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2.湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,湖南,长沙410082)
摘要: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厂
随着汽车技术的快速发展,汽车的普及率越来统的研究不仅能推动社会现代化,更能提高交通安
难”的问题变得日益严重。在窄小的空间进行倒车规划、姿态估计、路径跟踪控制、激活转向/制动系
入位操作,对很多驾驶不熟练的驾驶员造成了很大统和人机交互。目前,在应用于汽车上的自动泊车
的困扰。由此引起的交通事故也在逐年增加,而且系统中普遍采用测距传感器,如超声波传感器
占交通事故中很大一部分。因此,进行自动泊车系激光雷达作为环境识别传感器。但是由于测距
传感器只能用于平行泊车,而且图像传感器得到的位标志线,得到车位大小和车位与自车的相对位姿
信息量非常大,因此,图像传感器成为未来自动泊关系信息;采用回旋曲线将直线段和圆弧段连接
车系统的环境识别传感器是必然的趋势。采用机器得到一条所需泊车空间小的曲率连续泊车路径。
方法得到旁车的点云来获取车位信息。(2)识别车角度考虑,采用单目视觉的方法检测车位。在汽车
位标志线]中驾驶员通过点击触摸屏上的左右后视镜上各安装一个摄像头,用于检测汽车
的车位角点标志线及处理局部图像来获取车位信息。左右的车位。采用该方法检测车位包括以下步骤:
(3)识别车位标志线和相邻车辆相结合的方法。(1)将使用广角像机获得的图像进行预处理,
在方法(1)、(3)中,需要处理的数据量非常庞大,包括图像的灰度化、滤波、二值化和矫正。(2)在
要求:在方法(2)中,通过人机交互操作可大大减 Hough变换检测车位标志线的骨架并采用Kー均值
小算法复杂度,但同时也加大了驾驶员的操作负法对 Hough空间中的峰值点进行聚类,从而得到
倒车轨迹,此倒车轨迹的缺点是曲率不连续,在泊标变换到以地平面为笛卡尔坐标系中xoy坐标平面
化路径的方法们: Maekawa T.等采用B- spline曲为YUv格式,由于彩色图像包含的数据量大,会
线作为汽车的泊车路径;文献[9]规划了一条使图像处理的时间增加,因此,将图像灰度化,
率连续变化的光滑曲线,但是在泊车过程中,很多示。由于获得的图像中含有对车位识别造成干扰的
时候前轮未转到极限状态,导致泊车所需空间较噪声,需要先对图像进行滤波处理,本文选择中值
大,难以满足现代城市中在车位窄小的情况下进行滤波的方法对图像进行滤波。通常情况下,车位标
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