轻量化车位识别网络与流畅泊车路径规划设计

摘要

深度学习在自动驾驶开发中得到广泛应用,而在低算力嵌入式平台上部署高算力需求的车位识别网络及复杂的路径规划算法成为行业挑战,因此本文首先设计了轻量化车位识别网络结构,对不同场景下的车位关键点进行检测,其次基于深度搜索设计了快速泊车路径规划算法,然后基于OpenVX的框架将模型和算法部署在多核异构平台上,最终在实车平台上进行自动泊车功能验证。试验结果表明车位检出率大于98%,泊入成功率大于96%,泊车系统运行时间小于40ms,满足实时性要求。