大眾智能泊車輔助系統對于車位的要求是什么

　　【太平洋汽車網】駕駛員將車速控制在每小時45公里以下，按下副儀表臺換擋桿右側的泊車輔助開關，開啟自動泊車入位功能。車輛通過超聲波傳感器自動探測合適車位，泊車輔助控制單元開始接管轉向系統，行車電腦提示駕駛員手動換倒擋，開始泊車入位，駕駛員不用控制方向盤，只要控制剎車和換擋即可。

　　識別隨著交通發展迅猛，對輔助泊車系統的需求與日俱增。

　　常見的泊車系統中車輛定位方法有：基于車位線、基于設施、面向用戶界面以及考慮空閑位置四類。

　　其中，基于車位線的車輛定位方法相較于其他三種方法具有降低駕駛員重復操作、定位精準、適用于傾斜車位情況、最大限度縮短定位時間等顯著優點。然后，基于車位線的方法在進行圖像處理時，存在閾值設定問題，即過低的閾值會導致無法屏蔽干擾信息，過高的閾值會存在漏掉有用信息的可能。

　　鑒于這一問題，文章利用自適應方法，提出了建立全景圖像、圖像預處理與直方圖均衡化、自適應的二值化、Canny邊緣檢測的車位線檢測與識別方法。

　　1圖像預處理在車輛的左右、前后安裝攝像頭，魚眼矯正、俯瞰變換與拼接等技術方法后，可獲得車輛全景圖。

　　此時得到全景圖像，必然會受到實際環境中噪聲與光線的干擾，因此需要進行預處理工作。

　　1.1自適應直方圖均衡化圖像的直方圖均衡化是通過對圖像灰度進行變化，使其呈現灰度概率密度均勻分布，從而達到提高圖像對比度的作用，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行預處理。

　　直方圖均衡化方法容易使局部特征被忽視，給圖像的邊緣檢測造成損失。

　　文章為解決這一局限性，引入了自適應的直方圖均衡化方法，通過對局部直方圖進行限制間接限制局部對比度，從而避免了局部對比度過強和噪聲過大問題。

　　1.2自適應二值化為方便后期對圖像進行處理，在完成圖像直方圖均衡化后需要進一步對圖像主體和背景進行分離，即圖像分割操作。

　　在圖像分割的過程中，閾值的選取至關重要，合適的閾值直接影響到有用信息的獲取，文章采用自適應二值化方法來實現圖像分割處理操作。

　　自適應二值化方法可使圖像不同像素處的閾值不同，像素位置周圍的像素分布情況決定了其閾值情況，亮度越低閾值越小。

（圖/文/攝：太平洋汽車網 問答叫獸）