辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶中疲劳程度的影响

乘用车领域的过往研究发现,相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳,因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验,采用多项生心理指标(如心率、心率变异性等)对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下,辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳(RR)间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比(PERCLOS)均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时,驾驶时间每增加2 h,反应时间会增加0.032 s;当驾驶员处于辅助驾驶情况时,反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶,本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。

机车辅助驾驶系统的仿真平台研究

介绍一种基于仿真平台的机车辅助驾驶系统研究方法。机车辅助驾驶系统已成为提高行驶安全和效率的关键技术,然而,直接在实际机车上进行系统测试可能存在风险且成本高昂。因此,开发适用于机车辅助驾驶系统的仿真平台是必要的。通过对现有仿真平台的综述,分析其优点和不足,并提出一种基于虚拟现实技术的仿真平台设计方案。该平台能够模拟各种驾驶场景和交通情况,并允许研究人员对机车辅助驾驶系统进行准确的性能评估和功能测试。最后,通过实验验证该仿真平台的有效性和可行性,为机车辅助驾驶系统的研发提供有力支持。

平度市推广北斗辅助驾驶系统的调查与思考

平度市是山东省面积最大的县级市,粮食种植面积始终稳定在20万公顷以上,蔬菜、果品种植面积6万公顷以上,已连续11年蝉联山东省产粮大县冠军,连续12年荣获国家超级产粮大县称号。农业机械化发展水平也位居全省前列,截至2023年底,拥有各类农业机械21万台(套),其中牌证管理机具5.9万台(套),农机总动力达284.2万千瓦,主要农作物耕种管收综合机械化率达到91.5%。近年来,平度市农业农村部门在推广农用北斗辅助驾驶系统上取得显著进展,应用数量呈现几何增长。

内蒙古自治区农业领域北斗导航辅助驾驶系统推广应用分析

内蒙古自治区是国家8个粮食规模调出省区之一,年外调粮食400多亿斤,为保障国家粮食安全作出重要贡献。2023年,内蒙古全区粮食增产11.5亿斤,实现“二十连丰”。在这当中,北斗导航辅助驾驶系统的应用,发挥了重要作用,成为推动农业转型升级的重要路径,是推动农业现代化、智能化、规模化发展的典型案例。

汽车辅助驾驶系统上位控制方法研究

在建立两辆汽车组成的动力学系统模型基础上 ,应用线性二次型最优理论及时间 -能量最优理论研究了汽车辅助驾驶系统上位控制方法。针对现有方法存在的问题 ,将LQ法及时间 -能量最优法相结合 ,提出了一种改进的上位系统控制方法。理论分析及仿真试验结果表明 ,新的控制方法在满足安全性和舒适性要求的同时 。

车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述

基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人,从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上,对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块:感兴趣区分割和目标识别,本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法,分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍.

汽车安全辅助驾驶系统中雷达信号的处理

在汽车安全辅助驾驶系统中,针对复杂的交通环境,采用前方目标车辆的识别方法确定出对自车行驶构成威胁的目标车辆;在此基础上采用扩展的Kalman四阶模型对含有随机噪声的雷达检测信号进行滤波处理,通过仿真和现场实验,验证了该方法的有效性。

信息融合在辅助驾驶系统中的应用

信息融合技术在辅助驾驶系统中的使用极大地提高了汽车驾驶的稳定性和安全性。本文介绍了信息融合技术的原理、结构 ,分析了使用单一传感器而存在的问题。着重讨论了多传感器信息融合技术在辅助驾驶系统中的应用。

雾天高速公路辅助驾驶系统的设计与实现

针对目前国内雾天高速公路管理措施过于简化、消极的问题,设计一种以自编队行驶方案为基础,以多信道通信技术为核心的嵌入式移动无线节点系统。该系统以STM32F103为主控芯片,将由GPS报文解析得到的本车位置和速度等信息通过SI4463射频模块传送给相邻车辆,以提高驾驶员对周围车辆运行状态和位置的感知能力。实验表明,该系统运行稳定,数据收发准确,能够提高雾天高速公路的安全性能和通行能力,达到交通管理部门"少封路、少降速"的要求。

汽车智能辅助驾驶系统的发展与展望

智能汽车是在普通汽车的基础上增加了传感器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现车与人、车与车等的智能信息交换,使汽车能够自动分析行驶的安全状态和危险状态。辅助驾驶系统是智能汽车的初级阶段,无人驾驶是其发展的终极阶段。

智能辅助驾驶系统中嘴部定位方法

针对智能辅助驾驶系统中嘴部跟踪定位需要满足实时性、准确性等问题,本文提出一种追踪并定位嘴部的方法。该方法把定位分为追踪和目标检测两个部分。在追踪阶段,通过扩散追踪范围,利用压缩追踪的鲁棒性,改进学习因子更新机制,实现了长时间追踪;在检测和定位部分,充分考虑到了不同人嘴部,不同表情的区别,使用Adaboost算法,达到了辅助驾驶系统中所要求的准确性。另外,压缩降维,级联分类器的引入,使得快速性也得到了保证。实验结果表明,可以完成在辅助驾驶系统中的应用,有较强的实际意义。

基于远红外技术的车载辅助驾驶系统的优化

随着人们生活水平的提高,车辆的增多导致交通事故的频发。远红外摄像头的辅助驾驶系统的研究对预防和减少交通事故的发生起到显著的效果。文中以远红外摄像头作为视频采集的设备,基于Fisher评价函数的多阈值红外图像分割算法以及色彩知识的远红外图像上色算法,从算法计算中得到的阈值而对红外视频进行景物区分,通过先验知识对不同景物添加彩色。通过实验结果显示,提出的算法完成了对车载远红外视频的彩色化,算法得到的色彩图像有效可靠,能够帮助驾驶员进行实物认知,该算法有很好的实用性和合理性。

我国成功研发智能辅助驾驶系统

日前，中国航天科工集团二院二部成功研制出“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”功能样机。该产品可以通过植入方寸几厘米大小的嵌人式芯片中，实现对车辆、行人、车道线和可行驶区域等环境信息的精确感知，系统目标识别准确率高达90.05%，比传统算法髙20%以上，识别处理一幅图片仅齡03秒，而系统功耗不足5瓦，能够有效降低追尾碰撞事故、迎画^事故等。据了解，团队目前已突破一系列核心技术，包括基于深度学习的多目标麵与识别、可行驶区域分割、车道线麵等，并在深度神经网络压缩、深度神经网络编译工具链和智能加速引擎等方胃成了技术优势。

辅助驾驶系统中浓雾天识别方法分析

辅助驾驶系统中通过计算能见度信息对雾天进行识别的方法存在一定的局限性。针对此问题,利用机器学习方法设计了可用于辅助驾驶系统的浓雾天识别算法,避免了基于能见度识别雾天的局限性。首先建立了基于驾驶场景的图像训练集;然后基于卷积神经网络和胶囊网络分别设计卷积神经网络-浓雾识别(convolutional neural networks-dense fog recognition,CNN-DFR10)和胶囊网络-浓雾识别(capsule networks-dense fog recognition,CN-DFR5)两种浓雾天识别算法模型,算法模型通过设置概率阈值的方法对天气类型进行区分,不同的概率值范围对应不同的天气类型。最后对比分析CNN-DFR10和CN-DFR5在浓雾天、雨天、阴天和晴朗天4种天气类型中的测试结果。结果表明:CNN-DFR10算法对天气的识别准确率为86.9%,CN-DFR5算法的识别准确率为97.5%,后一种算法比前者能够更有效地从4种天气类型图像中区分出浓雾天和非浓雾天。

基于ADSP-BF561的车辆辅助驾驶系统硬件设计

本文介绍基于ADSP-BF561的车辆辅助驾驶系统硬件设计,根据系统设计要求,搭建最小系统和扩展电路,并实现通过CCD摄像机进行实时视频采集。经过视觉处理算法后,将计算结果发送至CAN总线上,辅助驾驶策略控制单元最终根据危险程度的大小提示驾驶员或控制车辆的油门和制动。其硬件设计包括最小系统电路、并行输入/输出外围接口外围电路、CAN模块电路等,为搭建整个车辆辅助驾驶系统提供可靠的硬件基础和系统框架基础。

重载列车辅助驾驶系统半实物仿真平台设计

随着重载铁路运输需求的不断增长,能有效提高列车运行效率和降低司机驾驶强度的辅助驾驶技术也越来越受到重视。然而,重载列车辅助驾驶系统在实际的设计中难免存在不同程度的缺陷,因此搭建仿真测试平台保障重载列车辅助驾驶软件的质量和功能的完整性尤为重要。在系统层面上搭建了重载列车辅助驾驶系统半实物仿真平台,完成了重载列车辅助驾驶目标曲线生成相关功能的软件设计,有效实现了列车目标曲线生成和在线优化调整的半实物仿真运行。通过对所设计的软件进行严格测试和与硬件平台的联合调试,验证结果表明半实物仿真平台对重载辅助驾驶系统软件的功能测试具有较高的实用性和有效性。

基于多核ARM的辅助驾驶系统设计与优化

针对辅助驾驶系统的研究热点,提出了一种基于多核ARM嵌入式平台的辅助驾驶系统。系统基于NXP公司的i.MX 8QM嵌入式平台进行开发,通过两路摄像头分别采集前方路面以及驾驶员上半身的视觉信息,实现车道偏离预警与基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的驾驶员疲劳监测功能,并且能实时显示车道线以及驾驶员状态信息。结合多核ARM架构特性,利用并行计算等手段对系统进行了实时优化。使用实车采集的真实场景数据进行测试,验证了辅助驾驶系统功能的准确性与实时性。

长波红外辅助驾驶系统镜头设计

针对规格为384×288型像元尺寸为25μm的非制冷微测辐射热计,设计了一款工作波段为8~12μm、焦距f＇=15mm、F#=1、工作温度为-37℃~49℃的辅助驾驶红外镜头。通过合理的选择镜片材料,利用ZEMAX对系统进行优化设计。设计结果表明,该系统结构简单,在空间频率20lp/mm处调制传递函数MTF大于0.5,弥散斑半径较小,具有良好的成像质量。

基于深度学习的智能辅助驾驶系统

针对车辆在行驶过程中经常发生碰撞事故的现象,文中设计一款基于深度学习的智能辅助驾驶系统。该系统利用深度学习算法、机器视觉和双目测距原理,对车辆周围障碍物的距离进行判定和类型识别。实验结果表明,该智能辅助驾驶系统能够对车辆周围的障碍物实施自动检测识别和距离判定,并发出相应的警告信息,可以有效的避免汽车与周围障碍物发生碰撞事故。

面向操纵优化的智能列车辅助驾驶系统

针对我国干线铁路列车仍然采用人工驾驶方式的现状,在分析现有列车辅助驾驶系统的基础上展开智能列车辅助驾驶系统的研究。首先进行功能需求与系统结构的分析,之后建立人工驾驶情形下的列车驾驶策略优化模型,设计结合离线优化与在线调整的智能优化方法进行求解,并以驾驶辅助提示信息的方式向列车驾驶员提供优化后的操纵建议,最后结合半实物实验平台进行实验验证与结果分析。实验结果表明,所提出的方法与系统可有效提升人工驾驶下的列车运行节能性与准点率等关键指标,可为人工驾驶操纵优化的实现提供技术支撑。