基于超声波雷达的泊车位类型检测

环境感知系统作为自动泊车系统的基础,其系统鲁棒性和精确性对于泊车成功率有着决定性的作用。目前车位检测方法主要分为测距技术和视觉技术两种。文章通过探讨超声波雷达的测距变化特点,对车位检测方法进行研究,确定不同类型泊车位情况下的车位约束条件,分辨待泊入泊车位的具体类型,为自动泊车做理论基础准备。     

轻量化车位识别网络与流畅泊车路径规划设计

深度学习在自动驾驶开发中得到广泛应用，而在低算力嵌入式平台上部署高算力需求的车位识别网络及复杂的路径规划算法成为行业挑战，因此本文首先设计了轻量化车位识别网络结构，对不同场景下的车位关键点进行检测，其次基于深度搜索设计了快速泊车路径规划算法，然后基于OpenVX的框架将模型和算法部署在多核异构平台上，最终在实车平台上进行自动泊车功能验证。试验结果表明车位检出率大于98%，泊入成功率大于96%，泊车系统运行时间小于40ms，满足实时性要求。     

基于深度学习的停车位检测研究

随着智能网联汽车的发展，越来越多的学者投身于L4级以上的稳定的自动驾驶算法研究中来。自动泊车系统作为智能网联汽车的一项重要功能，能够在有效提升驾驶体验的同时，降低由于复杂地段的泊车困难带来的交通事故和经济损失，因此自动泊车在学术界和工业界掀起了研究热潮。传统的自动泊车系统中对于车位的感知依赖于超声波雷达，并且对车位空间结构有诸多限制。由于复杂的视觉环境和环视图像上停车位的不完整显示，基于视觉的停车位检测是一项重大挑战。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车位检测算法，设计适用于车载环视图像的多重沙漏网络，并引入一种策略选择最佳感受野，从而联合检测停车位的角和线特征。所提出的方法达到了较高的精度和召回率，在搭载GPU的嵌入式移动终端可以达到30 FPS的实时性和较高的精准度。     

基于全景图像与人机交互的自动泊车系统

针对目前自动泊车系统对传感器数量和算力要求较高的问题，提出了一种基于全景图像与人机交互的自动泊车系统方案，针对改进的空闲停车位网络（VPS-Net）进行量化感知训练，实现实时车位检测和车位占据分类，同时借助驾驶员对周围环境的判断，仅利用车身四周的4个环视鱼眼摄像头完成空车位检测与泊车环境实时监测，并利用多段式路径规划与路径跟踪控制器实现车辆平稳、准确地停入车位。验证结果表明，该系统可以在各种典型车位和光照条件下实现自动泊车。     

家庭式泊车系统设计

随着传感器、硬件及泊车技术的进步,自动泊车产品由车位附近的半自动泊车、全自动泊车,逐步向最后一公里的场景发展。最后一公里场景分为适用于商场的代客泊车及适用于固定车位的家庭式泊车。论文对家庭式泊车进行系统设计,介绍了系统的硬件结构、功能及工作流程。首先需要驾驶员开一次车,以建立停车场出入口到目标车位的地图及车辆参考轨迹,之后就可以在停车场出入口下车,车辆自主泊车。针对该系统建图流程简单,泊入精度高,支持避障等特点,对相关关键技术进行论述。最后,对该系统及改进方向进行总结和展望。     

自动驶出车位技术

福特公司发现，其自动泊车系统工作可靠。汽车自动转向，停人狭窄车位，减轻驾驶员泊车的苦恼。但唯一缺点是：若车位太小，停得进去却开不出来。在2014智能交通全球大会上，福特表示将在2015款锐界上同时提供自动泊车和自动驶出车位2种功能。该车计划将在2015年3月到达经销商，自动驶出车位功能将被涵盖在一个高科技安全配置选装包中。     

基于背景光照去除和连通区域的车位检测

基于视觉的自动泊车系统受光照不均匀的影响较大,且当图像信息较为复杂时,很难对车位做出准确判断,本文中提出了一种基于背景光照去除和连通区域的车位检测方法。使用鱼眼摄像头对车辆周围环境进行拍摄,对拍摄的图像进行处理得到全景鸟瞰图,并将其输入车位识别系统。通过从原始图像中去除背景光照,有效地解决了光照不均匀和背景复杂的问题,并设计了一种基于连通区域的车位提取方法,该方法简化了车位的提取,减少了车位识别的计算量。实验结果表明,所提出的方法可实现对车位的有效识别和精确定位。     

电动智能超跑SUV 荣威MARVEL X

正电动智能超跑SUV荣威MARVEL X是全球首款量产智能汽车,搭载了"最后一公里"自主泊车功能,可以支持智能化停车库,实现停车场自主行驶、车位寻找、车位识别、车位驶入驶出等智能驾驶场景。其拥有双巨屏智能集成交互系统、豪华底盘、梯形连杆后悬等6大豪华舒适标配,以及AR增强现实技术、无线智能给电系统、AI Pilot智能驾驶辅助系统、互联网汽车智能系统(斑马3.0版)等6大智能科     

自动泊车关键技术研究进展综述

自动泊车是汽车智能化的重要组成部分，代替了驾驶员进行泊车的繁琐操作，减少了泊车事故的发生，在新车上的装载量大幅增加。为了研究自动泊车的发展现状、现有不足与发展趋势，对自动泊车应用现状进行了分析，又从车位探测、路径规划和跟踪控制等技术方面进行了分析，总结现有自动泊车关键技术存在的不足之处和局限性，提出了自动泊车关键技术研究的未来趋势，为从事自动泊车技术研究提供参考。     

基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法

目前预定义几何集方法主要用于平行车位和垂直车位2种类型的泊车路径规划,对于未涵盖的停车位种类而言则存在无法规划泊车路径的问题,使得自主泊车系统对于能够泊入的车位种类存在局限性。为了设计斜列式泊车方式用以提高自主泊车系统中车位种类的覆盖率,提出一种基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法。首先,提出了斜列式C字形泊车路径规划方法,利用几何学设计一种圆弧相切斜线的路径,并通过多项式建模表征任意角度停车位下的斜列式C字形泊车路径;其次,通过分析泊车路径与停车位中可能发生碰撞的关键点之间的距离,构建了泊车路径碰撞约束模型,以此分析不同规格停车位下约束条件的参数,从而获得规划路径安全区域;然后,结合拓扑地图信息与斜列式C字形泊车路径规划的碰撞约束模型,获得合适的泊车路径起始点范围,继而生成与全局路径无缝衔接的安全泊车路径;最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证此方法的有效性,并通过实车试验证明实用性。结果表明：所提方法针对任意规格的斜列式停车位,均能有效地规划出无碰撞条件下的斜列式泊车路径;同时,车辆能够良好地跟踪所规划的路径,实现精准泊入停车位,证明所提方法能够提高自主泊车系统中停车位种类的覆盖率,并大幅度提高自主泊车系统的实用性。     

自动泊车系统泊车轨迹跟踪研究

汽车工业的发展给人们带来了极大便利,但随着汽车保有量的不断提升,城市规划已无法适应汽车数量的飞速增长,停车缺口巨大,停车难问题愈加严重,自动泊车系统的出现很好的解决了城市停车难问题,较大的提升了车辆的安全性及舒适性。自动泊车主要分为三个阶段,即障碍物识别、路径规划、车辆控制。而路径规划的过程主要受到车辆的自身参数及相关环境信息两个因素影响,汽车自身参数主要包括车长、车宽、车高、轴距、最小转弯半径等,周边环境信息主要包括车位的位置、车位的大小、泊车起始位置,及周边的障碍物位置等。当汽车设计出来后,其车身的各项参数也就随之确定,因此文章主要研究内容为路径规划过程中的车辆轨迹跟踪问题,通过车辆运动学建模及阿克曼转向几何对车辆进行建模分析,以掌握车身关键点的坐标信息、车辆的实时运动状态及趋势。     

基于YOLOv2-Tiny的环视实时车位线识别算法

车位线识别是自动泊车系统中感知环节的关键,本文基于轻量化的目标识别网络YOLOv2-Tiny实现车位角点检测,并通过对网络识别出的角点块区域进行灰度化、自适应二值化、开运算等预处理,后续进行骨架提取,利用概率霍夫变换检测角点骨架直线从而计算校正后的角点中心,并确定车位摆向。所提出的方法可用于检测不固定角度的平行、垂直与斜列车位,识别效果优异,检测效率高,可满足实时性要求。     

基于虚拟轮廓的自动泊车性能测试方法研究

自动泊车系统能够帮助驾驶员更好地进行泊车操作，减少泊车时的心理压力。为了提高自动泊车系统的准确度，提升自动泊车系统在不同车位场景下的成功率，对自动泊车系统的性能进行综合评价与分析。文章提出了一种基于虚拟轮廓车位的性能测试方法，完成自动泊车性能各项评价指标的智能化测试。基于提出的测试方法选取装备自动泊车系统的某款车辆进行了典型车位场景下的实车测试，验证了测试方法的精确性、高效性以及便捷性，为自动泊车系统的开发验证提供了技术支撑。     

基于双目视觉和路径规划的车辆自动泊车系统

主要讨论了作为无人驾驶智能汽车必备的重要功能之一的车辆自动泊车系统的总体构架,着重研究了其中用于识别泊车位环境、作为整个系统信息输入端的感知导航系统(基于双目视觉和陀螺仪)及根据所采集的信息判断环境空间大小并生成适当泊车路径的路径生成系统(基于路径规划).     

2015款上海通用昂科威新技术剖析(七)

<正>昂科威配备自动泊车辅助系统,简称APA系统,此系统可以辅助驾驶员将车辆停入车位。自动泊车辅助系统可以实现水平或垂直两种泊车方式,在系统运行中驾驶员无须操作转向盘,方向可自动转向。系统默认为右侧自动泊车(如图122所示),打左转向灯可实现左侧自动泊车。自动泊车系统的操作过程是:当车速低于30km/h,挡位处于前进挡时,可以短按一次显示屏右侧的自动泊车开关(如图123所示)激活水平泊     

多约束平行泊车路径规划

针对不能满足平行泊车要求的狭小车位,提出了单向多次和双向多次路径规划方法。在确定了两种泊车轨迹的变量、碰撞约束函数以及规划目标后,利用matlab软件的非线性约束函数的优化功能求解泊车轨迹方程,并对两种路径规划方法进行仿真试验,结果表明,在相同的泊车环境下,两种路径规划方法都可实现安全顺利的泊车入位;通过实车试验进一步验证了所提出的路径规划方法的安全性和有效性。     

资讯

<正>博世与戴姆勒联合研发全自动泊车系统2015年6月8日,博世、戴姆勒与car2go签订了相关协议,为实现自动泊车这一未来愿景正式启动了联合试点项目。这也意味着现有的泊车流程将被彻底改变:用户不必再亲自泊车或是在车库中寻找他们的车子;汽车能够独立地行驶至空车位,并轻松地从停车位中驶出。自动泊车既归因于拥有智能基础设施的停车场,也得益于博世的     

阶段约束下Gauss配点离散化平行车位自动泊车轨迹规划

针对平行车位自动泊车高精度轨迹规划，提出一种联立多阶段划分和非均匀Gauss配点参数化的轨迹优化算法。首先，结合车辆泊车动力学方程和约束条件建立了平行自动泊车数学模型；然后，根据泊车过程，提出将泊车过程划分为泊车起动、接近车位、进入车位、姿态调整、泊车落位5个阶段，并建立各阶段对应的不等式约束条件；进一步，在伪谱法算法框架下，结合阶段约束给出了多阶段局部高斯配点策略，以此实现分阶段独立配点离散，从而提高泊车轨迹规划的精准度和适应性；最后，在通用小型汽车模型上在长短车位上进行仿真测试，验证提出方法的正确性和适应性。结果显示，相较于分段区域Gauss伪谱法，改进方法在获得平滑泊车轨迹的同时泊车时间平均减少2.976 s，时间性能提升21.7%，表明了所提算法的有效性。     

“智能倒车”谁更智能？——两款智能倒车辅助系统对比

雷克萨斯LS460L是首款进入国内并拥有智能泊车辅助系统的车型,它率先在业界实现了全自动平行泊车和倒库泊车操作。雷克萨斯LS460S依靠这套智能泊车辅助系统,使用超声波传感器检测停车位置,并能结合摄像头识别停车线,汽车自动检测到停车位置和距离,只要驾驶者确认,该系统就会自动泊车。LS460L智能泊车系统的出现,引起了国内汽车电子企止对汽车安防倒车辅助系统产品无限的遐想。     

“智能倒车”谁更智能？--两款智能倒车辅助系统对比

雷克萨斯LS460L是首款进入国内并拥有智能泊车辅助系统的车型,它率先在业界实现了全自动平行泊车和倒库泊车操作。雷克萨斯LS460S依靠这套智能泊车辅助系统,使用超声波传感器检测停车位置,并能结合摄像头识别停车线,汽车自动检测到停车位置和距离,只要驾驶者确认,该系统就会自动泊车。LS460L智能泊车系统的出现,引起了国内汽车电子企止对汽车安防倒车辅助系统产品无限的遐想。