冉光伟，王金华，张毅，李艳明

(广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院，广东广州 510640)

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随着计算机应用和传感技术的迅猛发展，目前市场出售的车型越来越多地搭载智能泊车功能。2018年国家《汽车产业中长期发展规划》已经出台，未来智能驾驶功能会越来越智能和人性化，而智能泊车功能恰恰是智能驾驶功能的重要一环。

环境检测是智能泊车中的关键技术，环境信息中最重要的是距离信息。超声波传感器与其他环境探测传感器相比，其性能几乎不受色彩伪装、光照变化、烟雾灰尘、电磁干扰等的影响，且金属、木材、混凝土、玻璃、橡胶和纸等可以反射近乎100%的超声波，成本低、结构简单，得到了广泛应用。

超声波障碍物检测模块作为智能泊车系统的基础模块，其理论基础已经相当完备，匡兵等人[1]基于超声波雷达的车位检测算法。方玉杰[2]使用超声波传感器进行垂直车位的检测。魏振亚[3]基于超声波雷达进行垂直和水平车位的检测。但是这些检测方法对应的场景过于理想化，未考虑实际的复杂场景，并且对于具体的算法过于模糊。

基于环视摄像头的图像算法检测停车位，能够对有线特征的车位进行识别。王晋疆和王鹏飞[4]提出了一种基于环视系统的车位检测方法。但光照强度直接影响视觉识别率以及识别精度，导致泊车效果不稳定。

鉴于此，基于超声波探头设计的两点定位障碍物检测算法，并对障碍物场景进行分析和验证。……