本論文應用機器視覺為基礎對自走車執行自動路邊停車系統，並將車格與車身相關資訊回授給系統控制器以利於控制前輪轉向。我們利用攝影機作為我們的感測器，並且架設於自走車上以便於接收道路以及停車格資訊的即時影像。並運用這些資訊設計階層式模糊控制器使自走車與車道線保持平行移動。同時利用這些資訊做停車控制器的輸入使車子進入車格。此停車系統運用影像回授方式進行停車控制而非經驗法則。最後以實驗證明停車系統可以穩定進入車格完成停車控制演算法。

This paper performs the vision-based automatic parking system for the car-like mobile robot. We set up the camera on the vehicle as the sensor, and it gets the real-time information of the lane line and the parking space by image processing. According to the information of the lane line, we design the hierarchical fuzzy controller for the vehicle keeping following the lane line in parallel. Moreover, According to the information of the lane line and parking space, we also design the parking controller for the vehicle completing the parking procedure. The parking system implements parking process based on image feedback but not by trial and error. Experimental results show the effectiveness of the proposed parking control algorithm.

目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 研究範圍 2
1.4 論文架構 3
第二章 系統流程與硬體架構 4
2.1 系統流程 4
2.2 硬體架構 6
2.2.1 硬體 6
2.2.2微控制器 6
2.2.3無線傳輸模組 7
2.2.4無線攝影機 8
2.2.5 旋轉機構 9
2.2.6馬達 9
2.2.7影像擷取卡 12
2.2.8 穩壓電路 12
2.3 本章結論 13
第三章 影像處理系統 14
3.1 影像處理系統流程 14
3.2 ROI選取 16
3.3 色彩空間轉換 16
3.4 影像二值化 16
3.5 仿射轉換 17
3.6 車體與車道線資訊 17
3.6.1車身角度 18
3.6.2最小平方法 18
3.6.3 角度變化率 20
3.6.4車身與車道線距離 20
3.7 偵測停車格與判別種類 20
3.8 Sobel邊緣檢測 22
3.9 霍夫轉換 24
3.10 T字型辨識與追蹤 25
3.11 Moravec角點運算 26
3.12 本章結論 27
第四章 控制器 28
4.1模糊控制系統流程 28
4.2 模糊控制 29
4.2.1 階層式模糊 29
4.3 停車控制器 32
4.4 AI馬達控制 33
4.5 本章結論 37
第五章 路邊停車與倒車入車格 38
5.1 停車流程 38
5.2 路邊停車流程 39
5.3 倒車入車格 41
5.3 本章結論 42
第六章 實驗結果 43
6.1 實驗環境 43
6.2 人機介面 44
6.3 實驗 45
6.4 本章結論 52
第七章 結論 53
7.1 未來展望 53
參考文獻 55

圖目錄
圖 1-1 停車格種類 1
圖 2-1 環境示意圖 4
圖 2-2 整體系統架構流程圖 5
圖 2-3 自走車(a)旋轉前側視圖(b)旋轉後側視圖 6
圖 2-4 BS2微處理器 7
圖 2-5 無線傳輸流程 7
圖 2-6 藍芽模組 8
圖 2-7 RF-TR100無線模組 8
圖 2-8 行車紀錄器 8
圖 2-9 旋轉機構 9
圖 2-10 360度旋轉伺服機 10
圖 2-11 伺服機PWM訊號圖 10
圖 2-12 Dynamixel AX-12 11
圖 2-13 AX-12腳位圖 11
圖 2-14 AI馬達封包 11
圖 2-15 影像擷取卡 12
圖 2-16 電路圖 13
圖 2-17 實際電路 13
圖 3-1 影像架構圖 14
圖 3-2 影像處理系統流程圖 15
圖 3-3 ROI影像處理(a)原始影像(b)ROI後影像 16
圖 3-4 二值化影像 17
圖 3-5 仿射轉換 (a)處理前(b)處理後 17
圖 3-6 車身角度示意圖(a)車身角度示意圖(b)攝影機拍攝範圍 18
圖 3-7 車道線距離量測示意圖 18
圖 3-8 線性迴歸模型 20
圖 3-9 偵測路邊停車格後方邊線示意圖 21
圖 3-10 偵測路邊停車格前方邊線示意圖 21
圖 3-11 偵測倒車停車格前方邊線示意圖 22
圖 3-12 偵測倒車停車格前方邊線示意圖 22
圖 3-13 水平遮罩對影像摺積(a)水平線(b)斜邊 23
圖 3-14 垂直遮罩對影像摺積 24
圖 3-15 直線的法線表示法之參數空間 24
圖 3-16 (a)xy平面上的點(b)其在參數平面上轉換的結果 25
圖 3-17 霍夫轉換投票結果 25
圖 3-18 Moravec示意圖 26
圖 3-19 角點偵測實際圖 27
圖 4-1 控制系統流程圖 28
圖 4-2 階層式模糊控制器 29
圖 4-3 第一層輸入變數( )模糊歸屬函數 30
圖 4-4 第一層輸入變數( )模糊歸屬函數 30
圖 4-5 第一層輸出變數 模糊歸屬函數 30
圖 4-6 第二層輸入變數(Level_2_Input1)模糊歸屬函數 31
圖 4-7 第二層輸入變數( )模糊歸屬函數 31
圖 4-8 第二層輸出變數 模糊歸屬函數 32
圖 4-9 動力控制 33
圖 4-10 AI馬達角度示意圖 34
圖4-11 路邊停車AI馬達修正位置1 34
圖4-12 路邊停車AI馬達修正位置2 35
圖4-13 倒車入車格AI馬達修正位置 36
圖 5-1 路邊停車流程 38
圖 5-2 倒車入車格流程 39
圖 5-3 路邊停車1 39
圖 5-4 路邊停車2 40
圖 5-5 路邊停車3 40
圖 5-6 路邊停車4 40
圖 5-7 倒車流程1 41
圖 5-8 倒車流程2 41
圖 5-9 倒車流程3 42
圖 5-10 倒車流程4 42
圖 6-1 路邊停車場地(a)實際場地(b)場地大小 43
圖 6-2 倒車車格(a)實際場地(b)場地大小 43
圖 6-3 人機介面 44
圖 6-4 模擬路邊停車流程(a)-(k) 46
圖 6-5 模擬前後加入車輛之路邊停車 47
圖 6-6 模擬倒車入車格流程(a)-(j) 48
圖 6-7 模擬左右加入車輛之倒車入車格 50

表目錄
表1-1 差異表 3
表2-1 AX-12規格表 12
表4-1 階層式模糊規則庫 32

[1]Bianca Innocenti, Beatriz L´opez, and Joaquim Salvi, “Amulti-agent architecture with cooperative fuzzy control for a mobile robot”, Robotics and Autonomous Systems, No. 55, pp. 881-891, September 2007.
[2] Tzuu-Hseng S. Li, Shih-Jie Chang, and Wei Tong, “Fuzzy Target Tracking Control of Autonomous Mobile Robots by Using Infrared Sensors,” IEEE Trans. on fuzzy system, vol. 12, No. 4, August 2004.
[3]Luigi Freda, and Giuseppe Oriolo, “Vision-based interception of a moving target with a nonholonomic mobile robot” Robotics and Autonomous Systems, No.55, pp. 419–432, February 2007.
[4]Tzuu-Hseng S. Li, Shih-Jie Chang, and Yi-Xiang Chen, “Implementation of Human-Like Driving Skills by Autonomous Fuzzy Behavior Control on an FPGA-Based Car-Like Mobile Robot,” IEEE Trans. on industrial electronics, Vol. 50, No. 5, pp. 867-880, October 2003.
[5]Yanan Zhao and Emmanuel G. Collins Jr, “Robust automatic parallel parking in tight spaces via fuzzy logic,” Robotics and Autonomous Systems, No. 51, pp. 111-127, January 2005.
[6] Tzuu-Hseng S. Li and Shih-Jie Chang, “Autonomous Fuzzy Parking Control of a Car-Like Mobile Robot,” IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics Part-A, vol. 32, No. 4, pp. 451-465, July 2003.
[7] 蕭耀榮(鄒鎮謙 教授指導)，使用影像辨識之自動停車系統，國立台北科技大學車輛工程系碩士論文，2005。
[8] Chih-Yung Chen, and Hsuan-Ming Feng, “Hybrid intelligent vision-based car-like vehicle backing systems design,” Expert Systems with Applications, vol. 36, pp. 7500–7509, May 2009.
[9] 鐘國亮，影像處理與電腦視覺，臺灣東華書局公司，2008。
[10]Gonzalez, Richard E. Woods原著，繆紹綱編譯，數位影像處理，台灣培生教育出版股份有限公司，2003年。
[11] 王文俊，認識Fuzzy-第三版，全華圖書股份有限公司，2005。
[12] 曹衍龍，劉海英，Visual C++網路通訊程式實用案例精選，文魁資訊公司，2006。
[13]范逸之，C++ Builder與RS-232串列通訊控制，文魁資訊公司，2002。

[14] 蘇育平，以機器視覺為基礎之智慧型自動停車系統研究，淡江大學機械與機電工程學系碩士論文，2010。
[15]Alasdair McAndrew原著，徐曉佩編譯，數位影像處理，高立圖書有限公司，2009。
[16]Steven C. Chapra, Applied Numerical Methods with MATLAB, McGraw-Hill Higher Education, 2008。