倒车轨迹理论实现方法
倒车轨迹原理
倒车轨迹原理倒车轨迹原理是指在车辆倒车时，通过车载摄像头或者倒车雷达等装置，可以在车辆后部显示出一条虚拟轨迹线，用来指导驾驶员进行倒车操作。
这项技术在现代汽车中已经得到了广泛的应用，极大地提高了倒车的安全性和便利性。
下面我们将详细介绍倒车轨迹原理及其实现方式。
首先，倒车轨迹原理是基于摄像头或雷达传感器获取车辆周围环境信息的基础上实现的。
当驾驶员将车辆挂入倒挡时，车载系统会自动启动摄像头或雷达传感器，并将获取的环境信息传输到车载显示屏上。
然后，系统会对获取的环境信息进行处理和分析，通过算法计算出车辆倒车时应该采取的轨迹线，并在显示屏上以虚拟线条的形式呈现出来。
其次，倒车轨迹的实现方式主要有两种，一种是基于摄像头的视觉辅助系统，另一种是基于雷达传感器的声纳辅助系统。
视觉辅助系统通过摄像头获取车辆周围的实时影像，并在显示屏上显示出倒车轨迹线，驾驶员可以根据轨迹线的引导进行倒车操作。
而声纳辅助系统则是通过雷达传感器对车辆周围的障碍物进行探测，系统会根据检测到的障碍物位置和距离来生成倒车轨迹线，同样用于指导驾驶员进行倒车操作。
此外，倒车轨迹原理的实现还需要考虑到车辆的转向角度、车身尺寸、摄像头或雷达传感器的位置等因素。
这些因素会影响到倒车轨迹线的准确性和可靠性，因此在设计和安装倒车轨迹系统时需要进行精确的测量和计算，以确保系统能够准确地反映出车辆周围的环境情况。
总的来说，倒车轨迹原理是一项利用摄像头或雷达传感器获取车辆周围环境信息，并通过算法计算出倒车轨迹线的技术。
它可以帮助驾驶员更加准确地掌握车辆倒车时的位置和方向，提高了倒车操作的安全性和便利性。
随着科技的不断进步，倒车轨迹系统也将会得到更加完善和智能化的发展，为驾驶员提供更加全面的倒车辅助服务。
倒车影像随动轨迹原理
倒车影像随动轨迹原理
倒车影像随动轨迹的原理主要基于摄像头和车辆内部网络的配合。
这种高级的摄像头与车辆内部网络连接，当车辆倒车时，摄像头的处理单元可以从车载网络上获取方向盘转动角度的信号。
然后，通过特殊的算法，这个处理单元可以计算出车尾的轨迹，并生成对应的轨迹线信号。
这些轨迹线信号与图像信号一起被传递给车机屏幕，从而在屏幕上显示出车尾的画面和动态的轨迹线。
这种动态倒车轨迹系统的精准度较高，因为它基于科学的算法进行计算。
此外，为了实现这一功能，车辆通常需要具备ESP系统和车载网络系统。
ESP 系统用于提供方向盘转角传感器的信号，而车载网络系统则使这些信号能够被摄像头实时获取，从而调节轨迹。
以上内容仅供参考，如需了解更多信息，建议咨询专业技术人员或查阅相关技术手册。
倒车影像随动轨迹原理
倒车影像随动轨迹原理
倒车影像随动轨迹是指在倒车时，车辆后部的摄像头会根据车辆的移动轨迹自动调整显示的图像位置，以帮助驾驶员更准确地判断车辆与障碍物的位置关系。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 获取车辆的倒车状态：通过车辆的倒车开关或倒车灯等信号，系统可以得知车辆正在进行倒车操作。
2. 获取车辆的转向角度：通过车辆的转向角度传感器或转向盘传感器等，系统可以得知车辆的转向角度。
3. 获取车辆的移动速度：通过车辆的车速传感器或轮速传感器等，系统可以得知车辆的移动速度。
4. 根据转向角度和移动速度计算轨迹：根据车辆的转向角度和移动速度，系统可以计算出车辆倒车时的移动轨迹。
5. 调整摄像头的图像位置：根据计算得到的移动轨迹，系统会自动调整摄像头的图像位置，使其能够准确显示车辆与障碍物的位置关系。
通过以上步骤，倒车影像随动轨迹系统可以实现在倒车时自动调整摄像头的图像位置，帮助驾驶员更准确地判断车辆与障碍物的距离和方位，提高倒车的安全性和准确性。
倒车轨迹线计算公式
倒车轨迹线计算公式倒车轨迹线计算公式是一种用于计算车辆倒车轨迹的数学模型。
通过分析车辆倒车过程中的运动规律和几何关系，可以推导出一些常用的倒车轨迹线计算公式。
下面将介绍几个常见的倒车轨迹线计算公式，并说明其相关参考内容。
1. 直线倒车轨迹线计算公式：在直线倒车过程中，车辆的轨迹可以近似看作一条直线。
根据运动学的知识，可以得到直线倒车轨迹线计算公式如下：s(t) = s0 + v * t其中，s(t)表示倒车时刻t时车辆的位置，s0表示起始位置，v表示倒车速度，t表示时间。
参考内容：关于运动学知识的参考内容可以参考高中物理教材或者相关的在线学习资源。
2. 圆弧倒车轨迹线计算公式：在倒车过程中，为了更好地控制车辆的转向和转弯半径，常常选择进行圆弧倒车。
根据几何学的知识，可以得到圆弧倒车轨迹线计算公式如下：x(t) = x0 + R * cos(θ0 + ω * t)y(t) = y0 + R * sin(θ0 + ω * t)其中，x(t)和y(t)表示倒车时刻t时车辆的位置，x0和y0表示圆弧的圆心坐标，R表示转弯半径，θ0表示初始转向角度，ω表示角速度。
参考内容：关于几何学知识的参考内容可以参考相关的高等数学教材或者在线学习资源。
3. 曲线倒车轨迹线计算公式：当需要在倒车过程中进行复杂的曲线行驶时，可以使用曲线倒车轨迹线计算公式。
具体的计算公式取决于倒车曲线的形状和特点，可以采用参数方程、极坐标方程等形式。
参考内容：关于曲线方程和参数方程的计算方法可以参考相关的高等数学教材或者在线学习资源。
需要注意的是，以上的倒车轨迹线计算公式都是基于一定的简化和近似条件得到的，并不能完全准确地描述实际的倒车轨迹。
实际倒车过程中还需要考虑车辆的特性、驾驶员的操作等多种因素，因此在实际操作中应该结合实际情况进行合理的调整和判断。
总结起来，倒车轨迹线计算公式是一种用于计算车辆倒车轨迹的数学模型。
通过分析运动规律和几何关系，可以得到直线倒车、圆弧倒车、曲线倒车等情况下的计算公式。
贝塞尔曲线绘制倒车轨迹
贝塞尔曲线绘制倒车轨迹一、引言随着智能驾驶技术的快速发展，倒车轨迹的准确绘制成为了提升驾驶安全性的关键因素之一。
贝塞尔曲线作为一种数学工具，具有简单、准确、连续的特性，因此在倒车轨迹绘制中得到了广泛应用。
本文将介绍贝塞尔曲线的基本原理，并探讨其在倒车轨迹绘制中的应用。
二、贝塞尔曲线原理贝塞尔曲线是基于参数的数学曲线，通过控制点的位置和数量来定义曲线的形状。
通过调整控制点的位置，可以生成各种复杂的曲线形状。
贝塞尔曲线的数学表达式为：P(t) = (1-t)^n * P0 + t^n * Pn 其中，P0、Pn为控制点，n为阶数，t为参数。
三、倒车轨迹绘制中的贝塞尔曲线应用1. 倒车轨迹数据采集：通过传感器获取车辆后方的障碍物信息，包括障碍物的位置、大小和形状等，并以此为基础生成倒车轨迹的控制点。
2. 贝塞尔曲线生成：根据控制点，利用贝塞尔曲线算法生成倒车轨迹曲线。
可以根据需要选择不同的阶数和参数，以生成符合实际需求的曲线。
3. 轨迹规划：根据生成的贝塞尔曲线，结合车辆的运动学模型，进行轨迹规划。
考虑车辆的转向、速度、加速度等约束条件，确保轨迹的可行性。
4. 实时绘制：将规划好的轨迹实时绘制在车载显示屏上，帮助驾驶员了解车辆的倒车运动状态，提高驾驶安全性。
四、结论贝塞尔曲线在倒车轨迹绘制中具有显著的优势，能够根据实际需求生成符合车辆运动学模型的轨迹曲线。
通过实时绘制，驾驶员可以直观地了解车辆的倒车运动状态，从而做出准确的驾驶决策。
随着智能驾驶技术的不断发展和完善，贝塞尔曲线在倒车轨迹绘制中的应用将得到更广泛的应用和推广。
五、未来展望1. 优化算法：随着计算能力的提升，可以进一步优化贝塞尔曲线的生成算法，提高计算效率和精度，以满足实时性要求。
2. 多模式适应：研究不同驾驶模式下的贝塞尔曲线生成算法，以满足不同场景下的倒车轨迹绘制需求。
3. 人工智能辅助：结合人工智能技术，自动识别障碍物并进行轨迹规划，提高倒车轨迹绘制的自动化程度。
倒车轨迹理论实现方法
倒车轨迹理论实现方法帅文王文梁关键字：倒车轨迹视角转换前言：倒车轨迹是近两年部分国产汽车导航设备上新出现的一个功能，其借助方向盘转角信息将汽车可能的后退路线叠加到后视摄像头的输出上并标注出距离，以直观形象化的形式协助驾驶人员调整选择倒车路线，减少驾驶人员特别是新手的误判断，对使用者是一个不错的实用功能。
倒车轨迹在智能倒车领域内属于辅助倒车系统中的一种，虽然其还无法达到智能化倒车，但是其实用性和辅助性上对汽车智能化单元技术方面是一个有效的补充。
本文将基于使用为目的，从经验角度并结合基本数学推导分析倒车轨迹的原理、实现过程并给出实际使用过程中需要的操作点。
由于本文非侧重于数学理论，对部分数学细节在不影响实际结论情况下不做深入探讨。
一倒车轨迹的基本原理从日常经验可知，以自行车为例，如果前轮有一定转角，在维持转角不变状态和无轴向移动前提下自行车走过的路径将会以某个圆点为中心旋转，同样的状态也会出现在汽车上。
其走过路径如图1。
图中假设车轮不会出现轴向移动，故如果保持车轮转角不变的情况下，每个车轮只能沿着垂直其车轴的方向行进，这里取前后轮的轴心作为轨迹跟踪点（实际过程中两个前轮轴心不会出现平行），则轨迹应该是以前后轮轴向线的焦点为圆心的圆。
图中φ为为前轮同水平方向的夹角，记前后轮轴距为L，后轮轴长为W，后轮距离车尾的距离为D，从几何关系可知，后轮轴心的运动轨迹可以描述为以半径Lcot(φ)的圆周运动。
两个后轮的轨迹分别为Lcot(φ)-W/2和Lcot(φ)+W/2的圆。
这里的推导过程采用经验法结合几何推算，完全从数学角度的推算过程请参考资料1。
图中的x方向和y方向不同于一般习惯主要是考虑后面的视角变换。
从等式可以看到，当φ接近0度时候行进轨迹近似直线，接近90度时半径呈缩小趋势，符合我们日常经验值。
二视角转换从倒车公式推导出的路线图为行进路线的俯视图，实际显示给操作者的路线应该是从车内观察点观察到的轨迹，驾驶人员看到的运动轨迹实际为以车尾摄像头为中心点坐标的图像描述（图一中车尾位置的原点）。
汽车轨迹倒车的原理
汽车轨迹倒车的原理
汽车倒车时的轨迹主要依赖于车辆的转向和倒车方向的选择。
汽车的方向盘控制前轮转向，通过改变前轮的转向角度，可以使车辆在倒车时按照特定的路径行驶。
在传统的汽车中，前轮和后轮是通过机械连接相互关联的，因此前轮的转向会直接影响后轮的转向。
当车辆倒车时，司机通过转动方向盘，使得前轮向左或向右转动，后轮也会相应地转向。
根据转向角度的不同，汽车倒车时可以出现以下几种常见的轨迹：
1. 直线倒车轨迹：当前轮保持直线状态，后轮按照相同的方向直线行驶，这种情况下，汽车会倒车直线行驶。
2. 弯道倒车轨迹：当转动方向盘使得前轮转向，后轮会随之转向，汽车会按照弯道倒车。
3. 打滑倒车轨迹：在某些特殊情况下，例如道路湿滑或路面不平，汽车的后轮可能会打滑，导致倒车时轨迹变得不稳定和不可控。
需要注意的是，倒车时司机应根据实际情况合理选择倒车的角度和路径，以确保安全和灵活的操作。
此外，现代汽车也配备了辅助倒车系统，如倒车雷达和倒车
摄像头，可以帮助司机更好地掌握倒车时的情况，提高倒车的准确性和安全性。
倒车入库车轮轨迹计算公式
倒车入库车轮轨迹计算公式在日常生活中，倒车入库是驾驶员需要掌握的一项基本技能。
在进行倒车入库时，车轮的轨迹是一个非常重要的因素，它直接影响着车辆的入库路径和安全性。
为了帮助驾驶员更好地掌握倒车入库的技巧，我们可以通过计算车轮的轨迹来辅助驾驶员进行操作。
倒车入库车轮轨迹的计算公式是一种基于数学原理的方法，它可以帮助我们预测车辆在倒车入库过程中的轨迹。
这个公式可以通过一些简单的数学运算来得到，它包括了车辆的转向角度、车轮的转动半径等因素。
通过这个公式，我们可以计算出车辆在倒车入库过程中的轨迹，从而更好地掌握倒车入库的技巧。
首先，我们需要了解一些基本的数学概念。
在进行倒车入库时，车辆的转向角度是一个非常重要的因素。
转向角度可以决定车辆在倒车入库过程中的入库路径，它直接影响着车辆的位置和方向。
另外，车轮的转动半径也是一个非常重要的因素。
车轮的转动半径可以决定车辆在倒车入库过程中的转弯半径，它直接影响着车辆的转向和位置。
通过一些简单的几何原理，我们可以得到倒车入库车轮轨迹的计算公式。
假设车辆在倒车入库时，车轮的转动半径为R，车辆的转向角度为θ，车辆的轴距为L。
根据几何原理，我们可以得到车辆在倒车入库过程中的轨迹方程为：x = R sin(θ) + L cos(θ) L。
y = R (1 cos(θ)) + L sin(θ)。
其中，x和y分别表示车辆在倒车入库过程中的横向和纵向位移，R表示车轮的转动半径，θ表示车辆的转向角度，L表示车辆的轴距。
通过这个公式，我们可以计算出车辆在倒车入库过程中的轨迹。
通过调整车辆的转向角度和车轮的转动半径，我们可以控制车辆在倒车入库过程中的轨迹，从而更好地掌握倒车入库的技巧。
除了倒车入库车轮轨迹的计算公式，我们还可以通过一些实际的操作来帮助驾驶员更好地掌握倒车入库的技巧。
例如，我们可以通过设置倒车入库的参考点来帮助驾驶员更好地掌握车辆的位置和方向。
另外，我们还可以通过进行一些模拟训练来帮助驾驶员更好地掌握倒车入库的技巧。
倒车轨迹原理
倒车轨迹原理一、引言倒车是驾驶员在停车、调头或者倒车入库等情况下的常见驾驶操作。
倒车轨迹原理是指在倒车操作中，车辆的轨迹是如何形成的，以及如何合理地控制车辆的轨迹，保证安全和顺利完成倒车操作。
本文将从倒车轨迹的形成原理、倒车轨迹的控制方法以及倒车轨迹的应用等方面进行探讨。
二、倒车轨迹的形成原理在进行倒车操作时，车辆的轨迹是由车辆的前轮和后轮的转动角度所决定的。
当驾驶员将方向盘向左转时，车辆的前轮会向左转动，车辆的前进方向也会向左偏离，形成一条曲线轨迹。
同样，当驾驶员将方向盘向右转时，车辆的前轮会向右转动，车辆的前进方向也会向右偏离，形成另一条曲线轨迹。
而车辆的后轮则会相对固定，根据前轮的转动角度来确定车辆的转弯半径和轨迹形状。
三、倒车轨迹的控制方法1. 角度控制：在倒车操作中，驾驶员可以通过方向盘的转动来控制车辆的转动角度。
合理地控制转动角度可以使车辆的转弯半径更小，轨迹更接近预期目标。
2. 转向控制：在倒车操作中，驾驶员可以通过踩刹车和松开刹车的方式来控制车辆的转向。
合理地控制转向可以使车辆的转弯半径更小，轨迹更接近预期目标。
3. 视觉控制：在倒车操作中，驾驶员需要通过后视镜和倒车影像等工具来观察车辆的位置和轨迹。
通过准确地观察车辆的位置和轨迹，驾驶员可以及时采取相应的控制措施，确保倒车操作的安全和顺利进行。
四、倒车轨迹的应用倒车轨迹的应用非常广泛，不仅应用于日常驾驶中的停车和调头等操作，还广泛应用于工业机械和自动驾驶等领域。
在工业机械中，倒车轨迹的控制可以使机械设备更加精确地进行倒车操作，提高工作效率和安全性。
在自动驾驶领域，倒车轨迹的控制可以使自动驾驶车辆更加准确地进行倒车操作，提高行驶的安全性和稳定性。
五、总结倒车轨迹的形成原理是由车辆的前轮和后轮的转动角度所决定的，驾驶员可以通过角度控制、转向控制和视觉控制等方法来控制车辆的轨迹。
倒车轨迹的应用广泛，不仅应用于日常驾驶中的停车和调头等操作，还应用于工业机械和自动驾驶等领域。
倒车车轮轨迹线绘制公式
倒车车轮轨迹线绘制公式
倒车车轮轨迹线的绘制公式常用于车辆倒车时，为司机提供指导和帮助。
在倒车时，车轮会在地面上留下一条轨迹线，通过观察这条轨迹线，司机能够掌握车辆的移动情况。
首先，我们需要了解倒车车轮轨迹线的基本形状。
在倒车时，车轮会以一个半径为R的圆弧运动，这个圆弧的中心点位于后轴中心线的轨迹上，且圆弧的半径与车轴距相等。
根据上述条件，可以得出车轮圆弧的方程式为：
(x-a)^2 + (y-b)^2 = R^2
其中a和b分别为圆弧中心点在x轴和y轴上的坐标。
接下来，我们需要确定车轮圆弧中心点的坐标。
在正常行驶时，车轮圆弧中心点位于后轴中心线上方，与车重心重合。
而在倒车时，车轮圆弧中心点会沿着一条直线运动，这条直线与后轴中心线只有一个固定的距离。
根据这个距离，可以确定车轮圆弧中心点的坐标。
假设这个距离为d，则车轮圆弧中心点的坐标为：
a = x - dcosθ
b = y - dsinθ
其中x和y为车尾的坐标，θ为车辆的朝向角度。
综合上述公式，可以得出倒车车轮轨迹线的绘制公式：
(x-x0-dcosθ)^2 + (y-y0-dsinθ)^2 = R^2
其中x0和y0为车位的坐标，θ为车辆的朝向角度。
倒车车轮轨迹线就是该方程式的解集。
倒车轨迹实车标定说明
倒车轨迹实车标定说明一、一、倒车轨迹标定示意图倒车轨迹标定示意图实车标定示意图轮轮d}�条形参照物一条形参照物二头米如图所示，在车后方距离车尾处分别为1米和2米的位置摆放长为2米的条形参照物，必须保证参照物中心在车前后轴中心连线上且与前后轴中心连线呈垂直关系。
图中查看原车说明书能够获得的参数有：轴距L ，后轮距W 。
图中需要借助于卷尺测量的长度为：摄像头到后轴的距离D 。
使用标定工具软件标定步骤二、二、使用标定工具软件标定步骤1、打开标定工具软件在倒车状态下，屏幕如下图所示，如果不支持倒车雷达则看不到左侧小车图标，如果不支持倒车警告提示则看不到下面提示信息。
在图中左上角30*30区域内按下触摸屏，保持按下状态滑动到大的矩形区域内释放，会打开如下所示的倒车轨迹参数标定工具，如果没有出现，则说明未打开倒车轨迹功能。
图中左上角框表示要调节的项，点击左右按钮可以来回切换要调节的项，紧挨着下方的4个方向按钮是用来调节当前项的参数值。
右上角关闭按钮旁边的NTSC表示当前摄像头的制式，可能是NTSC或PAL，这两个制式的分辨率不同。
2、调节车身固有参数查看原车说明书能够获取到的参数：轴距、后轮距、最小转弯半径、车身宽度等。
使用卷尺等工具测量出车身的固有参数：尾轴距离、摄像头高等。
1）轴距：查看原车车身参数（如倒车标定示意图中的L）；2）后轮距：查看原车车身参数；3）最小转弯半径：查看原车车身参数；4）车身宽度：查看原车车身参数，实际绘制的轨迹线为车身两侧分别扩展12CM；5）尾轴距离：摄像头安装位置到后轴的垂直距离（如倒车示意图中的D）；6）最远距离：绘制地面多远范围内的轨迹，设置为5表示只绘制5米以内的轨迹；7）摄像头高：摄像头安装位置到地面的垂直距离，该值直接影响到轨迹在屏幕上的显示位置是否准确，下面摄像头参数的标定依赖于该值，请务必确保该值的测量准确。
以前后轴距为例说明如何调节值，参数标定工具软件打开后的界面如下所示：屏幕左侧中间的4个方向调节按钮可以调节当前项参数的值，左右调节按钮每次增减0.01，上下方向的调节按钮每次增减0.1，调节的参数单位都为米。
倒车影像随动轨迹原理
倒车影像随动轨迹原理
倒车影像随动轨迹是一种辅助驾驶系统，通过车载摄像头和相
关算法，能够在车辆倒车时显示倒车影像，并在屏幕上显示随动轨迹，帮助驾驶员更加方便、安全地进行倒车操作。
那么，倒车影像
随动轨迹是如何实现的呢？接下来，我们将从原理方面进行详细介绍。
首先，倒车影像随动轨迹的实现离不开车载摄像头。
车载摄像
头通常安装在车辆后部，通过广角镜头拍摄车辆后方的实时影像，
并将影像传输到车载显示屏上。
这样，驾驶员就能够清晰地看到车
辆后方的情况，避免盲区带来的安全隐患。
其次，随动轨迹的显示是倒车影像随动轨迹系统的重要功能之一。
随动轨迹通常是一条虚拟轨迹线，它会根据车辆转向角度和方
向盘操作实时变化。
当驾驶员转动方向盘时，随动轨迹会相应地调
整方向，帮助驾驶员更准确地判断车辆倒车方向和位置，从而更加
安全地进行倒车操作。
倒车影像随动轨迹的原理主要是通过车载摄像头拍摄车辆后方
影像，然后通过相关算法对影像进行处理，提取出随动轨迹的信息，
最后将处理后的影像和随动轨迹显示在车载显示屏上。
这样，驾驶员就能够清晰地看到车辆后方的情况，并且根据随动轨迹的引导更加准确地进行倒车操作。
在实际应用中，倒车影像随动轨迹系统还可以结合倒车雷达等其他传感器，通过多种信息的综合显示，帮助驾驶员更加全面地了解车辆周围环境，提高倒车安全性。
总的来说，倒车影像随动轨迹系统通过车载摄像头和相关算法实现了倒车影像的显示和随动轨迹的实时调整，帮助驾驶员更加方便、安全地进行倒车操作。
这一系统的出现，无疑为驾驶员的倒车操作提供了更多的便利和安全保障。
倒车车轮轨迹线绘制公式
倒车车轮轨迹线绘制公式倒车车轮轨迹线绘制是驾驶员在倒车时为了避免碰撞障碍物而采取的一种技术。
通过绘制轨迹线，驾驶员可以清晰地了解车辆倒车时的运动轨迹，从而更好地掌握车辆的位置和方向，以准确地调整车辆的行驶路径。
要绘制倒车车轮轨迹线，首先需要理解车辆倒车时的运动规律。
一般来说，车辆在倒车时会按照一定的曲线路径行驶，这条曲线路径被称为车辆的倒车车轮轨迹线。
倒车车轮轨迹线是由车辆前轮转角和后轮转角所确定的，不同的转角组合会导致不同的轨迹线形状。
在绘制倒车车轮轨迹线时，我们可以使用一些简单的几何关系来帮助我们进行计算和绘制。
下面将介绍两种常用的绘制倒车车轮轨迹线的方法。
方法一：几何法我们需要找到车辆的后轴中心点和前轮中心点，并将其连接起来，形成一条直线，这条直线被称为车辆的倒车轴线。
接下来，我们需要确定车辆的转弯半径。
转弯半径是指车辆在倒车时所形成的曲线轨迹的半径，它与车辆的前轮转角和后轮转角有关。
一般情况下，转弯半径会根据车辆的尺寸和转向角度的大小而变化。
然后，我们需要确定车辆的倒车车轮轨迹线。
倒车车轮轨迹线是由车辆前轮和后轮的转动轨迹所构成的。
根据几何关系，我们可以得出车辆的倒车车轮轨迹线为两条曲线，分别与车辆的前轮和后轮的转动轨迹相切。
我们可以将倒车车轮轨迹线绘制在地面上，以便驾驶员参考。
绘制时，可以使用粉笔或者绳子等工具来标示出轨迹线的形状和位置，这样驾驶员在倒车时就可以更加准确地调整车辆的行驶路径。
方法二：倒车倾斜法倒车车轮轨迹线的绘制还可以使用倒车倾斜法来实现。
这种方法主要是通过车辆的倾斜角度来确定倒车车轮轨迹线的形状和位置。
在倒车倾斜法中，我们需要先确定车辆的倾斜角度。
倾斜角度是指车辆在倒车时所形成的倾斜角度，它与车辆的前轮转角和后轮转角有关。
一般情况下，倾斜角度会根据车辆的尺寸和转向角度的大小而变化。
然后，我们可以根据倾斜角度确定车辆的倒车车轮轨迹线。
倒车车轮轨迹线是由车辆前轮和后轮的转动轨迹所构成的。
倒车车轮轨迹线绘制公式
倒车车轮轨迹线绘制公式倒车车轮轨迹线是指汽车在倒车过程中，车轮所形成的路径。
通过绘制倒车车轮轨迹线的公式，可以帮助司机更好地掌握倒车的技巧，提高倒车的准确性和安全性。
下面将介绍如何绘制倒车车轮轨迹线的公式。
倒车车轮轨迹线的形状与车辆的转向角度和车轮的转向角度有关。
在倒车过程中，车辆的转向角度决定了车轮的转向角度，从而影响了车轮轨迹线的形状。
倒车车轮轨迹线可以分为直线段和弯曲段两部分。
直线段是指车辆倒车时车轮保持直行的部分，而弯曲段是指车辆倒车时车轮进行转向的部分。
在倒车车轮轨迹线的绘制中，可以使用一些基本的几何形状来近似表示车轮轨迹线的形状。
例如，直线段可以使用直线来表示，而弯曲段可以使用圆弧来表示。
绘制倒车车轮轨迹线的公式需要考虑以下几个因素：1. 车辆的转向角度：车辆的转向角度决定了车轮的转向角度，从而影响了车轮轨迹线的形状。
转向角度可以根据车辆的转向系统来确定。
2. 车轮的转向角度：车轮的转向角度是指车轮与车辆行驶方向的夹角。
在倒车过程中，车轮的转向角度会随着车辆的转向角度而改变。
3. 前轮和后轮的转向角度：车辆的前轮和后轮的转向角度可能会有所不同，这也会影响车轮轨迹线的形状。
绘制倒车车轮轨迹线的公式需要考虑车辆的转向角度、车轮的转向角度以及前轮和后轮的转向角度等因素。
通过合理地选择几何形状来近似表示直线段和弯曲段，可以绘制出符合实际情况的倒车车轮轨迹线。
在实际倒车操作中，司机可以根据绘制的倒车车轮轨迹线来引导自己的倒车动作，以确保倒车的准确性和安全性。
同时，熟练掌握倒车车轮轨迹线的绘制公式也是驾驶员的基本技能之一。
总结起来，倒车车轮轨迹线的绘制公式可以根据车辆的转向角度、车轮的转向角度以及前轮和后轮的转向角度等因素来确定。
通过合理地选择几何形状来近似表示直线段和弯曲段，可以绘制出符合实际情况的倒车车轮轨迹线。
掌握倒车车轮轨迹线的绘制公式可以帮助司机更好地掌握倒车技巧，提高倒车的准确性和安全性。
倒车车轮轨迹线绘制公式
倒车车轮轨迹线绘制公式倒车是日常生活中常见的驾驶动作之一，但对于一些驾驶经验不足的人来说，倒车可能是一项具有挑战性的任务。
在进行倒车时，能够准确绘制出车轮的轨迹线，对于驾驶员来说是非常重要的。
下面将介绍一种简单的方法来绘制倒车车轮的轨迹线。
我们需要明确倒车车轮轨迹线的特点。
一般来说，倒车车轮的轨迹线是一条弯曲的线段，其形状与车辆的转向角度和车轮转向角度有关。
当车辆转向角度较大时，轨迹线会更加弯曲；而当车辆转向角度较小时，轨迹线会相对平直。
为了绘制倒车车轮轨迹线，我们可以使用以下步骤：1. 确定倒车的起点和终点：倒车的起点通常是停车位或停车线，终点则是车辆需要停放的位置。
根据实际情况，确定起点和终点的位置。
2. 设定转向角度：根据需要倒车的具体情况，设置车辆的转向角度。
转向角度越大，轨迹线越弯曲。
3. 根据转向角度确定车轮转向角度：根据车辆的转向角度，确定车轮的转向角度。
转向角度是车辆前轮与车辆前进方向之间的夹角。
4. 绘制倒车车轮轨迹线：将车辆的前轮与车辆前进方向之间的夹角作为参考，从倒车的起点开始，沿着预定的转向角度绘制轨迹线。
根据车辆的转向角度和车轮的转向角度，调整绘制的轨迹线的曲率。
通过以上步骤，我们可以基本绘制出倒车车轮的轨迹线。
在实际操作中，需要根据具体的情况进行调整和修正，以确保倒车的安全和准确性。
此外，还需要注意以下几点：1. 注意车辆和周围环境的安全：在倒车过程中，要时刻注意车辆周围的情况，确保没有障碍物和行人，以免发生事故。
2. 练习倒车技巧：倒车是一项需要经验和技巧的驾驶动作，需要通过实践和练习来提高倒车的准确性和流畅性。
3. 注意车辆尺寸和转弯半径：不同车辆的尺寸和转弯半径不同，所以在绘制倒车车轮轨迹线时，要根据实际情况进行调整。
虽然通过绘制倒车车轮轨迹线可以辅助驾驶员进行倒车操作，但在实际驾驶中，还是需要驾驶员具备一定的驾驶技巧和经验。
因此，除了绘制轨迹线外，还应该注重提高自己的驾驶技能，合理规划倒车路线，提前观察周围环境，保持冷静和专注，以确保倒车的安全和顺利进行。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
倒车轨迹理论实现方法 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】倒车轨迹理论实现方法帅文王文梁关键字：倒车轨迹视角转换前言：倒车轨迹是近两年部分国产汽车导航设备上新出现的一个功能，其借助方向盘转角信息将汽车可能的后退路线叠加到后视摄像头的输出上并标注出距离，以直观形象化的形式协助驾驶人员调整选择倒车路线，减少驾驶人员特别是新手的误判断，对使用者是一个不错的实用功能。
倒车轨迹在智能倒车领域内属于辅助倒车系统中的一种，虽然其还无法达到智能化倒车，但是其实用性和辅助性上对汽车智能化单元技术方面是一个有效的补充。
本文将基于使用为目的，从经验角度并结合基本数学推导分析倒车轨迹的原理、实现过程并给出实际使用过程中需要的操作点。
由于本文非侧重于数学理论，对部分数学细节在不影响实际结论情况下不做深入探讨。
一倒车轨迹的基本原理从日常经验可知，以自行车为例，如果前轮有一定转角，在维持转角不变状态和无轴向移动前提下自行车走过的路径将会以某个圆点为中心旋转，同样的状态也会出现在汽车上。
其走过路径如图1。
图中假设车轮不会出现轴向移动，故如果保持车轮转角不变的情况下，每个车轮只能沿着垂直其车轴的方向行进，这里取前后轮的轴心作为轨迹跟踪点（实际过程中两个前轮轴心不会出现平行），则轨迹应该是以前后轮轴向线的焦点为圆心的圆。
图中φ为为前轮同水平方向的夹角，记前后轮轴距为L，后轮轴长为W，后轮距离车尾的距离为D，从几何关系可知，后轮轴心的运动轨迹可以描述为以半径Lcot(φ)的圆周运动。
两个后轮的轨迹分别为Lcot(φ)-W/2和Lcot(φ)+W/2的圆。
这里的推导过程采用经验法结合几何推算，完全从数学角度的推算过程请参考资料1。
图中的x方向和y方向不同于一般习惯主要是考虑后面的视角变换。
从等式可以看到，当φ接近0度时候行进轨迹近似直线，接近90度时半径呈缩小趋势，符合我们日常经验值。
二视角转换从倒车公式推导出的路线图为行进路线的俯视图，实际显示给操作者的路线应该是从车内观察点观察到的轨迹，驾驶人员看到的运动轨迹实际为以车尾摄像头为中心点坐标的图像描述（图一中车尾位置的原点）。
将摄像头位置定为坐标零点，则轨迹上的任意点位置公式为：（x+Lcot(φ)）2+(y+D)2=(Lcot(φ))2（1）上面推导的轨迹仍然是基于俯视条件下的轨迹，看到的应该为处于一定视角观察的轨迹，故需要进行一定角度的转换才能切换到实际观察到的图像。
假设摄像头的可视角范围为2α，摄像头距离地面h，摄像头中心线同水平面的夹角为β，输出屏幕的高度为H，这里假设摄像头相对于屏幕为一个点，会造成实际计算结果的一定偏差，关于偏差的细节数学计算不属本文讨论的重点。
我们实际观察到的Yr为地面y在显示屏H上的投影，y方向的转换过程如图二：上图中为了便于计算，将经过摄像头采集后输出的显示器直接投影到同一个图中，这和实际输出没有区别。
上图中的虚线为水平线，点线为屏幕的中心点到摄像头的连线，β为中心线和水平线的夹角将上图进行简化可转为下列数学问题，等腰三角形中同顶点成已知角度所对应的边长，简化后的计算如图三。
Yr对应的角度为α+β-θ，其中θ=arctg(h/y)通过几何运算可得：三计算轨迹的条件从以上计算我们可以看到，需要计算出轨迹，必须提供以下参数：1摄像头的可视角范围2a2摄像头距离地面距离h3 摄像头中心线同水平面的夹角β4 输出屏幕的高度H和宽带W5汽车前后轮轴距L6汽车轴长W，后轮距离车尾的距离D7 前轮同水平方向的夹角φ以上参数中除转角φ外对于固定的车型和安装方式都已经固定，转角φ的获取可以有两种方式：1对于有方向盘角度信息的车型可以直接通过输出接口如can总线获取。
2外加角度传感器获取角度信息。
两种方式都需要对采集的信息作一定的校正。
四验证将上面公式的2和3带入1，可推导出显示屏幕上的实际轨迹图像。
我们用vc实现了过程模拟，程序流程图四，模拟结果如图五。
在真实的嵌入式平台上实现需要该平台支持图像叠加功能，目前许多多媒体soc芯片都能具备硬件α融合功能，可以方便的将描绘出的轨迹叠加到摄像头的输入信号上，对于角度信息的采集，则要求平台有can总线接口（部分车型可以输出角度信息）或外加角度传感器接口获取车轮转角。
五结论：从验证情况看，结果和经验吻合，证明算法的主要正确性。
一些细节信息需要针对具体的实现平台进行微调。
以上算法对于下列场景无法解决，如果路面有斜坡由于整个系统无法感知而导致叠加图像有误，当倒车速度过快（如漂移）会造成上述公式整体失效，但是对于普通用户场景-低速、路面相对平整还是主要场合，故将参数校准后会有较好的参考价值。
////////////////////////////////////////////////////////////////////////#include ""#include ""#include ""#ifdef _DEBUG#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[]=__FILE__;#define new DEBUG_NEW#endif//////////////////////////////////////////////////////////////////////// Construction/Destruction////////////////////////////////////////////////////////////////////// CBackTrack::CBackTrack(){m_VBack = ;m_LRearAxle = 0;m_LRearWheel = 0;m_iTlong = 0;GetMarkXU();}CBackTrack::~CBackTrack(){}//////////////////////////////////////////////////////////////分步骤进行编程/*void CBackTrack::GetTfromView(){// float VBack = ;// 相机视野的最近点和最远点距离汽车后轴的距离，Ny要大于100，由于现在假定相机安装在后轴中心，故先付值100int Ny,Fy;Ny = 100;Fy = 330;// 中间变量float a,b;int t;//判断分母中为零的项，a不可能为零，因为前轴中心的转向角永远小于50度if( sin(m_fAngle) != 0 ){a = m_LRearAxle / (float)(tan (m_fAngle)) - m_LRearWheel / 2;b = m_LRearAxle / m_VBack / (float)(sin (m_fAngle));m_iNT = (int)(b * (float)(asin ( Ny / a)) + ;m_iFT = (int)(b * (float)(asin ( Fy / a)) + ;}//当这两项为零时，车辆没有倒车，因此可以只把后轮的延长线画出else{m_iNT = (int)(Ny/m_VBack + ;m_iFT = (int)(Fy/m_VBack + ;}// computer time jump stepm_step = (m_iFT - m_iNT) / 30;m_iTlong = 0;for( t = m_iNT; t m_iFT; t = t + m_step){m_iTlong ++ ;}}*/void CBackTrack::GetTfromView(int lWidth, int lHeight){// float VBack = ;// 相机视野的最近点和最远点距离汽车后轴的距离，Ny要大于100，由于现在假定相机安装在后轴中心，故先付值100int Ny,Fy;Ny = 100;Fy = 380;// 中间变量// float a,b;int t;CPoint pl,pr;m_iNT = (int)(Ny/m_VBack + ;m_iFT = (int)(Fy/m_VBack + ;/*float a,b;a = m_LRearAxle / (float)tan (m_fAngle);b = m_LRearAxle / m_VBack / (float)sin (m_fAngle);do{m_fLX[0] = -(a - m_LRearWheel / 2) * (float)(cos(m_iNT / b)) + a;m_fLY[0] = (a- m_LRearWheel / 2) * (float)(sin(m_iNT / b));pl = m_pCali->GetUVfromXY( m_fLX[0], m_fLY[0]);m_fRX[0] = -(a+m_LRearWheel / 2) * (float)(cos(m_iNT / b)) + a;m_fRY[0] = (a+ m_LRearWheel / 2)* (float)(sin(m_iNT / b));pr = m_pCali->GetUVfromXY( m_fRX[0], m_fRY[0]);m_iNT ++;} while( 1 || 1 || 1 || 1);do{m_fLX[0] = -(a - m_LRearWheel / 2) * (float)(cos(m_iFT / b)) + a;m_fLY[0] = (a- m_LRearWheel / 2) * (float)(sin(m_iFT / b));pl = m_pCali->GetUVfromXY( m_fLX[0], m_fLY[0]);m_fRX[0] = -(a+m_LRearWheel / 2) * (float)(cos(m_iFT / b)) + a;m_fRY[0] = (a+ m_LRearWheel / 2)* (float)(sin(m_iFT / b));pr = m_pCali->GetUVfromXY( m_fRX[0], m_fRY[0]);m_iFT --;} while( > lWidth || > lHeight || > lWidth || > lHeight);*/// computer time jump stepm_step = (m_iFT - m_iNT) / 38;m_iTlong = 0;for( t = m_iNT; t m_iFT; t = t + m_step){m_iTlong ++ ;}}/********************************************ComputerXY()计算倒车轨迹点参数是方向盘转角，此处暂为前轴中心点的转角*********************************************/void CBackTrack::ComputerXY(){float a,b;a = m_LRearAxle / (float)(tan (m_fAngle));b = m_VBack * (float)(sin (m_fAngle)) / m_LRearAxle;int t;int l = 0;for ( t = m_iNT ; t m_iFT ; t = t + m_step){// left rear wheel back trackm_fLX [ l ] = - ( a - m_LRearWheel / 2) * (float)(cos ( b *t )) + a;m_fLY [ l ] = ( a - m_LRearWheel / 2) * (float)(sin( b * t ));// right rear wheel back trackm_fRX [ l ] = - ( a + m_LRearWheel / 2) * (float)(cos ( b *t )) + a;m_fRY [ l] = ( a + m_LRearWheel / 2) * (float)(sin( b * t ));l++;}}/**************************************************车辆后轮延长线，无论方向盘转角等参数如何变，延长线上的点是不变的，因此可分开来写，尤其是当前轴中心点的转角为零时，在图像上只显示后轮延长线，因此需要单独写出来****************************************************/void CBackTrack::ComputerExtendXY(){int t;int l = 0;for(t = m_iNT ; t m_iFT ; t = t + m_step){// left rear wheel extendm_fLeX[ l ] = m_LRearWheel / 2;m_fLeY[ l ] = t*m_VBack;// right rear wheel extendm_fReX[ l ] = - m_LRearWheel / 2;m_fReY[ l ] = m_fLeY[ l ];l++;}}void CBackTrack::ComputerUV(){int t;int l = 0;CPoint p;for( t = m_iNT ; t m_iFT ; t = t + m_step){// left rear wheel back track in imagep = m_pCali->GetUVfromXY( m_fLX[l], m_fLY[l]);m_iLU[l] = ;m_iLV[l] = ;//right rear wheel back track in imagep = m_pCali->GetUVfromXY( m_fRX[l], m_fRY[l]);m_iRU[l] = ;m_iRV[l] = ;l++;}}void CBackTrack::GetExtendUV(){int t;int l = 0;CPoint p;for( t = m_iNT ; t m_iFT ; t = t + m_step){// left rear wheel extend in imagep = m_pCali->GetUVfromXY( m_fLeX[l], m_fLeY[l]);m_iLeU[l] = ;m_iLeV[l] = ;// right rear wheel extend in imagep = m_pCali->GetUVfromXY( m_fReX[l], m_fReY[l]);m_iReU[l] = ;m_iReV[l] = ;l++;}}void CBackTrack::DrawBackSpot(unsigned char *lpDIBBits, int lWidth, int lHeight){int t ;long lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);for( t = 0 ; t m_iTlong ; t ++){// left wheel track spot*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iLV[t] +m_iLU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iLV[t] -1) + m_iLU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iLV[t ]+1) + m_iLU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iLV[t] +m_iLU[t] -1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iLV[t] +m_iLU[t] + 1) = 255;// right wheel track spot*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iRV[t] + m_iRU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iRV[t] -1) + m_iRU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iRV[t ]+1) + m_iRU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iRV[t] +m_iRU[t] -1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iRV[t] +m_iRU[t] + 1) = 255;}}void CBackTrack::DrawExtendSpot(unsigned char *lpDIBBits, int lWidth, int lHeight, bool bInverse){if(bInverse)InverseBmp(lpDIBBits,lWidth,lHeight);int t ;long lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);for( t = 0 ; t m_iTlong ; t ++){// left wheel track spot*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iLeV[t] +m_iLeU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iLeV[t] -1) + m_iLeU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iLeV[t ]+1) + m_iLeU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iLeV[t] +m_iLeU[t] -1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iLeV[t] +m_iLeU[t] + 1) = 255;// right wheel track spot*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iReV[t] + m_iReU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iReV[t] -1) + m_iReU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (m_iReV[t ]+1) + m_iReU[t]) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iReV[t] +m_iReU[t] -1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * m_iReV[t] +m_iReU[t] + 1) = 255;}if(bInverse)InverseBmp(lpDIBBits,lWidth,lHeight);}void CBackTrack::DrawBackTrack(unsigned char *lpDIBBits, int lWidth, int lHeight, bool bInverse){if(bInverse)InverseBmp(lpDIBBits,lWidth,lHeight);int t,tj ;float k ;int U,offset;long lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);for( t = 0 ; t m_iTlong - 1 ; t ++){// draw left wheel back trackk = (float) ( m_iLU [ t ] - m_iLU [ t + 1] ) / (float)( m_iLV [ t ] - m_iLV [ t + 1 ] );if( m_iLV [ t ] m_iLV [ t + 1 ] ){for ( tj = m_iLV [ t ]; tj m_iLV [ t + 1 ]; tj++){offset = lLineBytes * tj;U = (int) (m_iLU [ t ] - k * (m_iLV [ t ] - tj));if( U lWidth - 1 && tj lHeight - 1 && tj >1 && U >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset - lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U +1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U -1) = 255;}}}else if( m_iLV [ t ] > m_iLV [ t + 1 ] ){for ( tj = m_iLV [ t ]; tj > m_iLV [ t + 1 ]; tj--){offset = lLineBytes * tj;U = (int) (m_iLU [ t ] - k * (m_iLV [ t ] - tj));if( U lWidth - 1 && tj lHeight - 1 && tj >1 && U >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset - lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U +1) = 255;}}}// draw right wheel back trackk = (float) ( m_iRU [ t ] - m_iRU [ t + 1] ) / (float)( m_iRV [ t ] - m_iRV [ t + 1 ] );if( m_iRV [ t ] m_iRV [ t + 1 ] ){for ( tj = m_iRV [ t ]; tj m_iRV [ t + 1 ]; tj++){offset = lLineBytes * tj;U = (int) (m_iRU [ t ] - k * (m_iRV [ t ] - tj));if( U lWidth - 1 && tj lHeight - 1 && tj >1 && U >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset - lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U +1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U -1) = 255;}}}else if( m_iRV [ t ] > m_iRV [ t + 1 ] ){for ( tj = m_iRV [ t ]; tj > m_iRV [ t + 1 ]; tj--){offset = lLineBytes * tj;U = (int) (m_iRU [ t ] - k * (m_iRV [ t ] - tj));if( U lWidth - 1 && tj lHeight - 1 && tj >1 && U >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset - lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + lLineBytes + U) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + offset + U -1) = 255;}}}}if(bInverse)InverseBmp(lpDIBBits,lWidth,lHeight);}void CBackTrack::DrawExtendTrack(unsigned char *lpDIBBits, int lWidth, int lHeight){int t ,tj;float k ;int V;long lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);for( t = 0 ; t m_iTlong - 1 ; t ++){// draw left wheel extend trackif( m_iLeU [ t ] > m_iLeU [ t + 1 ] ){for ( tj = m_iLeU [ t ]; tj > m_iLeU [ t + 1 ]; tj--){k = (float) ( m_iLeV [ t ] - m_iLeV [ t + 1 ] ) / (float) ( m_iLeU [ t ] - m_iLeU [ t + 1] );V = (int) ( k * tj + m_iLeV [ t ] - k * m_iLeU [ t ] );if( tj lWidth - 1 && V lHeight - 1 && tj >1 && V >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * ( V - 1 ) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (V + 1) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj +1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj -1) = 255;}}}elsefor ( tj = m_iLeU [ t ]; tj m_iLeU [ t + 1 ]; tj++){k = (float) ( m_iLeV [ t ] - m_iLeV [ t + 1 ] ) / (float) ( m_iLeU [ t ] - m_iLeU [ t + 1] );V = (int) ( k * tj + m_iLeV [ t ] - k * m_iLeU [ t ] );if( tj lWidth - 1 && V lHeight - 1 && tj >1 && V >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * ( V - 1 ) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (V + 1) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj +1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj -1) = 255;}}}// draw right wheel extend trackif( m_iReU [ t ] > m_iReU [ t + 1 ] ){for ( tj = m_iReU [ t ]; tj > m_iReU [ t + 1 ]; tj--){k = (float) ( m_iReV [ t ] - m_iReV [ t + 1 ] ) / (float) ( m_iReU [ t ] - m_iReU [ t + 1] );V = (int) ( k * tj + m_iReV [ t ] - k * m_iReU [ t ] );if( tj lWidth - 1 && V lHeight - 1 && tj >1 && V >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * ( V - 1 ) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (V + 1) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj +1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj -1) = 255;}}else{for ( tj = m_iReU [ t ]; tj m_iReU [ t + 1 ]; tj++){k = (float) ( m_iReV [ t ] - m_iReV [ t + 1 ] ) / (float) ( m_iReU [ t ] - m_iReU [ t + 1] );V = (int) ( k * tj + m_iReV [ t ] - k * m_iReU [ t ] );if( tj lWidth - 1 && V lHeight - 1 && tj >1 && V >1 ){*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * ( V - 1 ) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * (V + 1) + tj) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj +1) = 255;*((unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * V + tj -1) = 255;}}}}}bool CBackTrack::InitObject(CRearCalibration *pCali, float fAngle,float fAxleDist,float fWheelDist,int lWidth, int lHeight){if(!pCali->IfDoneCali()){return false;}m_LRearAxle = fAxleDist;m_LRearWheel = fWheelDist;m_pCali = pCali;m_fAngle = fAngle;GetTfromView(lWidth, lHeight);ComputerExtendXY();;GetExtendUV();ComputerXY();ComputerUV();return true;}void CBackTrack::InverseBmp(unsigned char *lpDIBBits, int lWidth, int lHeight){unsigned char *pData = new unsigned char[lWidth*lHeight];int i,j,off1=0,off2=(lHeight-1)*lWidth;for(i=0;i<lHeight;i++){for(j=0;j<lWidth;j++){pData[off2 + j] = lpDIBBits[off1 + j];}off1 += lWidth;off2 -= lWidth;}memcpy(lpDIBBits,pData,lWidth*lHeight);delete []pData;}/*08-01-09 彭海娟在辅助停车类中增加了一个私有成员数组m_U1[213]，m_U2[213]，用于存放两个标线在每行上的U值*//***************************************RelationYV()根据相机的理想小孔成像原理，计算标定板的路面坐标系Y与相应图像坐标系V之间的对应关系，假设Y与V成线性关系，并且假设每块的对应关系不同。