基于DSP的无缝拼接全景泊车系统的设计

设计支持矫正多路180度超广角摄像头,结合改进的图像处理算法,实时呈现无缝拼接的全景画面,使泊车过程全景图像不存在任何盲区,为驾驶员呈现真正的360度汽车四周的情况。综合了多种机器视觉和数字图像处理的处理算法,融合了机器视觉领域的多项先进技术,使汽车泊车过程具有更高的安全性和稳定性,而且基于低成本、高性能及可移植性强等优点,便于大面积推广应用。     

自动垂直泊车控制算法研究

在无人驾驶快速发展的当下,高级辅助驾驶系统(ADAS)作为无人驾驶的基础,需要逐渐完善以保证驾驶员在行车过程中的安全.在泊车过程中,驾驶员会被障碍物遮挡视线,同时会因为紧张引起不必要的交通事故,对经验欠缺的驾驶员会增加一定难度.研究了自动垂直泊车的路径规划问题,在Matlab中构建了汽车运动模型、泊车位模型、模糊逻辑控制器,针对垂直泊车路径规划问题,参考驾驶员经验,提出了一种基于模糊控制的垂直泊车三段式路径规划方法.仿真结果验证了此算法可以使车辆能够较高质量完成泊车过程.     

在线检测系统中的图像快速拼接技术

针对汽车车架纵梁在线检测系统中序列图像的自动拼接问题,提出了一种稳健、快速、精确的自动拼接算法.利用基于特征的算法提取特征区域,并在待匹配模板中确定候选模块,考察序列图像间的运动特点,将搜索限制在一个小范围内,利用基于像素的方法在此范围内确定候选模块中的真实匹配块.此方法在满足图像拼接精度的前提下,大幅度提高了拼接速度.     

基于多视觉传感器的泊车辅助系统设计

本文设计了一种基于多视觉传感器的泊车辅助系统。在车位检测与识别过程分析的基础上,对多视觉传感器泊车技术进行了深入的研究并完成了相应的算法设计。设计的泊车辅助系统架构,在某型SUV车辆上进行了实车改装和传感器标定。通过水平泊车和垂直泊车测试,对该系统进行了功能验证,测试结果表明多视觉传感器泊车辅助系统极大拓展了传统基于超声波雷达方法的应用场景,具有很好的应用前景。     

3D全景泊车多点图形拼接标定系统装置

汽车360°全景泊车主要依靠整车前后左右的4个甚至更多广角摄像头,对鱼眼镜头采集的扭曲画面进行修正处理,通过图像畸变还原、拉伸和裁剪,将前后左右的画面处理成平面可视画面;所采集的图像为曲面画面,图像会出现重影、盲区、图像拼接处有明显的拼接痕迹、色差、画面图像整体比例不协调等问题。需要一套鱼眼图像矫正装置,在图像拉伸和裁剪时,需要通过地面的标定区,识别图像处理各个拉升和还原的边界。现有的标定方法操作繁琐,成本高。使用简易的方法对3D全景泊车图像进行处理,该装置具有快速、稳定、廉价、免维护等特点,能完成多点图形拼接标定工作。     

德州仪器助力汉华寄道打浩360度全景泊车辅助系统

近日,深圳市汉华安道科技有限责任公司宣布,基于采用德州仪器TITVP5158视频解码器与DM6437数字媒体处理器平台开发的360度全景泊车辅助系统进入批量生产阶段,可进一步满足汽车消费者的安全体验。     

基于无人全景拍摄的输电线路走廊全景展示方法研究

采用人工检修输电线路走廊故障的方式难度大,危险系数较高,为此,研究了一种基于无人机拍摄展示输电线路走廊全景的方法,为检修输电线路提供图像基础。利用无人机采集输电线路走廊的多角度图像,基于立体匹配方法重建输电线路原始图像,降低模糊与失真程度;在此基础上,基于SURF算法提取图像特征点,通过RANSAC数据拟合算法剔除错误特征点,得到高精度的输电线路走廊全景拼接图像。测试结果表明:重建的输电线路走廊全景图像效果清晰,拼接偏差较低,为输电线路走廊全景展示提供了有效的参考。     

基于DIB图像的拼接

图像拼接是在我们日常生活中经常遇见的问题,尤其在全景视频系统、地理信息系统等应用中经常遇到.基于像素匹配的方法,对边界部分有重叠的图像提出了一种行之有效的对准算法,并通过平滑因子对图像实现了无缝拼接.在实现中,应用了文档视窗模型实现了该算法,并完成了位图文件的显示、存储等操作,具有一定的普遍意义.     

基于Gauss伪谱法的泊车轨迹规划方法

为了应对不同类型泊车,提高车载泊车系统的适应性,采取基于数值求解最优控制问题的方法进行泊车轨迹优化.使用基于Gauss伪谱法的最优控制算法进行泊车轨迹规划并进行仿真试验,实验结果表明,该方法可以很好地解决垂直泊车与平行泊车问题,适应性强.     

德州仪器助力汉华安道打造360度全景泊车辅助系统

近日,深圳市汉华安道科技有限责任公司宣布,基于采用德州仪器TITVP5158视频解码器与DM6437数字媒体处理器平台开发的360度全景泊车辅助系统进入批量生产阶段,可进一步满足汽车消费者的安全体验。TITVP5158是一款四通道视频解码器,它支持车身     

基于超声波雷达的改进车位检测算法研究

针对传统车位检测算法因难以捕捉距离跳变和确定车位姿态而导致检测准确性不足的问题，提出了一种基于拟合特征线段的改进车位检测算法。针对超声波雷达幅值衰减设计了能量增益补偿方案；根据车辆实时位姿和超声波距离数据拟合代表障碍物轮廓的特征线段，借助激光雷达对特征线段拟合精度进行评价，并进一步设计了融合车位初步检测、车位再判断、车位约束条件判断及车位姿态计算的检测流程。利用实车平台对所提算法进行了实验验证，实验结果表明，所提算法的平均检测准确率达92.5%，能为智能汽车泊车系统提供准确、可靠的目标车位信息。     

多约束双向自动平行泊车轨迹规划

针对不能满足后退式平行泊车要求的狭小车位,提出两种双向平行泊车方式：平移式双向平行泊车、自由式双向平行泊车。根据两种泊车方式车辆轨迹特点,分析泊车过程中存在的可能性碰撞,选择合适的轨迹函数变量,建立碰撞约束函数,以泊车车位尺寸最小化为目标,利用MATLAB软件非线性约束优化功能求解最小车位尺寸,以轨迹半径最大化为目标对某一泊车环境进行泊车轨迹规划。仿真结果表明相同的泊车环境下,两种方法均可实现小车位安全泊车,但相比平移式双向平行泊车,自由式双向平行泊车方法能实现车辆安全进入更小车位;相同泊车环境及车位大小情况下,自由式平行泊车能更轻便地完成泊车。     

局部纹理特征改进空闲车位智能检测算法

针对车辆数量的爆炸式增长而智能停车场车位检测速度慢、正确率低的问题,提出了一种基于局部二值纹理特征改进的空闲车位检测算法,算法首先将监控摄像机采集的车位图像降噪滤波后转化为局部二值模式,然后通过结构模板集提取图像的局部二值纹理特征,作为空闲车位和有车车位的识别特征,最后通过核Fisher判别方法实现空闲车位的检测。实验结果表明,所提方法对空闲车位的正确检测概率达到91.57%,对有车车位的错误检测概率只有4.46%,满足停车场空闲车位自动检测的要求,检测性能优于实验中采用的对比方法。     

基于改进Mask-RCNN算法的车位检测研究

车位检测是自动泊车至关重要的环节,在复杂情况下,为同时实现自动泊车视觉系统对车位识别和车位状态分类,提出一种基于改进掩模区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask-RCNN)算法的C-Mask-RCNN车位检测算法。C-Mask-RCNN车位检测算法通过在Mask-RCNN算法的ResNet50特征提取网络中增加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使模型更加关注车位相关的语义信息。利用C-Mask-RCNN车位检测算法中的区域卷积神经网络(Regions with Convolution Neural Network,RCNN)分支网络进行车位检测,实现Keypiont分支进行车位8个关键点的预测。实验结果表明,改进后的C-Mask-RCNN车位检测算法较Mask-RCNN算法在车位类型识别平均精确率上提升7.4%,在车位状态识别平均精确率上提升11.1%,并且车位线关键点预测的平均像素误差减少15.1 px。     

动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用

为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。     

激光导航小车入库规划

设计了一种差速转向小车，利用激光雷达和障碍物地图导航。为满足小车动力学、速度等限制和实时避障的要求，导航使用了动态窗口规划算法，在限制范围内不断离散采样候选速度以生成模拟轨迹，之后对轨迹打分选出最佳轨迹并执行。针对导航小车进入狭窄车库的需求改进了规划算法，将算法分为２个阶段，第１阶段走到可自由原地旋转且沿直线可达终点的位置，调整角度后，第２阶段近似走直线即可到达最终目标点。仿真实验证明，原始规划算法无法应对狭窄场景，而改进后导航小车可以正常到达目标位置，实现了自动入库的功能。     

基于入位基准线的避死区自动泊车路径规划

为避免自动泊车过程中出现泊车死区,提出一种在车位外部汽车自动向前行驶至前进水平线的轨迹计算方法;为了减小泊车所需的车位长度,研究了由前进水平线倒车泊入车位,并保证该泊车轨迹经过入位基准线的方法。通过确定出的几个必须经过的定点坐标,利用插值样条理论与几何数学,确定出汽车在车位外部的泊车路径及其函数,且该函数具有唯一性,因此减少了自动泊车过程中系统不断进行反馈与纠正的计算过程。通过实验车的模拟验证,证明了路径规划的正确性。利用CarSim软件进行泊车过程的运动仿真,并对绘制出的轨迹线进行分析,结果表明该方法能控制汽车自动前进至非泊车死区位置,并可以减少对泊车所需车位长度的要求。     

基于信息融合的自动泊车系统车位智能识别

针对自动泊车系统对不同类型停车位进行识别的要求,提出一种基于距离和视觉信息融合的停车位智能识别方法。建立了根据超声波传感器、视觉信息传感器、里程计信息来辨识停车位两侧车辆姿态和车位参数的模型,根据Mamdani模糊推理计算输出相应的泊车车位识别结果。利用Matlab/Simulink搭建车位自动辨识以及相应的泊车路径仿真模型,针对五个典型的停车位场景进行了仿真分析,仿真结果验证了车位智能识别和泊车路径规划方案的合理性和有效性。将自主开发的自动泊车系统搭载于某轿车进行试验,试验结果表明,该泊车系统对规则和不规则车位的自动识别正确率为88%~98%,平均值为92.8%,从而验证了车位智能识别方法的良好效果。     

升降横移式立体停车库的PLC控制

介绍了升降横移式立体车库的工作原理,确定了以PLC作为主控单元的控制方案,对立体停车库的存取车算法进行了深入细致的研究。以3层10车位升降横移式立体停车库为研究对象,建立根据操作车位与以下各层空位的比较确定车位移动的控制方案。     

Sobel-Hough检测方法在机器视觉倒车辅助系统的应用研究

倒车辅助系统,又称泊车辅助系统或可视倒车雷达,能够给驾驶员倒车泊车操作带来很大的方便。对主流倒车辅助系统的研究后,引进机器视觉,为精确检测柱子类或台阶类障碍物提供了新方法。倒车操作时,使用CCD内核的视觉传感器获取车后的图像信息,将彩色图象进行中值滤波后转变为灰度图像,采用Sobel算子锐化突出柱子或台阶的边缘,再采用自适应阈值法分割成二值图象,接着用Hough变换方法检测出边缘线段,最后对障碍物边缘进行加粗加色标记。实验表明,采用Sobel-Hough算法能准确地将柱子和台阶边缘识别出来,并具有较强的抗干扰能力。