自動泊車系統(tǒng)停車位檢測方法淺析

范夢陽

（重慶電子工程職業(yè)學(xué)院 重慶 401331）

1 引言

隨著汽車保有量的逐年增加，人們對未來的汽車提出了減少交通事故、提高通勤時間效率、乘坐舒適性和空氣質(zhì)量的要求，即安全、高效、舒適和環(huán)保。近年來，世界各國都把智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為汽車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向。智能網(wǎng)聯(lián)汽車也成為了我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的重要機(jī)遇。工信部、國家發(fā)改委、科技部聯(lián)合發(fā)布的《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》中，對我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展路徑和目標(biāo)做出了詳細(xì)規(guī)劃。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是一個跨技術(shù)、跨產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的新型體系[1]，通過智能化和網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能駕駛和與外界的互聯(lián)，提供了一個更安全、更節(jié)能、更環(huán)保、更舒適的出行方式。

自動泊車技術(shù)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的重要組成部分，成為了研究的熱點(diǎn)。在泊車的過程中，由于視野受到限制，需要駕駛員通過經(jīng)驗(yàn)對周邊環(huán)境信息進(jìn)行估計，并在此基礎(chǔ)上完成控制方向盤、油門、剎車和檔位等一系列操作來實(shí)現(xiàn)停車入庫，這即使對于經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員來講也并非易事，對于新手來講則更為困難[2]。自動泊車系統(tǒng)可以幫助駕駛員完成復(fù)雜的泊車操作，在提高駕駛舒適性的同時，也可以提高泊車安全性，減少泊車過程中的交通事故。

2 停車位檢測方法研究

自動泊車系統(tǒng)一般由停車位檢測、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤這幾個部分組成。作為路徑規(guī)劃和跟蹤的前提條件和輸入信息，停車位檢測將直接影響到自動泊車系統(tǒng)的安全性和可靠性。目前，國內(nèi)外所提出的停車位檢測方法，包括基于機(jī)器、基于超聲波雷達(dá)、基于激光雷達(dá)、多傳感器融合這幾大類。

2.1 基于機(jī)器視覺的停車位檢測方法

基于機(jī)器視覺的停車位檢測方法是指利用攝像頭采集到的圖像信息，經(jīng)過處理分析來檢測出停車位[3]，具體來講，又分為基于單目視覺、基于環(huán)視圖、基于立體視覺的方法?；趩文恳曈X的自動泊車停車位檢測方法是指利用單個攝像頭采集到的圖像信息，依靠庫位線的顏色、邊緣特征或利用停車位的幾何尺寸約束條件等來檢測出停車位，停車位特征和約束條件的選取對于檢測結(jié)果至關(guān)重要，其優(yōu)勢在于其成本低，但其通常只能適用于檢測劃線停車位，對于周邊兩車輛間形成的空位無法檢測?；诃h(huán)視圖是將安裝在車輛四周的魚眼攝像頭采集到的四幅圖像經(jīng)過矯正畸變、逆透視變換、拼接生成環(huán)視圖[4]，利用環(huán)視圖中的庫位線顏色、邊緣等特征約來檢測識別出停車位。由于環(huán)視圖所獲取到的圖像范圍比單目攝像頭更大，所以呈現(xiàn)的庫位線信息更完整，這對于提高檢出率和正確率有一定幫助，但該方法通常也只能檢測出劃線停車位?；诹Ⅲw視覺是指利用雙目攝像機(jī)對同一物體進(jìn)行拍攝或者跟蹤單目攝像機(jī)采集到圖像序列中的特征點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)三維重建，該方法可以還原周圍環(huán)境的三維信息，既能檢測出劃線停車位，也可以檢測出周邊兩車輛間形成空停車位，但其計算量大，對于處理器的硬件要求高，實(shí)時性較差?？傮w來講，基于機(jī)器視覺的停車位檢測方法可以將泊車過程可視化地呈現(xiàn)給駕駛員，但由于攝像頭傳感器自身的特性限制，其檢測結(jié)果受到光照條件的制約和限制，路面紋理、周邊障礙物等環(huán)境因素也會影響到檢測的正確率。

2.2 基于超聲波雷達(dá)的停車位檢測方法

基于超聲波雷達(dá)傳感器的檢測方法是指利用超聲雷達(dá)來檢測出周邊車輛的輪廓，再結(jié)合車輛的位姿信息解算出周邊兩車輛間形成的空停車位。超聲波雷達(dá)成本較低，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于倒車輔助領(lǐng)域，但是受到超聲波雷達(dá)傳感器自身檢測精度的制約，基于超聲波雷達(dá)的檢測方法檢測精度不高，對車輛姿態(tài)也較為敏感，難以正確檢測圖1所示的斜向停車位，而且僅適用于周邊兩車輛間形成的空位，無法檢測出地面劃線停車位[5]。

圖1 斜向停車位

2.3 基于激光雷達(dá)的停車位檢測方法

基于激光雷達(dá)的檢測方法是通過激光雷達(dá)來探測周邊車輛的輪廓，結(jié)合車輛的位姿信息計算出停車位[6]。激光雷達(dá)可以采集到周邊障礙物的距離、方位角等信息，實(shí)現(xiàn)周邊環(huán)境的三維構(gòu)建，其數(shù)據(jù)精度大大高于超聲波雷達(dá)，所以基于激光雷達(dá)的停車位檢測方法可以得到較高的檢測精度，但是由于激光雷達(dá)的成本較高，目前無法在量產(chǎn)車型上大規(guī)模使用。此外，該方法也僅適用于周邊兩車輛間形成的空位，無法檢測出地面劃線停車位。

2.4 多傳感器融合技術(shù)

多傳感器融合技術(shù)是指綜合利用智能網(wǎng)聯(lián)汽車中常用的視覺傳感器、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、慣導(dǎo)傳感器，根據(jù)不同傳感器的性能特性和自動泊車系統(tǒng)的工況，建立適用于自動泊車系統(tǒng)的傳感器組合模型，對各種傳感器進(jìn)行多層次、多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理，以實(shí)現(xiàn)多場景多工況下的停車位檢測。多傳感器融合技術(shù)的基本原理與人腦對環(huán)境信息的綜合處理過程類似。人類對外界環(huán)境的感知是將眼睛、耳朵、鼻子和四肢等多種感官探測的信息都輸送給人腦，同時與先驗(yàn)知識進(jìn)行綜合，以周圍的環(huán)境做出快速準(zhǔn)確的評估。人類的眼睛、耳朵、鼻子和四肢等感官相當(dāng)于各種傳感器，人類的大腦相當(dāng)于信息融合中心，人類的先驗(yàn)知識相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫。

3 停車位檢測方法發(fā)展趨勢

目前，采用單一傳感器的停車位檢測方法大多只能識別部分劃線停車位或者周邊兩車輛間形成的空位中的某種，不能滿足各種工況下的停車位自動識別要求，而多傳感器融合技術(shù)可以解決這一難題，實(shí)現(xiàn)多工況下的停車位正確檢測，為自動泊車系統(tǒng)路徑規(guī)劃和跟蹤模塊提供精確的停車位信息，拓展自動泊車系統(tǒng)的適用工況[7]。由于傳感器的特性限制和汽車行駛環(huán)境復(fù)雜多變，難以依靠單一某種傳感器實(shí)現(xiàn)各種形式停車位的檢測，因此多傳感器融合技術(shù)是未來停車位檢測方法的發(fā)展趨勢。