ADAS碰撞和车道偏离检测系统设计与实现

为满足交通运输领域对高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)前车碰撞和车道偏离预警性能的检测和质量评价,解决手动测试中不准确、效率低的问题,设计一种能应用于实车测试的高精度动态检测系统。综合运用高精度定位技术和组合导航技术提高系统的测量精度和可靠性,使用自动化检测软件实现人机交互、测量数据分析及运动轨迹直观显示。实验结果表明,系统工作状态稳定,测量精度高,可准确评价ADAS系统碰撞和车道偏离预警性能。

基于智能汽车ADAS功能辐射抗扰度测试方法研究

随着智能汽车自动驾驶辅助系统(Automatic driving assistance system)功能发展,基于雷达和摄像头或激光雷达传感器的自动紧急制动(Automatic emergency braking)、自适应巡航(adaptive cruise control)、车道偏离预警(Lane Departure Warning)的功能在处于复杂电磁环境中,存在失效风险导致安全事故,验证此类功能在复杂电磁场中的可靠性和准确性至关重要。本文采用目标车辆模拟器和环境模拟装置,提出了一种针对智能汽车ADAS功能电磁干扰的整车抗扰性的全新测试方法,验证智能汽车车载ADAS系统电磁安全性能。

5G保证ADAS、自动驾驶系统安全可靠地运行

本文简介从设备层、网络层到服务层5G提供了整套的基础通信、定位和计算能力与自动驾驶深度融合。藉ADAS、车联网(V2X)和人工智能,以实现更安全、智能的交通运作系统,让车辆进入自动驾驶时代。

汽车ADAS视觉辅助报警装置设计

文章设计了通过挡风玻璃反射醒目的光线来提醒驾驶者注意的视角辅助报警装置,能够起到将ADAS(先进驾驶辅助系统)报警信息迅速准确的传递给驾驶者的作用。

基于高速公路的半自动驾驶辅助系统的开发与应用

为了对东风风神AX7集成主动安全系统的量产进行有效的探索和技术积累,在此系统开发平台的基础上,开发了在纵向动力学控制上的高级驾驶辅助系统(ADAS),包括全速自适应巡航系统(FS ACC)、自动紧急制动辅助系统(AEB)和前向碰撞预警系统(FCW);通过扩展电动助力转向系统实现主动转向功能,开发了车道中线保持系统(LC)、车道保持辅助系统(LKA)和车道偏离预警系统(LDW)。实现带有转向干预的全速域高速公路半自动驾驶系统。对车辆行驶采取了综合控制,初步实现集成主动动力调节、主动制动和主动转向的集成底盘控制;所有的零部件、总成和系统都已经实现量产,基于城市高架及高速公路也进行了实车测试。结果表明:该系统方案能解决低成本车辆实现高速公路半自动驾驶的技术难题,且具有良好的可行性。

红外热成像技术在ADAS系统中的应用

针对高级驾驶辅助系统(ADAS)要求的驾驶安全与现有的汽车传感器套件无法充分检测汽车或行人的矛盾,研究红外热成像技术在ADAS系统中的应用。首先讨论了在典型的汽车传感器套件中添加红外热像仪的必要性,然后对图像进行预处理,同时结合深度学习下的目标检测YOLOv5算法进行模型训练,最后用实验数据证明该算法能在复杂的驾驶环境中可以更好地检测和分类交通目标,从而帮助ADAS系统实现兼顾精度与实时性的目标检测。

先进驾驶辅助系统的接受程度及其影响因素分析

研究驾驶人对驾驶辅助系统(ADAS)的接受程度及其影响因素,有利于ADAS的推广和功能改善。招募46名被试,分2次驾驶未安装和安装有ADAS的车辆,行驶于武汉市典型道路各105km,并完成驾驶人基本信息和关于ADAS接受程度问卷。基于技术接受模型(TAM)分析驾驶人对ADAS的接受程度,应用方差分析方法研究驾驶人对ADAS接受程度的影响因素。结果表明,43名驾驶人对ADAS的接受程度均值为80.9%(SD=0.191);驾驶人的性别、年龄和驾驶经验对ADAS的接受程度没有显著性影响;ADAS类别对驾驶人的接受程度有显著性影响,驾驶人对于FCW系统的接受程度较高,而对LDW系统接受程度较低;道路类型对驾驶人的接受程度也有显著性影响,驾驶人在城市道路上对ADAS的接受程度最低。

基于驾驶辅助的汽车A柱盲区影像显示系统研究

汽车安全性和舒适性的要求逐渐提高,A柱造成的视野盲区对行车安全和舒适性都产生了极大的影响,造成安全隐患。文章提出了一种基于驾驶辅助的汽车A柱盲区影像显示系统,结合驾驶辅助ADAS系统,配合车外摄像头、驾驶员监控系统DMS,OLED柔性屏幕等,显示碰撞预警信号,消除A柱视野盲区,达到"透明A柱"的效果,提升了驾驶安全性和舒适性。

车载ADAS传感器毫米波雷达解析

ADAS-汽车驾驶辅助系统正在当前的汽车市场中迅速普及。车载雷达作为ADAS系统的重要组成,其技术发展直接影响着汽车智能化进程。毫米波雷达因为其波长的物理特性不受恶劣的环境影响,同时相比激光雷达又有较大的价格优势,已经成为当前厂家的首选。与24 GHz传感器相比,77 GHz传感器的分辨率和精度更高,体积小,正逐渐成为当前汽车领域的主流传感器。同国外雷达传感器供应商相比,国内车载毫米波雷达仍属于起步阶段,国内企业要在市场上与外企竞争并占有一席之地还有很长的路要走。

高级驾驶辅助系统(Level 2)开发研究

提出高级驾驶辅助系统概念以及ADAS系统功能层级划分,介绍高级驾驶辅助系统Level 2的功能、系统硬件及网络架构。基于电动汽车的开发,详细介绍Level 2级别ADAS系统开发中的需求定义、方案设计、方案验证、质量问题整改和方案完善问题。

用于ADAS实时目标车辆检测的改进SSD算法

以实际交通场景中存在重叠小目标车辆为重点,为提升汽车辅助驾驶系统(ADAS)对目标车辆检测的准确性,建立了一种实时目标车辆检测改进算法SSD-P。该算法基于2种方法:1)通过增加小目标特征的提取数量,提出了一种浅层特征图像分辨率重建的方法;2)在非极大抑制中嵌入特征向量进行二次判定方法,以克服单发多盒探测器(SSD)算法对小目标检测精度不高、重叠目标检测能力弱的问题。在PASCAL VOC2012数据集、虚拟交通场景以及实际交通场景中,进行了相关实验验证。结果表明:用该SSD-P算法进行目标车辆检测的平均精度(mAP)为92.4%,比改进前的SSD算法精度提升了4.8%。因此,该改进算法能够改善ADAS的准确性。

采用摄像头传感器的高级驾驶辅助系统硬件在环测试研究

为解决采用摄像头传感器的汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)控制器的快速测试问题,提出了一种ADAS硬件在环测试方法。该方法以视频暗箱模拟实车环境中摄像头所采集的视频信号,并通过ADAS控制器对视频信号进行处理,从而达到仿真测试的目的。最后,以ADAS功能中的车道偏离预警系统进行实车和仿真测试对比实验,证明了该方法具有良好的精度及测试效率。

基于高精度GPS与DSRC车车通讯的网联车ADAS测试系统平台构建

实际中基于车联网相关研究的数据来源,主要是驾驶模拟实验和仿真实验,其数据并不能代替真实道路环境中的驾驶行为数据。为了保证数据的真实性和准确性,本研究依托长安大学车联网与智能汽车测试场,通过专用短程通讯(Dedicated Short Range Communication,DSRC)实现车载感知信息实时共享。网联车通过P2/P3高精度组合导航系统获取车辆GPS信息,系统通过串口通信将车辆GPS数据传输给PC机,然后周边车辆利用DSRC将自身数据传输至测试车辆PC机,最后测试车辆PC机通过数据预处理和数据转换将实时交通信息传递给驾驶员。本研究成果为先进的驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistant System,ADAS)研究搭建了测试平台。

面向驾驶行为预警的换道意图辨识模型研究

为更准确地对驾驶行为进行预警,进一步提高驾驶人换道意图的辨识准确率,借助驾驶模拟器采集数据,建立基于支持向量机(SVM)理论的换道意图辨识模型。对比分析不同人-车-路系统参数组合在换道意图和车道保持期间的差异性,选取最佳特征参数组合,运用网格和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)寻优方法优化模型参数,并对优化模型进行验证。结果表明,以纵向加速度、方向盘转角、车辆偏离车道中心线的距离、驾驶人头部运动横坐标变化值作为表征换道意图的人-车-路系统特征参数,优化模型惩罚参数c为58.642 3、核函数参数g为222.732 6时,该模型对驾驶人换道意图的辨识准确率为90%,误警率为5%,基本实现准确辨识换道意图。

基于驾驶员面部检测的自适应碰撞预警系统

碰撞预警系统(FCW)是高级辅助驾驶系统(ADAS)的重要组成部分,它可以识别潜在的碰撞危险并提醒驾驶员。传统的FCW对驾驶员假设了固定的反应时间,导致警报无法根据不同的驾驶员状态调整从而产生误报。在此基础上,本文提出了一种基于驾驶员面部监测的自适应碰撞预警系统,该系统利用相机采集驾驶员面部信息,通过深度残差网络、PERCLOS(百分比眼开度跟踪)和位姿估计等方法检测驾驶员的年龄、情绪、疲劳和注意力,然后利用模糊控制对所获信息进行评价,得到相应的反应时间,最后将此系统放在CarMaker/Simulink进行建模仿真测试。结果显示此系统通过测试标准并可以自适应不同的驾驶员状态。

24 GHz盲区监测与变道辅助雷达系统的开发

提出一套含有盲区监测(BSD)与变道辅助(LCA)的24GHz雷达系统,以便提醒驾驶员可能出现的危险情况。定义了报警条件,设计了对雷达系统的波形,利用ADIsimPLL、SystemVue和Matlab软件,对雷达的信号的生成及信号处理算法进行了仿真。设计和制作了由雷达壳体、信号处理电路板、隔离信号处理电路板、雷达射频天线电路板等组成的雷达的硬件系统。对雷达系统的盲区监测与变道辅助功能进行了实车测试实验。结果显示:雷达系统能够设定的危险工况下进行警告且不在其他工况下进行警告。因此,本雷达系统开发符合相关的国际标准。

车辆智能驾驶控制系统与技术平台的自主开发

智能驾驶控制技术,亦称高级辅助驾驶系统(ADAS),是当今汽车电控技术发展的新趋势。为适应中国驾驶员特性,由中国东风汽车公司自主开发,构建了智能驾驶控制系统功能开发应用技术平台。该平台用单独雷达或双眼摄像头作为环境传感器,以风神A60为原型。基于此平台,提出了某些基本驾驶控制策略,例如带有前控的级联控制结构的自适应巡航系统(ACC)、紧急制动辅助系统(EBA)等;在控制算法中,运用了Matlab/simulink编程环境和快速控制原型系统;并进行了试验场测试。测试结果验证了该控制策略的功能。因而,该平台可用于后期的底盘集成控制系统、整车综合控制系统的开发和测试。

基于改进Mask RCNN的夜间车辆检测方法

传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别,这类方法容易发生误判、检测精度和检测实时性不高。针对上述问题,本文研究了基于改进Mask RCNN(mask RCNN-night vehicle detection,Mask RCNN-NVD)的夜间车辆检测算法。将残差网络(residual network,ResNet)结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积,通过16组1×1卷积实现通道数叠加,将网络参数降至普通卷积的1/16,提升检测速度,并实现与普通卷积相同的效果;将通道注意力机制模块(squeeze-and-excitation,SE)嵌入ResNet结构中,通过2个全连接层构建瓶颈结构,将归一化权重加权到各通道特征,增强网络表征能力;在特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)后加入自底向上结构,将底层特征强定位信息传递到高层语义特征中;加入自适应池化层,根据区域候选网络(region proposal network,RPN)产生的候选区域分配至不同尺度特征图中,并在底层特征与各阶段最高层特征之间加入跳跃连接结构,实现缩减模型参数的同时保留模型的全局表征能力。通过对开源数据集Microsoft common objects in context(MS COCO)、Berkeley deep drive 100K(BDD100K)的夜间行车图像进行数据增强,构建用于评估检测性能的测试集2000张。实验结果表明:算法在测试集上的平均精度(mean Average Precsion,mAP)值高达92.62,每秒图像处理帧数(Frames Per Second,FPS)值高达30帧。相比于原始Mask RCNN算法分别在mAP值上提高1.68,FPS值提高4帧,验证提出的方法可以有效提升夜间车辆检测的准确性和实时性。

智能汽车发展背景下的人机协同控制研究现状分析

为进一步提高驾驶安全性与稳定性、降低人机冲突、实现人机智能混合增强,人机协同控制成为汽车智能化不可逾越的关键阶段。在综述人机协同控制相关文献的基础上,梳理汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)发展历程,总结人机协同控制系统中各辅助系统功能及关键技术问题,分析人机协同中的人机深度交互方式及研究现状,提出当前研究中存在的不足及未来人机协同控制研究应关注的重点课题。

货运车辆主动安全预警系统

在科技高速发展与追求高效的当今社会,保证货运车辆行驶安全尤为重要,为了能够有效避免事故发生,在事故发生前给出提示预警至关重要。本文首先分析了组成货运车辆主动安全预警系统的高级驾驶辅助系统ADAS、司机驾驶行为预警系统DMS的组成以及关键技术。其次,定义主动安全预警系统能够预警的危险类型;通过整合ADAS、DMS系统获取的数据及视频结合主动安全预警算法,最终生成风险等级对应不同等级提醒驾驶员改正危险驾驶行为。最后阐述对货运主动安全预警系统的价值总结以及前景展望。