基于SVM和LT-IEPF的自动泊车可达空间算法

蔡绪忠，吴 杰

（华南理工大学 机械与汽车工程学院，广州 510640）

根据国家发改委发布数据，我国大城市汽车和泊车位平均比例约1∶0.8，而中小城市汽车和泊车位比例约为1∶0.5［1］。随汽车保有量的快速增长，这2个比例逐渐增大，不仅致使城市泊车位资源更加紧张、泊车空间更加狭小，而且导致更多汽车刮蹭、碰撞等安全事故。因此，在恶劣泊车环境中，采用可精准识别可泊车位的自动泊车系统，进而可靠、精准地自动泊车入库具有重要意义［2］。

目前在自动泊车系统中，有3种主要可泊车位检测方案：基于自由空间检测的方法、基于泊车车位标记检测的方法和基于自由空间检测与泊车车位标记检测相结合的方法［3-7］。Jung H G等［3］提出了利用扫描激光雷达检测矩形拐角和圆形拐角识别车辆之间可泊车位的新颖且具鲁棒性方法，该方法可以精准地检测识别出可泊车位，但激光雷达价格昂贵不适合普及推广；Suhr JK［4］提出了一种利用RANSAC和倒角匹配算法视觉方案，在地下停车库和室内环境中检测平行泊车位，但视觉容易受照明条件和天气因素影响且必须要求停车场具有车位线；王文飞等［5-6］提出的超声波传感器和视觉传感器相结合的方法，简单识别可泊车位然后对结果进行融合，但只能提高车位识别率，并不能给出精准可泊车位的可达空间；张莉莉［7］研究了编码器和超声波传感器的车位检测方法，但其采用的方法并不能解决超声波存在波束角且不能给出目标方位信息的问题，只能简单检测车位占有率，所以不能精准探测可泊车位。……