划带来较大的困难，利用改进的A*算法，剔除了路径上的冗余节点，减小了速度规划的复杂度；同时，障碍物轮廓已被扩展安全像素距离，保证了路径搜索过程中节点到障碍物的最小距离，实现了安全距离可控的避障路径规划。     

基于线结构光单平面标定的 3D 成像方法研究

针对现有线结构光3D成像系统标定步骤繁琐、标定鲁棒性低等问题,本文提出了基于线结构光单平面标定的3D成像方法,实现高精度、高鲁棒性的3D成像。该3D成像方法通过构建结构光平面到成像面的单平面映射模型简化了三维空间的标定步骤,提高了系统的鲁棒性。该模型基于棋盘格图像内角点坐标作为线结构光平面标定计算控制点,提高了标定控制点个数和降低了标定的偶然误差;该模型无需进行成像系统内外参矩阵估计,精简了标定中间步骤;该模型无需计算线结构光图像光条中心点,避免了图像算法误差对标定结果的影响。实验结果表明,该3D成像方法标定步骤简单,标定控制点多、鲁棒性高,标定平均距离残差0.158 mm,单点的重复性测量精度优于±1μm。     

基于Matlab的自动泊车系统

文章基于多传感器数据融合级数讨论泊车的路径规划及算法,通过车辆泊车的起始点坐标、转向角以及后轮轴中心的运动轨迹方程计算出泊车的终点坐标,即后轮轴中心点的坐标,然后建立GUI对象,编辑界面布局,最后编写相应的程序代码。经测试,系统实现了自动泊车路径规划的初始化即初始点位置、仿真、停止仿真和留下轨迹功能。仿真的结果可以表明本设计采用的算法能够有效地完成自动泊车,不过系统仍有进一步优化的可能性。     

基于自由靶标的线结构光视觉测量系统标定研究

针对现有的线结构光视觉测量系统现场标定方法存在效率低、操作复杂等不足,提出了一种基于自由移动平面靶标的标定方法。该方法以平面靶标作为标定对象,首先采用张正友的方法标定出了摄像机内部参数,然后引入了线结构光和自由移动平面靶标,以各种位姿下靶标内的激光条纹与棋盘格角点边线交点作为特征点,求取了特征点在摄像机坐标系下的坐标,并拟合出了结构光面平面方程,从而完成了整个测量系统的标定。试验结果表明,采用上述方法标定后的线结构光视觉测量系统测量误差小于1%,达到了较高的标定精度,能够满足使用要求。     

一种简化辅助泊车模型的建立与仿真研究

通过简化运动与转向过程中的车辆以及停车位,提取出车辆以及停车位的主要参数,建立了一种基于运动学及转向模型的两阶段简化辅助泊车模型。应用该模型在MATLAB中进行模拟泊车分析,模拟计算结果与实车泊车入位过程一致性较好,该模型可推广应用于实车泊车系统没计。     

一种泊车系统超声波障碍物检测方法

超声波障碍物检测是智能泊车系统的基础模块,为了精确计算障碍物距离,采用两点定位法,即利用同一个超声波探头不同时刻的2个点,分别测量得到障碍物距离发波点的距离信息,通过三角函数计算出车辆周围的障碍物坐标及距离车辆最近的障碍物距离。并采用多个传感器的计算数据进行校对,从而可以计算出更加精确的、可靠的障碍物距离,形成了完整的、精确的超声传感器障碍物检测方法,为轨迹规划模块、车位搜寻模块及车辆控制模块提供了决策的依据。     

基于激光雷达的自动泊车系统

自动泊车的任务复杂且精度要求较高,为此设计了基于激光雷达的自动泊车系统,主要通过高精度的激光雷达进行车位检测和车辆定位。泊车过程为先通过车身姿态的预调整,来更精确地检测车位,再进行安全易控的路径规划,最后通过前馈反馈控制进行路径跟随。仿真结果证明该泊车方法精度高,系统稳定可行。     

线控四轮转向汽车自主代客泊车路径规划

针对线控四轮转向汽车自主代客泊车路径规划问题,提出了一种对动态障碍物具有自适应能力的自主代客泊车路径规划方法。首先,采用栅格地图描述停车场环境信息,将连续状态空间中的自主代客泊车路径规划问题转化为离散状态空间中的自主代客泊车路径规划问题,并采用各向同性的圆形结构元素对栅格地图进行膨胀处理,使规划的自主代客泊车路径与障碍物之间保持一定的安全距离。随后,采用D* Lite算法规划出对动态障碍物具有自适应能力的全局自主代客泊车路径,并采用动态窗口法和圆弧-直线组合方式沿着全局路径规划出满足线控四轮转向汽车运动学和机械约束的局部自主代客泊车路径,引导汽车安全无碰撞地进入斜向泊车位。最后,通过仿真验证所提方法的可行性,结果表明：所提出的方法可以在动态障碍物存在的自主代客泊车场景中规划出安全无碰撞的可行路径,引导汽车进入目标斜向泊车位。     

基于入位基准线的避死区自动泊车路径规划

为避免自动泊车过程中出现泊车死区,提出一种在车位外部汽车自动向前行驶至前进水平线的轨迹计算方法;为了减小泊车所需的车位长度,研究了由前进水平线倒车泊入车位,并保证该泊车轨迹经过入位基准线的方法。通过确定出的几个必须经过的定点坐标,利用插值样条理论与几何数学,确定出汽车在车位外部的泊车路径及其函数,且该函数具有唯一性,因此减少了自动泊车过程中系统不断进行反馈与纠正的计算过程。通过实验车的模拟验证,证明了路径规划的正确性。利用CarSim软件进行泊车过程的运动仿真,并对绘制出的轨迹线进行分析,结果表明该方法能控制汽车自动前进至非泊车死区位置,并可以减少对泊车所需车位长度的要求。     

商用车气压电子驻车系统坡道辅助控制方法

商用车气压电子驻车系统是用来替代传统机械式手刹的电子设备,可提升驾驶体验与行车安全性,是实现车辆制动智能化的核心装置。针对气压电子驻车系统坡道辅助功能进行研究,首先,针对气压电子驻车系统进行理论建模,并基于该模型设计商用车坡道辅助快速起步控制策略与控制方法;然后,构建基于IPG/TruckMaker-MATLAB的商用车电控气压驻车制动系统控制方法联合仿真平台。仿真验证了商用车电子驻车系统坡道辅助起步控制策略,并对基于逻辑门限的坡道辅助快速起步控制的逻辑门限值、占空比和频率等控制参数进行了仿真优化,验证了控制方法的有效性和实用性,可为商用车气压电子驻车制动控制系统的开发提供理论与实践参考。     

多信息融合自动泊车系统研究综述

自动泊车系统能帮助驾驶者更好地进行泊车操作,减少泊车时的心理压力。为了增加泊车系统的应用场景及成功率,对多信息融合自动泊车系统的关键研究进行了归纳与总结。从车位识别传感器、路径规划、控制器、传感器多信息融合体系的研究分析中介绍了多信息泊车系统现状,提出了泊车系统发展中存在的问题与挑战。