2024年5月曹鈜远自动泊车系统技术研发周报

"曹鈜远在2024年5月16日的工作汇报主要涉及自动泊车系统的相关技术，包括鱼眼图像去畸变、感知建图、SLAM算法、边缘检测以及地图构建流程等核心环节。" 自动泊车系统是现代汽车智能化的重要组成部分，它依赖于一系列先进的计算机视觉和导航技术来辅助驾驶员安全、准确地停入停车位。在曹鈜远的工作汇报中，以下几个关键知识点被提及： 1. **鱼眼图像去畸变**：鱼眼镜头由于其大视角的特点，在车载摄像头中常被用于获取更广阔的视野。然而，鱼眼镜头产生的图像存在显著的透视畸变，这需要通过去畸变算法进行校正。曹鈜远报告中提到的去畸变算法可能涉及到图像坐标转换，确保后续处理的图像更接近真实场景。 2. **感知建图**：感知建图是自动泊车中的基础步骤，它结合了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等特征匹配算法，用于识别和追踪环境中的关键点。连续帧的特征匹配有助于构建连续的场景理解，多张图像的拼接则可以形成车辆周围的空间模型。曹鈜远的报告中提到了使用加权融合的方法以提高拼接质量和实时性。 3. **SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）**：AVP-SLAM（自动代客泊车SLAM）是为自动驾驶车辆设计的一种定位和建图方法，它允许车辆在未知环境中同时建立地图并确定自身位置。曹鈜远的工作可能涉及Semantic Visual SLAM，这是一种结合语义信息的SLAM技术，通过理解环境中的物体类别来增强定位和建图的准确性。 4. **边缘检测与分割**：边缘检测如Canny算法，可以帮助识别图像中的边界，这对于识别车位和障碍物至关重要。而分水岭算法是一种用于边缘分割的技术，能够将图像分割成多个连通区域，有助于区分不同对象。最终的分割结果对于理解停车环境和规划路径非常关键。 5. **地图构建流程**：报告中提到了先前的地图构建流程，这可能包括从图像数据到可行驶区域的识别和边界拟合，用于创建车辆可以安全行驶的区域地图。 6. **未来工作方向**：曹鈜远的未来工作计划集中在去除地面眩光噪声和失真，以及进一步优化物体边缘检测，这将有助于提高自动泊车系统的鲁棒性和可靠性。 曹鈜远的研究涵盖了自动泊车系统的核心技术，这些技术的不断改进和完善将推动自动泊车系统的精度和实用性，为用户提供更加便捷的停车体验。