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基于信息融合的自动泊车系统车位线车位识别和决策规划
汇报人:
2024-01-30
REPORTING
目录
引言
信息融合技术在自动泊车系统中的应用
车位线车位识别技术
决策规划技术
系统设计与实现
实验与结果分析
结论与展望
PART
01
引言
REPORTING
城市化进程加速,停车难问题日益突
自动泊车系统能够有效解决停车难问题,提高停车效率
基于信息融合的自动泊车系统可实现更精准的车位线车位识别和决策规划
自动泊车系统是一种通过传感器、控制器和执行器等设备实现车辆自动停放的技术
系统通过感知周围环境信息,进行车位线车位识别,并规划出最优停车路径
自动泊车系统可应用于不同场景,如停车场、城市道路等
探索自动泊车系统在不同场景下的应用,为实际推广提供参考
推动自动泊车技术的发展,为智能交通系统建设做出贡献
研究基于信息融合的自动泊车系统,提高车位线车位识别的准确性和决策规划的智能性
PART
02
信息融合技术在自动泊车系统中的应用
REPORTING
01
02
在自动泊车系统中,信息融合技术主要应用于车位线车位识别、障碍物检测、车辆定位等方面。
信息融合是一种多源信息综合处理技术,通过对多个传感器或信息源的数据进行融合,得到更加准确、全面的信息。
提高车位线车位识别的准确性和可靠性
通过融合多个传感器的数据,可以更加准确地识别车位线的位置和形状,避免单一传感器因遮挡、光线等因素导致的误识别。
实现障碍物的全面检测
信息融合技术可以将多个传感器的检测数据进行综合处理,得到更加全面的障碍物信息,提高自动泊车系统的安全性。
提高车辆定位的精度和稳定性
通过融合GPS、惯性导航等多个定位传感器的数据,可以得到更加准确、稳定的车辆位置信息,为自动泊车系统的决策规划提供更加可靠的数据支持。
数据预处理
对各个传感器的原始数据进行预处理,包括滤波、去噪、归一化等操作,以提高数据的质量和一致性。
数据关联与配准
将不同传感器提取的特征信息进行关联和配准,以确定它们之间的对应关系。
融合算法
采用适当的融合算法对关联后的特征信息进行综合处理,得到最终的车位线车位识别结果、障碍物检测结果等。常用的融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。
特征提取
从预处理后的数据中提取出与车位线车位识别、障碍物检测等相关的特征信息。
PART
03
车位线车位识别技术
REPORTING
03
结合车辆自身传感器信息,如超声波、雷达等,提高车位识别的准确性和可靠性。
01
利用图像处理和计算机视觉技术对车位线进行识别。
02
通过分析车位线的形状、颜色、纹理等特征,确定车位的位置和大小。
利用超声波、雷达等传感器感知车位线。
传感器类型
数据处理
特征提取
车位识别
对传感器采集的数据进行滤波、去噪等处理。
提取车位线的距离、方向等特征。
结合车辆运动状态及传感器数据,判断车位的位置和大小。
PART
04
决策规划技术
REPORTING
1
2
3
在自动泊车系统中,决策规划负责根据车位线识别结果,生成车辆从当前位置到目标车位的可行路径。
决策规划定义
环境感知提供车位线等障碍物信息,决策规划依据这些信息制定安全、高效的泊车路径。
环境感知与决策规划关系
决策规划是自动泊车系统的核心环节,直接影响泊车过程的安全性、舒适性和效率。
决策规划重要性
设定泊车路径的安全性、舒适性和效率等多个优化目标。
优化算法选择
采用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法,求解最优泊车路径。
优缺点分析
基于优化的决策规划方法能够处理复杂场景和多目标优化问题,但计算量较大,实时性可能受到影响。同时,优化结果可能受到算法参数和初始条件的影响。
优化目标设定
PART
05
系统设计与实现
REPORTING
设计理念
基于信息融合技术,实现车位线车位的准确识别与决策规划,提高自动泊车的智能性和可靠性。
系统架构
采用分层式设计,包括感知层、决策层和执行层,各层之间通过数据交互实现协同工作。
功能模块划分
包括车位线车位识别模块、决策规划模块、车辆控制模块等,每个模块具有独立的功能和接口。
选用高分辨率摄像头、超声波传感器等,实现车位线车位的准确感知。
传感器选择
计算平台
通信网络
采用高性能计算平台,满足大量数据处理和实时性要求。
建立稳定、高效的通信网络,实现各硬件设备之间的数据交互和协同工作。
03
02
01
A
B
C
D
软件开发环境
选用合适的开发语言和开发工具,搭建软件开发环境。
决策规划算法
设计并实现基于规则和优化算法的决策规划方法,生成合理的泊车轨迹。
车位线车位识别算法
研究并实现基于图像处理和机器学习的车位线车位识别算法,提高识别准确率和鲁棒性。
系统集成与测试
将各功能模块集成到系统中,并进行全面的测试和验证,确保系统的稳定性和可
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