重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (12): 9-17.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.12.002
蔡绪忠,吴 杰
摘要： 为提高自动泊车的可泊车位精准性，进而提高自动泊车安全性、效率以及成功率，提出一种新自动泊车可达空间算法。基于ＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ）自动标注分类法和ＬＴＩＥＰＦ线段拟合法开展提高自动泊车车位边缘检测的准确性研究。首先通过车辆超声波以及激光雷达在泊车场景下采集２类传感原始数据，并以ＳＶＭ为分类器建立分类模型对超声波点云进行分类；进一步利用ＬＴＩＥＰＦ对分类后的超声波点云进行线段拟合，依据分类及拟合的结果得到目标泊车轮廓及位姿。结果显示：分类模型的分类准确率达９２．４７％；同时有较好的线段拟合效果；选取的６组车位平均可达空间由２．７１ｍ增大到３．０９ｍ，可达空间率提高１４％。将算法运用于实际泊车中，可有效提高可泊车位释放率，减少泊车揉库率，提高泊车效率。
中图分类号:
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