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。