[发明专利]一种泊车辅助方法

权利要求书

1.一种泊车辅助方法，其特征在于，包括：

步骤S1：利用布置于车辆上的摄像头(121)在线实时采集原始图像数据；

步骤S2：对原始图像数据进行车位检测处理，得到车位数据，包括：

步骤S21；对原始图像数据进行校正，生成俯瞰图，随后对生成的俯瞰图进行图像分割；

步骤S22：采用直线检测算法检测出步骤S21所述的俯瞰图中的所有直线；

步骤S23：采用排除算法除去不合条件的直线，得到车位角点；其中，所述排除算法包括对步骤S22所检测到的直线的所有交点进行交点邻域二值化水平、垂直梯度计算，并判断水平和纵向梯度是否均大于一第二阈值；

步骤S24：根据车位角点计算车位原点和判断车位类型，并计算坐标系转换角度，得到车位数据；

步骤S3：实时获取车速、车辆位姿和坐标信息，结合车位与车辆的相对位置关系，计算出车位的世界坐标；

步骤S4：根据车位的世界坐标，进行路径规划，并进入泊车模式；

所述排除算法还包括对步骤S22所检测到的直线进行亮点对特征计算、直线的特征参数计算以及直线的角点间的距离计算；

所述步骤S23包括：

步骤S231：遍历步骤S22所检测到的所有直线的端点，进行亮点对特征计算，判断是否符合亮点对特征，根据判断结果得到所有候补车位线并保存；

步骤S232：若候补车位线个数大于2，则遍历步骤S231所得到的所有候补车位线，进行直线的特征参数的计算，并判断参数与已存储的直线的参数间的差别是否小于一第一阈值；随后根据判断结果得到所有聚类候补车位线并保存；

步骤S233：若聚类候补车位线个数大于2，则计算所有聚类候补车位线的交点，并遍历所有交点，进行交点邻域二值化水平、垂直梯度计算，判断水平和纵向梯度是否均大于一第二阈值；随后根据判断结果得到所有候补角点；

步骤S234：若候补角点个数大于2，则计算所有候补角点间的距离，并遍历所有候补角点，判断候补角点间的距离是否与车位宽度、长度或对角线匹配；并根据判断结果存储相应的车位角点。

2.根据权利要求1所述的泊车辅助方法，其特征在于，所述步骤S2和所述步骤S3均采用一与所述摄像头(121)相连的图像处理器(122)来进行，且所述步骤S4采用一泊车控制器(2)来进行。

3.根据权利要求1所述的泊车辅助方法，其特征在于，所述步骤S1还可以包括：采用安装于车辆的前后保险杠上的超声波雷达(11)检测障碍物并对数据进行处理，得到障碍物信息；且所述步骤S4还包括对步骤S1得到的障碍物信息和所述步骤S3中的车位的世界坐标进行融合分析，根据车位的世界坐标和障碍物信息进行路径规划。

4.根据权利要求3所述的泊车辅助方法，其特征在于，还包括步骤S5：实时读取是否进入泊车阶段，当车辆进入泊车阶段时，实时判断车辆与泊车位的距离关系并根据判断结果进入车位信息校正状态，再次重复步骤S1-S3来更新车位的世界坐标，进行车位信息的检测校正。

5.根据权利要求4所述的泊车辅助方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：当车辆进入泊车阶段时，利用布置于车辆前后保险杆以及左右后视镜下方的摄像头(121)的数据进行图像拼接，生成车辆的全景环视图。

6.根据权利要求4所述的泊车辅助方法，其特征在于，所述步骤S5包括：当车辆进入泊车阶段时，采用所述超声波雷达(11)对障碍物进行实时感知并对数据进行处理，得到障碍物距离信息，并根据障碍物距离信息与当前规划路径的位置是否发生碰撞确定是否进行重新规划。

7.根据权利要求1所述的泊车辅助方法，其特征在于，所述步骤S21中的对原始图像数据进行校正采用畸变矫正和逆投影变换方式，且图像分割采用CANNY算法，所述步骤S22中的直线检测算法为Hough变换算法。

8.根据权利要求1所述的泊车辅助方法，其特征在于,所述步骤S3中的车速、车辆位姿和坐标信息是根据车轮转角脉冲数和车辆转角实时计算获取的。

9.根据权利要求1所述的泊车辅助方法，其特征在于，所述进入泊车模式包括：车辆通过一执行机构(3)对转向执行机构进行控制，并通过一人机交互系统(4)进行选换挡、制动和停车的信息提示和报警提醒。