基于环视鱼眼摄像头的无线充电对齐在线学习系统

电动汽车日益普及，感应充电板被视为一种便捷高效的电动汽车充电方式。然而，驾驶员通常难以将车辆对齐至高效感应充电所需的精度，因此期望实现两块充电板的自动对齐。在车队电气化的同时，利用环视摄像头系统的自动泊车系统也愈发流行。本文提出一种基于环视摄像头架构的系统，用于检测、定位并自动将车辆与感应充电板对齐。充电板的视觉设计尚未标准化，且未必事先已知。因此，依赖离线训练的系统在部分场景下会失效。为此，我们提出一种自监督在线学习方法，利用驾驶员手动对齐车辆与充电板时的操作，并结合来自语义分割与深度的弱监督，学习一个分类器以在视频中自动标注充电板用于进一步训练。如此，当遇到此前未见的充电板时，驾驶员仅需手动对齐车辆一次。由于充电板平置于地面，从远处不易检测。为此，我们提出使用视觉SLAM管线学习相对于充电板的路标，以实现更大范围的对齐。我们在自动驾驶车辆上演示了该系统，如视频 https://youtu.be/_cLCmkW4UYo 所示。为鼓励进一步研究，我们将分享本工作中使用的充电板数据集。