車道偏離預(yù)警技術(shù)簡(jiǎn)介

會(huì)計(jì)學(xué)1車道偏離預(yù)警技術(shù)簡(jiǎn)介HUD抬頭顯示器、視覺雷達(dá)、控制器、傳感器。基本組成汽車安全專家指出：約有50%的汽車交通事故是因?yàn)槠嚻x正常的行駛車道引起的，究其主要原因主要是駕駛員心神煩亂、注意力不集中或駕駛疲勞。第1頁/共20頁(美國(guó))聯(lián)邦公路局估計(jì)美國(guó)2002年所有致命的交通事故中44%是跟車道偏離有關(guān)的，同時(shí)車道偏離也被看成車輛側(cè)翻事故的主要原因。AssitWare網(wǎng)站的分析結(jié)果23%的汽車駕駛員一個(gè)月內(nèi)至少在轉(zhuǎn)向盤上睡著一次；66%的卡車駕駛員自己在駕駛過程中打瞌睡；28%的卡車駕駛員在一個(gè)月內(nèi)有在轉(zhuǎn)向盤上睡著的經(jīng)歷。也就是說四個(gè)駕駛員中就有一個(gè)駕駛員經(jīng)歷過車道偏離引起的傷亡事故。研究背景第2頁/共20頁原理功能一個(gè)車道偏離預(yù)警系統(tǒng)不會(huì)試圖控制車輛以防止可能發(fā)生的碰撞事故。美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局開展的“采用智能車輛道路系統(tǒng)對(duì)策的道路偏離避撞警告項(xiàng)目”研究將車輛偏離預(yù)警系統(tǒng)分為“縱向”和“橫向”車道偏離警告兩個(gè)主要功能?？v向車道偏離警告系統(tǒng)主要用于預(yù)防那種由于車速太快或方向失控引起的車道偏離碰撞，橫向車道偏離警告系統(tǒng)主要用于預(yù)防由于駕駛員注意力不集中以及駕駛員放棄轉(zhuǎn)向操作而引起的車道偏離碰撞第3頁/共20頁示意圖第4頁/共20頁國(guó)內(nèi)外車道偏離預(yù)警系統(tǒng)比較國(guó)外車道偏離預(yù)警系統(tǒng)1，AURORA系統(tǒng)由美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院于97開發(fā)成功。2，AutoVue系統(tǒng)由前戴姆勒?克萊斯勒公司與美國(guó)艾特銳視公司聯(lián)合開發(fā)。3，Mobileye—AWS系統(tǒng)由總部設(shè)在荷蘭的Mobileye公司研制4，DSS系統(tǒng)（詳介）

國(guó)內(nèi)車道偏離預(yù)警系統(tǒng)1，JLUVA—1系統(tǒng)吉林大學(xué)智能車輛課題組研發(fā)2，DSP系統(tǒng)東南大學(xué)開發(fā)第5頁/共20頁DSS系統(tǒng)(DriverSupportSystem)

該系統(tǒng)由日本三菱汽車公司于1998年提出，并于1999年秋季應(yīng)用于模型車上。該系統(tǒng)由一個(gè)安裝在汽車后視鏡內(nèi)的小型CCD攝像機(jī)、一些檢測(cè)車輛狀態(tài)和駕駛員操作行為的傳感器以及視覺和聽覺警告裝置組成。該系統(tǒng)利用由CCD攝像機(jī)獲得的車輛前方的車道標(biāo)識(shí)線、其他傳感器獲得的車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)和駕駛員的操作行為等信息，判斷車輛是否已經(jīng)開始偏離其車道。如有必要，系統(tǒng)將利用視覺警告信息、聽覺警告信息以及振動(dòng)轉(zhuǎn)向盤來提醒駕駛員小心駕駛車輛。第6頁/共20頁1，.JLUVA-1系統(tǒng)該系統(tǒng)由吉林大學(xué)智能車輛課題組開發(fā)。該系統(tǒng)是基于單目視覺的前視系統(tǒng)，主要由車載電源、嵌入式微機(jī)、顯示設(shè)備、黑白CCD攝像機(jī)、數(shù)據(jù)線、音箱以及圖像采集卡等組成。系統(tǒng)利用安裝在汽車后視鏡位置處的CCD攝像機(jī)采集汽車前方的道路圖像，通過圖像處理獲得汽車在當(dāng)前車道中位置參數(shù)，當(dāng)一旦檢測(cè)到汽車距離自身車道白線過近有可能偏入鄰近車道而且司機(jī)并沒有打轉(zhuǎn)向燈時(shí)，該系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出警告信息提醒司機(jī)注意糾正這種無意識(shí)的車道偏離，從而盡可能地減少車道偏離事故的發(fā)生。2.基于DSP技術(shù)的嵌入式車道偏離報(bào)警系統(tǒng)

該系統(tǒng)由東南大學(xué)開發(fā)，是基于單目視覺的前視系統(tǒng)，由模/數(shù)轉(zhuǎn)化及解碼電路模塊、緩沖電路模塊、媒體處理器DSP電路模塊、編碼及數(shù)/模轉(zhuǎn)換電路模塊等模塊組成。該系統(tǒng)通過車載攝像頭采集被跟蹤車道線的模擬視頻信號(hào)，經(jīng)解碼生成數(shù)字信號(hào)碼流緩沖后送到高速媒體處理器DSP的視頻接口，然后再由視頻處理模塊對(duì)數(shù)字視頻信號(hào)進(jìn)行車道特征值的提取，最后將處理后的視頻信號(hào)送編碼及數(shù)/模轉(zhuǎn)換電路輸出顯示。第7頁/共20頁部分汽車車道偏離技術(shù)比較

新一代奔馳S級(jí)轎車（s300L豪華型）全新S級(jí)的升級(jí)內(nèi)容主要集中安全性能，搭載的車道保持警示系統(tǒng)會(huì)在時(shí)速大于60公里的情況下自動(dòng)激活，并通過安裝于前風(fēng)擋后面的多功能攝像頭，判斷駕駛員是否主動(dòng)駕車并線。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)駕駛員無意中駛離車道時(shí)，方向盤就會(huì)震動(dòng)，提示駕駛員警惕危險(xiǎn)。而當(dāng)駕駛員在并線之前啟動(dòng)轉(zhuǎn)向信號(hào)燈，并且主動(dòng)駕車駛離車道時(shí)，車道保持警示系統(tǒng)則不會(huì)發(fā)出報(bào)警信號(hào)。第8頁/共20頁一汽-大眾CC

一汽-大眾CC在車速超過65km/h時(shí)，通過FAS按鍵激活轉(zhuǎn)向柱的開關(guān)啟動(dòng)系統(tǒng)，帶有在線控制器的攝像模塊評(píng)估是否偏移行駛車道，通過組合儀表內(nèi)的控制燈進(jìn)行狀態(tài)顯示，如果駕駛員遇到駛出車道情況未及時(shí)反應(yīng)，系統(tǒng)通過修正力矩進(jìn)行轉(zhuǎn)向干預(yù)。如果最大的轉(zhuǎn)向力矩都不足以使車輛在正常的行車道行駛，在干預(yù)轉(zhuǎn)向過程中車輛已經(jīng)駛離行車道并且車速降到60km/h以下車道偏移警示系統(tǒng)便通過方向盤的震動(dòng)提醒司機(jī)，這時(shí)司機(jī)必須人為干預(yù)。第9頁/共20頁福特新款蒙迪歐

福特新款蒙迪歐車型將裝配諸如車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、自動(dòng)遠(yuǎn)光、盲點(diǎn)信息系統(tǒng)，以及后視攝像頭等安全配置。第10頁/共20頁

2011款雅科仕在安全配置方面，2011款雅科仕配備了車輛穩(wěn)定管理系統(tǒng)VSM，集成車身穩(wěn)定系統(tǒng)(ESC)、電子駐車系統(tǒng)(EPB)、智能巡航系統(tǒng)(SCC)以及預(yù)警安全帶系統(tǒng)(PSB)等多種配置于一身，此外還配備了車道偏離預(yù)警系統(tǒng)以及9安全氣囊。第11頁/共20頁基于機(jī)器視覺的車道偏離預(yù)警的實(shí)現(xiàn)第12頁/共20頁基于機(jī)器視覺的道路邊界以及車道標(biāo)識(shí)線識(shí)別方法基本上可以歸結(jié)為兩類方法，一類為基于特征的識(shí)別方法，一類為基于模型的識(shí)別方法一， 基于特征的識(shí)別方法基于特征的識(shí)別方法主要是結(jié)合道路圖像的一些特征（顏色特征、灰度梯度特征），從所獲取的圖像中識(shí)別道路邊界或車道標(biāo)識(shí)線（對(duì)特征車道線進(jìn)行連接、擬合或其他分析，或是對(duì)圖像中邊緣檢測(cè)進(jìn)行直線擬合得到邊界線段、對(duì)其長(zhǎng)度和方向進(jìn)行聚類并連接）?；谔卣鞯能嚨雷R(shí)別算法中的特征主要可以分為灰度特征和彩色特征?；诨叶忍卣鞯淖R(shí)別方法是從車輛前方的序列灰度圖像中，利用道路邊界及車道標(biāo)識(shí)線的灰度特征而完成的對(duì)道路邊界及車道標(biāo)識(shí)線的識(shí)別?；诓噬卣鞯淖R(shí)別方法是利用從獲取的序列彩色圖像中，根據(jù)道路及車道標(biāo)識(shí)線的特殊色彩特征來完成對(duì)道路邊界及車道標(biāo)識(shí)線的識(shí)別。目前應(yīng)用較多的是基于灰度特征的識(shí)別方法。優(yōu)點(diǎn)在于能適應(yīng)道路形狀，同時(shí)檢查時(shí)處理速度快，但當(dāng)?shù)缆穲D像復(fù)雜時(shí)邊緣檢測(cè)還需要很多后續(xù)工作來完成對(duì)邊緣的分析會(huì)降低實(shí)時(shí)性，且道路出現(xiàn)陰影和車道線邊緣受損此方法可能會(huì)失效。第13頁/共20頁（一） 基于模型的識(shí)別方法基于模型的道路邊界及車道標(biāo)識(shí)線識(shí)別方法主要是針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路具有相對(duì)規(guī)則的標(biāo)記，根據(jù)其形狀建立相應(yīng)的曲線模型，采用不同的識(shí)別技術(shù)（Hough變換、模板匹配技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等）來對(duì)道路邊界及車道標(biāo)識(shí)線進(jìn)行識(shí)別。目前最常用的道路幾何模型是直線道路模擬，也提出了曲線道路模型?；谀Ｐ偷能嚨谰€識(shí)別可以有效地克服路面污染、陰影、光照不均等外界環(huán)境影響。但當(dāng)?shù)缆凡环项A(yù)先假設(shè)時(shí)，模型會(huì)失效。第14頁/共20頁第15頁/共20頁基于hough變換的車道識(shí)別算法原理霍夫變換[30]是由霍夫于1468年提出的一種用參數(shù)來檢測(cè)線性目標(biāo)的方法，它將原始圖像中給定形狀的曲線或直線變換到參數(shù)空間的一個(gè)點(diǎn)，即原始圖像中給定形狀的曲線或直線上的所有點(diǎn)都集中到參數(shù)空間的某個(gè)點(diǎn)上形成峰值。這樣，就把原始圖像中給定形狀的曲線或直線的檢測(cè)問題，變成了尋找參數(shù)空間中峰值的問題，也即把檢測(cè)整體特性（給定曲線的點(diǎn)集）變成檢測(cè)局部特性的問題第16頁/共20頁車道偏離識(shí)別方法第17頁/共20頁主要有基于道路模型與圖像信息結(jié)合的方法和僅基于圖像信息來識(shí)別車道偏離兩種方法。目前基于道路模型與圖像信息結(jié)合的車道偏離警告系統(tǒng)采用的預(yù)警模型大致可分為：基于車輛在車道的當(dāng)前位置（Car’sCurrentPosition）、基于將來偏離量的不同（FutureOffsetDifference）、基于車輛將橫越車道邊界的時(shí)間（TimetoLaneCrossing）。特點(diǎn)為是通過從圖像中提取有用信息作為特征量即車輛在車道中位置依靠精確定位車道線來獲取車輛與車道邊界的間距，簡(jiǎn)單易行但建立路面、攝像機(jī)、車輛系統(tǒng)的幾何成像模型會(huì)受到攝像機(jī)的選取、光學(xué)鏡頭與攝像機(jī)的安裝位置、道路類型以及車輛型號(hào)尺寸等影響僅