利用Python打造在线车辆驾驶自动泊车系统

随着科技的飞速发展，智能驾驶技术逐渐走进人们的生活。自动泊车系统作为智能驾驶的重要组成部分，不仅能提升驾驶体验，还能有效减少停车时的安全隐患。本文将介绍如何利用Python开发一个在线车辆驾驶自动泊车系统。

系统设计思路

1. 硬件选择

首先，我们需要选择合适的硬件设备。主要包括：

• 车载摄像头：用于实时捕捉车辆周围环境。
• 超声波传感器：用于测量车辆与障碍物之间的距离。
• 舵机：控制方向盘的转动。
• 电机驱动器：控制车辆的加速和减速。

2. 软件架构

软件部分主要分为以下几个模块：

• 图像处理模块：利用OpenCV库对摄像头捕捉的图像进行处理，识别车位和障碍物。
• 距离测量模块：通过超声波传感器获取距离数据。
• 控制算法模块：根据图像和距离数据，计算泊车路径，控制舵机和电机驱动器。
• 通信模块：实现车辆与服务器之间的数据传输。

Python代码实现

1. 图像处理模块

import cv2
import numpy as np

def detect_parking_space(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    return image

2. 距离测量模块

import RPi.GPIO as GPIO
import time

TRIG = 23
ECHO = 24

def measure_distance():
    GPIO.setmode(GPIO.BCM)
    GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
    GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)

    GPIO.output(TRIG, False)
    time.sleep(2)

    GPIO.output(TRIG, True)
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(TRIG, False)

    while GPIO.input(ECHO) == 0:
        pulse_start = time.time()

    while GPIO.input(ECHO) == 1:
        pulse_end = time.time()

    pulse_duration = pulse_end - pulse_start
    distance = pulse_duration * 17150
    distance = round(distance, 2)
    GPIO.cleanup()
    return distance

3. 控制算法模块

def control_vehicle(distance, parking_space):
    if distance < 30:
        print("Obstacle detected, stopping the vehicle.")
        stop_vehicle()
    elif parking_space:
        print("Parking space detected, initiating parking.")
        start_parking()
    else:
        print("Searching for parking space.")
        continue_searching()

def stop_vehicle():
    # Code to stop the vehicle
    pass

def start_parking():
    # Code to start parking
    pass

def continue_searching():
    # Code to continue searching for parking space
    pass

4. 通信模块

import socket

def send_data(data):
    host = '192.168.1.100'
    port = 12345
    with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
        s.connect((host, port))
        s.sendall(data.encode())

def receive_data():
    host = '192.168.1.100'
    port = 12345
    with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
        s.bind((host, port))
        s.listen()
        conn, addr = s.accept()
        with conn:
            data = conn.recv(1024)
            return data.decode()

系统集成与测试

将上述模块集成到一起，进行系统测试。首先，通过摄像头捕捉实时图像，利用图像处理模块识别车位。同时，超声波传感器不断测量距离，确保安全。控制算法根据图像和距离数据，计算泊车路径，并通过通信模块将指令发送给车辆。

def main():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            processed_image = detect_parking_space(frame)
            distance = measure_distance()
            control_vehicle(distance, processed_image)
            send_data(f"Distance: {distance}, Parking Space: {processed_image}")
            data = receive_data()
            print(f"Received: {data}")
        if cv2.waitKey(1)