多傳感器融合全自主泊車系統設計

陳禮光 歐陽耀果 劉云

摘要：近年來，自動駕駛技術發展迅速。美國谷歌公司已經推出了自動駕駛出租車服務，我國目前已有14個城市發布了101張自動駕駛測試牌照，并且第4級別的自動駕駛乘坐車、農用車實現量產，同級別的自動駕駛巴士、環衛車和流動售貨車也已投入使用。而自全自動泊車解決的是低速停車或泊車需求，解決“最后一公里”問題。自主泊車系統（Automated Parking System，APS）又稱自動泊車入位，顧名思義就是汽車不用人為控制，通過超聲波雷達、高清攝像頭等車載傳感器進行車身周圍環境數據采集，車載處理器進行數據處理、行為決策、路徑規劃，最后車輛策略控制系統低速控制車輛準確駛進停車位。

Abstract： In recent years， autonomous driving technology has developed rapidly. The US Google company has launched an autonomous driving taxi service. China has issued 101 autonomous driving test licenses in 14 cities， and the fourth level of autonomous driving cars and agricultural vehicles has been mass-produced. The same level of autonomous driving buses， Sanitation vehicles and mobile vending trucks have also been put into use. Self-automatic parking solves the need for low-speed parking or parking， and solves the "last mile" problem. Automated Parking System （APS） is also known as automatic parking entry. As its name implies， the car does not need to be controlled by humans. It collects data on the surrounding environment of the car body through on-board sensors such as ultrasonic radar and high-definition cameras. The on-board processor performs data processing and behavior. Decision-making， path planning， and finally the vehicle strategy control system controls the vehicle to enter the parking space accurately at a low speed.

關鍵詞：全自主泊車;超聲波傳感器;高清攝像頭

Key words： fully autonomous parking;ultrasonic sensor;high-definition camera

中圖分類號：U463.6????????????????????????????????????? 文獻標識碼：A????????????????????????????????? 文章編號：1006-4311（2020）28-0175-03

0? 引言

隨著經濟的發展，人們對汽車的需求量也逐漸增加，汽車保有量也隨之增加，城市的交通資源日益緊張，停車位空間日益減少，停車難度越來越大。為了減少停車困難的問題，全自主泊車技術應運而生。本文提出了多傳感器融合全自主泊車技術，基于布置于車身周邊短距離超聲波傳感器、長距離超聲波傳感器、高清攝像頭、自動泊車控制單元及系統關聯硬件等部件，通過雷達和攝像頭對周邊障礙物和空間識別探測，以判斷垂直、水平泊車入庫空間大小是否合適，當確定可以停進所掃描的車位時，自動泊車控制單元會自動進行泊車路徑規劃，并發出控制指令，控制車輛執行泊車動作，實現全自主泊車功能。

1? 環境數據采集系統

成功自主泊車的前提是要能夠正確感知車身周圍的環境，正確識別到空車位并且判斷出此車位是否滿足自主泊車的條件。環境數據采集系統由布置于車身周邊的短距離超聲波傳感器、長距離超聲波傳感器、高清攝像頭組成，通過雷達和高清攝像頭對周邊車輛等障礙物的距離檢測，并利用ABS輪速傳感器獲取車速信號從而判斷車輛行駛距離，利用兩項參數建立車位的環境模型，判斷泊車入庫空間大小是否合適。

基于超聲波的空間掃描技術，可以實時檢測車身與周邊障礙物的距離，再通過ABS輪速信號計算車輛行駛距離，通過算法解析出可用的停車空間。見圖1。

因超聲波波形呈一個扇形且單個超聲波探測無法識別探測物體的方位，故車速在前進行駛過程中因車速的變化、橫向距離的不同，回波的時間會隨之而變化，APA在泊車過程中，會對軌跡進行跟蹤并通過實時12個傳感器的數據進行修正，從而實現自動泊車。見圖2。

如圖3所示，基于影像特性的空間掃描技術，通過攝像頭建立視覺透視的測距模型，計算攝像頭與圖像特征點在現實空間所對應點之間的距離，然后建立綜合測試模型計算出最終的泊車位長度、寬度以及入位車輛與泊車位相對距離。

融合方案是基于超聲波雷達與AVM融合技術作為車位空間檢測及路徑規劃、車身定位、轉向控制追蹤等技術，自動控制車輛將車泊入停車位。APA控制器集成在AVM全景控制器，方案布置參考見圖4所示。車身前面和車身尾部分別有六個超聲波傳感器和一個高清攝像頭，在左右后視鏡處各有一個高清攝像頭，總共十二個超聲波傳感器和四個高清攝像頭模塊。

2? 車載處理器系統

當環境數據采集系統采集到的數據分析出可用停車位的時候，那么就需要車載處理器系統進行路徑規劃、車身定位。路徑規劃是指當掃描到停車空間后，系統即進入EPS電子助力轉向系統取得控制權，進入計算停車軌跡階段，接著在停車過程中，使用軌跡追蹤的方式不斷確認本車目前的位置。超聲波傳感器實時檢測車輛與周邊障礙物的距離，高清全景攝像頭對周邊物體、車位線等的識別，準確反映周邊環境，利用車速、轉向和圖像信息融合實現車輛位置估計，計算出轉彎半徑及切點信息并輸出給超聲波雷達系統。車輛在泊入車位的過程中，系統需要時刻計算車輛的相對位置，從而對泊車軌跡進行修正，這就是所謂的車身定位。車輛軌跡追蹤采用的是純追蹤算法，其主要作為分段控制自車的轉向曲率，讓自動駕駛車輛行駛于規劃的路徑上，由于車輛的轉向使用阿克曼機構，因此具有Non-Holonomic（非完整線性方式）限制，使用純追蹤算法的優點是在控制上不會有過頭的現象，使倒車的轉向更加的穩定平滑。自動駕駛車輛的軌跡規劃通過預視點的坐標曲率、弧線的計算，可以將車由目前的位置移動到目標位置上，其原理就好像追逐在車輛前方規劃的路徑上某一個點一樣，因此稱純追蹤方法。圖5為兩種泊車運動模式。

3? 車輛策略控制系統

在找到合適的停車空間與規劃出合理的泊車路徑之后，我們開始進入泊車環節。通過自動換擋、加速、減速、轉向、剎車控制等一系列操作，使車按照既定路徑進入車位。在泊車的過程中不僅要考慮成功率，還要考慮舒適度和人性化，加減速、剎車都要舒緩。在進行泊車操作前，ESP指示EPB實現自動釋放功能。在泊車過程中，車輛可以根據障礙物的信息，自行進行緩慢剎停避免碰撞;在泊車完成后，根據對后方障礙物的距離判斷，自動緩慢剎停。泊車舒適剎停是舒適性自動剎車，可以提前預知障礙物的位置進行剎車干預。在泊車過程中系統對車輛周邊實施動態監測，當出現突發情況時實施緊急制動干預，進一步減少了碰撞的風險相比舒適性剎車制動減速度相對較大。在特定的停車環境（坡道停車、小臺階路等）通過ESP發送扭矩請求指令給電機控制器實現對傳動動力的控制從而合理控制車輛速度，保證特定環境下泊車順利進行。泊車操作過程，根據當前擋位需要通過ESP驅動TCU自動切換P/R/N/D擋位，無需人為操作擋位。在泊車完成后，ESP驅動EPB實現自動駐車。

4? 結論

本論文設計多傳感器融合全自主泊車系統，無需車主控制車輛駛入車位，實現車輛系統判斷出合適的停車位后，系統完全自動泊車并熄火。多傳感器的應用對車位周圍環境識別趨于更加全面，使自主泊車成功率大大提高，很好的解決了停車難的問題，給用戶帶來極大的便利。

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作者簡介：陳禮光（1980-），男，廣東珠海人，現任珠海上富電技股份有限公司自動駕駛產品經理兼技術中心副經理，本科，研究方向為機械電子。