车载摄像头在ADAS HiL中的仿真方法

随着自动驾驶技术的发展,车载摄像头在自动驾驶系统环境感知中的作用越来越重要,为行车安全提供强大支持。对于自动驾驶控制器测试,摄像头仿真的准确度直接影响测试结果。文章将从ADAS HIL仿真开发角度出发,探讨视频暗箱和视频注入两种车载摄像头仿真方法。

基于视频暗箱的车道保持系统HIL测试研究

为解决实车的车道保持辅助系统(LKA)的高效测试的问题,搭建了基于预瞄驾驶员模型的车道保持控制算法,并提出了基于视频暗箱的车载前视摄像头和ADAS控制器双硬件在环测试方法。方法将摄像头集成在以NI PXI为核心的硬件在环实时仿真系统中,使用CarMaker软件进行车辆动力学和场景建模,通过视频暗箱采集虚拟场景的视频信号用于模拟实际道路情况,完成车道保持辅助系统虚拟仿真测试。结果表明,直线工况下方向盘转角在-1~1deg之间变化,控制器控制效果较为平稳。硬件在环与软件在环的测试结果平均误差在5%以下,表明上述方法对车道保持控制器有较好的测试精度。

一种快速的变电站高压警戒区域碰撞检测算法

结合无人值守的变电站高压警戒区域这一特殊的应用环境,提出一种基于多摄像机的视觉交汇区域中运动的人触碰虚拟警戒线的碰撞检测算法。该算法利用了三维空间人体垂直投影圆环位置坐标与高压警戒区域一次组合多项式的联立解析方程组的多重验证,实现了多角度判断人的运动行为是否触碰高压警戒区域的检测。该算法避免了单一摄像机画面可能存在的视觉盲区或角度偏离而导致的检测证据不足问题,提高了碰撞检测的准确度。仿真实验证明,该算法简洁高效,快速准确,非常适用于无人值守的变电站高压警戒区域的安全维护。