基于多信息融合的自动泊车控制系统研究

发布时间：2020-11-21 01:46

　　 随着汽车驾驶向智能化发展,自动泊车系统受到国内外相关技术人员的广泛关注。目前自动泊车系统存在泊车精度不高以及对不规则车位无法有效的识别等问题。本文采用对其多传感器信息融合的方式展开研究,以提高泊车精度和车位智能识别的准确率,保证路径规划过程中的安全高效性。主要研究内容如下:(1)通过多传感器对停车位空间模型建模及特征参数提取,分别对目标车位两侧,典型的不规则停放车辆进行数学建模,经过几何分析得出影响车位识别的多种因素:车身姿态角、最大宽度距离、最短空间距离、有无车位线等,辨识停车位周围环境的相关特征信息,然后根据模糊推理系统(FIS)计算输出车位识别结果。(2)采用深度优先搜索算法生成泊车路径,采用三次样条插值法进行改进,验证和分析,实现泊车路径的光滑处理,保持车辆行驶时方向始终呈平滑状态进行改变,最终得出最短路径。(3)搭建信息融合的自动泊车实验平台,将传统的三段泊车算法和改进的自动泊车算法分别应用到实验平台中进行验证,改变相关泊车环境进行再次实验研究。实验对比分析表明,其仿真结果验证车位智能识别和泊车路径规划方案的合理和有效。将自主研发的自动泊车系统搭载于实验小车进行真实的实验,实验结果表明,该泊车系统对复杂环境的自动泊车识别准确率为89%～98%,平均值为93.8%。路径规划过程中的防碰撞率为96%～99%,平均值为98%,验证了提出的自动泊车算法的有效性。
【学位单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：U463.6
【部分图文】：

1绪论11绪论1.1研究背景及意义如今我国的经济水平不断提高，人们的生活质量也得到了很大的改善，汽车作为方便人们出行的重要工具逐渐进入了大众的生活之中，极大的方便了人们的生活和工作，推动了城市的发展。在《西安交警部门2018年度数据报告》[1]中显示：2016年，西安市机动车保有量突破250万辆。到如今，用了不到2年时间，西安市机动车保有量已经达到了300万辆。以目前的机动车增加的趋势来看，预计到2020年，西安市机动车将突破400万辆。近几年，随着需求不断增大我国汽车市场也得到了一定的发展，且增长态势平稳，相关研究[2]表明我国汽车每月的产销量达到了120万辆，在2017年，年度总产量达到2901.54万辆，同比增长3.19%；销量达2887.89万辆，同比增长3.04%，我国汽车产销量近年来一直遥遥领先，连续九年保持在世界第一的位置，在我国经济较为发达的地区汽车保有量规模很大，基本处于饱和状态。图1.1显示了2018年全国汽车保有量比上年末增长11.9%，其中2019年上半年全国民用汽车保有量25310万辆（包括三轮汽车和低速货车820万辆）。图1.1全国汽车保有量我国汽车保有量不断增加，一方面引起了一定的路面交通负担，增加了城市交通的拥堵程度和交通事故的发生几率，这种现象在大城市中尤为明显。另一方面车辆需要有车位来停放，汽车数量的不断增加对停车位、停车场的要求也不断提高。但是受到城市空间方面的影响，在城市环境中很难保障有足够的停车场用来停放不断增加的汽车，出

自动泊车系统装备量

西安科技大学硕士学位论文6图1.3自动泊车基本流程图现行的自动泊车系统中在以下两个方面存在不足：（1）自动泊车的车位识别技术中智能化程度低，当前对泊车环境进行感知时，研究重点放在规则停车位识别上，在面对一些非标准不规则停车位时处理能力较弱，相关文献较少，使得在自动泊车技术在此类问题上的利用程度低。（2）自动泊车的路径规划技术实时性不高，采用单一个智能算法在多障碍物复杂环境中无法获得良好效果的泊车路径，应用效果相对不高。1.5研究内容及技术路线1.5.1研究内容针对当前自动泊车系统的局限性，本文利用信息融合技术对自动泊车系统进行改进，在现有技术的基础上，提高其复杂泊车环境中的识别能力，从而提高路径规划的准确程度，并利用相关仿真研究与实车测试的方式对其可靠性和有效性进行验证。具体内容有以下几个方面：（1）通过多传感器来对停车位空间模型建模及特征参数提取，分别对目标车位两侧，典型的不规则停放车辆进行数学建模，经过几何分析得出影响车位识别的多种因素：车身姿态角、最大宽度距离、最短空间距离、有无车位线等，辨识停车位周围环境的相关特征信息，然后根据模糊推理系统[19]（FIS）计算输出车位识别结果。（2）采用深度优先搜索算法生成泊车路径，并进行验证和分析，后通过三次样条插值算法对规划好的泊车路径进行光滑处理，使泊车过车中车辆行驶行驶时，在路径方向上呈平滑连续转变，最终得出最短路径。（3）将理论研究在泊车实验中验证，分别采用三段式泊车算法和本文算法来进行路径规划，研究泊车环境变化对算法的影响，并将得到的多组数据进行分析，仿真结果验证车位智能识别和泊车路径规划方案的合理性和有效性。1.5.2技术路线多信息融合的自动泊车系统技术路线如图1.4所示。在进行
【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 张仁永;曹凯;于善义;于云;;基于样条理论的泊车轨迹生成与仿真研究[J];农业装备与车辆工程;2014年02期

相关硕士学位论文 前7条

1 郭卜源;自动泊车决策控制系统研究[D];西安科技大学;2019年

2 辛鑫;基于多传感器信息交互的自动泊车系统关键技术研究[D];合肥工业大学;2019年

3 高瑞金;基于毫米波雷达和视觉信息融合的自动泊车系统研究学位论文[D];上海交通大学;2019年

4 常燕怡;上海怡丰自动泊车设备有限公司发展战略研究[D];西安理工大学;2018年

5 黄晓峰;自动泊车系统最优轨迹决策及控制算法研究[D];吉林大学;2018年

6 王文飞;基于超声波与机器视觉的自动泊车系统设计[D];浙江大学;2011年

7 刘洲辉;车辆垂直泊车模糊控制策略研究[D];武汉理工大学;2010年

本文编号：2892330