01_parking_space_detection

本文综述了多种停车泊位检测方法,包括自由空间基、停车标记基、用户界面基及基础设施基等方法。自由空间基方法依赖于相邻车辆定位;停车标记基方法虽不依赖相邻车辆但受标记遮挡影响;用户界面基方法作为自动方法的补充易于实施;基础设施基方法利用预建地图和传感器实现车辆定位。

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Research Review on Parking Space Detection Method

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Research Review on Parking Space Detection Method

https://www.mdpi.com/2073-8994/13/1/128/pdf

vision and non-visual detection methods

  • Free-space-based: only needs to install cheap ranging sensors on the vehicle, but it is completely dependent on the adjacent parked vehicles.
  • Parking-marking-based: does not depend on the presence and location of adjacent parked vehicles. with parking space markings, and it is not robust to situations where the parking space markings are blocked or blurred.
  • User-inferface-based: depend on the driver’smanual input of specific information. it is useful as a backup tool for the failure of the automatic method and it is easy to implement.
  • Infrastructure-based: use pre-built maps and underlying sensors to specify the target location through vehicle-to-infrastructure communication

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### 智能泊车系统软件设计 #### 功能模块设计 智能泊车系统软件通常包含多个功能模块,如传感器数据采集模块、停车位检测模块、路径规划模块、车辆控制模块等。 - **传感器数据采集模块**:负责采集各类传感器的数据,如超声波传感器、红外传感器、激光雷达等,以获取车辆周围的环境信息和车辆的位置信息。例如在基于单片机的智能小车泊车系统中,就利用了红外遁迹模块、超声波模块等获取相关数据,为后续操作提供基础[^1]。 ```python # 模拟传感器数据采集 def sensor_data_collection(): ultrasonic_distance = get_ultrasonic_distance() infrared_status = get_infrared_status() return ultrasonic_distance, infrared_status ``` - **停车位检测模块**:根据传感器采集的数据,检测可用的停车位。一般现代系统的停车位检测距离应在10 - 15米左右,较长的检测距离能更早地发现停车位,但可能会增加处理负担[^4]。 ```python # 模拟停车位检测 def parking_space_detection(ultrasonic_distance): if ultrasonic_distance > 10 and ultrasonic_distance < 15: return True return False ``` - **路径规划模块**:在检测到停车位后,根据车辆当前位置和停车位位置,规划出一条合适的泊车路径。 ```python # 简单的路径规划示例 def path_planning(current_position, parking_space_position): path = calculate_path(current_position, parking_space_position) return path ``` - **车辆控制模块**:根据规划好的路径,控制车辆的行驶和转向,使车辆准确地停入停车位。在基于C语言的自动泊车系统中,单片机产生两路PWM波控制小车的转向和速度[^3]。 ```python # 模拟车辆控制 def vehicle_control(path): for point in path: set_vehicle_direction(point) set_vehicle_speed() ``` #### 系统状态管理 智能泊车系统有不同的工作状态,如停车位搜索状态、泊车状态等。软件需要对这些状态进行管理和转换,以确保系统的正常运行。 ```python # 系统状态定义 SYSTEM_STATE_SEARCHING = 1 SYSTEM_STATE_PARKING = 2 # 系统状态管理 system_state = SYSTEM_STATE_SEARCHING if parking_space_detection(sensor_data_collection()[0]): system_state = SYSTEM_STATE_PARKING ``` ### 智能泊车系统软件调试 #### 功能测试 对各个功能模块进行单独测试,确保其功能的正确性。例如,测试传感器数据采集模块是否能准确采集数据,停车位检测模块是否能正确检测停车位等。 ```python # 传感器数据采集功能测试 test_distance, test_status = sensor_data_collection() if test_distance is None or test_status is None: print("Sensor data collection test failed") ``` #### 集成测试 将各个功能模块集成在一起进行测试,检查模块之间的交互是否正常,系统是否能实现完整的泊车功能。 ```python # 集成测试 current_position = get_current_position() ultrasonic_distance, _ = sensor_data_collection() if parking_space_detection(ultrasonic_distance): parking_space_position = get_parking_space_position() path = path_planning(current_position, parking_space_position) vehicle_control(path) ``` #### 性能测试 测试系统的性能指标,如泊车时间、泊车精度等,评估系统的性能是否满足设计要求。 ```python # 性能测试 - 记录泊车时间 import time start_time = time.time() # 执行泊车操作 end_time = time.time() parking_time = end_time - start_time if parking_time > max_allowed_time: print("Parking time exceeds the limit") ``` #### 故障排查与修复 在调试过程中,如果发现系统出现故障,需要进行故障排查和修复。可以通过查看日志信息、使用调试工具等方式定位故障原因,并进行相应的修复。
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