自動泊車系統停車位檢測方法淺析

范夢陽

（重慶電子工程職業學院 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量的要求，即安全、高效、舒適和環保。近年來，世界各國都把智能網聯汽車作為汽車產業未來發展的重要戰略方向。智能網聯汽車也成為了我國汽車產業轉型升級和結構優化調整的重要機遇。工信部、國家發改委、科技部聯合發布的《汽車產業中長期發展規劃》中，對我國智能網聯汽車的發展路徑和目標做出了詳細規劃。智能網聯汽車是一個跨技術、跨產業領域的新型體系[1]，通過智能化和網聯化技術，實現智能駕駛和與外界的互聯，提供了一個更安全、更節能、更環保、更舒適的出行方式。

自動泊車技術是智能網聯汽車的重要組成部分，成為了研究的熱點。在泊車的過程中，由于視野受到限制，需要駕駛員通過經驗對周邊環境信息進行估計，并在此基礎上完成控制方向盤、油門、剎車和檔位等一系列操作來實現停車入庫，這即使對于經驗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]。自動泊車系統可以幫助駕駛員完成復雜的泊車操作，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

自動泊車系統一般由停車位檢測、路徑規劃、路徑跟蹤這幾個部分組成。作為路徑規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的安全性和可靠性。目前，國內外所提出的停車位檢測方法，包括基于機器、基于超聲波雷達、基于激光雷達、多傳感器融合這幾大類。

2.1 基于機器視覺的停車位檢測方法

基于機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、基于環視圖、基于立體視覺的方法。基于單目視覺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果至關重要，其優勢在于其成本低，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。基于環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過矯正畸變、逆透視變換、拼接生成環視圖[4]，利用環視圖中的庫位線顏色、邊緣等特征約來檢測識別出停車位。由于環視圖所獲取到的圖像范圍比單目攝像頭更大，所以呈現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。基于立體視覺是指利用雙目攝像機對同一物體進行拍攝或者跟蹤單目攝像機采集到圖像序列中的特征點來實現三維重建，該方法可以還原周圍環境的三維信息，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，實時性較差。總體來講，基于機器視覺的停車位檢測方法可以將泊車過程可視化地呈現給駕駛員，但由于攝像頭傳感器自身的特性限制，其檢測結果受到光照條件的制約和限制，路面紋理、周邊障礙物等環境因素也會影響到檢測的正確率。

2.2 基于超聲波雷達的停車位檢測方法

基于超聲波雷達傳感器的檢測方法是指利用超聲雷達來檢測出周邊車輛的輪廓，再結合車輛的位姿信息解算出周邊兩車輛間形成的空停車位。超聲波雷達成本較低，目前已經廣泛應用于倒車輔助領域，但是受到超聲波雷達傳感器自身檢測精度的制約，基于超聲波雷達的檢測方法檢測精度不高，對車輛姿態也較為敏感，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 基于激光雷達的停車位檢測方法

基于激光雷達的檢測方法是通過激光雷達來探測周邊車輛的輪廓，結合車輛的位姿信息計算出停車位[6]。激光雷達可以采集到周邊障礙物的距離、方位角等信息，實現周邊環境的三維構建，其數據精度大大高于超聲波雷達，所以基于激光雷達的停車位檢測方法可以得到較高的檢測精度，但是由于激光雷達的成本較高，目前無法在量產車型上大規模使用。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

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

3 停車位檢測方法發展趨勢

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可以解決這一難題，實現多工況下的停車位正確檢測，為自動泊車系統路徑規劃和跟蹤模塊提供精確的停車位信息，拓展自動泊車系統的適用工況[7]。由于傳感器的特性限制和汽車行駛環境復雜多變，難以依靠單一某種傳感器實現各種形式停車位的檢測，因此多傳感器融合技術是未來停車位檢測方法的發展趨勢。