張健大創(chuàng)項(xiàng)目研究報(bào)告材料

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1、實(shí)用文案廣西科技大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目項(xiàng)目名稱平行泊車輔助系統(tǒng)中的視覺(jué)測(cè)量的研究項(xiàng)目名稱：平行泊車輔助系統(tǒng)中的視覺(jué)測(cè)量的研究項(xiàng)目類別：　創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目t創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目□創(chuàng)業(yè)實(shí)踐項(xiàng)目□項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：張健負(fù)責(zé)人所在院系：電氣與信息工程學(xué)院填表日期：2015年6月4日2015年6月4日標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)用文案摘要隨著科技的發(fā)展，人們對(duì)汽車的需求度以及購(gòu)買量與日俱增。車子越來(lái)越多，可是路邊供停車的泊車位卻是有限的，怎樣有效地把車子停入車位，不僅要依靠熟練的駕車技術(shù)，更是要依靠現(xiàn)代化技術(shù)來(lái)輔助完成。本項(xiàng)目主要研究在平行泊車（側(cè)方停車）過(guò)程中，基于機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)平行泊車位，檢測(cè)

2、平行泊車中車輛與前車的橫向距離，自主判斷是否會(huì)與前車發(fā)生擦碰以及自主判斷是否擦碰上路肩。通過(guò)攝像頭所拍攝到的圖像，經(jīng)過(guò)一系列圖像處理最終得出這個(gè)平行泊車（側(cè)方位停車）過(guò)程能否順利進(jìn)行。本模擬碰撞系統(tǒng)通過(guò)大量模擬試驗(yàn)后可應(yīng)用于自動(dòng)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(guò)程劃分了幾個(gè)步驟，找到本項(xiàng)目研究的這4個(gè)問(wèn)題發(fā)生在哪一階段，及易發(fā)生碰撞的擦碰點(diǎn)。本課題將針對(duì)平行泊車過(guò)程中對(duì)車位的檢測(cè)、自動(dòng)檢測(cè)車輛相對(duì)前車的橫向距離、車身擦碰的預(yù)測(cè)以及車輛與路肩的擦碰預(yù)測(cè)這4個(gè)方面逐一研究如何通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)來(lái)解決問(wèn)題。關(guān)鍵詞：平行泊車；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；視覺(jué)測(cè)量；障礙物檢

3、測(cè)；標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)用文案1.項(xiàng)目研究背景在實(shí)驗(yàn)初期，我們查找了大量文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的解決方案并不能很好的實(shí)現(xiàn)平行泊車的輔助測(cè)量。重慶大學(xué)的黃席樾、朱雷、楊璟、李強(qiáng)[1]在2003年使用了TMS320C620lDSP芯片作為核心器件，用于實(shí)時(shí)圖像處理，能夠可靠地檢測(cè)道路、障礙物的存在及其距離。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解決問(wèn)題。又如魏喜明在2005年對(duì)比毫米波雷達(dá)與圖像處理的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出毫米波雷達(dá)，并研發(fā)了毫米波與圖像處理相結(jié)合的智能避撞方案【2】：該方法可實(shí)現(xiàn)可實(shí)現(xiàn)智能避撞又可減少虛警的發(fā)生。但是這種方案仍有缺陷：由于停車點(diǎn)

4、不固定，所以雷達(dá)測(cè)速測(cè)距離的誤差很大，結(jié)論值并不能應(yīng)用于所有環(huán)境。劉波、鐘幼強(qiáng)、金施群、修亮2008年運(yùn)用DSP系統(tǒng)分析處理，對(duì)異常情況給出告警信號(hào)紅外視覺(jué)檢測(cè)。圖像處理相結(jié)合實(shí)現(xiàn)主動(dòng)避撞的方法，以充分發(fā)揮二者的優(yōu)點(diǎn)彌補(bǔ)自身的缺陷，并且對(duì)該系統(tǒng)的運(yùn)行平臺(tái)進(jìn)行了設(shè)計(jì)。所以面對(duì)平行泊車這一項(xiàng)目，視覺(jué)測(cè)量仍是一種很好的解決方案。標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)用文案2.項(xiàng)目的意義在平行泊車過(guò)程中，拍攝到停車位并快速計(jì)算出停車位大小、通過(guò)檢測(cè)兩車之間的距離，獲取最優(yōu)泊車位置、通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)出泊車時(shí)兩車的相對(duì)位置關(guān)系，從而預(yù)測(cè)出兩車是否會(huì)發(fā)生碰撞以及自主判斷是否碰撞上路邊的路階。以上研究

5、結(jié)果所建立的模擬系統(tǒng)可應(yīng)用于平行泊車輔助系統(tǒng)。標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)用文案2.實(shí)施過(guò)程3.1車位的檢測(cè)通過(guò)攝像頭拍攝所得的圖像點(diǎn)坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出為攝像頭拍攝所得的圖像點(diǎn)的世界坐標(biāo)。首先,探討基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)課題研究的背景及意義，了解國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展情況，確定基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)課題的研究流程。其次采用攝像頭獲取圖像，進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)，基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)圖像采集，模擬小車泊車時(shí)前頭和車尾車姿的狀況，記錄相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。最后基于機(jī)器視覺(jué)平行泊車位的自動(dòng)檢測(cè)圖像采集，模擬小車泊車車姿車位的狀況，并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)前

6、車位線和后車位線的角度分情況討論，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(jì)算出左邊路沿和右邊路牙距離，得出平行泊車位大小，最后進(jìn)行誤差分析，結(jié)果分析。3.2相對(duì)于前車的平行距離通過(guò)小車前后車輪與地面的相交點(diǎn)的圖像坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出為小車前后車輪與地面的相交點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)。基于單目視覺(jué)的研究，同時(shí)采用了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)定方法，估測(cè)特征點(diǎn)的實(shí)際位置，然后根據(jù)特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)求取距離。首先，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)定方法對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，建立圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，確定三維空間物體的具體位置與其在圖像上的像素點(diǎn)坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。再利用標(biāo)定好的攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集，在測(cè)

7、距模擬實(shí)驗(yàn)中，小車模擬前車，椅子模擬本車，實(shí)現(xiàn)車輛視覺(jué)對(duì)前車的圖像采集，并從采集到的圖像提取特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，本文提取的特征點(diǎn)主要是前車前、后車輪與地面的相交點(diǎn)。然后利用標(biāo)定好的網(wǎng)絡(luò)求取前車特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)值，結(jié)合幾何運(yùn)算方法求解兩車之間的距離。最后將實(shí)際距離與求得的距離比較分析，雖然在求得的數(shù)據(jù)上有個(gè)別存在的誤差比較大，但從整體來(lái)看，利用本文提出的方法與運(yùn)算還是可行的。3.3車輛與其他車身擦碰的預(yù)測(cè)通過(guò)輸入前車的圖像坐標(biāo)輸入到網(wǎng)絡(luò)中使之輸出是否會(huì)與前車發(fā)生碰撞。標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)用文案通過(guò)使用安裝在模擬小汽車上的攝像頭攝取地面標(biāo)定點(diǎn)的圖像和多次模擬平行泊車時(shí)車身擦碰的

8、實(shí)際圖像，并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)