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基于单目视觉的自动泊车系统（Matlab-Park-Assist）代码。

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简介：
该程序实现基于单目视觉的停车位标志线自动检测，并结合自动泊车算法，能够进行图像畸变校正、地面3D坐标计算以及停车位识别。同时，程序包含Matlab和Labview代码，并支持Labview与MyRIO的集成，进一步构建了自动泊车上位机开发环境。详细信息请参考相关博客资源。

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  • 基于单目视觉的自动泊车代码-Matlab Park Assist
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    Matlab Park Assist是一款利用单目视觉技术实现的自动泊车系统代码。通过分析环境图像，识别停车位，并自动控制车辆完成停车动作，旨在提升驾驶便捷性和安全性。 本程序涉及自动泊车的代码开发，基于单目视觉技术实现停车位标志线检测及自动泊车算法。具体内容包括图像畸变校正、地面3D坐标计算以及停车位检测等功能，并提供了Matlab和LabVIEW（配合MyRIO）的代码示例。有关自动泊车上位机开发的相关细节，请参阅我的博客文章。
     
  • Matlab-ParkAssist: 自动泊车系统的自动泊车代码
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    Matlab-ParkAssist是一款利用MATLAB开发的自动泊车系统软件。该系统通过先进的算法实现车辆自主寻找停车位及自动泊车功能，旨在提高停车效率与安全性。 自动泊车代码Matlab涉及使用MATLAB编写程序来实现车辆的自动停车功能。这类代码通常包括传感器数据处理、路径规划以及控制算法等内容，旨在简化驾驶者在狭小空间内停车的操作，并提高安全性与便利性。开发此类系统需要对汽车电子学有深入理解，并且熟悉MATLAB编程环境及其相关工具箱的应用。
     
  • 基于FPGA的单目视觉垂直入库自动停车系统.rar
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    本项目设计了一种基于FPGA技术的单目视觉垂直入库自动停车系统，通过图像处理和算法优化实现精准定位与导航，有效提高停车效率及安全性。 通过FPGA驱动摄像头，并使用片外SDRAM缓存图像数据。经过灰度化、二值化处理后，可以将处理后的图像以VGA格式显示出来。对这些处理过的图像进行分析，能够识别出白色车位线并控制小车自动停车。资源中包含了一段我拍摄的小车自动停车演示视频，证明该程序的有效性和实用性。
     
  • PayPark：基于Python的自动泊车系统
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    PayPark是一款创新的自动泊车解决方案，采用Python编程语言开发。该系统旨在提高城市停车效率，减少寻找停车位的时间和交通拥堵问题，并支持便捷的在线支付功能。 收费公园PayPark是一个用Python编写的开源自动泊车系统。为了部署该系统，首选的方式是设置Debian打包；在此之前也可以使用pip以及本地的Debian Python软件包进行安装。 依存关系可以通过以下命令安装： ```shell sudo apt-get install python-pip ``` 然后通过运行 ```shell pip install -r requirements.txt ``` 来安装所需的依赖项。配置分为三种不同的模式：生产、测试和开发。需要编辑`paypark/config.py`文件以更改数据库和其他前端/SMS设置。 创建并填充演示数据库可以通过以下命令实现： ```shell python db.py --init --demo ``` 运行Web应用程序的指令为： ```shell python app.py ``` 登录到位于http://localhost:8085的Web界面，使用默认账户进行操作： - Email: demo@demo.com - Password: demo 在另一个终端上，请确保已安装并配置了Twilio服务以支持短信通知功能。
     
  • 自动泊车代码(Matlab-RC_CarTrajOpt): RC_CarTrajOpt
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    这段Matlab代码实现了自动泊车功能，通过优化算法计算出最佳路径使模型汽车安全、准确地完成停车动作。适用于自动驾驶技术的研究与学习。 自动泊车代码MatlabME149：机器人技术的最佳控制最终报告自述文件 肖恩·罗森·利维（Shane Rozen-Levy） 该项目的目标是为遥控汽车生成最佳轨迹。我们设计了转弯和平行停车的轨迹。 ### 代码顶级功能 我的代码在主目录中有两个主要的功能模块： - `MAIN_simpleCarParallelPark.m`：平行泊车的入口点。 - `Main_simpleCarUTurn.m`：车辆掉头的入口点。 ### 通用代码大纲 这些主要功能设置问题参数化的版本。这样可以方便地更改道路尺寸等参数，同时若时间是决策变量，则能够轻松调整。然后，它们调用子例程目录中的 `simpleCarSubProblem.m` 文件。此函数使用传递给它的参数为 `dirColBvpTrap.m` 设置问题结构，并通过隐式梯形法搭配将探针传递给 `fmincon` 进行求解。 ### 项目依赖关系 该项目是用 MATLAB2017a 编写的，主要功能的所有依赖项都位于 CodeLibrary 目录或子例程目录中。假设您不移动这些目录的位置，则这两个主程序会自动将它们添加到您的路径中。除此之外没有其他依赖项。
     
  • 自动泊车代码MATLAB-MAVVVS: MAVVVS
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    MAVVVS是基于MATLAB开发的一款自动泊车系统代码库。通过利用先进的算法和传感器融合技术，该工具包旨在简化车辆自动泊车功能的实现过程，提高驾驶辅助系统的安全性和用户体验。 该项目不仅作为验证自动驾驶汽车（AV）场景生成及决策制定部分的框架，并且是佛罗里达理工学院FLPolyVF或佛罗里达理工学院验证框架的一部分。研究目标在于全面验证自动驾驶汽车是否符合SAE定义的5级自动驾驶标准。 随着视音频验证领域的扩展，由于其复杂性而被视为几乎不可能完成的任务越来越多，尤其是在没有仿真的情况下进行测试时更是如此。因此，FLPolyVF应运而生，旨在创建一个强大的AV验证框架来解决这一问题。此框架从芯片验证中汲取灵感，并已成功应用于复杂的系统验证。 入门指南 以下说明将指导您在本地计算机上获取项目的副本并开始开发和测试工作。 先决条件： 要运行该项目，需要安装最新版本的MATLAB以及一些工具箱，所有这些都列于下文： - MATLAB R2019b - 自动驾驶工具箱 配置项目到您的目录中，请将其下载至本地计算机。然后根据说明进行设置和代码执行。 在您自己的环境中运行此项目时，建议先确保满足上述软件要求，并按照提供的步骤完成环境的搭建工作。
     
  • APA.rar_自动泊车APA_泊车系统_自动泊车MATLAB_运动轨迹
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    本资源为APA（自动泊车辅助）系统的相关资料，包括基于MATLAB的车辆运动轨迹规划与控制算法。适合研究自动泊车技术的学习者和开发者参考使用。 利用MATLAB编写的一个自动泊车的小例子，可以运行以了解自动泊车的运动轨迹。
     
  • 基于单片机的自动泊车系统的设计(1).pdf
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    本论文详细介绍了一种基于单片机的自动泊车系统的创新设计，通过精确控制和智能算法实现了车辆的自动化停车功能。 基于单片机的自动泊车系统设计主要探讨了如何利用微处理器技术实现车辆自主停车功能。该设计详细介绍了硬件选型、软件架构以及系统的整体实施方案，并通过实验验证了所提出方案的有效性和可行性，为智能驾驶领域的发展提供了新的思路和实践参考。
     
  • car.rar_基于模糊控制的自动泊车系统_MATLAB仿真_自动泊车控制
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    本项目car.rar_基于模糊控制的自动泊车系统_MATLAB仿真_自动泊车控制运用MATLAB进行仿真，设计了一套基于模糊控制算法的自动泊车系统，旨在实现车辆智能、准确地完成停车动作。 基于模糊控制的自动泊车MATLAB仿真包括界面设计、代码编写以及FIS文件的创建。