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title: AI在自動停車的落地應用
tags: ['20200822']

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# AI在自動停車的落地應用
###### tags: `20200822`
葉清松
歐特明電子AI技術中心AI部 經理

## 無人代客泊車
長距離的泊車
到達停車場時，得到一張地圖
地圖上有路徑，並且選定電梯

## 完成自主定位
透過影像和障礙物來判斷目前所在地

## 記憶式無人代客泊車
駕駛先自己開過一次

車到車位之後，在啟動自動停車

## AI技術提供什麼幫助
單一frame的物件偵測。
物件偵測

1. 感知技術(停車位、障礙物、車輛定位)
2. 路徑規劃(今天不提)


## 怎麼幫助AVP落地
周邊環境：要有車格線
車輛定位：Visual SLAM
路徑規劃：區域路徑、停車路徑、車輛控制

## 車輛定位
1. Visual SLAM (白天的圖、晚上就不能用了)(那就建兩個圖)
2. LiDAR SLAM

## Visual SLAM
1. visual Odometry (可以做影像比對換算軌跡)
2. Map Construction (2D及3D場址/map建置)
3. Localization

## AVP-SLAM 
因為起始位置不同，所以地圖會有落差

所以需要做修正

## 使用AI技術
1. 停車格偵測技術
2. 障礙物偵測技術

因為車格線，狀況很多，原來的模型會很容易失效

## 車格偵測
陰影也會影響
用YOLO做的問題，會因為角度的關係，所以做出來每一個車格都不樣

低照度的時候也會很慘
車格線模胡、光影偵測


## 障礙物偵測
客戶有超音波技術
但因為有些障礙物是超音波找不到的

路沿因為太低，三角錐因為材質，車檔因為太小


主要的問題：
data imbalance (有一些東西少出現、就不容易找)
small objects (地鎖)

## 資料增量
Color 
Cutout








