[發(fā)明專(zhuān)利]基于毫米波雷達(dá)和5G的自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010856729.4
• 申請(qǐng)日: 2020-08-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111942375B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 錢(qián)建良
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 米傳科技（上海）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): B60W30/06
• 分類(lèi)號(hào): B60W30/06;H04N7/18
• 代理公司: 北京高航知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11530
• 代理人: 趙永強(qiáng)

1.基于毫米波雷達(dá)和5G的自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)，其特征是，包括人機(jī)交互模塊和自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)，所述人機(jī)交互模塊包括信息輸入單元、自動(dòng)泊車(chē)啟動(dòng)單元和信息顯示單元，用戶(hù)通過(guò)信息輸入單元輸入待泊車(chē)的目標(biāo)車(chē)位，并通過(guò)自動(dòng)泊車(chē)啟動(dòng)單元啟動(dòng)自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)，所述自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)包括車(chē)位信息采集單元、雷達(dá)信息采集單元、泊車(chē)路線(xiàn)規(guī)劃單元、泊車(chē)控制單元、圖像采集單元和圖像處理單元，所述車(chē)位信息采集單元用于采集車(chē)輛當(dāng)前的位置信息、車(chē)輛的輪廓參數(shù)、目標(biāo)車(chē)位的位置信息以及目標(biāo)車(chē)位的空間參數(shù)，所述雷達(dá)信息采集單元用于根據(jù)車(chē)輛當(dāng)前的位置信息和目標(biāo)車(chē)位的位置信息獲取車(chē)輛和目標(biāo)車(chē)位之間的連接路徑，并采集所述連接路徑周?chē)恼系K物信息，所述泊車(chē)路線(xiàn)規(guī)劃單元用于根據(jù)車(chē)位信息采集單元采集的車(chē)輛的輪廓參數(shù)、目標(biāo)車(chē)位的空間參數(shù)、當(dāng)前車(chē)輛與目標(biāo)車(chē)位的相對(duì)位置信息以及雷達(dá)信息采集單元采集的障礙物信息規(guī)劃車(chē)輛的泊車(chē)路線(xiàn)，并將規(guī)劃好的泊車(chē)路線(xiàn)發(fā)送到信息顯示單元進(jìn)行顯示，所述泊車(chē)控制單元控制車(chē)輛沿著所述泊車(chē)路線(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)泊車(chē)，所述圖像采集單元用于采集自動(dòng)泊車(chē)過(guò)程中的環(huán)境圖像，所述圖像處理單元用于對(duì)采集的環(huán)境圖像進(jìn)行處理，并將處理后的環(huán)境圖像在信息顯示單元進(jìn)行顯示；

所述圖像處理單元用于對(duì)采集的環(huán)境圖像進(jìn)行去噪處理，設(shè)I表示待去噪的環(huán)境圖像，I(x，y)表示環(huán)境圖像I中坐標(biāo)(x，y)處的像素，Ω(x，y)表示以像素I(x，y)為中心的(2n+1)×(2n+1)的局部區(qū)域，且Ω(x，y)＝{I(x_k，y_k)，k＝1，2，...，M(x，y)}，其中，n表示正整數(shù)，I(x_k，y_k)表示局部區(qū)域Ω(x，y)中坐標(biāo)(x_k，y_k)處的像素，M(x，y)表示局部區(qū)域Ω(x，y)中的像素?cái)?shù)，設(shè)N_Ω(x，y)表示局部區(qū)域Ω(x，y)中像素的局部區(qū)域組成的集合，且N_Ω(x，y)＝{Ω(x_k，y_k)，k＝1，2，...，M(x，y)}，其中，Ω(x_k，y_k)表示以像素I(x_k，y_k)為中心的(2n+1)×(2n+1)的局部區(qū)域，且Ω(x_k，y_k)＝{I(x_k，n，y_k，n)，n＝1，2，...，M(x_k，y_k)}，其中，I(x_k，n，y_k，n)表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)中坐標(biāo)(x_k，n，y_k，n)處的像素，M(x_k，y_k)表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)中的像素?cái)?shù)；

對(duì)局部區(qū)域Ω(x，y)中的像素進(jìn)行篩選，具體包括：

(1)對(duì)集合N_Ω(x，y)中的局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)的像素進(jìn)行初步去噪處理，設(shè)f′(x_k，n，y_k，n)表示對(duì)像素I(x_k，n，y_k，n)進(jìn)行初步去噪處理后的灰度值，且f′(x_k，n，y_k，n)的表達(dá)式為：

式中，Ω(x_k，n，y_k，n)表示以像素I(x_k，n，y_k，n)為中心的(2n+1)×(2n+1)的局部區(qū)域，I(x_k，n，m，y_k，n，m)表示局部區(qū)域Ω(x_k，n，y_k，n)中坐標(biāo)(x_k，n，m，y_k，n，m)處的像素，f(x_k，n，m，y_k，n，m)表示像素I(x_k，n，m，y_k，n，m)的灰度值，f(x_k，n，y_k，n)表示像素I(x_k，n，y_k，n)的灰度值，σ_r是用來(lái)控制灰度范圍相似度因子的標(biāo)準(zhǔn)差，且σ_r＝1.95σ(x_k，y_k)，其中，σ(x_k，y_k)表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)中像素灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差，σ_d是用來(lái)調(diào)整空間距離較大像素的權(quán)重值，且σ_d＝4；

(2)對(duì)局部區(qū)域Ω(x，y)中的像素I(x_k，y_k)進(jìn)行篩選，設(shè)Ω(x，y，x_k，y_k)表示局部區(qū)域Ω(x，y)和局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)之間的參考區(qū)域，且Ω(x，y，x_k，y_k)＝Ω(x，y)∩Ω(x_k，y_k)，定義S(x_k，y_k)表示像素I(x_k，y_k)對(duì)應(yīng)的篩選系數(shù)，且S(x_k，y_k)的表達(dá)式為：

式中，S₁(x_k，y_k)表示局部區(qū)域Ω(x，y)和局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)之間的比較系數(shù)，S₂(x_k，y_k)表示局部區(qū)域Ω(x，y)和參考區(qū)域Ω(x，y，x_k，y_k)之間的比較系數(shù)，表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)的灰度信息值，表示局部區(qū)域Ω(x，y)的灰度信息值，表示參考區(qū)域Ω(x，y，x_k，y_k)的灰度信息值，表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)的第一結(jié)構(gòu)信息值，表示局部區(qū)域Ω(x，y)的第一結(jié)構(gòu)信息值，表示參考區(qū)域Ω(x，y，x_k，y_k)的第一結(jié)構(gòu)信息值，表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)的第二結(jié)構(gòu)信息值，表示局部區(qū)域Ω(x，y)的第二結(jié)構(gòu)信息值，表示參考區(qū)域Ω(x，y，x_k，y_k)的第二結(jié)構(gòu)信息值，和的值采用下列方式獲得：

式中，I(x_k，a，y_k，a)和I(x_k，b，y_k，b)分別表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)中坐標(biāo)(x_k，a，y_k，a)和(x_k，b，y_k，b)處的像素，f′(x_k，a，y_k，a)和f′(x_k，b，y_k，b)分別表示像素I(x_k，a，y_k，a)和I(x_k，b，y_k，b)經(jīng)初步去噪處理后的灰度值，I(x_k，a+1，y_k，a)和I(x_k，a，y_k，a+1)分別表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)中坐標(biāo)(x_k，a+1，y_k，a)和(x_k，a，y_k，a+1)處的像素，f′(x_k，a+1，y_k，a)和f′(x_k，a，y_k，a+1)分別表示像素I(x_k，a+1，y_k，a)和I(x_k，a，y_k，a+1)經(jīng)初步去噪處理后的灰度值，f′_max(x_k，y_k)和f′_min(x_k，y_k)分別表示局部區(qū)域Ω(x_k，y_k)中像素經(jīng)初步去噪處理后的灰度值的最大值和最小值；和的值同樣采用上述方式獲得；

給定篩選閾值Y(x，y)，且當(dāng)篩選系數(shù)S(x_k，y_k)≤Y(x，y)時(shí)，則將像素I(x_k，y_k)在局部區(qū)域Ω(x，y)中保留，當(dāng)S(x_k，y_k)＞Y(x，y)時(shí)，則將像素I(x_k，y_k)在局部區(qū)域Ω(x，y)中刪除；

設(shè)U_Ω(x，y)表示對(duì)局部區(qū)域Ω(x，y)中的像素進(jìn)行篩選后剩余的像素的局部區(qū)域組成的集合，且U_Ω(x，y)＝{Ω(x_l，y_l)，l＝1，2，...，MU(x，y)}，其中，I(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x，y)中坐標(biāo)(x_l，y_l)處的像素，Ω(x_l，y_l)表示以像素I(x_l，y_l)為中心的(2n+1)×(2n+1)的局部區(qū)域，M_U(x，y)表示集合U_Ω(x，y)中的局部區(qū)域數(shù)，設(shè)h′(x，y)表示對(duì)像素I(x，y)進(jìn)行去噪處理后的最終灰度值，則h′(x，y)的表達(dá)式為：

式中，表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)中像素的灰度值均值，ρ₁(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)對(duì)應(yīng)的第一調(diào)節(jié)因子，且ρ₁(x_l，y_l)的表達(dá)式為：

式中，Δf(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)的噪聲初步檢測(cè)系數(shù)，表示噪聲初步檢測(cè)閾值，且I(x_l，e，y_l，e)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)中坐標(biāo)(x_l，e，y_l，e)處的像素，f(x_l，e，y_l，e)表示像素I(x_l，e，y_l，e)的灰度值，f′(x_l，e，y_l，e)表示像素I(x_l，e，y_l，e)經(jīng)初步去噪處理后的灰度值，M(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)中的像素?cái)?shù)；

ρ₂(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)對(duì)應(yīng)的第二調(diào)節(jié)因子，設(shè)P(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)信息值，且其中，表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)的灰度信息值，表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)的第一結(jié)構(gòu)信息值，表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)的第二結(jié)構(gòu)信息值，且和的表達(dá)式分別為：

式中，I(x_l，v，y_l，v)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)中坐標(biāo)(x_l，v，y_l，v)處的像素，f′(x_l，v，y_l，v)表示像素I(x_l，v，y_l，v)經(jīng)初步去噪處理后的灰度值，I(x_l，e+1，y_l，e)和I(x_l，e，y_l，e+1)分別表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)中坐標(biāo)(x_l，e+1，y_l，e)和(x_l，e，y_l，e+1)處的像素，f′(x_l，e+1，y_l，e)和f′(x_l，e，y_l，e+1)分別表示像素I(x_l，e+1，y_l，e)和I(x_l，e，y_l，e+1)經(jīng)初步去噪處理后的灰度值，f′_max(x_l，y_l)和f′_min(x_l，y_l)分別表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)中像素經(jīng)初步去噪處理后灰度值的最大值和最小值；

給定第一結(jié)構(gòu)信息閾值P₀(I)和第二結(jié)構(gòu)信息閾值P₁(I)，且其中，表示第一取值函數(shù)，且表示第二取值函數(shù)，且其中，P(x，y)表示局部區(qū)域Ω(x，y)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)信息值，表示環(huán)境圖像I中像素的局部區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息值的均值；

設(shè)G(x_l，y_l)表示局部區(qū)域Ω(x_l，y_l)的信息熵，給定信息熵閾值G(I)，且其中，表示第三取值函數(shù)，且其中，G(x，y)表示局部區(qū)域Ω(x，y)的信息熵，表示環(huán)境圖像I中像素的局部區(qū)域的信息熵均值；

當(dāng)P(x_l，y_l)＜P₀(I)時(shí)，則

當(dāng)P₀(I)≤P(x_l，y_l)≤P₁(I)時(shí)，則

當(dāng)P(x_l，y_l)＞P₁(I)且G(x_l，y_l)＜G(I)時(shí)，則

當(dāng)P(x_l，y_l)＞P₁(I)且G(x_l，y_l)＞G(I)時(shí)，則