基于TOF摄像头的车位检测方案

为了解决目前市场上普遍基于超声波传感器对停车位检测都存在盲区范围大、检测精度低等问题,提出了基于TOF摄像头的停车位检测方案.对多种极限停车位场景进行分析,以广汽新能源GE3车辆为载体,并以安装丘钛科技TOF摄像头为研究对象,对该检测方案在多种场景下进行实车验证.测试结果表明:使用TOF摄像头的停车位检测方案不仅能在更...     

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。     

放开手，它帮你泊车：丰田的最新安全技术

当你开着一部汽车，要把它泊在路边或车库中的狭小车位时，有没有想过：“如果它能自己控制倒进去就好了！”这也许是个梦想。可是现在，我们可以告诉你，梦想已经实现了。[编者按]     

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。     

基于巨磁电阻的车位检测技术研究

在户外进行停车场车位检测容易受到不同外界因素的干扰,从而造成不必要的车位信息错误,给停车场的管理和停车用户带来诸多不便。针对这类户外停车场车位检测的实际要求以及对相关车位检测技术的研究,提出以基于巨磁电阻的车位检测技术作为核心检测技术,即汽车在停放或离开车位时使得地磁场与巨磁电阻之间磁场关系发生的变化来判断车位上车辆的变化,并且配套的设计了基于巨磁电阻检测的硬件系统和软件系统,分别用于停车位的车位检测和车位的显示,同时通过对巨磁电阻灵敏度的调节来更加灵活和准确地进行检测。试验结果表明,相比于其他车位检测技术该车位检测技术拥有更高精度和更强稳定性。     

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。     

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。     

自动代客泊车技术发展现状及趋势分析

自动代客泊车被认为将是最先大规模商业化落地的L4级自动驾驶系统之一,具有广阔的应用前景,逐渐成为行业研究的重点和热点。重点分析了自动代客泊车的市场需求、政策环境、技术环境、技术演进过程、系统方案,对其发展趋势做出预测,并对未来代客泊车产业发展提出建议。     

4WS汽车自动泊车轨迹生成策略

针对传统泊车轨迹生成方法中存在两段圆弧曲率并不连续的问题,提出融合微分平坦和B样条理论的轨迹生成策略。首先建立了4WS车辆自动泊车过程中的运动学方程,并由此证明了此系统的微分平坦性,利用B样条理论对平坦输出进行参数化,通过非线性规划器来参数化求解B样条曲线的顶点。     

基于矢量运算和多级阈值判断的地磁车位占用检测算法研究

检测算法解决了现有地磁车位检测中无法排除邻位停车干扰以及所选判断标准无法适应多种车型、停车应用场景的问题.检测算法分析磁偶极子模型,基于矢量运算提取目标车位停车过程产生的地磁扰动矢量,有效排除邻近车位停车过程对目标车位磁场的影响.通过收集大量真实停车产生的地磁扰动信息,统计分析地磁扰动的强度以及方向变化特征,合理选取多级阈值作为算法中车位占用检测的标准,保证检测算法适用于多种车型、停车应用场景.经过3个月实地应用测试,发现检测算法车位占用检测精度达到99.3%,优于强度或者方向单一特征判断算法,并能检测出停车是否规范.研究算法尚未应用于大型客车、货车以及特种车辆车位占用判断.     

未来10年将普及的汽车智能技术

电脑技术、自动控制技术以及现代信息融合技术和通信等高科技与汽车的结合,使未来汽车成为更安全、更方便、更舒适的交通工具。日前,王致诚翻译了全美汽车制造业协会顾问汤姆·R·鲍威尔在《底特律趋势》杂志（2009年9月号）发表的文章。汤姆·R·鲍威尔根据近年来汽车前沿科技研发动态,预测了这些目前研究中的汽车智能技术在家用汽车普及的时间表。原文中部分内容,如智能型GPS系统、全自动泊车系统等本栏目往期曾有过介绍,在此不再重复,编辑仅节选部分新内容刊登。     

世界汽车安全技术的最新发展

众所周知，安全性能是汽车技术永远的焦点之一。从安全带到ABS、EBD，人们对汽车安全性能的要求越来越高。虽然目前接触到的大多还是些初级技术，但是，国际先进的安全性配置已经发展到智能性非常高的阶段，许多原来需要人亲手     

汽车智能网联系统中自动寻车技术的应用策略分析

汽车工业正在以产品为中心向以用户为中心的方向飞速转变,这种转变是智能网联技术的战略的根基所在,也展现出了巨大的潜在价值,成为了我国当前汽车发展转型的主要方向。其中,自动寻车技术是满足用户多元化需求,有效促进汽车行业快速进步的汽车高端技术之一。本文将对汽车智能网联系统与自动寻车技术进行简要阐述,并对自动寻车技术的应用进行分析讨论。