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原文传递一种基于视觉识别的自动泊车系统及方法

专利名称：	一种基于视觉识别的自动泊车系统及方法
摘要：	本发明属于智能驾驶领域，具体涉及一种自动泊车系统及泊车方法；现有技术中，自动泊车系统基于传统的路径规划算法，效果较差，本发明提供了一种基于视觉识别的自动泊车系统，所述系统包括建图定位子模块和规划控制子模块，由于采用的地图融合了局部障碍的信息地图，提高了自动泊车系统对非正常状态的适应性；此外通过深度学习获得视觉信息并根据环境的更新实时调用Reeds‑Shepp曲线规划技术，与无视觉反馈的位姿规划这一技术相比，提高了位姿估算精度及泊车系统的响应速度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	魔门塔(苏州)科技有限公司
发明人：	姚聪;成悠扬;张家旺;汪路超;郑靖;陈壹;夏炎
专利状态：	有效
申请日期：	2018-09-17T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-07T00:00:00+0800
申请号：	CN201811079125.2
公开号：	CN109720340A
代理机构：	北京挺立专利事务所(普通合伙)
代理人：	赵振
分类号：	B60W30/06(2006.01);B;B60;B60W;B60W30
申请人地址：	215131 江苏省苏州市相城区高铁新城南天成路88号天成信息大厦601-A33室
主权项：	1.一种基于视觉识别的自动泊车系统，其特征在于：所述系统包括建图定位子模块和规划控制子模块；所述建图定位子模块利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；所述规划控制子模块针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点。 2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：识别图像中的车位、车位线和/或引导线是通过深度学习算法实现的。 3.根据权利要求1-2所述的系统，其特征在于：所述地图是通过所述车位点、所述车位线和/或引导线信息的输入，使用优化算法得到的。 4.根据权利要求1-3所述的系统，其特征在于：所述车辆四周的图像是由各所述摄像头获得的图像拼接而成的图像。 5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述摄像头为鱼眼广角摄像头，其畸变校正公式为： xcor＝x+x(k1r2+k2r4+k3r6)+[2p1y+p2(r2+2x2)]， (1) 其中(x,y)是图像中某一像素点的原始坐标；(xcor,ycor)是此像素点校正畸变后的坐标；[k1,k2,k3]是径向畸变参数；[p1,p2]是切向畸变参数。 6.一种基于视觉识别的自动泊车系统，其特征在于：所述系统包括建图定位子模块和规划控制子模块；所述建图定位子模块利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；所述规划控制子模块针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点；所述建图定位子模块利用设置在所述车辆上超声波得到局部障碍信息；所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，并结合所述局部障碍信息建立地图。 7.一种基于视觉识别的自动泊车方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：建图定位步骤和规划控制步骤；所述建图定位步骤利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；所述规划控制步骤针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点。 8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：识别图像中的车位点、车位线和/或引导线是通过深度学习算法实现的。 9.根据权利要求7-8所述的方法，其特征在于：所述地图是通过所述车位点、所述车位线和/或引导线信息的输入，使用优化算法得到的。 10.根据权利要求7-9所述的方法，其特征在于：所述车辆四周的图像是由各所述摄像头获得的图像拼接而成的图像。 11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述摄像头为鱼眼广角摄像头，其畸变校正公式为: xcor＝x+x(k1r2+k2r4+k3r6)+[2p1y+p2(r2+2x2)]， (1) 其中(x,y)是图像中某一像素点的原始坐标；(xcor,ycor)是此像素点校正畸变后的坐标；[k1,k2,k3]是径向畸变参数；[p1,p2]是切向畸变参数。 12.一种基于视觉识别的自动泊车方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：建图定位步骤和规划控制步骤；所述建图定位步骤利用设置在车辆的摄像头获取所述车辆四周的图像；从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，建立地图；所述规划控制步骤针对所述地图，采用Reeds-Shepp曲线生成平滑的路径；通过比例-积分-微分(PID)控制算法控制所述车辆完成对规划出的所述路径的跟踪，将所述车辆运动到泊车目标点；在所述建图定位步骤中，利用设置在所述车辆上超声波得到局部障碍信息；所述建图定位子模块从所述图像中识别出车位点、车位线和/或引导线，并结合所述局部障碍信息建立地图。
所属类别：	发明专利