智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况
自动驾驶技术的发展现状与未来趋势
自动驾驶技术的发展现状与未来趋势一、行业背景自动驾驶技术作为一项高新技术，近年来受到了越来越多的关注和投资。
随着人工智能、大数据、物联网等技术的飞速发展，自动驾驶技术在汽车行业、交通运输行业以及城市规划领域的应用逐渐成熟。
自动驾驶技术不仅可以提高交通效率、减少交通事故，还可以改善通勤体验、降低交通成本，对人类社会产生深远影响。
二、科研领域先进技术1.机器学习与深度学习技术自动驾驶技术的核心是通过机器学习和深度学习算法，让汽车系统能够不断学习和适应不同交通环境下的行驶规则。
深度学习技术可以实现对复杂数据的分析和处理，从而提高车辆的识别和决策能力，进而实现真正意义上的自动驾驶。
2.感知技术自动驾驶汽车需要准确地感知周围环境，包括行人、车辆、路标、交通信号等。
目前，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等感知设备逐渐成为自动驾驶汽车的标配，并且感知技术也在不断地创新和提升，以适应更为复杂的交通环境。
3.定位与导航技术定位与导航技术是自动驾驶汽车实现精准导航和路径规划的基础。
卫星导航系统、惯性导航系统、地图信息等技术不断地完善和集成，从而使得自动驾驶汽车在城市街道、高速公路等不同环境下都能够实现安全、高效的驾驶。
4.车辆控制技术自动驾驶汽车需要具备精确的车辆控制能力，以便在各种路况下实现稳定、灵活的驾驶。
电动驱动系统、自动制动系统、转向控制系统等技术的发展，为自动驾驶汽车提供了更为可靠和安全的车辆控制解决方案。
三、应用领域分析1.出行服务自动驾驶技术可以为出行服务带来革命性变革。
无人驾驶出租车、无人驾驶公交车等服务将提高交通效率，减少碳排放，改善城市通勤体验。
2.物流运输自动驾驶技术可以使货运车辆实现自动驾驶，提高物流运输效率，降低成本，缓解城市交通压力。
3.城市规划自动驾驶技术对城市规划和交通管理也有深远影响。
自动驾驶汽车可以实现车辆之间的实时协同，缓解道路拥堵，提高城市通勤效率。
四、未来发展趋势1.智能交通基础设施建设未来，智能基础设施将逐渐普及，例如智能交通信号灯、智能路标、智能路灯等将与自动驾驶车辆进行信息互联，实现更加高效的交通管理。
自动驾驶技术发展现状及前景展望
自动驾驶技术发展现状及前景展望1. 引言1.1 概述自动驾驶技术作为现代交通领域的一项重要创新，通过利用各种传感器和智能算法，使汽车能够在没有人类干预的情况下完成行驶任务。
随着科技的不断进步和社会对于安全、便捷交通需求的增长，自动驾驶技术正日益受到广泛关注和研究。
1.2 研究背景在过去的几十年中，自动驾驶技术取得了显著的进展，由最初只是实验室中的概念变成了现实生活中的可行选择。
自动驾驶已经在某些特定场景下得到了广泛应用，例如高速公路上的辅助驾驶系统和无人物流配送车辆等。
同时，巨头科技公司和汽车制造商纷纷投入资金与资源来研发更先进、更可靠的自动驾驶系统。
1.3 目的和意义本文旨在综述当前自动驾驶技术发展现状，并展望其未来前景。
通过对自动驾驶技术应用领域、原理实现方式以及发展历程与成就进行梳理，我们可以了解自动驾驶技术的最新发展动态。
此外，文章还将探讨自动驾驶技术目前面临的挑战与问题，包括道路安全与法律法规、技术不足与风险控制以及社会接受度和道德考量等方面的因素。
最后，通过对技术创新与发展方向、产业变革与市场前景以及影响因素分析及预测的讨论，我们可以对自动驾驶技术未来的发展趋势做出一定的展望。
总之，本文旨在全面而深入地分析自动驾驶技术，为读者提供关于该领域最新进展和未来发展趋势的洞察，并针对现有问题提出实践建议和思考深化。
相信通过本文的阅读，读者们将能够更好地了解自动驾驶技术在交通领域中的重要性和潜力，并为相关研究和应用提供参考和启示。
2. 自动驾驶技术的发展现状2.1 技术应用领域自动驾驶技术是指在无需人工干预的情况下，汽车能够自主感知周围环境并进行决策和控制的一种技术。
目前，自动驾驶技术已广泛应用于以下几个领域：城市交通：在城市道路上，自动驾驶技术可以提高行车安全性和交通效率。
通过车辆间的信息交互和智能算法的运用，可以实现自动跟车、自动并线、自动停车等功能。
物流运输：在物流行业中，利用自动驾驶技术可以实现货物的无人配送。
自动驾驶技术的发展现状和未来趋势
自动驾驶技术的发展现状和未来趋势一、引言自动驾驶技术被誉为未来汽车发展的方向。
自动驾驶技术的发展不断推进着汽车产业的变革，不仅带来了更加便利的交通方式，也为人们生活带来了更多的可能性。
本文将分析自动驾驶技术的现状和未来趋势。
二、自动驾驶技术的现状自动驾驶技术是一项涉及摄像头、雷达、传感器、计算机视觉和人工智能等多种技术的综合性技术。
自动驾驶技术的发展离不开汽车工业的支撑和相关政策的推动。
1.技术应用领域目前，自动驾驶技术在各个领域的应用正在拓展。
例如，在物流配送行业中，许多企业使用自动驾驶车辆取代人工操作，提高了效率和安全性；在公共交通领域，自动驾驶公共汽车已经投入试运营；在个人出行方面，特斯拉公司发布的自动驾驶汽车已经在市场上销售。
2.技术难点自动驾驶技术的发展还面临着许多挑战。
其中，技术难点是最大的问题之一。
例如，如何在不同的路况下，实现车辆自主决策、自主避障和自主控制等功能；如何利用先进的传感器、算法和人工智能等技术，实现对物体的高精度识别和跟踪。
3.科技创新助推发展为了克服技术难点，许多企业和研究机构都在不断进行自动驾驶技术的研发。
例如，Google公司的无人驾驶汽车团队，是世界上最早、最有经验的无人驾驶汽车团队之一。
特斯拉公司也在不断地尝试新的技术路线，通过数据分享，动态更新软件等方式来提高车辆的自动驾驶能力。
三、自动驾驶技术的未来趋势自动驾驶技术的发展正在逐渐演化。
下面我们将分析未来自动驾驶技术的趋势：1.集成化未来的自动驾驶技术将更加集成化。
即将多种技术融合在一起，构成一个完整的自动驾驶系统。
例如，将摄像头、雷达和传感器等多种技术进行融合，可以实现车辆的实时定位、路径规划、环境感知等功能，从而实现全自动驾驶。
2.智能化未来的自动驾驶技术将更加智能化。
基于先进的人工智能技术，可以实现车辆对人、车、路况的识别等高级功能。
例如，将深度学习、语音识别等技术应用于车载系统，可以实现对用户的智能服务和高级驾驶功能。
智能驾驶技术的发展现状与未来趋势
智能驾驶技术的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步，人工智能（AI）在各行各业都有了广泛应用，其中智能驾驶技术的发展引起了广泛的关注。
一、智能驾驶技术的发展现状目前，智能驾驶技术的应用已经具备了一定的基础。
自动驾驶技术正向实用化方向发展，伴随着车辆自动驾驶技术的不断进步，人们开车的习惯可能会逐渐消失，车辆之间的交通也将变得更加安全、高效。
目前，国内外主流车企都在加快智能驾驶技术的研发与应用。
例如，特斯拉的“自动驾驶”功能已经部署在车辆中，用户通过手机APP可进行实时监控，而国内领先的智能驾驶技术公司Pony.ai、阿里巴巴自动驾驶都已经开始从实验室转向商业化部署，开始规模化生产。
二、未来趋势未来，智能驾驶技术的应用将呈现出多元化的趋势。
以下是其中的几个方向：1. 智能交通“智能交通”是以智能化技术为核心，以信息化、智能化为特点的现代化交通系统。
将车辆与路况信息进行无缝链接，实现交通的高效安全、绿色低碳。
2. 个性化出行未来的智能驾驶智能会根据用户的个性化需求，对出行进行合理规划和安排。
例如，根据用户的上下班时间、家庭住址和工作地址，智能驾驶技术会推荐出合理且最为经济的交通方式。
3. 智能网联智能驾驶技术不仅可以实现车辆之间的通信，更可以实现车辆与道路之间的联系。
在未来，如果只要一部分车辆实现了智能驾驶，那么它产生的数据就可以与后台进行互动，不仅可以让整个系统“开窍”，完成真正的“智能网联”，甚至也会对城市的交通流动进行调整和优化。
总体来说，未来智能驾驶技术的应用将会变得更加普遍、更加安全、更加高效、更加绿色。
不过，要想实现智能驾驶技术的应用，除了技术上的推动，还需要社会、政府和各相关方的共同合作，实现整个系统的协同作战，帮助智能驾驶技术更快更稳地走向未来。
汽车安全与智能驾驶自动驾驶技术与法规政策分析
汽车安全与智能驾驶自动驾驶技术与法规政策分析随着科技的快速发展，智能驾驶自动驾驶技术已经逐渐引起了人们的关注和讨论。
这项技术被认为有助于提高道路安全性，并为驾驶员带来更便利的驾驶体验。
然而，与此同时，智能驾驶自动驾驶技术也面临着诸多挑战和法规政策问题。
本文将探讨汽车安全与智能驾驶自动驾驶技术的现状，并分析相关的法规政策。
I. 智能驾驶自动驾驶技术的现状智能驾驶自动驾驶技术是基于人工智能和传感器技术的一种创新型驾驶方式。
通过使用激光雷达、摄像头、雷达等传感器，车辆可以实时感知周围环境，并使用相应算法进行数据处理和决策。
这项技术的引入使汽车能够实现自主驾驶，大大减少了人为因素引起的交通事故，提高了道路的安全性。
然而，智能驾驶自动驾驶技术还存在一些问题。
首先，算法和传感器的精确性需要不断改进，以确保驾驶决策的准确性。
其次，对于复杂的交通环境和紧急情况，智能驾驶系统的应对能力仍然有限。
此外，安全问题和隐私问题也是智能驾驶自动驾驶技术发展中需要解决的重要问题。
II. 智能驾驶自动驾驶技术的法规政策分析为了保障道路安全和保护驾驶员以及其他道路使用者的权益，各国政府纷纷制定了智能驾驶自动驾驶技术的法规政策。
这些政策通常包括技术标准、道路测试、安全要求和法律责任等方面。
在技术标准方面，政府需要明确智能驾驶自动驾驶技术的最低要求，并制定相应的认证标准。
这些标准可以细化到车辆的传感器精度、决策算法的准确性等方面，以确保技术的安全和可靠性。
道路测试是确保技术可靠性的重要手段。
政府可以设立特定的测试场地或者规定测试路段，允许厂商和开发者进行实地测试。
这些测试可以帮助检验技术在不同路况下的性能，评估技术的可行性，并对技术进行不断改进。
为了确保智能驾驶自动驾驶技术的安全性，政府还需要制定相关的安全要求。
这些要求可能包括故障处理机制、紧急情况处理能力、自我诊断和修复能力等方面。
通过制定标准和要求，政府可以促进技术的健康发展，减少潜在的安全风险。
车辆智能控制技术的现状与发展趋势
车辆智能控制技术的现状与发展趋势在当今科技飞速发展的时代，车辆智能控制技术正以前所未有的速度改变着我们的出行方式和交通生态。
从自动驾驶的逐步实现到车辆与外界环境的智能交互，车辆智能控制技术的每一次进步都为我们带来了更多的便利和安全保障。
目前，车辆智能控制技术已经在多个领域取得了显著的成果。
自动驾驶技术无疑是其中最引人注目的一项。
虽然完全自动驾驶尚未广泛普及，但部分自动驾驶功能，如自适应巡航控制、自动泊车等，已经在许多车型中得到应用。
这些功能通过传感器和算法，使车辆能够自动感知周围环境，调整车速和行驶方向，大大减轻了驾驶员的负担。
车辆的智能安全系统也在不断完善。
例如，防撞预警系统可以实时监测前方车辆的距离和速度，当存在碰撞风险时及时向驾驶员发出警报；盲点监测系统则能帮助驾驶员发现车辆侧后方的盲区，减少因视线受阻而导致的事故。
此外，智能紧急制动系统能够在紧急情况下自动刹车，避免或减轻碰撞的严重程度。
智能座舱技术也是车辆智能控制的重要组成部分。
车内的显示屏越来越大，功能越来越丰富，不仅可以提供导航、娱乐等信息，还能与驾驶员和乘客进行智能交互。
语音识别技术的发展使得驾驶员可以通过语音指令来操作车辆的各种功能，提高了驾驶的便利性和安全性。
在能源管理方面，车辆智能控制技术也发挥着重要作用。
电动汽车的电池管理系统能够实时监测电池的状态，优化充电和放电策略，延长电池寿命，提高续航里程。
同时，混合动力汽车的动力分配系统可以根据行驶工况智能地调整发动机和电动机的工作模式，实现最佳的燃油经济性。
然而，车辆智能控制技术在发展过程中也面临着一些挑战。
首先是技术的可靠性和安全性问题。
自动驾驶系统在复杂的交通环境中可能会出现误判或故障，导致严重的事故。
因此，需要进行大量的测试和验证工作，以确保技术的成熟和可靠。
其次，法律法规和伦理道德问题也亟待解决。
例如，在自动驾驶车辆发生事故时，责任如何界定？车辆的决策算法是否符合道德标准？这些问题都需要社会各界共同探讨和制定相关的规范和准则。
智能驾驶技术的发展现状与未来趋势
智能驾驶技术的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，智能驾驶技术已经成为汽车行业的热门话题。
智能驾驶技术的概念是指通过各种传感器、摄像头、雷达和计算机视觉等技术，使汽车能够自动感知、理解和应对道路情况，实现自主驾驶，从而提高行车安全性和舒适性。
本文将重点探讨智能驾驶技术的发展现状以及未来的趋势。
智能驾驶技术的发展现状目前，智能驾驶技术已经取得了长足的发展，并在实际应用中取得了一些突破。
以下是几个重要的方面：1. 自动辅助驾驶技术：自动辅助驾驶技术是智能驾驶技术的最初形式，旨在减轻驾驶负担并提高行车安全性。
这种技术包括自适应巡航控制、车道保持辅助系统和交通拥堵辅助系统等。
例如，自适应巡航控制可以根据前方车辆的速度自动调整车速，保持与前车的安全距离，并减少驾驶员的疲劳程度。
2. 高级驾驶辅助系统（ADAS）：ADAS技术是智能驾驶技术的进一步发展，其目标是使车辆具备更高级的感知和决策能力。
ADAS系统可以通过摄像头、雷达和激光雷达等传感器实时监测车辆周围的环境，并自动进行制动、转向和加速等操作。
一些ADAS系统还可以识别交通标志、行人和其他车辆，并做出相应的反应，增加道路安全性。
3. 自动驾驶技术（AV）：自动驾驶技术是智能驾驶技术的最高级形式，旨在使汽车完全自主地行驶，不再需要人类驾驶员的干预。
AV技术依赖于先进的传感器、人工智能和机器学习算法，能够在复杂的道路环境中感知和理解并做出正确的决策。
自动驾驶技术的发展还面临法律法规和伦理道德等挑战。
智能驾驶技术的未来趋势虽然智能驾驶技术已经有了长足的发展，但仍面临一些挑战和未来的发展趋势：1. 安全性的提升：智能驾驶技术仍然需要更高的安全性，以确保系统的可靠性和稳定性。
为了提高安全性，需要进一步改进传感器的精确度和稳定性，以及开发更先进的算法来应对复杂的预测和决策问题。
2. 法律法规和道德问题：随着自动驾驶技术的发展，法律法规和道德问题成为了亟需解决的挑战。
智能驾驶技术的现状与未来发展趋势分析
智能驾驶技术的现状与未来发展趋势分析智能驾驶技术已经成为当今最为热门的话题之一，它代表了未来汽车发展的方向。
随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，越来越多的汽车制造商和科技公司将目光投向了智能驾驶技术，在这个领域里进行激烈的竞争。
目前市场上的自动驾驶汽车包括了高度自动化、完全自动化和更为普遍的辅助驾驶系统。
其中，Tesla的Autopilot系统可以实现高度自动化，但是在其正式推向市场之前，就已经从事故中收到了一些噩耗。
然而，越来越多的人相信自动驾驶技术的可靠性和安全性将逐渐得到提高，未来的发展前景就更加可期。
智能驾驶技术的核心在于人工智能技术的应用。
人工智能技术可以实现自动化和智能化的驾驶，使汽车能够自主地完成从起动、加速到停止等常规操作，而且不需要人类介入。
智能驾驶技术应用广泛，不仅包括汽车行业，而且也应用于其他行业以及日常生活中的方方面面。
智能驾驶技术的未来发展趋势主要展现在三个方向：互联网、新能源和汽车分享经济。
在互联网方面，智能驾驶汽车将通过互联网实现更快速、更灵活、更人性化的服务。
在新能源方面，智能驾驶汽车将大幅度降低燃料消耗和二氧化碳排放量，成为推动可持续发展的重要利器。
在汽车分享经济方面，智能驾驶汽车将成为共享交通的主要选择，通过在线预订、共享平台等方式，分配汽车资源，实现了社会资源的优化和共享。
智能驾驶技术的发展还面临着不少挑战。
首先，人工智能技术的发展需要对不同情境的识别和处理。
例如在途中遇到交通拥堵，需要智能驾驶汽车遵循交通规则、交警指挥、电子地图等相互作用的多个因素，才能准确地处理交通状况，不会发生交通事故。
其次，智能驾驶汽车还需要能够适应各种道路状况和天气变化。
例如，在大雨天气下，驾驶员需要将驾驶方式改变，而智能驾驶汽车也要能够识别道路标志、把握车速，做出相应的行驶决策，才能做到安全驾驶。
最后，智能驾驶技术的发展还面临着法律监管等方面的问题。
需要制定一系列的法规、标准，规范智能驾驶汽车的行驶行为，保障智能驾驶汽车的安全性。
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文章编号:1002O0268(2007)07O0107O05智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况基金项目:国家自然科学基金资助项目()作者简介:王荣本(1946-),男,教授,博士生导师,研究方向为智能车辆、汽车安全辅助驾驶、物流自动化xx,xx,xx,xx,余天xx(吉林大学交通学院,吉林长春130025)摘要:论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。
安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。
分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。
关键词:智能交通系统;安全辅助驾驶;车道偏离预警;行人检测;车间通讯中图分类号:U491文献标识码:AReviewontheResearchofIntelligentVehicleSafetyDrivingAssistantTechnologyWANGRongOben,GUOLie,JINLiOsheng,GUBaiOyuan,YUTianOhong(SchoolofTransportation,JilinUniversity,Jilin Changchun 130025,China)Abstract:Keywords:引言智能车辆是利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术、计算机技术等,辨识车辆所处的环境和状态,根据各传感器所得到的信息做出分析和判断,或者给司机发出劝告和报警信息,提请司机注意规避危险;并能在紧急情况下,帮助司机操作车辆(即辅助驾驶),防止事故的发生。
早期智能车辆研究主要集中在如何采用各种传感器技术实现车辆全自动化无人驾驶,随着研究的深入,重点着眼于提高汽车的安全性、舒适性以及提供优良的人车交互界面,并努力向市场推广智能车辆相关技术的应用。
1998年美国运输部认为日益严重的交通事故是最迫切需要解决的问题,开始组织实施智能车辆先导IVI(IntelligentVehicleInitiative)计划。
该计划的基本宗旨和目标是预防交通事故及其引起的人员伤亡,提高安全性,并以人为因素为基础,防止驾驶员精神分散,促进防撞系统的推广应用。
智能车辆技术研究重点的转移主要是日渐增长的交通事故以及对减少驾驶员操作强度的需求。
根据美国运输部IVI计划,仅在美国,每年至少发生680万起交通事故,造成412万人死亡。
在一些发达国家,情况就更严重。
如我国在2004年共发生道路交通事故517889起,造成1077人死亡,直接财产损失2319亿元,与2003年相比,死亡人数上升216%。
1安全辅助驾驶技术的研究现状安全辅助驾驶技术主要目的是提高汽车行驶的安全性,通过安装在车辆及道路上的各种传感器掌握本车、道路以及周围车辆的状况等信息,为驾驶员提供劝告或预警信号,并在一定的条件下能对车辆实施控制。
从近几年的国际智能车辆和智能交通会议看,安全辅助驾驶技术的研究主要包括以下几个部分:车辆偏离预警与保持、车辆周围障碍物检测、驾驶员状态检测、车辆运动控制与通讯等。
下面分别介绍一下这些技术的主要内容及研究现状。
111车道偏离预警与保持车道偏离预警与保持是利用机器视觉传感器、激光传感器或埋设于路面下的磁钉,使车辆始终在车道线内运行,防止车辆因为驶离当前行驶车道而导致交通事故的发生,提高了行车安全性。
在高速公路上,由于驾驶员操作失误或者注意力分散而引起的车辆偏离车道行驶是造成重大伤亡事故的一个重要因素。
测测车辆外部环境,通过分析摄像机传送的图像信息,并通过大规模图像分析并行处理体系PAPRICA来解释图像,并将分析结果告知驾驶员,实现辅助驾驶功能。
更精确地讲,通过LED指示灯提供警告,当车辆接近车道边缘或处于危险境地时,LED指示灯及时提醒驾驶员规避危险。
美国的Iteris公司研究的AutoVueTM型车道偏离预警系统是由摄像机、计算机系统及软件所组成的灵巧型集成单元。
该系统通过机器视觉适时地检测道路标线,并与车辆的速度信息进行融合,当车辆偏离车道线时系统发出警报引起驾驶员的注意。
法国Valeo利用基于Valeocs雨天的传感器专门技术,同美国的Iteris进行合作,开发了一种新型车道偏离预警系统。
德国DaimlerChrysler公司为其生产的轿车和卡车均安装了车道偏离预警系统,该系统利用安装在汽车后视镜上的微型摄像机来对汽车所在车道与邻近的车道之间的距离进行预测,一旦汽车有可能偏入邻近车道而且司机没有打转向灯,那么该装置就会自动发出公司的AutoVue车道偏离预警系统警报提醒司机注意。
车辆周围障碍物检测车辆周围障碍物包括车辆、行人以及道路周围设施等,通过机器视觉、红外线以及激光等传感器能感知车辆周围这些障碍物的存在,并实时跟踪,在危险时刻还可以警告驾驶员采取避障措施。
本车前后方车辆的检测在汽车从一个车道转换到另一个车道时,往往因各种原因发生交通事故。
为此,日本的各汽车公司开始研制汽车换道避碰系统。
例如,马自达公司将利用超声波传感器检测从本车后面对角线方向是否有正在接近的汽车。
如果驾驶员打转向信号准备换道行驶,但有车从此方向接近时,系统将发出警告。
日产公司将在未来汽车的左右车门后视镜下方装置摄像机,以搜索后车辆,在左右后挡泥板下部装备雷达传感器,以检测临近车道上正在接近的汽车,一旦驾驶员发出转向信号,但系统认为可能发生碰撞时,系统就自动发出警告。
为避免车辆因安全车距不足导致追尾碰撞等恶性交通事故的发生,前方车辆的检测跟踪也是一种提高安全性的重要研究方向。
利用各种传感器信息对前方车辆和车距的实时有效检测,当发现安全车距不足时,及时向驾驶员发出声音警示,促使其采取必要措施保持安全车距,避免发生追尾碰撞等事故。
目前,在许多文献中提出了多种关于前方车辆检测和跟踪的方法,所采用的传感器主要有机器视觉、红外线和激光雷达等传感器。
基于机器视觉的前方车辆探测通常利用一些车辆的特征如形状、颜色、对称性,以及车高与车宽的比例等先验知识,将属于车辆的感兴趣区域从背景中分割出来,经过识别确认后进行跟踪。
如意大利的MOBOLAB研究的菲亚特18Maxi车型智能汽车,通过车前1台CCD摄像机采集的图像,预测车辆之间的安全距离并用4个LED指示灯提醒驾驶员当前车辆所处的位置情况:暗灯意味着前方无车;绿灯意味着车辆在安全距离行驶;黄灯意味着警告;红灯意味着,如图2所示MOBOLAB智能车及电子控制面板立体视觉由于能够获得图像的深度信息,在车辆前方障碍物探测的研究领域得到了。
如富士重工利用2台CCD摄像机组成的三维信息系统来识别道路标线和前方障碍物,当本车与前方障碍物的距离降低到一定值时,系统会自动调节车速,并在紧急情况下自动制动,以避免发生碰撞事故。
近年来,为了提高单一传感器检测的准确率和可靠性,传感器信息融合技术在车辆安全保障研究领域受到越来越多的重视,应用日益广泛。
美国军方研究的DEMOÓ智能车辆也采用了雷达与机器视觉融合技术用于障碍物探测。
丰田公司也使用毫米波雷达和机器视觉共同探测前方障碍物,毫米波雷达用来探测障碍物距离和相对速度,机器视觉用来检测车道和车道上前行车辆,并控制雷达扫描的方向。
112行人的检测通过统计资料分析,在整个交通事故中,关于车辆碰撞行人的事故数量仅次车辆间相撞的事故数量。
例如在欧洲,每年大约有200个行人在交通事故中受伤,其中大约9000死亡。
行人检测技术是安全辅助驾驶领域中备受关注的前沿方向,特别是在城市交通环境中,行人检测能警告驾驶员可能与车辆邻近的障碍物尤其是行人发生碰撞。
同时,行人检测也是实现低速自动驾驶关键的一步。
德国的DaimlerChrysler公司研制的Chamfer系统,通过不同姿势的人体外部轮廓的模板匹配及图像获得的距离信息,并利用纹理的特征,采用神经网络方法来确定图像中行人的位置、美国的卡内基梅隆大学研究的行人检测系统将多个摄像机安装在公交汽车周围,可实现360度范围的检测,该系统采用立体成像技术,结合神经网络的方法确定行人在图像中的位置及尺寸。
意大利帕尔玛大学的ARGO实验室采用立体视觉技术确定感兴趣区域,通过模板匹配的方法,利用行人在垂直方向对称性的特征检测行人。
目前,ARGODaimlerChrysler的行人模板实验室又提出了利用红外立体成像对行人进行检测,由于传统的CCD摄像机采集的图像易受光照的影响,使对图像中目标的识别变得非常困难,且在夜晚、雨天或有雾的天气情况下根本无法使用。
而红外成像基于行人的体温高于周围的环境温度这一特点,同时依据人体的特殊形状及对称性的特征,可排除其他物体如车辆干扰,为部分识别结果。
帕尔玛大学的红外立体视觉行人检测结果驾驶员状态监测近期的研究主要在于监控和分析驾驶员状态、设计先进车辆和良好的用户信息交互界面,以便学习、控制甚至是模拟驾驶员行为。
高级的驾驶员辅助系统应该能确保驾驶员反应恰当而且安全。
据美国高速公路交通安全管理局估计,在美国,每年瞌睡驾驶员导致10万起交通事故,致使1500人员死亡和71000人受伤。
在该研究领域的不同方法中,监视驾驶员头部位置已经成为研究重点。
这能帮助探测和推理驾驶员的疲劳等级(特别是结合驾驶员眼睛凝视方向),并应用灵活的安全气囊。
澳大利亚L1Fletcher等提出了一种推断驾驶员疲劳程度的方法,研究道路场景的单调性与驾驶员疲劳强度的关系。
该项研究依据心理学特征,定义单调性为一个驾驶员疲劳的外部因素,利用驾驶员头部姿态、眼睛凝视跟踪以及道路单一性分析组成一个性能良好的驾驶员疲劳检测系统。
澳大利亚驾驶员辅助系统结构头部位置确定算法必须对光照条件的鲁棒性强,并且不受驾驶员姿态的影响。
红外摄像机能够减少暗光照条件时的干扰。
例如StephenKrotosky等介绍一种算法,通过限制驾驶员的头部尺寸大小和偏移量来验证图像视野中头部模型。
试验结果表明检测到的头部位置能够准确地估计出驾驶员的三维位置信息,系统对于强光、部分遮挡和手等干扰物有很强的鲁棒性。
法国的一些研究机构研制出一种能够监测司机注意力下降的系统,并可以通过声音或光信号提醒司机。
该系统首先用多种传感器提供关于方向盘的活动情况、脚踏板上的压力情况、车速,并在汽车司机座前方安装一个红外线探测仪,用来检测驾驶员眼皮的眨动。
如果驾驶员感到疲劳打瞌睡,眼皮的眨动就会变慢,这时候红外线监测器便会发出尖锐的警告声,将司机从瞌睡中惊醒。