基于毫米波雷达和视觉信息融合的自动泊车系统研究学位论文

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近几年全国汽车保有量随着我国居民生活水平的提高也在不断升高,各城市的交通压力日益增大,无论是公路还是停车场,交通环境越来越拥挤。拥挤的停车位给新手司机和老司机都带来了不同程度上的困难与压力,这导致以停车为诱因的交通事故比例逐年增高,自动泊车技术作为自动驾驶技术的最后一环,其不仅对乘客的乘坐体验有着重要影响,而且对于自动驾驶技术最终是否能够投入应用具有重要意义。本文通过同时利用毫米波雷达检测的距离信息和摄像头提供的信息进行了对自动泊车系统的研究,主要研究工作包括以下内容:本文针对目前市场上主流环视摄像头安装位置的缺陷提出了新型摄像头安装方式,利用OpenCV3中fisheye模块进行了鱼眼摄像头的内参标定工作。以尽可能利用左右鱼眼摄像头的位置优势为原则,进行了环视图像的拼接工作,最终得到的拼接图片可以很好的显示出车辆周围环境的俯视图。针对停车线检测与识别功能,本文首先将其与车道线检测进行了对比,指出了其相对于车道线检测的复杂性,提出了在传统霍夫变换直线检测算法的基础上进行杂线过率、聚类以及停车线拟合的方法。通过这种方法,成功提取出了能够表示停车线的一组线段。然后根据提取出的这组线段进行了停车位识别,包括分组候选对筛选、候选对组合以及有效停车位识别这三个步骤。然后利用了梯度下降算法进行了毫米波雷达的标定,并利用毫米波雷达实现了空闲停车位识别和障碍物停让的功能。其次,通过建立能够详细描述平行泊车这一场景的数学模型,推导了双圆弧路径规划的约束条件,通过约束条件算出了最小停车位长度和可泊入初始区域的准确数学描述。利用可泊入初始区域,提出了任意初始位姿的半实时多段平行泊车路径规划方法。对于控制算法部分,首先介绍了航位推算方法并通过实验证明了其定位精确度满足自动泊车要求。然后从车辆的横向控制和纵向控制两个方面分别介绍控制算法。其中对于横向控制,提出了将预瞄控制模型和Stanley控制模型相结合的方法;对于纵向控制,分别从期望速度决策和速度跟踪两个方面介绍了纵向控制具体实现方法。然后利用Prescan仿真软件对路径规划和路径跟踪控制算法进行了验证,发现其直线路径控制精度在一厘米以内,双圆弧路径控制精度在5厘米左右,整体来说实现了较好的控制效果。最后通过搭建实车实验平台对整个自动泊车系统进行了实验,发现实车控制效果与仿真结果无太大区别,这一现象充分证明了在自动驾驶功能开发过程中仿真实验的重要性。
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