廣西科技大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目項目名稱平行泊車輔助系統(tǒng)中視覺測量研究項目名稱：平行泊車輔助系統(tǒng)中視覺測量研究項目類別：創(chuàng)新訓(xùn)練項目創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項目□創(chuàng)業(yè)實踐項目□項目責(zé)任人：張健責(zé)任人所在院系：電氣和信息工程學(xué)院填表日期：6月4日6月4日摘要伴隨科技發(fā)展，大家對汽車需求度和購置量和日俱增。車子越來越多，可是路邊供停車泊車位卻是有限，怎樣有效地把車子停入車位，不僅要依靠熟練駕車技術(shù)，更是要依靠現(xiàn)代化技術(shù)來輔助完成。本項目關(guān)鍵研究在平行泊車（側(cè)方停車）過程中，基于機器視覺自動檢測平行泊車位，檢測平行泊車中車輛和前車橫向距離，自主判定是否會和前車發(fā)生擦碰和自主判定是否擦碰上路肩。經(jīng)過攝像頭所拍攝到圖像，經(jīng)過一系列圖像處理最終得出這個平行泊車（側(cè)方位停車）過程能否順利進行。本模擬碰撞系統(tǒng)經(jīng)過大量模擬試驗后可應(yīng)用于自動泊車系統(tǒng)。首先，了解何為平行泊車，在其基礎(chǔ)上把平行泊車過程劃分了多個步驟，找到本項目研究這4個問題發(fā)生在哪一階段，及易發(fā)生碰撞擦碰點。本課題將針對平行泊車過程中對車位檢測、自動檢測車輛相對前車橫向距離、車身擦碰估計和車輛和路肩擦碰估計這4個方面逐一研究怎樣經(jīng)過視覺檢測來處理問題。關(guān)鍵詞：平行泊車；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；視覺測量；障礙物檢測；1.項目研究背景在試驗早期，我們查找了大量文件，發(fā)覺現(xiàn)有處理方案并不能很好實現(xiàn)平行泊車輔助測量。重慶大學(xué)黃席樾、朱雷、楊璟、李強[1]在使用了TMS320C620lDSP芯片作為關(guān)鍵器件，用于實時圖像處理，能夠可靠地檢測道路、障礙物存在及其距離。但也存在不足：該數(shù)字處理器使用方法略有繁瑣，該算法不能從根本上處理問題。又如魏喜明在對比毫米波雷達和圖像處理優(yōu)缺點基礎(chǔ)上，提出毫米波雷達，并研發(fā)了毫米波和圖像處理相結(jié)合智能避撞方案【2】：該方法可實現(xiàn)可實現(xiàn)智能避撞又可降低虛警發(fā)生。不過這種方案仍有缺點：因為停車點不固定，所以雷達測速測距離誤差很大，結(jié)論值并不能應(yīng)用于全部環(huán)境。劉波、鐘幼強、金施群、修亮利用DSP系統(tǒng)分析處理，對異常情況給出告警信號紅外視覺檢測。圖像處理相結(jié)合實現(xiàn)主動避撞方法，以充足發(fā)揮二者優(yōu)點填補本身缺點，而且對該系統(tǒng)運行平臺進行了設(shè)計。所以面對平行泊車這一項目，視覺測量仍是一個很好處理方案。項目標(biāo)意義在平行泊車過程中，拍攝到停車位并快速計算出停車位大小、經(jīng)過檢測兩車之間距離，獲取最優(yōu)泊車位置、經(jīng)過視覺檢測技術(shù)檢測出泊車時兩車相對位置關(guān)系，從而估計出兩車是否會發(fā)生碰撞和自主判定是否碰撞上路邊路階。以上研究結(jié)果所建立模擬系統(tǒng)可應(yīng)用于平行泊車輔助系統(tǒng)。實施過程3.1車位檢測經(jīng)過攝像頭拍攝所得圖像點坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出為攝像頭拍攝所得圖像點世界坐標(biāo)。首先,探討基于機器視覺平行泊車位自動檢測課題研究背景及意義，了解中國外在該領(lǐng)域研究現(xiàn)實狀況及發(fā)展情況，確定基于機器視覺平行泊車位自動檢測課題研究步驟。其次采取攝像頭獲取圖像，進行攝像機標(biāo)定試驗，基于機器視覺平行泊車位自動檢測圖像采集，模擬小車泊車時前頭和車尾車姿情況，統(tǒng)計相關(guān)試驗數(shù)據(jù)。最終基于機器視覺平行泊車位自動檢測圖像采集，模擬小車泊車車姿車位情況，并統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)，對前車位線和后車位線角度分情況討論，做出表格，然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合處理數(shù)據(jù)后，計算出左邊路沿和右邊路牙距離，得出平行泊車位大小，最終進行誤差分析，結(jié)果分析。3.2相對于前車平行距離經(jīng)過小車前后車輪和地面相交點圖像坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出為小車前后車輪和地面相交點實際坐標(biāo)。基于單目視覺研究，同時采取了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定方法，估測特征點實際位置，然后依據(jù)特征點世界坐標(biāo)求取距離。首先，采取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定方法對攝像機進行標(biāo)定，建立圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，確定三維空間物體具體位置和其在圖像上像素點坐標(biāo)對應(yīng)關(guān)系。再利用標(biāo)定好攝像機進行圖像采集，在測距模擬試驗中，小車模擬前車，椅子模擬本車，實現(xiàn)車輛視覺對前車圖像采集，并從采集到圖像提取特征點圖像坐標(biāo)，本文提取特征點關(guān)鍵是前車前、后車輪和地面相交點。然后利用標(biāo)定好網(wǎng)絡(luò)求取前車特征點世界坐標(biāo)值，結(jié)合幾何運算方法求解兩車之間距離。最終將實際距離和求得距離比較分析，即使在求得數(shù)據(jù)上有部分存在誤差比較大，但從整體來看，利用本文提出方法和運算還是可行。3.3車輛和其它車身擦碰估計經(jīng)過輸入前車圖像坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出是否會和前車發(fā)生碰撞。經(jīng)過使用安裝在模擬小汽車上攝像頭攝取地面標(biāo)定點圖像和數(shù)次模擬平行泊車時車身擦碰實際圖像，并統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)。然后在計算機中利用MATLAB軟件經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序?qū)υ囼炈脠D片數(shù)據(jù)進行處理，找到圖像像素坐標(biāo)系和地面世界坐標(biāo)系之間關(guān)聯(lián)。最終再將多組模擬碰撞試驗數(shù)據(jù)代入碰撞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得出模擬碰撞結(jié)果，對照試驗組和模擬組結(jié)果，得出最終止論。3.4車輛和路肩擦碰估計經(jīng)過攝像頭所拍攝到圖像，輸出平行泊車（側(cè)方位停車）過程中，是否會擦碰上路肩。首先，了解何為平行泊車，在其基礎(chǔ)上把平行泊車過程劃分了多個步驟，找到本項目研究問題發(fā)生在哪一階段。其次，針對碰撞試驗，對所拍攝圖像進行圖像處理，輸入為拍攝到圖像，輸出為所拍圖像灰度圖；再進行特征點提取，輸入為灰度圖，輸出為灰度圖上路肩線所在直線上任意兩個點；最終進路肩提取，輸入為提取幾組特征點，輸出為路肩線所在直線方程。再次，對路肩實際位置進行提取，輸入為路肩在圖像上直線方程特征點，輸出為路肩模擬實際位置直線方程及特征點。最終，進行模擬路肩擦碰估計，輸入為檢測試驗圖像，輸出為相關(guān)是否碰撞估計。取得結(jié)果基于機器視覺平行泊車位自動檢測課題研究中采取40多個棋子進行標(biāo)定，后面采取5個不一樣角度，其中每個角度基礎(chǔ)全部相配合過一次，含有不錯研究范圍，在最終結(jié)果中符合實際，試驗誤差并在預(yù)期范圍內(nèi)。基礎(chǔ)完成了泊車位檢測要求。相對前車橫向距離這一課題時，提取特征點是前車前、后車輪和地面相交點；最終依據(jù)幾何建模，利用幾何運算公式計算得兩車之間距離。試驗結(jié)果算得距離和實際距離最大誤差為3.72%，最小誤差為0.15%，平均誤差為2.28%。試驗結(jié)果表明提出方法含有一定正確性和可靠性，能夠為駕駛員提供正確有效地信息。和前車車身擦碰估計試驗中一共做了33組模擬碰撞試驗，模擬碰撞試驗結(jié)果表明：經(jīng)過碰撞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序處理后模擬碰撞結(jié)果和真實碰撞結(jié)果相差不大，正確度達成96.97%。此方法含有較高實時性和正確性，對平行泊車過程中可能出現(xiàn)擦碰起到很好估計作用。車輛和路肩碰撞估計中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬輸出碰撞結(jié)果和碰撞試驗碰撞結(jié)果一致。所以用處理碰撞試驗圖像方法和經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬碰撞結(jié)果方法全部能模擬碰撞結(jié)果。經(jīng)過碰撞試驗和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，完成了模擬碰撞結(jié)果工作，并在此試驗樣本中達成了完全命中估計結(jié)果，實現(xiàn)了自動泊車系統(tǒng)中和路肩擦碰估計。特色和創(chuàng)新點相比于傳統(tǒng)雷達泊車系統(tǒng)及后視攝像頭，我們圖像處理方法真正做到了完全脫離人工智能平行泊車。經(jīng)過圖像處理，我們能夠更正確擬合平行泊車駕車環(huán)境及結(jié)果。心得體會經(jīng)過這十二個月創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項目標(biāo)實施研究,我深深感受到了指導(dǎo)老師和團體合作關(guān)鍵性和關(guān)鍵性,很感謝我們指導(dǎo)老師,感謝團體不計回報付出,在這個過程中,我取得了鍛煉和成長,大大拓展了我思維能力.在以后學(xué)習(xí)工作中我也將不停修正提升自己.參考文件[1]黃席樾