一种用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法与流程

本发明属于自动驾驶技术领域，尤其是涉及一种用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法。

背景技术：

随着汽车自动驾驶技术的不断发展，自动驾驶在室内停车场中的应用也开始得到广泛的关注。在目前传统的室内停车场中，困扰驾驶员的难题是寻找空停车位。而目前解决在室内停车场中自动寻找到停车位的方法均需要很高的成本以及工作量，难以解决在室内停车场中自动寻找停车位的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明旨在提出一种用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法，以解决现有的自动驾驶技术在室内停车场中难以寻找停车位的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法，包括：

s1、对车载视觉系统进行标定；

s2、利用车辆侧方的摄像头采集车道两侧的停车位的图像信息，并识别判断是否有车；

s3、利用车辆的前置摄像头识别停车场的车道线，设定一个车辆距离车道线长度的定值，使车辆与车道线的距离保持在此定值；

s4、在弯道处没有车道线位置，通过三阶贝塞尔曲线补充车辆行驶轨迹，在补充的行驶轨迹上得到多个离散的点，通过离散点计算出方向盘的转角。

进一步的，所述步骤s1中，利用标定板对车辆的侧方摄像头和前置摄像头进行内参的标定，并进行畸变标定。

进一步的，所述步骤s2中，通过识别停车位的标识线判断是否有车。

进一步的，所述步骤s2中，识别标识线的具体方法如下：

s201、摄像机采集到包含停车位标识线的图像后，对图像进行预处理，设定白、黄、蓝三色的hsv颜色空间的取值范围，通过颜色匹配只将不同颜色的停车位标识线识别出来，过滤掉图像背景中大部分干扰信息；

s202、将提取出的停车位标识线绘制在一张空白背景的图片中，对其进行边缘检测和概率hough变换提取直线段；

s203、将提取出的直线段进行分类、聚类，接近共线的直线段合并成一条直线段并保留，鉴于停车位标识线具有一定的宽度，根据亮度这一特征在每条直线段的垂直方向进行扫描，亮度值变化表现为在一定范围内先增大后减小的规律的判断其为停车位标识线，将其保留，反之则舍弃；

s204、最后绘制出停车位的边框，求出停车位的四个角点。

进一步的，所述步骤s3中，将前置摄像头采集的图像进行二值化，并通过霍夫变换对二值图像进行处理。

进一步的，对车道线识别计算的具体方法如下：

s301、将参数空间看作是离散的，建立一个二维数组并初始化，称这个二维数组为累加器，用于记录累加结果和统计峰值，累加器的维数应与未知参数的个数相等，这里直线极坐标方程中只含有(ρ，θ)两个参数，因此只需建立二维累加器，累加器中第一维代表图像坐标空间中直线斜率的范围，第二维代表图像坐标空间中直线截距的范围；

s302、检测直线时，遍历图像中各点(i，j)，计算出所有像素点在每个θ角对应的ρ值，统计出ρ值出现的次数；

s303、设置阈值，当ρ值出现的次数高于该阈值时，就认为检测出直线。并在决策中设定一个定值d为车辆与车道线的距离，并通过车道保持功能使车辆在直线处按照车道线进行行驶。

进一步的，所述步骤s4的具体方法如下：

s401、当自动行驶到道路交叉口时，即道路无车道线时，以此时车辆所在点c为起始点，并通过摄像头测量将要行驶到的车道的a点相对于车辆前置摄像头的横纵坐标，进而通过实施步骤s3中的定值d算出b点的横纵坐标，b点为车辆在转弯处行驶的终点；

s402、根据步骤s401得到转弯处起点以及终点位置信息，再选取两个控制点组成三阶贝塞尔曲线的四个控制点，通过四个控制点的横纵坐标信息可以得到三阶贝塞尔曲线的表达式，三阶贝塞尔曲线公式如下所示：

式中，xa表示在平面直角坐标系下起始点a的横坐标；ya表示在平面直角坐标系下起始点a的纵坐标；xb表示在平面直角坐标系下控制点b的横坐标；yb表示在平面直角坐标系下控制点b的纵坐标；xc表示在平面直角坐标系下控制点c的横坐标；yc表示在平面直角坐标系下控制点c的纵坐标；xd表示在平面直角坐标系下终止点d的横坐标；yd表示在平面直角坐标系下终止点d的纵坐标；

s403、由于三阶贝塞尔曲线是关于时间t的表达式，通过给定时间参数得到三阶贝塞尔曲线上的离散点，并通过离散点计算出车轮转角，再根据车辆参数计算出方向盘转角。

相对于现有技术，本发明所述的用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法具有以下优势：

(1)本发明所述的用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法当目标停车位的相邻一侧或两侧没有停驻车辆时，基于超声波雷达等传感器的自动泊车系统无法定位停车位的位置，本发明通过视觉检测与定位的方法可以准确的将停车位识别出来，使自动泊车顺利进行。

(2)本发明所述的用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法当目标停车位左右两侧的停驻车辆的停放位置不规则时，本发明可通过视觉检测与定位的方法准确的识别出停车位，排除左右停驻车辆的停放位置对自动泊车带来的不利影响。

(3)本发明所述的用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法在自动泊车之前，面对不同类型的停车位(垂直停车位、水平停车位、斜线停车位)车辆的起始停放位置不同，本发明通过视觉识别的方法，识别出不同的停车位类型，使车辆在自动泊车之前能按照规定的要求停放，进而顺利的实现自动泊车。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的自主寻找停车位的流程图；

图2为本发明实施例所述的视觉标定的前后对比图；

图3为本发明实施例所述的识别停车位标识线和四个角点的流程图；

图4为本发明实施例所述的弯道行驶示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1所示，一种用于室内停车场的智能汽车自主寻找停车位的方法，包括：

s1、对车载视觉系统进行标定；

s2、利用车辆侧方的摄像头采集车道两侧的停车位的图像信息，并识别判断是否有车；

s3、利用车辆的前置摄像头识别停车场的车道线，设定一个车辆距离车道线长度的定值，使车辆与车道线的距离保持在此定值；

s4、在弯道处没有车道线位置，通过三阶贝塞尔曲线补充车辆行驶轨迹，在补充的行驶轨迹上得到多个离散的点，通过离散点计算出方向盘的转角。

如图2所示，所述步骤s1中，利用标定板对车辆的侧方摄像头和前置摄像头进行内参的标定，并进行畸变标定。

所述步骤s2中，通过识别停车位的标识线和四个角点判断是否有车。

如图3所示，所述步骤s2中，识别判断停车位是否有车的具体方法如下：

s201、摄像机采集到包含停车位标识线的图像后，对图像进行预处理，设定白、黄、蓝三色的hsv颜色空间的取值范围，通过颜色匹配只将不同颜色的停车位标识线识别出来，过滤掉图像背景中大部分干扰信息；

s202、将提取出的停车位标识线绘制在一张空白背景的图片中，对其进行边缘检测和概率hough变换提取直线段；

s203、将提取出的直线段进行分类、聚类，接近共线的直线段合并成一条直线段并保留，鉴于停车位标识线具有一定的宽度，根据亮度这一特征在每条直线段的垂直方向进行扫描，亮度值变化表现为在一定范围内先增大后减小的规律的判断其为停车位标识线，将其保留，反之则舍弃；

s204、最后绘制出停车位的边框，求出停车位的四个角点。

所述步骤s3中，将前置摄像头采集的图像进行二值化，并通过霍夫变换对二值图像进行处理。

对车道线识别计算的具体方法如下：

s301、将参数空间看作是离散的，建立一个二维数组并初始化，称这个二维数组为累加器，用于记录累加结果和统计峰值，累加器的维数应与未知参数的个数相等，这里直线极坐标方程中只含有(ρ，θ)两个参数，因此只需建立二维累加器，累加器中第一维代表图像坐标空间中直线斜率的范围，第二维代表图像坐标空间中直线截距的范围；

s302、检测直线时，遍历图像中各点(i，j)，计算出所有像素点在每个θ角对应的ρ值，统计出ρ值出现的次数；

s303、设置阈值，当ρ值出现的次数高于该阈值时，就认为检测出直线。并在决策中设定一个定值d为车辆与车道线的距离，并通过车道保持功能使车辆在直线处按照车道线进行行驶。

如图4所示，所述步骤s4的具体方法如下：

s401、当自动行驶到道路交叉口时，即道路无车道线时，以此时车辆所在点c为起始点，并通过摄像头测量将要行驶到的车道的a点相对于车辆前置摄像头的横纵坐标，进而通过实施步骤s3中的定值d算出b点的横纵坐标，b点为车辆在转弯处行驶的终点；

s402、根据步骤s401得到转弯处起点以及终点位置信息，再选取两个控制点组成三阶贝塞尔曲线的四个控制点，通过四个控制点的横纵坐标信息可以得到三阶贝塞尔曲线的表达式，三阶贝塞尔曲线公式如下所示：

式中，xa表示在平面直角坐标系下起始点a的横坐标；ya表示在平面直角坐标系下起始点a的纵坐标；xb表示在平面直角坐标系下控制点b的横坐标；yb表示在平面直角坐标系下控制点b的纵坐标；xc表示在平面直角坐标系下控制点c的横坐标；yc表示在平面直角坐标系下控制点c的纵坐标；xd表示在平面直角坐标系下终止点d的横坐标；yd表示在平面直角坐标系下终止点d的纵坐标；

s403、由于三阶贝塞尔曲线是关于时间t的表达式，通过给定时间参数得到三阶贝塞尔曲线上的离散点，并通过离散点计算出车轮转角，再根据车辆参数计算出方向盘转角。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。