擁擠的城市泊車環(huán)境給人們的出行造成了極大不便,而自動(dòng)泊車技術(shù)的出現(xiàn),讓人眼前一亮。然而,車位識(shí)別的精度、有效車位識(shí)別的準(zhǔn)確度始終是一座“高山”,阻礙著泊車系統(tǒng)進(jìn)一步推廣�，F(xiàn)今自動(dòng)泊車技術(shù)中,使用最為廣泛的超聲波雷達(dá)方案往往存在著車位識(shí)別精度低的問題,且高度依賴于臨近車位停放的車輛。視覺傳感器方案中,很少考慮車位中和路徑中存在的障礙物,而障礙物的尺寸又往往影響著泊車位的有效性。特別是對(duì)于障礙物和環(huán)境背景顏色相近似這種情況,僅依靠攝像頭難以實(shí)現(xiàn)障礙物的辨識(shí)。在此背景下,本文提出了一種基于網(wǎng)格激光視覺增強(qiáng)技術(shù)的泊車位及障礙物識(shí)別方法。該方案除了視覺傳感器,還在車身上安裝了特殊的激光發(fā)射裝置,該裝置能在地面上呈現(xiàn)出特定形狀和尺寸的激光網(wǎng)格,并與視覺感知區(qū)域形成疊加效果。激光網(wǎng)格的形狀會(huì)隨泊車環(huán)境的改變而改變,如遇到車輛、石塊、凹坑、墻面、車位鎖等障礙物時(shí),激光網(wǎng)格的形狀會(huì)發(fā)生明顯的變化。視覺傳感器采用魚眼攝像頭方案,并由視覺處理器單獨(dú)完成圖像處理工作,再通過通訊串口將泊車位和障礙物數(shù)據(jù)發(fā)送給泊車控制器。本文主要從泊車空間激光網(wǎng)格化的實(shí)現(xiàn)、基于激光裝置的泊車位和障礙物識(shí)別技術(shù)和方法、基于激光裝置... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 自動(dòng)泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 技術(shù)背景
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.4 自動(dòng)泊車技術(shù)應(yīng)用概況
    1.3 本文主要研究目的與意義
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 泊車空間激光網(wǎng)格化的實(shí)現(xiàn)與捕捉
    2.1 網(wǎng)格化實(shí)現(xiàn)與視覺增強(qiáng)
    2.2 激光網(wǎng)格的設(shè)計(jì)與標(biāo)定
    2.3 激光網(wǎng)格的捕捉
        2.3.1 相機(jī)成像原理
        2.3.2 四個(gè)坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)化
        2.3.3 鏡頭畸變與魚眼鏡頭
        2.3.4 非線性相機(jī)的畸變模型與畸變參數(shù)
        2.3.5 攝像頭的標(biāo)定
    2.4 本章小結(jié)
第三章 激光網(wǎng)格視域下的圖像分割技術(shù)
    3.1 圖像的畸變校正
    3.2 鳥瞰圖變換
    3.3 圖像的預(yù)處理
        3.3.1 圖像增強(qiáng)技術(shù)
        3.3.2 灰度化處理
        3.3.3 圖像的去噪與平滑濾波
    3.4 圖像的分割與特征提取
        3.4.1 閾值分割
        3.4.2 邊緣檢測(cè)
        3.4.3 凸包檢測(cè)
        3.4.4 漫水填充
        3.4.5 輪廓提取與多邊形包圍
    3.5 本章小結(jié)
第四章 激光網(wǎng)格視域下的泊車位及障礙物識(shí)別
    4.1 泊車場(chǎng)景分析
        4.1.1 泊車位分析
        4.1.2 障礙物分析
    4.2 障礙物的識(shí)別
    4.3 泊車位的識(shí)別
        4.3.1 有車位線標(biāo)識(shí)車位的識(shí)別
        4.3.2 無車位線車位識(shí)別
    4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和控制策略
    5.2 視覺處理器圖像處理策略
    5.3 實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)驗(yàn)概述
    5.4 泊車位識(shí)別實(shí)驗(yàn)
    5.5 障礙物識(shí)別實(shí)驗(yàn)
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[5]基于多傳感器信息融合的自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究[D]. 沈崢楠.江蘇大學(xué) 2017
[6]基于機(jī)器視覺的自動(dòng)泊車技術(shù)的研究[D]. 陳奮.電子科技大學(xué) 2016
[7]基于車位場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)的全自動(dòng)垂直泊車系統(tǒng)研究[D]. 李臣旭.江蘇大學(xué) 2016
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[9]基于魚眼鏡頭的車載全景環(huán)視系統(tǒng)[D]. 張聰.浙江大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：3150285