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。     

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。     

机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法

为实现对机场场面航空器/车辆的识别,提出基于D-S证据理论的多轴向传感器二级融合方法,对多个磁阻传感器获取的非协作目标感知特征进行融合.通过最大隶属度原则确定单轴向基本概率分配函数,采用基于证据间相似系数的一级融合方法确定单传感器的3个轴向合成概率分配函数;考虑到传感器网络中的各传感器的感知磁信号的差异性,通过地磁信号能量值的方法分配各证据权重,利用加权综合法进行二级融合.实验结果显示,不考虑3轴向之间相关性及证据间信号能量权重的融合方法的总体识别率仅为63.1%;仅考虑3轴向之间相关性的融合方法的总体识别率为65.6%;仅考虑证据间信号能量权重的融合方法的总体识别率为69.6%;而基于证据间相似系数和信号能量值权重二级数据融合方法的总体识别率高达81.1%.      

基于图像识别的泊车车位检测算法研究

本文中为自动泊车提出了一种基于右侧单通道摄像头的车位检测算法。首先,通过顶帽变换融合直方图均衡化的方法降低了光照不均匀和光照强度变化对算法鲁棒性的影响;结合泊车工况,基于先验知识略去无价值域,压缩了Radon变换参数范围,获取车位线在Radon空间中坐标的同时,降低了Radon矩阵的维度;接着,通过阈值分割方法,优化了Radon矩阵的元素值,以在K-Means聚类分析的过程中,更准确高效地获取聚类中心;在聚类中心二维邻域内通过非极大值抑制实现了车位线的像素级定位。最后,设计了分层有限状态机,通过建立车位分类规则库实现了车位的分类。实验结果表明,该方法的计算效率高于基于Radon变换实现泊车的经典方法,且算法具有较强的鲁棒性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

狭小车位内姿态调整的平行泊车算法研究

立足于实际应用,分析了一种在狭小空间泊车环境内的往返式的车辆姿态调整方法。首先简单介绍了自动泊车的系统流程,然后分析了无需调整,一次泊车的最短泊车位长度,在狭小空间泊车环境内,通过减少第二段圆弧长度,让车辆采用往返式前进、后退以不断调整车辆的航向角,最终使车辆与车位平行,最后通过Matlab平台进行仿真,结果验证了此方法的可行性。     

自动驾驶汽车状态估计的矩阵加权自适应扩展卡尔曼滤波方法

针对自动驾驶汽车状态和故障估计问题,基于自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）理论提出了一种矩阵加权多传感器信息融合估计方法。首先,将自动驾驶汽车运动学模型进行离散化处理;然后,以极小化多传感器量测估计误差向量均方和为目标,采用拉格朗日极值求解方法设计了矩阵加权多传感器信息融合方法;最后,在低精度传感器、高精度传感器、融合估计3种条件下仿真验证该方法的正确性。结果表明,与单个传感器情形相比较,所提出的方法能较好地估计自动驾驶汽车的位置、航向角、速度信息以及执行机构故障信息,为自动避障、自动泊车等精准测控任务提供参考。     

基于模糊逻辑的自动平行泊车控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的自动平行泊车控制方法;基于Ackerman转向建立了车辆前轮转向运动学模型,并得到平行车位最小尺寸。将实际平行泊车过程划分为3个阶段,搭建仿真平台进行仿真和试验验证,并绘制真实泊车系统泊车轨迹进行对比分析。结果表明,所提出的控制方法起始位置范围宽,能适应速度的波动。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。