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。     

单向共享汽车系统的灵活还车策略

为解决单向共享汽车系统中用户无车位可还车的问题, 提出2种灵活还车策略, 分别是临时车位和空余车位还车策略。前者允许用户将车辆停放在还车站点处由企业租赁的临时车位处; 后者允许用户将车辆停放在与还车站点同区域其余站点的空余车位上。并以最大化企业利润为优化目标, 构建了混合整数非线性规划模型, 用大M法将非线性约束转为线性约束, 采用精确求解软件进行求解。结果表明: 用户还车到临时车位还车和空余车位均可为企业带来利润提升, 最高利润提升比例分别为25%和37%。当且仅当供小于需时, 空余车位还车策略的利润提升效果最佳; 而在同样的供需条件下, 企业租赁的临时车位越多, 临时车位还车策略带来的收益越大。