44]信息处理模块接收并处理信息采集模块传送的相关信息；其中，数据处理单元接收并实时处理超声波传感器采集到的信息，包括侧方车位宽度信息和本车与侧方已停放车辆的距离信息:视频图像处理单元首先对高清摄像头采集的图像进行提取，然后根据离线训练得到的关键类Haar特征和AdaBoost分类器对图像进行特征提取和分类识别，最后输出侧方已停放车辆朝向的检测结果；信息处理模块将车位信息和车辆朝向检测结果传送至单片机MCU。
[0045]单片机MCU接收信息处理模块传送的信息，并根据信息的同时性对数据处理单元和视频图像处理单元的信息进行整合，得出车位的可利用性信息以及可用车位两侧已停放车辆朝向，判别此时的泊车位场景；并根据判别的泊车位场景对路径规划模块发出指令。
[0046]路径规划模块接收单片机MCU传送的指令，首先选择与此泊车场景相对应的泊车入库路径，并传回至单片机MCU，单片机MCU调用泊车入库路径，发出指令由执行机构执行，完成泊车入库过程。
[0047]车辆入库之后，为了防止泊车入库后不方便打开车门，单片机MCU根据当前泊车位场景调用路径规划模块规划的库内车身位置调整路径，即汽车向车位的非驾驶是一侧调整，使驾驶室一侧有充足空间，方便驾驶员开启车门；随后，单片机MCU发出指令由自动泊车系统的执行机构按照此路径完成库内车身位置的调整，泊车完成。
[0048]在视频图像处理单兀过程中，首先在QS-PTE9核心板中进彳丁识别算法的编与，整个算法包括离线训练过程和识别过程。如图3所示，离线训练过程利用大量的车辆正面样本和车辆背面样本，一方面从大量类Haar特征中选取对分类识别起关键作用的特征，另一方面为识别过程准备用于两类分类识别的AdaBoost分类器，以提高识别的精确度；识别过程首先对视频画面进行提取，然后根据离线训练得到的关键类Haar特征和AdaBoost分类器对图像进行特征提取和分类识别，最后输出车辆朝向的检测结果。首先，类Haar特征是利用矩形积分图法对车辆进行特征量化，例如将图4所示中的任意一个矩形放到车辆正面区域上，然后用白色区域的像素和减去黑色区域的像素和，得到的值就是所谓的车辆正面特征值，如果把同一个矩形放到车辆背面或者非车辆区域，那么计算出的特征值应该和车辆正面特征值是不一样的，而且区别越大越好，以区别车辆正面、车辆背面以及非车辆区域；其次，AdaBoost分类器利用的是一种迭代算法，如图5所示，它是一个简单的弱分类算法提升过程，通过不断地利用类Haar特征得到的特征值进行训练，提高对数据的分类能力。例如:本专利中使用四个类Haar特征fl，f2, gl, g2来判断输入数据是车辆正面还是车辆背面又或者不是车辆。
[0049]如图6中场景一所示，首先，由于左侧车辆侵入中间车位左边线，右侧车辆紧靠中间车位右边线，造成中间车位较为狭小，但此车位仍足够汽车进入所以该车位可用；其次，该车位两侧已停放车辆均为车头朝前，若本车仍旧执行常规倒车入库，则该三辆汽车均需从左侧开启车门，此时由于车位狭小将造成右侧两车均不方便开启车门；所以，此场景下最佳泊车路径为开车入库(见图7所示)，且通过路径规划模块合理规划库内车身位置的调整路径，进行库内车身位置调整，即汽车向车位的非驾驶室一侧调整，使驾驶室一侧有充足空间，方便驾驶员开启车门。
[0050]如图8中场景二所示，首先，由于左侧车辆侵入中间车位左边线，右侧车辆紧靠中间车位右边线，造成中间车位较为狭小，但此车位仍足够汽车进入所以该车位可用；其次，该车位左侧已停放车辆为车尾朝前，右侧已停放车辆为车头朝前，即两车均需从中间侧开启车门；所以，此场景下本车既可选择倒车入库(见图9所示)又可选择开车入库(见图7所示)，但需要路径规划模块规划库内调整的路径，使本车处于两车正中间位置，既满足本车能开启车门又为两侧车辆留下一定的操作空间。
[0051] 所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划系统，其特征在于，包括信息采集模块、信息处理模块、路径规划模块、单片机MCU、电源模块；所述信息采集模块连接信息处理模块，所述信息处理模块和路径规划模块均与单片机MCU连接，所述电源模块均与信息采集模块、信息处理模块、单片机MCU和路径规划模块相连； 所述电源模块用于提供电源； 所述信息采集模块包括超声波传感器和高清摄像头，所述超声波传感器用于在线采集本车与侧方车位内已停放车辆的距离和侧方车位的宽度，所述高清摄像头用于采集侧方车位内已停放车辆的图像； 所述信息处理模块包括数据处理单元和视频图像处理单元，所述数据处理单元用于实时处理超声波传感器采集到的距离信息；所述视频图像处理单元用于对高清摄像头采集的图像信息进行实时处理并得出侧方车位内已停放车辆的朝向；所述信息处理模块将处理结果反馈给单片机MCU ； 所述路径规划模块用于根据预设的泊车位场景规划泊车入库路径，并制定相应场景下的库内车身位置调整路径，所述路径规划模块可与MCU进行通讯； 所述单片机MCU用于将信息处理模块所反馈的处理结果进行比对，判断泊车位场景，并调用路径规划模块来确定泊车入库路径和库内车身位置调整路径。
2.根据权利要求1所述的一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划系统，其特征在于，所述超声波传感器为两个，且分别安装在汽车车身两侧的前排车门的中间位置；所述高清摄像头为两个，且分别安装在汽车左、右两侧后视镜下方。
3.—种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)启动电源模块，信息采集模块中的超声波传感器在线实时探测本车与侧方车位内已停放车辆的距离和侧方车位的宽度，高清摄像头实时拍摄侧方车位内已停放车辆的图像； (2)信息处理模块中的数据处理单元处理本车与侧方车位内已停放车辆的距离和侧方车位的宽度信息，视频图像处理单元处理高清摄像头实时拍摄侧方车位内已停放车辆的图像，并将结果传送至单片机MCU ; (3)单片机MCU根据信息的同时性对数据处理单元和视频图像处理单元的信息进行整合，得出车位的可利用性信息，判别此时的泊车位场景；并根据判别的泊车位场景对路径规划模块发出指令； (4)路径规划模块接收单片机MCU传送的指令，并将泊车入库路径信息传回至单片机MCU ;单片机MCU调用泊车入库路径，发出指令由执行机构执行，完成泊车入库过程； (5)车辆入库后，单片机MCU再根据当前泊车位场景以及超声波传感器测量的当前车辆与两侧车辆之间距离信息，调用路径规划模块的车身位置调整路径，发出指令指导执行机构按此路径完成库内车身位置的调整，泊车完成。
4.根据权利要求3所述的一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划方法，其特征在于，步骤(2)中所述视频图像处理单元的处理过程为离线训练过程和识别过程；所述离线训练过程利用大量的车辆正面样本和车辆背面样本，一方面从大量类Haar特征中选取对分类识别起关键作用的特征，另一方面为识别过程准备用于两类分类识别的AdaBoost分类器；所述识别过程为首先对高清摄像头采集的图像进行提取，然后根据离线训练得到的关键类Haar特征和AdaBoost分类器对图像进行特征提取和分类识别，最后输出侧方已停放车辆朝向的检测结果。
5.根据权利要求3所述的一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划方法，其特征在于，步骤(4)中所述路径规划模块接受单片机MCU传送的指令时，首先选择与此泊车场景相对应的泊车入库路径。
6.根据权利要求3所述的一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划方法，其特征在于，步骤(5)中所述调用路径规划模块的车身位置调整路径为汽车向车位的非驾驶室一侧调整。
【专利摘要】本发明提供了一种狭小垂直车位场景智能识别与泊车路径规划方法，包括信息采集模块、信息处理模块、路径规划模块、单片机MCU、电源模块，所述信息采集模块用于在线采集本车与侧方车位内已停车辆的距离、侧方车位的宽度和已停放车辆的图像，并将信息传递给信息处理模块，信息处理模块将处理结果反馈给单片机MCU；单片机MCU将信息处理模块所反馈的处理结果进行比对，判断泊车位场景，并调用路径规划模块来确定泊车入库路径和库内车身位置调整路径。本发明所述的智能识别与泊车路径规划方法提高了停车场的空间利用率和驾驶员泊车完成后下车的便利性，避免了传统泊车路径导致空间狭小车门无法打开的现象，使用的设备简单，通用性强，可在汽车上广泛使用。
【IPC分类】G08G1-14
【公开号】CN104637342
【申请号】CN201510032312
【发明人】李臣旭, 江浩斌, 马世典, 吴狄, 沈峥楠
【申请人】江苏大学
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2015年1月22日