平行泊車輔助系統(tǒng)中視覺(jué)測(cè)量研究報(bào)告

1、-. z大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練方案工程工程名稱平行泊車輔助系統(tǒng)中的視覺(jué)測(cè)量的研究2015年 6 月 4 日摘要隨著科技的開展，人們對(duì)汽車的需求度以及購(gòu)置量與日俱增。車子越來(lái)越多，可是路邊供停車的泊車位卻是有限的，怎樣有效地把車子停入車位，不僅要依靠熟練的駕車技術(shù)，更是要依靠現(xiàn)代化技術(shù)來(lái)輔助完成。本工程主要研究在平行泊車側(cè)方停車過(guò)程中，基于機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)平行泊車位，檢測(cè)平行泊車中車輛與前車的橫向距離，自主判斷是否會(huì)與前車發(fā)生擦碰以及自主判斷是否擦碰上路肩。通過(guò)攝像頭所拍攝到的圖像，經(jīng)過(guò)一系列圖像處理最終得出這個(gè)平行泊車側(cè)方位停車過(guò)程能否順利進(jìn)展。本模擬碰撞系統(tǒng)通過(guò)大量模擬試驗(yàn)后可應(yīng)用于自動(dòng)泊車系統(tǒng)

2、。首先，了解何為平行泊車，在其根底上把平行泊車過(guò)程劃分了幾個(gè)步驟，找到本工程研究的這4個(gè)問(wèn)題發(fā)生在哪一階段，及易發(fā)生碰撞的擦碰點(diǎn)。本課題將針對(duì)平行泊車過(guò)程中對(duì)車位的檢測(cè)、自動(dòng)檢測(cè)車輛相對(duì)前車的橫向距離、車身擦碰的預(yù)測(cè)以及車輛與路肩的擦碰預(yù)測(cè)這4個(gè)方面逐一研究如何通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)來(lái)解決問(wèn)題。關(guān)鍵詞：平行泊車；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 視覺(jué)測(cè)量； 障礙物檢測(cè)；1.工程研究背景 在實(shí)驗(yàn)初期，我們查找了大量文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的解決方案并不能很好的實(shí)現(xiàn)平行泊車的輔助測(cè)量。大學(xué)的黃席樾、朱雷、璟、強(qiáng)1 在2003年使用了TMS320C620lDSP芯片作為核心器件，用于實(shí)時(shí)圖像處理，能夠可靠地檢測(cè)道路、障礙物的存在及其距離。但

3、也存在缺乏：該數(shù)字處理器使用方法略有繁瑣，該算法不能從根本上解決問(wèn)題。又如喜明在2005年比照毫米波雷達(dá)與圖像處理的優(yōu)缺點(diǎn)的根底上，提出毫米波雷達(dá)，并研發(fā)了毫米波與圖像處理相結(jié)合的智能避撞方案【2】：該方法可實(shí)現(xiàn)可實(shí)現(xiàn)智能避撞又可減少虛警的發(fā)生。但是這種方案仍有缺陷：由于停車點(diǎn)不固定，所以雷達(dá)測(cè)速測(cè)距離的誤差很大，結(jié)論值并不能應(yīng)用于所有環(huán)境。波、鐘幼強(qiáng)、金施群、修亮2008年運(yùn)用DSP系統(tǒng)分析處理，對(duì)異常情況給出告警信號(hào)紅外視覺(jué)檢測(cè)。圖像處理相結(jié)合實(shí)現(xiàn)主動(dòng)避撞的方法，以充分發(fā)揮二者的優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)自身的缺陷，并且對(duì)該系統(tǒng)的運(yùn)行平臺(tái)進(jìn)展了設(shè)計(jì)。所以面對(duì)平行泊車這一工程，視覺(jué)測(cè)量仍是一種很好的解決方案。

4、工程的意義在平行泊車過(guò)程中，拍攝到停車位并快速計(jì)算出停車位大小、通過(guò)檢測(cè)兩車之間的距離，獲取最優(yōu)泊車位置、通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)出泊車時(shí)兩車的相對(duì)位置關(guān)系，從而預(yù)測(cè)出兩車是否會(huì)發(fā)生碰撞以及自主判斷是否碰撞上路邊的路階。以上研究結(jié)果所建立的模擬系統(tǒng)可應(yīng)用于平行泊車輔助系統(tǒng)。實(shí)施過(guò)程3.1車位的檢測(cè)通過(guò)攝像頭拍攝所得的圖像點(diǎn)坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出為攝像頭拍攝所得的圖像點(diǎn)的世界坐標(biāo)。 首先,探討基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)課題研究的背景及意義，了解國(guó)外在該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及開展情況，確定基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)課題的研究流程。 其次采用攝像頭獲取圖像，進(jìn)展攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，基于機(jī)器視覺(jué)平行泊

5、車位的自動(dòng)檢測(cè)圖像采集，模擬小車泊車時(shí)前頭和車尾車姿的狀況，記錄相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。最后基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)圖像采集，模擬小車泊車車姿車位的狀況，并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)前車位線和后車位線的角度分情況討論，做出表格，然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合處理數(shù)據(jù)后，計(jì)算出左邊路沿和右邊路牙距離，得出平行泊車位大小，最后進(jìn)展誤差分析，結(jié)果分析。3.2相對(duì)于前車的平行距離 通過(guò)小車前后車輪與地面的相交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出為小車前后車輪與地面的相交點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)。基于單目視覺(jué)的研究，同時(shí)采用了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)定方法，估測(cè)特征點(diǎn)的實(shí)際位置，然后根據(jù)特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)求取距離。首先，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定方

6、法對(duì)攝像機(jī)進(jìn)展標(biāo)定，建立圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，確定三維空間物體的具體位置與其在圖像上的像素點(diǎn)坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。再利用標(biāo)定好的攝像機(jī)進(jìn)展圖像采集，在測(cè)距模擬實(shí)驗(yàn)中，小車模擬前車，椅子模擬本車，實(shí)現(xiàn)車輛視覺(jué)對(duì)前車的圖像采集，并從采集到的圖像提取特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，本文提取的特征點(diǎn)主要是前車前、后車輪與地面的相交點(diǎn)。然后利用標(biāo)定好的網(wǎng)絡(luò)求取前車特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)值，結(jié)合幾何運(yùn)算方法求解兩車之間的距離。最后將實(shí)際距離與求得的距離比擬分析，雖然在求得的數(shù)據(jù)上有個(gè)別存在的誤差比擬大，但從整體來(lái)看，利用本文提出的方法與運(yùn)算還是可行的。3.3 車輛與其他車身擦碰的預(yù)測(cè)通過(guò)輸入前車的圖像坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出是否會(huì)與

7、前車發(fā)生碰撞。通過(guò)使用安裝在模擬小汽車上的攝像頭攝取地面標(biāo)定點(diǎn)的圖像和屢次模擬平行泊車時(shí)車身擦碰的實(shí)際圖像，并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)。然后在計(jì)算機(jī)中運(yùn)用MATLAB軟件通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序?qū)?shí)驗(yàn)所得圖片數(shù)據(jù)進(jìn)展處理，找到圖像像素坐標(biāo)系與地面的世界坐標(biāo)系之間的關(guān)聯(lián)。最后再將多組模擬碰撞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)代入碰撞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得出模擬碰撞結(jié)果，對(duì)照實(shí)驗(yàn)組和模擬組結(jié)果，得出最終結(jié)論。3.4車輛與路肩擦碰的預(yù)測(cè)通過(guò)攝像頭所拍攝到的圖像，輸出平行泊車側(cè)方位停車過(guò)程中，是否會(huì)擦碰上路肩。首先，了解何為平行泊車，在其根底上把平行泊車過(guò)程劃分了幾個(gè)步驟，找到本工程研究的問(wèn)題發(fā)生在哪一階段。其次，針對(duì)碰撞實(shí)驗(yàn)，對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)展圖像

8、處理，輸入為拍攝到的圖像，輸出為所拍圖像的灰度圖；再進(jìn)展特征點(diǎn)的提取，輸入為灰度圖，輸出為灰度圖上路肩線所在直線上的任意兩個(gè)點(diǎn)；最后進(jìn)路肩提取，輸入為提取的幾組特征點(diǎn)，輸出為路肩線所在的直線方程。再次，對(duì)路肩的實(shí)際位置進(jìn)展提取，輸入為路肩在圖像上的直線方程特征點(diǎn)，輸出為路肩的模擬實(shí)際位置直線方程及特征點(diǎn)。最后，進(jìn)展模擬路肩擦碰預(yù)測(cè)，輸入為檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的圖像，輸出為關(guān)于是否碰撞的預(yù)測(cè)。取得的成果基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)課題研究中采用40多個(gè)棋子進(jìn)展標(biāo)定，后面采用5個(gè)不同角度，其中每個(gè)角度根本都相配合過(guò)一次，具有不錯(cuò)的研究圍，在最后結(jié)果中符合實(shí)際，實(shí)驗(yàn)誤差并在預(yù)期圍。根本完成了泊車位的檢測(cè)要求

9、。相對(duì)前車的橫向距離這一課題時(shí)，提取的特征點(diǎn)是前車的前、后車輪與地面的相交點(diǎn)；最后根據(jù)幾何建模，利用幾何運(yùn)算公式計(jì)算得兩車之間的距離。實(shí)驗(yàn)結(jié)果算得的距離與實(shí)際距離的最大誤差為3.72%，最小誤差為0.15%，平均誤差為2.28%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明提出的方法具有一定的準(zhǔn)確性與可靠性，能夠?yàn)轳{駛員提供準(zhǔn)確有效地信息。與前車車身擦碰的預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn)中一共做了33組模擬碰撞實(shí)驗(yàn)，模擬碰撞實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明：經(jīng)過(guò)碰撞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序處理后的模擬碰撞結(jié)果與真實(shí)碰撞結(jié)果相差不大，準(zhǔn)確度到達(dá)96.97%。此方法具有較高的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，對(duì)平行泊車過(guò)程中可能出現(xiàn)的擦碰起到很好的預(yù)測(cè)作用。車輛與路肩碰撞的預(yù)測(cè)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬輸出的

10、碰撞結(jié)果與碰撞實(shí)驗(yàn)的碰撞結(jié)果一致。所以用處理碰撞實(shí)驗(yàn)圖像方法和通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬碰撞結(jié)果的方法都能模擬碰撞結(jié)果。通過(guò)碰撞實(shí)驗(yàn)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，完成了模擬碰撞結(jié)果的工作，并在此實(shí)驗(yàn)樣本中到達(dá)了完全命中的預(yù)測(cè)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)泊車系統(tǒng)中的與路肩的擦碰的預(yù)測(cè)。特色與創(chuàng)新點(diǎn)相比于傳統(tǒng)的雷達(dá)泊車系統(tǒng)及后視攝像頭，我們的圖像處理方法真正的做到了完全脫離人工的智能平行泊車。通過(guò)圖像處理，我們可以更精準(zhǔn)的擬合平行泊車的駕車環(huán)境及成果。心得體會(huì)通過(guò)這一年的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練工程的實(shí)施研究,我深深感受到了指導(dǎo)教師和團(tuán)隊(duì)合作的重要性和重要性,非常感我們的指導(dǎo)教師,感團(tuán)隊(duì)不計(jì)回報(bào)的付出,在這個(gè)過(guò)程中,我獲得了鍛煉和成長(zhǎng),大大拓展了我的思維能力.在以后的學(xué)習(xí)工作中我也將不斷修正提升自己.參考文獻(xiàn)1黃席樾 朱雷 璟 強(qiáng)