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。     

基于回旋曲线的垂直泊车路径规划

为解决垂直车位自动泊车路径规划问题，提出了一种算力要求低、泊车空间小的路径规划方法。首先，考虑泊车过程中碰撞约束、汽车运动学约束要求，基于直线-圆弧组合的方式，进行垂直泊车的一步和多步基础路径规划。然后，结合回旋曲线进行曲率优化，实现泊车路径的曲率平滑。最后利用仿真验证方法的可行性，结果表明：对于不同的横向泊车空间以及不同的初始姿态角，该方法均能够规划出安全、平滑的泊车路径。     

自动泊车系统的控制算法研究

自动泊车系统是汽车智能化发展的一个重要方向,也是无人驾驶技术的一部分。采用单目视觉的方法识别车位,为了使汽车能连续泊车入位,规划了基于回旋曲线的曲率连续泊车路径。同时,在装有单摄像机的模型车上对算法进行试验验证。结果表明,模型车准确识别车位,并连续泊入车位且以较好的姿态停于车位中间。对机器视觉在汽车上的广泛应用具有一定促进作用。     

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。     

基于改进快速探索随机树的复杂环境垂直泊车路径规划

针对车位狭窄、不规范停车带来的泊车困难问题，提出了一种基于改进快速探索随机树（RRT）的垂直泊车路径规划算法。为加快路径规划速度、提高规划质量，引入逆向树调整RRT目标点，使用高斯分布采样法及偏向性采样法进行融合采样，使用Reeds-Shepp(RS)曲线加快路径规划速度，并基于RS曲线进行了路径平滑优化。最后通过MATLAB仿真并与RRT及基于目标偏好的RRT(Goal-biasing RRT)进行比较，平均规划时间分别缩短52.3%与41.7%，路径代价分别减小17.7%与13.9%，证明了算法的有效性。     

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。     

基于狭窄垂直车位的多段式路径规划与仿真分析

自动泊车系统（APS）目前受到广泛的关注,但大部分研究忽略了车辆初始航向角偏差对整体泊车效果的影响,对此,论文研究了狭窄垂直车位场景下车辆初始航向角不为零的多段式路径规划方法。首先基于车辆最小转弯半径建立了车辆后轴中心运动轨迹方程,通过五次多项式对路径规划进行优化,实现路径曲率更连续、泊车更平顺和舒适。CarSim/Simulink联合仿真验证表明,五次多项式泊车路径优化方法可行,在满足泊车安全的基础上,泊车位所需实际宽度减少10.4%,长度减少15.3%。     

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。     

一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法研究

为解决目前量产自动泊车系统泊车成功率低、泊车完成后车辆姿态偏斜等问题，研究搭建基于阿克曼转向几何学和车辆运动学的车辆运动模型，构建基于可行驶区域的栅格电子地图，在几何路径规划方法中融入基于轨迹预判的碰撞约束方法和路径居中算法，采用车辆膨胀轮廓模型，最大程度利用电子地图可行驶区域和保证路径安全性，设计出一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法，并通过仿真测试和实车测试验证算法的可行性。该算法可大大提高泊车成功率，能帮助解决泊车完成后车辆偏斜不居中的问题。     

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。     

基于单目测距和逆向路径规划的自动平行泊车

根据生活实际的需要,文章提出一种基于单目测距和路径规划的自动泊车方法。首先确定泊车目标位置相对于车身的坐标,按照图像与实景比例在摄像机拍摄的图像中生成车身轮廓线框。然后驾驶员进行车身线框与泊车位的匹配,最后计算机实行逆向路径规划,采用碰撞分析,规划出最短泊车路径。此方法有效地解决了传统泊车系统利用超声波实时测距需要左右车位有车的局限性,并通过Matlab siumlink搭建模型进行运动仿真,检验了此方法的可行性和稳定性。     

基于有限状态机的代客泊车决策规划系统研究

针对当前代客泊车研究中对泊车规划起始点的位姿要求较高的问题，提出一种基于分层有限状态机的代客泊车系统决策方法，设计车辆上层功能状态机与下层行为状态机，根据车辆所处环境与定义规则，建立车辆各行为状态之间的逻辑切换关系，完成车辆代客泊车与定点召回功能。为确保车辆在进入泊车状态前处于不确定状态与位姿的情况下，针对垂直车位完成车辆泊入路径的规划，采用多段路径规划，同时对行车与泊车切换区域进行计算，保证车辆在不同位姿情况下，均可以规划出泊车路径。最终通过实车试验，验证了该代客泊车系统方案的可行性与可靠性。     

自动泊车系统关键技术及应用分析

针对城市泊车位越来越狭小、泊车环境变得更复杂的问题,总结了国内外自动泊车系统的研究及应用现状,重点阐述了泊车过程中的车位检测、路径规划、路径跟踪。进而归纳出目前自泊车系统存在的问题及未来发展的趋势。     

基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略

为了使全局路径与泊车路径无偏差对接，得到曲率连续的可行驶路径，为泊车模式切换提供精准位姿，提出基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略。首先，定义一种精简的停车场拓扑地图描述形式与道路拓扑设计原则，通过采集停车场内关键特征的定位数据建立停车场拓扑地图。其次，基于道路拓扑设计原则与泊车规划原则，设计“第1次平滑处理-路径协调-第2次平滑处理”的流程，对规划出的全局路径与泊车路径进行协调与优化。其中，“第1次平滑处理”利用对称极多项式，以车辆最小转向半径为约束，对全局路径的转折处平滑处理；“路径协调”通过节点替换的方式实现全局路径与泊车路径的无偏差对接；“第2次平滑处理”利用梯度下降的方法，分别优化前进段与倒车段的路径曲率，消除路径对接与均匀插值之后引起的曲率抖动。最后，在PreScan/Simulink联合仿真平台和实车试验平台上，验证路径协调与优化策略的有效性。研究结果表明：所提策略能够无偏差对接全局路径与泊车路径，并生成曲率平滑的可行驶路径，为横向控制提供了平滑变化的曲率值，有助于提高路径跟踪时转向的平稳性；在路径跟踪前为自主泊车控制系统提供了精准的泊车切换位姿，保证了低速自动驾驶与自动泊车之间的准确切换。     

基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划

针对常见的平行泊车场景,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划方法。以基于优化算法的泊车路径规划方法得出的泊车路径作为训练样本,利用Python脚本语言建立以自适应遗传算法和拟牛顿法为内核的自动化训练框架,使自动训练后的自适应神经模糊推理系统既可继承基于优化算法的泊车路径规划方法适用范围更广的优势,又有效解决该方法求解过程计算量大的问题。通过仿真分析验证所提出方法的可行性和有效性,结果表明:自动训练后的自适应神经模糊推理系统可依据汽车初始泊车位姿和泊车位信息快速规划出可行的平行泊车路径。     

基于Retinex的低光照车位图像增强

针对自动泊车过程中车载鱼眼相机拍摄的车位图像因低光照环境导致图像整体偏暗、车位信息模糊而无法检测出车位的问题，本文中设计了一种融合限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）和改进单尺度Retinex(SSR)的车位线图像增强算法。首先将鱼眼相机图像畸变矫正后转换生成鸟瞰图；然后使用优化映射函数计算过程的CLAHE算法对鸟瞰图预处理；进而使用基于迭代方框滤波估计入射分量的单尺度Retinex算法增强图像；经过滤波和形态学处理，最后基于亮通道先验将图像灰度化，得到最终的增强结果。本文采集多组低光照场景下单侧鱼眼相机摄取的实际泊车过程视频，截取驶过停车位过程中的单帧图像作为数据输入，并使用一种基础车位检测算法对增强结果进行检测，试验结果表明，经过增强后可被检测出车位的视频帧数量超过90%，且单帧图像增强算法处理时间仅38 ms。     

基于遗传算法优化的双向垂直泊车路径规划

为了解决1段弧式垂直泊车对于泊车空间要求高的问题,本文中基于Ackerman转向原理建立了车辆前轮转向运动学模型。分析了泊车过程可能发生的碰撞问题并划分了垂直泊车起始区域,在此基础上规划了一种双向的3段弧泊车路径,并用遗传算法对规划的路径进行优化,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,对优化前后的路径进行仿真分析。结果表明所规划的3段弧路径能使车辆准确无误地停到目标车位,通过实车试验进一步验证了所提出的泊车路径规划方法的有效性和安全性。     

一种基于深度神经网络的停车位检测算法开发

基于车载环视摄像头的自动泊车辅助系统,使用了4个高清鱼眼摄像头,分别安装在整车的左/右外后视镜下方、前/后牌照框上方,该系统基于深度学习图像处理算法可以实现不同类型、不同颜色的地面划线停车位可靠识别和高精度定位,这种基于深度神经网络的停车位检测算法在算法主干网络中创新地引入了残差模块和注意力机制模块,大幅提升了划线停车位检测的成功率和准确率,基于深度神经网络的停车位检测算法使得自动泊车辅助系统变得更高效、更可靠,并已在各种停车场景中得到了证明,且不额外增加自动泊车辅助系统硬件成本,同时也兼容传统的360°全景影像监控功能。     

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。