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。

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。

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。

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。

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。

车道偏离预警系统的一种图像预处理方法

针对现有车道偏离预警系统所存在的问题,提出了一套更适于处理复杂路况的图像处理方法。根据车道偏离预警系统对于道路图像的特殊要求,针对现有图像处理的不足之处,并结合目前最先进的图像处理算法,在减少噪声、阈值分割以及保存有效像素等方面取得了明显的进展。实际道路实验证明该算法的处理结果理想。

基于CMOS图像传感器的车道偏离预警系统开发

通过IVECO车型上开发的车道偏离预警系统实例,对基于单个CMOS图像传感器(摄像头)的车道偏离预警系统的系统组成、硬件选择、软件架构以及标定和路试情况进行介绍,并提出该控制系统升级的个人设想。

车道偏离预警系统未报警致因的故障树分析

应用故障树分析方法对车道偏离预警系统的可靠性进行了研究,简要介绍了故障树分析的基本理论以及车道偏离预警系统的工作原理,建立了以车道偏离未报警为顶事件的故障树,给出了车道偏离未报警的各种原因及其组合方式,采用下行法对车道偏离预警系统故障进行了定性分析和定量计算,确定了系统的薄弱环节以及故障维修的顺序。

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。

车道偏离预警系统关键技术设计

车道偏离系统是一种安全辅助驾驶系统,针对传统车道偏离预警系统实时性不足,设计了基于改进Sobel算法和Hough变换识别车道线的实时车道偏离预警系统。系统将摄像机采集的道路图像经过改进Sobel算法处理,能更快得到车道线边缘像素信息,再应用Hough变换连接有效边缘像素确定车道线位置,最后通过与预警决策模块的匹配度实现车道偏离的预警判定。经测试系统性能良好。

车道偏离预警系统开放道路测试评价方法研究

为解决我国制订的车道偏离预警系统有明确的场地测试标准但缺乏完善的评价方法难题,尝试设计了一种开放道路测试评价方法。以某车型开发阶段车道偏离预警系统开放道路测试为例,从主、客观2个方面对车道偏离预警系统的适应性进行了测试和评价,近20000km的道路测试数据验证了评价方法的有效性。研究结果表明:所设计的开放道路测试评价方法有助于开发人员发现产品技术缺陷,从而促进LDW系统环境适应性的提升。

基于视觉的护栏清洗车偏离预警系统

为了获得护栏清洗车与护栏之间的准确距离信息,避免驾驶员进行观察护栏位置的同时操作车辆而导致分心驾驶和疲劳驾驶,提出一种基于视觉的护栏检测方法并应用在护栏清洗车偏离预警系统。使用双目立体视觉获得护栏的准确距离值;结合摄像头标定和标记分水岭算法分割护栏所在区域,并使用Hough变换直线检测算法提取护栏分割区域内的直线特征;通过约束直线检测参数和直线检测数量实现护栏检测。使用恒定速运模型条件下的Kalman滤波器跟踪护栏位置,结合特征检测信息和位置跟踪信息进行决策和预警。结果表明:偏离预警系统平均预警准确率为89.40%,因此在工程环卫车辆上具有一定的实用价值。

基于视频的高速车道偏离预警系统

在驾驶过程中发生非意识车道偏离时,偏离预警系统采用报警方式保障行车安全。针对高速公路频发的车道偏离事故,设计和实现了基于视频处理的高速车道偏离预警系统(Highway Departure Warning System,HDWS)。算法处理上,分别进行感兴趣区域(Area of Interest,AOI)设定、图像预处理和Otsu自适应阈值二值化,应用直线模型和改进Hough变换提取车道线,采用像素距离与车道线斜率信息融合的偏离决策,并在MATLAB R2015a上仿真测试。仿真结果表明,该系统能提前1.2 s报警,准确率高于95%,漏报率低于3%,满足高速道路环境下偏离预警性能要求。

基于BP神经网络的车道偏离预警系统的阈值与照度关系的研究

车道偏离预警系统是当驾驶员没有开启转向灯,车辆偏离原行驶车道时,系统发出报警信号来提醒驾驶员调整方向盘,从而有效的减少交通事故。为了确定车道偏离预警系统中阈值与照度的关系,文章通过大量实验采集了不同天气下照度与阈值的最佳关系的数据,再通过BP神经网络得到照度和阈值的关系。

整车车道偏离预警系统虚拟测试方法研究

现阶段,基于整车的车道偏离预警系统测试主要包括实车场地测试和实车道路测试两种。虽然实车场地测试可重复性较高,但测试场景单一,光照和天气条件不可控,实车道路测试的变量更加不可控。整车结合虚拟场景的虚拟测试手段利用测试场景的定制化特点,可以满足测试的高重复性要求,同时保证测试场景的全面性。

车道偏离预警系统的研究

车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。车道偏离预警系统提供智能的车道偏离预警,在驾驶员无意识(驾驶员未打转向灯)偏离原车道时,能在偏离车道0.5秒之前发出警报,或方向盘开始震动以提醒驾驶员目前车辆偏离的状况,为驾驶员提供更多的反应时间,大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故。

车道偏离预警系统的研究

本文介绍行车安全智能系统的发展现状,从车道偏离预警系统来具体分析,回顾其发展历程,到市面上出现过的一些系统类别分别作出简单的解析,展示其实施方式以及关键技术的运用,和未来行车安全系统的相关方向的研究。