車輛實時智能并行停車系統

車輛實時智能并行停車系統

平行停車對于駕駛員來說是一項較困難的操作，提出了一種在線運動規劃的方法，通過尋找停車空間、規劃停車路徑這兩個階段，使車輛象在非完整約束下的移動機器人一樣自動向后平行停車。

在尋找停車空間過程中，常用到紅外線、超聲波和無線電傳感器。隨著技術的發展，圖像處理和神經元網絡方法也應用于該過程中，每隔一段時間在停車場地拍照，然后應用圖像處理技術提取停車場地的特點，通過多組圖片估計車輛可能的停車位。

在停車路徑的規劃中，由于障礙物的存在，控制系統必須考慮兩個方面：避開障礙、到達指定停車位置。目前通常使用模糊邏輯算法來計算停車路徑，該算法通過熟練駕駛者的行為經驗得出，同時與神經網絡結合，在傳感器信息的基礎上建立神經-模糊控制網絡。

為了避免與障礙物相撞，停車路徑起始點適合區域的確定要考慮3個方面的限制：障礙物所處環境、車輛和障礙物的距離、相對于最終位置的車后輪轉角（圖1）。

采用Matlab軟件進行仿真驗證。仿真環境為二維笛卡爾坐標，將車輛看成特定尺寸的矩形，其尺寸小于停車場地。車的長度和寬度分別設定為4.5m和1.5m，停車空間的長度是車長的1.8倍。仿真結果如表1。

表1 仿真結果

仿真結果表明，起始位置對智能停車過程有著關鍵性的影響。

Parisa Masoumi Moghri et al.2012 IEEE The 16th CSI International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing(AISP 2012).

編譯：周沖