MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】自动驾驶中的自动泊车功能（补充篇）_matlab自动驾驶函数及应用百度云

目录

前言

什么是自动泊车？

国内外发展

自主泊车系统

自动泊车的系统硬件架构

1.传感器

自动驾驶——自动泊车之AVM环视系统算法框架

AVM系统概述

离线阶段算法pipeline

基于畸变表的鱼眼相机去畸变

投影变换

自动泊车的分级

AVM—全景影像系统被动式泊车（L0级别）：

​编辑

APA--自动泊车-半自主式泊车（L1级别）：

RPA--远程/遥控泊车-自动泊车（L2级别）：

HPA--记忆泊车-自主泊车（L3-L4）:

AVP--代客泊车

优缺点

1.优点

2.缺点

自动泊车的局限性

自动泊车注意事项

技术特点与难点

 系统架构

技术特点

技术难点

 市场应用

技术发展趋势

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前言

自动泊车系统（Automated Parking System，APS）可以通过车辆周身搭载的传感器测量车身与周围环境之间的距离和角度，收集传感器数据计算出操作流程，同时调整方向盘的转动实现停车入位。该技术为停车带来的便利性受到消费者的广泛关注。

　　日常生活中侧方向泊车较常见，停车时大多无人指导和帮助，泊车空间相对狭小，难度较大。自动泊车过程可以分为 3 个部分，分别是车位探测、路径规划和路径追踪：

• 车位探测就是利用超声波传感器等监测本车与路边车辆的距离信息，判断车位的长度是否满足停车要求；

• 路径规划是中央处理器根据汽车与目标停车位的相对位置等数据，得出汽车的当前位置、目标位置及周围的环境参数，据此规划计算出最佳泊车路径和策略；

• 路径追踪主要是执行路径规划，将相关策略转化为电信号传达给执行器，依据指令引导汽车按照规划好的路径泊车。

 

什么是自动泊车？

自动泊车系统自动泊车又称为自动泊车入位，顾名思义就是汽车不用人工干预，系统能够自动帮用户将车辆停入车位。当找到了一个理想的停车地点，只需轻轻启动按钮、坐定、放松，其它一切即可自动完成，彻底消除在停车中遇到的麻烦。自动车辆控制的一个重要目标是提高安全性和驾驶员的舒适性，AP