泊車車位檢測是實現(xiàn)自動泊車的關(guān)鍵技術(shù)。現(xiàn)有泊車車位檢測主要針對規(guī)則停車位,但實際泊車環(huán)境存在大量規(guī)劃和�？坎灰�(guī)則的情況,當(dāng)車輛進(jìn)行泊車車位檢測時,往往檢測準(zhǔn)確率低,且需要人工干預(yù)調(diào)整檢測多種車位場景,智能化水平低。因此,針對性的研究車輛在不規(guī)則車位情況下的泊車車位檢測問題并提高其智能化水平十分必要,對提高泊車車位檢測方法的場景適應(yīng)性具有重要價值。論文針對上述問題,利用激光雷達(dá)作為環(huán)境感知手段,提出了考慮車輛輪廓特性的數(shù)據(jù)聚類算法,給出了更適應(yīng)車輛輪廓提取的線段擬合方法。通過建立泊車車位空間模型,提取模型參數(shù),進(jìn)而建立了基于多輸入多規(guī)則模糊推理系統(tǒng)的車位智能檢測方法。最后完成了基于2D激光雷達(dá)的泊車車位智能檢測系統(tǒng)的設(shè)計。主要內(nèi)容包括:(1)考慮車輛輪廓特征的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)聚類方法。通過對激光雷達(dá)的掃描原理、車位的相對位置關(guān)系以及車輛的輪廓特征進(jìn)行分析,基于激光雷達(dá)傳感器在進(jìn)行車位掃描時存在的數(shù)據(jù)特性規(guī)律,對自適應(yīng)閾值聚類方法進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于改進(jìn)型的自適應(yīng)閾值聚類方法,對比實驗的結(jié)果表明,該方法在實時性和準(zhǔn)確性均優(yōu)于傳統(tǒng)算法。(2)考慮過合并和過分割問題的線段擬合方法。針對目前的線...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自動泊車簡介
        1.2.2 車位檢測系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 課題的目的及研究意義
    1.4 論文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
    1.5 本章小結(jié)
2 總體設(shè)計
    2.1 引言
    2.2 激光雷達(dá)傳感器簡介
        2.2.1 激光雷達(dá)傳感器選型
        2.2.2 激光雷達(dá)傳感器測距原理
        2.2.3 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
    2.3 總體設(shè)計方案
    2.4 關(guān)鍵問題分析
    2.5 本章小結(jié)
3 基于2D激光雷達(dá)的泊車車位環(huán)境感知
    3.1 引言
    3.2 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.2 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)特性分析
        3.2.3 基于改進(jìn)型的自適應(yīng)閾值聚類方法
    3.3 基于特征線段的車輛邊界輪廓模型建立
        3.3.1 車輛輪廓模型建立
        3.3.2 基于LT-IEPF方法的車輛特征線段擬合
        3.3.3 車輛輪廓提取
    3.4 實驗驗證與分析
        3.4.1 基于改進(jìn)型自適應(yīng)閾值的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)點聚類
        3.4.2 基于LT-IEPF方法的車輛特征線段擬合
    3.5 本章小結(jié)
4 基于多輸入多規(guī)則模糊推理系統(tǒng)的泊車車位智能檢測
    4.1 引言
    4.2 泊車車位空間模型建立
        4.2.1 典型車輛位姿分析
        4.2.2 泊車車位空間模型參數(shù)提取
    4.3 模糊理論與模糊推理系統(tǒng)
    4.4 基于多輸入多規(guī)則模糊推理系統(tǒng)的泊車車位智能檢測
        4.4.1 泊車車位類型分類
        4.4.2 泊車車位預(yù)檢測
        4.4.3 基于梯形隸屬度法的輸入輸出模糊化
        4.4.4 車位檢測的模糊規(guī)則庫制定
        4.4.5 多輸入多規(guī)則的模糊推理合成
    4.5 實驗驗證與分析
        4.5.1 仿真實驗平臺介紹
        4.5.2 仿真實驗結(jié)果及分析
    4.6 本章小結(jié)
5 基于2D激光雷達(dá)的泊車車位智能檢測設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)整體框架設(shè)計
    5.3 系統(tǒng)的實現(xiàn)
        5.3.2 系統(tǒng)的設(shè)計
        5.3.3 系統(tǒng)實現(xiàn)流程
    5.4 真實場景應(yīng)用效果與分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    A.作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目



本文編號：3790284