智能泊車(chē)輔助系統(tǒng)對(duì)于車(chē)位的要求是什么

　　【太平洋汽車(chē)網(wǎng)】自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)是根據(jù)障礙物之間的空間來(lái)判斷車(chē)位的，并不是根據(jù)地面上的車(chē)位線(xiàn)。因此，判斷是不是車(chē)位，最終停的位置，都跟車(chē)位線(xiàn)沒(méi)有關(guān)系。目前在量產(chǎn)車(chē)上應(yīng)用的自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)只是一個(gè)輔助系統(tǒng)，并不能實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)泊車(chē)。也就是說(shuō)，司機(jī)還是需要根據(jù)系統(tǒng)提示對(duì)擋位，油門(mén)、剎車(chē)進(jìn)行控制的。

　　關(guān)于泊車(chē)輔助系統(tǒng)中車(chē)位線(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別的探討文章面向自動(dòng)泊車(chē)輔助系統(tǒng)中識(shí)別車(chē)位線(xiàn)的問(wèn)題，利用Canny邊緣檢測(cè)方法，采用Hough變換，并基于車(chē)位線(xiàn)特征的先驗(yàn)知識(shí)對(duì)變換結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化與限制，從而完成了泊車(chē)輔助系統(tǒng)中的車(chē)位線(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別。

　　通過(guò)實(shí)際統(tǒng)計(jì)，準(zhǔn)確識(shí)別概率高達(dá)94.6%。

　　常見(jiàn)的泊車(chē)系統(tǒng)中車(chē)輛定位方法有：基于車(chē)位線(xiàn)、基于設(shè)施、面向用戶(hù)界面以及考慮空閑位置四類(lèi)。

　　其中，基于車(chē)位線(xiàn)的車(chē)輛定位方法相較于其他三種方法具有降低駕駛員重復(fù)操作、定位精準(zhǔn)、適用于傾斜車(chē)位情況、最大限度縮短定位時(shí)間等顯著優(yōu)點(diǎn)。然后，基于車(chē)位線(xiàn)的方法在進(jìn)行圖像處理時(shí)，存在閾值設(shè)定問(wèn)題，即過(guò)低的閾值會(huì)導(dǎo)致無(wú)法屏蔽干擾信息，過(guò)高的閾值會(huì)存在漏掉有用信息的可能。

　　鑒于這一問(wèn)題，文章利用自適應(yīng)方法，提出了建立全景圖像、圖像預(yù)處理與直方圖均衡化、自適應(yīng)的二值化、Canny邊緣檢測(cè)的車(chē)位線(xiàn)檢測(cè)與識(shí)別方法。

　　1圖像預(yù)處理在車(chē)輛的左右、前后安裝攝像頭，魚(yú)眼矯正、俯瞰變換與拼接等技術(shù)方法后，可獲得車(chē)輛全景圖。

　　此時(shí)得到全景圖像，必然會(huì)受到實(shí)際環(huán)境中噪聲與光線(xiàn)的干擾，因此需要進(jìn)行預(yù)處理工作。

　　1.1自適應(yīng)直方圖均衡化圖像的直方圖均衡化是通過(guò)對(duì)圖像灰度進(jìn)行變化，使其呈現(xiàn)灰度概率密度均勻分布，從而達(dá)到提高圖像對(duì)比度的作用，將采集到的彩色全景圖變換為灰度圖像后，采用直方圖均衡化進(jìn)行預(yù)處理。

（圖/文/攝：太平洋汽車(chē)網(wǎng) 問(wèn)答叫獸）