自动紧急制动系统测试设备开发和应用研究

随着主动安全技术的快速发展,自动紧急制动(AEB)系统在减少追尾碰撞事故中发挥了重要的作用,但是各款车辆配置的AEB系统各有差异。为了测试和评价AEB系统的性能,文中根据中国新车评价规程(C-NCAP)的测试要求和方法,开发了测试AEB系统的设备和控制系统;通过对各子系统的控制参数进行调试,以及借助无线通信技术实现了各子系统的协同工作;经过多次的试验使其测试结果满足了C-NCAP的精度要求。最后,利用此测试设备在前方目标车静止的工况下,对5款车辆的AEB性能进行了场地测试。试验结果表明,所开发的AEB测试设备能够按照预期的目标进行工作,且能对车辆的AEB性能进行有效的测试。

基于视觉的车内人员安全监测功能开发

为实现对分心驾驶和车内遗留情况的安全监测,分别采集了分心驾驶工况和车内乘员遗留工况数据,结合神经网络模型,采用端到端分心驾驶网络中的轻量化网络MobileNetV2实现分心驾驶识别,并通过串联YOLOV5目标检测器、DBFace人脸检测器和MobileNetV2人脸分类器,设计了车内人员安全监测方案。针对2种车内人员安全监测任务分别设计实车试验验证方案的可行性,结果表明,所提出的方案在保证实时性的前提下具有较高的检测准确率。

集成主被动式安全带的性能评估及优化分析

针对高级驾驶员辅助系统(ADAS)功能多、集成度低的情况,提出了将可逆预紧式安全带与车道偏离预警系统、前方碰撞预警系统和疲劳驾驶监测系统集成为一体的集成式主被动安全系统。在探讨了该集成系统的工作原理和控制策略基础上,通过开展志愿者实车道路实验研究了前方预警系统的碰撞时间阈值、安全带预紧力以及安全带预紧时产生的噪声三个因素对乘员主观感受的影响。对志愿者的主观评价和实验数据的对比分析表明:该集成系统的控制策略逻辑合理,在各个工况下能够主动触发以提醒和约束乘员;但是初期由于预警提醒的频次过高和噪声较大影响了乘员的驾驶体验。经过降低预警系统碰撞时间阈值和优化调整安全带的传动结构,提高了乘员的驾驶体验。该集成式主动安全系统可有效地辅助驾驶员驾驶,且满足乘员的主观可接受度。

基于肢体尺寸的车内遗留儿童检测方法

为解决车内遗留儿童检测容易受到外界因素干扰的问题,提出了一种基于肢体尺寸的车内儿童遗留检测算法。首先使用OpenPose算法获得红外图上人体骨骼点的像素坐标,再利用相机内参和图片深度信息求取肢体尺寸,最后通过肢体尺寸拟合出车内乘员的体积进行成人或儿童的判断。试验结果表明,该方法相比于红外热传感器、电容传感器等其他方法准确性更高,不易受环境因素的干扰。

基于OpenCV-Python的高速公路车辆识别与计数功能研究

为实现传统图像处理方法在智能交通系统中的广泛应用,针对高速公路监控视频中车辆的识别与计数方法进行研究,采用Python编程语言,基于OpenCV库,通过灰度化、去噪、背景减除和形态学运算等一系列传统图像处理方法完成了车辆的识别与计数功能设计,并将该方案与基于YOLOv3模型和简单在线和实时跟踪(SORT)算法相结合的方案进行对比。结果表明,传统图像处理方法可以完成运动目标检测任务,但相对于基于深度学习的方案存在准确度不高和通用性不强的问题,为此提出了将传统图像处理与深度学习相结合的研究建议。

智能驾驶测试设备新产品研发项目团队组建与计划制定方法研究

随着智能无人驾驶技术的快速迭代,为支撑汽车迈向电动化、智能化、网联化、共享化等发展方向,智能无人驾驶测试设备开发的重要性日益突出。但在智能驾驶测试设备新产品研发项目管理过程中,由于产品系统结构复杂,参与项目人员较多,项目团队组建、项目计划制定等一直困扰着企业新产品研发推进速度,甚至成为导致企业新产品研发成败的决定性因素,本文就智能驾驶测试设备新产品研发项目团队组建与计划制定方法进行探讨。