驾驶风格和分心状态对车道偏离预警系统效用的影响

为探究可匹配不同驾驶风格和分心状态水平的车道偏离预警模式,开发可满足不同用户驾乘体验需求的车道偏离预警系统(LDW),通过K-means聚类的高斯混合模型将被试分为保守型、普通型和激进型,设计不同难度等级分心次任务,针对早、晚期2种预警提前期模式开展驾驶模拟试验。基于驾驶数据,采用K-M非参数生存分析方法生成单变量影响下偏离持续时间的生存函数,在此基础上建立偏离持续时间COX比例风险回归模型进行多变量影响分析,并设计基于技术接受度模型的主观评价方法。结果表明:驾驶风格和分心状态对车道偏离持续时间产生显著影响;驾驶风格越激进,分心等级越高,偏离持续时间越长;同时,不同驾驶风格和分心状态对应的驾驶偏离风险和主观接受度均存在差异,综合主客观结果得出保守型、普通型和激进型驾驶人的最佳预警策略,研究成果可为LDW系统个性化设计提供基础支撑。

基于ROS的智能车道偏离预警系统设计

随着智能交通系统的迅速发展,车道偏离预警系统(LDWS)作为先进驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成之一,已经成为近年来的研究热点。该文基于机器人操作系统(ROS)环境,开发并测试一款用于阿克曼结构小车的车道偏离预警系统。系统采用计算机视觉结合激光雷达(LIDAR)和惯性测量单元(IMU)等传感器数据,通过数据融合提高了车辆状态估计的准确度。系统利用边缘检测算法结合霍夫变换对采集到的图像进行处理,选定图像中感兴趣区域进行特定区域的直线识别,通过筛选排除不符合车道线特征的直线,进而精确的识别车道线。然后,利用激光雷达对小车周围的环境信息进行采集,获取小车周围环境的点云图像,为小车前进状态提供精确的参考。最后,通过ROS对各种传感器数据进行分析,根据车辆的实时状态和传感器数据预测车道偏离,并向驾驶员发出实时警告。通过实验证明,该系统的信息采集部分能够对车道线进行精确的识别,基于ROS的智能车道偏离预警系统在技术上是可行的,具有较好的车道线识别性能。

基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题,提出了一种基于优化最大类间方差法(OTSU算法)阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先,使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测(HED)模型获取车道线边缘特征,将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式;然后,使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合;最后,根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明,该方法的综合路况预警准确率为95.92%,检测速率可达34 ms/帧。

车道偏离预警系统算法研究分析

车道偏离预警系统作为汽车主动安全的重要组成部分,对降低交通事故发生率意义重大。对传统车道偏离预警系统预警精度不高、实时性不强的问题,构建了包含五大模块的车道偏离预警系统,并对Hough算法进行改进,降低其对车道线识别的运算复杂度,提高车道线识别的准确率。将设计的车道线偏离预警系统应用于实车试验中,结果表明该系统对汽车车道偏离预警的准确率高达98.0%,能够很好地对直线车道下车辆的车道偏离进行高精度预警。

基于模糊算法的车道偏离预警研究

交通事故频发使人们对道路交通安全的关注度日益提高,近年来高级辅助驾驶技术逐渐成为汽车行驶安全的研究热点。首先对常用的基于车辆相对位置(CCP)和跨越车道时间(TLC)的车道偏离预警算法进行研究;然后使用Matlab/Simulink设计了一种基于模糊算法的车道偏离预警;接着使用仿真软件Prescan搭建测试环境,即车辆传感器、交通场景、车辆动作等;最后设计联合仿真试验。试验结果表明:设计的基于模糊算法的车道偏离预警达到了设计标准,符合实际需求。

商用车车道偏离预警系统的模糊控制设计

为提高商用车车道偏离预警(lane departure warning,LDW)系统的有效性和合理性,根据商用车的质量、结构、控制等特点,选取车辆质量和纵向速度2个变量设计商用车LDW决策处理系统;基于模糊控制理论对车辆横越车道时间进行优化,采用MATLAB软件开展仿真测试,并进行实车验证。结果表明:优化后的LDW决策处理系统可以根据当前车辆状态提前进行车辆偏离预警,而且不频繁报警,具有较好的实用性。

车道偏离预警系统中偏离时间的估算方法

车道偏离时间(TLC)是指车辆从当前位置行驶至车道边界线的剩余时间,是车道偏离预警系统触发警告的判断依据,因此其计算精度至关重要.文中结合车辆运动学理论和三角函数知识研究车辆行驶在直线和曲线路段的轨迹形状,建立车辆轨迹为直线和曲线情况下的TLC估算模型,最后分别就横向距离、相对偏航角和曲线道路半径对TLC的影响进行了仿真分析.结果表明:在直线路段,TLC与相对偏航角成反比,与横向距离成正比;在曲线路段,TLC与相对偏航角和道路曲线半径成反比,与横向距离成正比,而当车辆从相反方向偏离时,对应关系则相反.文中研究能有效降低以TLC为决策标准的车道偏离预警系统的误警率.

考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略

提出了考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略.通过实车驾驶数据采集平台采集驾驶人的驾驶行为数据,并基于模糊聚类对驾驶数据进行聚类处理,进而利用广义回归神经网络(GRNN)模型实现了驾驶人驾驶习性辨识策略;建立车道偏离时间估算模型,设计个性化的车道偏离预警系统;最后,通过驾驶模拟器进行测试验证.结果表明,所提出的考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略能够在有效辨识驾驶人驾驶习性的基础上,提高车道偏离预警的适用性.

单目智能车道偏离预警系统

车道偏离预警系统是继安全气囊之后的汽车安全辅助系统,该系统主要任务是采用基于机器视觉的方法提取车道线并进行预警决策。文章利用TMS320DM642视频处理器作为中央处理器,设计出基于DM642的车道偏离预警系统硬件架构,算法方面对图像进行灰度化、二值化和边缘提取做预处理,然后设置感兴趣区域(ROI),利用基于相位编组的改进Hough变换(RHT)进行车道线检测,根据车道偏离预警条件进行预警决策,当车辆在驾驶员非意识时偏离车道线的情况下实施报警。试验结果证明,本系统能够提前2.5s进行车道偏离的预警工作,并能够排除路面标记的影响,满足车道偏离预警系统实时、鲁棒的性能要求。

基于ISO 26262的车道偏离预警系统概念设计与仿真

以道路车辆功能安全规范标准ISO 26262为准则,对汽车的车道偏离预警系统(LDWS)进行了概念设计。首先分析了ISO 26262功能安全规范概念阶段的活动内容,并在此基础上,完成车道偏离预警系统的项目定义、危险分析和评估,设计了功能安全概念的相关工作,确定了功能安全等级和安全目标。最后搭建了UML仿真模型对LDWS概念设计阶段进行仿真测试,测试结果表明此设计能够满足ISO 26262规范标准,实现了车道偏离预警系统的功能安全概念设计,对车道偏离预警系统的安全开发具有指导意义。

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行“与”运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。

单目视觉车道偏离预警系统的开发

车道偏离预警系统的主要任务是当驾驶员在驾驶过程中非意识发生车道偏离时,采用预警的方式来保障完成汽车的安全。采用基于机器视觉的方法,设计了一款用单个摄像机采集道路信息,用TMS320DM642作为主处理器对采集到图像进行预处理并提取车道线,然后结合汽车CAN总线传输的汽车当前的状态信息进行预警决策。硬件方面,双片SDRAM对图像进行高速缓存以解决视频数据量大的问题,TVP5150对采集到的图像进行解码为后续图像处理提供数据,SAA7121对图像数据进行编码以实现实时视频显示。算法方面,首先对图预处理后,依据道路特征设定感兴趣区域,使用改进Hough变换提取车道线的线形特征。结果证明,本系统采用单目可以降低成本,算法可以很好地移植,能够提前2.5 s进行偏离预警,达到实时性要求。

基于图像行数据处理的车道偏离预警系统

本文中提出一种基于图像行数据处理的车道线识别方法和低成本车道偏离预警系统。通过逐行特征的提取和归类处理,提高运行效率,降低内存消耗。在此基础上利用数字摄像头和主频为400MHz的DSP芯片,设计出低成本车道偏离预警系统。它无需视频解码电路和拓展存储器,在保证车道线识别率的同时有效降低了硬件复杂度。为量化评估系统车道线识别性能,采用了一种适用于嵌入式系统的车道线识别测试方案,利用离线制作的样本数据,对车道偏离预警系统进行了硬件在环识别性能的测试。结果表明,系统具有较高的稳定性和实时性,在典型工况下能获得很好的识别率。

基于嵌入式的车辆偏离预警系统研究

以嵌入式系统为平台对车辆驶离车道的预警进行研究。在采用改进的Hough变换对道路图像标识线识别的基础上,利用透视投影原理,完成车辆位置信息的重建,确定车辆在车道中的横向距离和横向偏转角,建立基于横向距离和横向速度的车辆偏离预警算法。车辆行驶实验表明,该算法能够对偏离车道的车辆给以准确的报警,并且充分考虑车辆的速度以及偏转角度对车辆偏离车道过程的影响。

车道线信息的全面理解及偏离预警算法

为全面理解车道线信息,提出了一种车道线检测分类跟踪及偏离预警算法。首先利用动态感兴趣区域约束Canny算子的检测范围,基于扩展的Otsu算法改进Canny算子的阈值设定方式,并通过Hough变换进行车道线边缘拟合;然后依据车道线的颜色及线型特征进行分类,同时借助Kalman滤波器实时跟踪车道线,对检测失效区域采用Kalman滤波器的预测值进行替换;最后设定有效的偏离预警策略,确保行驶的安全性。实验结果表明,算法能全面地理解车道线信息并进行跟踪,同时具备对危险行驶状态下的车辆进行预警的能力。

基于虚拟场景的车道偏离预警摄像头在环测试方法研究

本文介绍了摄像头类控制器闭环仿真测试方案,重点阐述了摄像头在环仿真测试系统的构建,针对车道偏离预警(LDW)的开发及测试需求,设计满足车道线及工况的虚拟仿真场景数据库,结合实例对LDW控制策略进行了测试验证,结果表明:基于虚拟场景的摄像头在环仿真测试方法对LDW控制器策略的开发起到了很好的验证效果。

基于机器视觉的车道偏离预警系统的实现

目前高速公路上由于车道偏离而导致的交通事故造成了巨大的损失,从而使得车道偏离预警系统的研究成为了社会的一大热点。本文基于DSP计算和FPGA计算,构造出一套基于视觉的车道偏离预警系统。本文给出了系统的框架结构以及硬件实现方式,并基于所提出的系统详细研究了视觉系统中大容量数据的传输、存储和处理等问题。最后,基于构造的系统,通过一系列典型的视觉处理算法和应用于车道跑偏决策的软件算法,验证了系统的可行性。

基于改进暗通道算法的雾天车辆偏离预警研究

针对在雾天工况下仅凭常规车道线识别方法无法准确提取车道线这一现状,给出了一种基于改进暗通道算法的雾天车道线识别算法.首先利用基于双边滤波器的暗通道算法对雾天工况下的图片进行去雾并对去雾图像进行亮度修正;然后利用Sobel算子和大津法得到包含清晰道路边缘的二值化图像;最后利用Hough变换对车道线精确提取.实验表明:该算法能够在雾天工况下对车道线进行准确、快速地识别;与常规算法相比,该算法具有更高的准确性和实时性,对于提高雾天车辆主动安全性具有较大意义.

基于机器视觉的车道偏离预警技术研究

为有效避免车辆横向偏移导致的交通事故,基于车道线检测拟合和偏离预警策略2项关键技术,对道路图像预处理模块提出2步感兴趣区域提取法、基于颜色分量的灰度化方法和改进的Otsu二值化法;基于Hough变换的缺点提出具有约束的概率Hough变换检测算法检测直线车道线;基于改进RANSAC算法和抛物线模型实现弯曲车道线的检测;为更加准确地适应实际驾驶环境,提出基于动态划分远近视场的直线-抛物线模型;提出基于车辆当前横向偏移量和车道线斜率变化的车道偏离预警模型,并通过实车实验对该模型进行验证。结果表明:上述算法改善了现有算法实时性不好、鲁棒性不高的缺点,在一定程度上满足了实际需求。

车道偏离预警系统研究综述

车道偏离预警系统(LDWS)是汽车安全辅助驾驶系统或智能车辆的重要组成部分,能使车辆在驾驶人无意识情况下偏离车道时发出警告,防止或减少因车道偏离而发生的碰撞交通事故。利用机器视觉技术,研究车道偏离与校正控制是汽车辅助安全领域重要的研究范畴之一。文章分析了利用视觉图像技术进行车道偏离预警研究的背景和特点,对国内外车道偏离预警系统研究进展进行了阐述,对预警系统的车道线检测及预警模型的搭建进行了总结与分析,并对其发展方向进行了展望。