智能辅助驾驶系统（本站推荐）

第一篇：智能辅助驾驶系统（本站推荐）

目前不少汽车智能驾驶辅助技术已被广泛应用，我们已经实现了部分无人自动驾驶功能。无人驾驶的实现方式是使汽车感测周围环境并通过控制装置自动行驶。这其中，摄像头就像汽车的眼睛，而雷达传感器则是触觉灵敏的感应器官，将传感器连在一起形成了汽车的神经系统，最后交给相当于大脑的运算设备，通过网络与背后庞大的数据库交换数据，下达准确的行驶指令。不少无人驾驶技术的法宝已经一一应用。

1、会踩刹车学名：预测性紧急制动系统

普及程度：中高档车为主，部分A级车开始普及

驾驶员能否避免追尾事故，取决于刹那间。预测性紧急制动系统(PEB)基于环境传感器与ESC系统的网络化，在即将发生追尾事故的情

况下帮助驾驶员防止事故的发生或者至少降低事故的严重程度，数据显示，它能降低72%的追尾事故数量。该系统包含预测性碰撞预警、紧急制动辅助和自动紧急制动三个部分。

2、会变道学名：车道偏离轨道警示、循迹辅助系统

普及程度：最新推出的中高档车均有

控制车辆自动变换车道的功能则是迈向无人驾驶的第二步，车道偏离警告系统或循迹辅助系统能降低26%的交通事故。以博世的车道偏离轨道警示系统为例，包括驾驶员提醒、驾驶员操作失误判断、紧急刹车等，利用视频传感器识别道路标线并探测无意的车道偏离，并通过视觉、声觉或触觉信号提醒驾驶员。这些技术是无人驾驶技术的前期阶

段。下一阶段，借助ABS、ESP执行器，当识别到偏离之后，汽车自动调整到正确的车道上。

3、会控制速度学名：自适应巡航控制(ACC)普及程度：大部分中高端车型，部分A级车开始普及

ACC是无人驾驶的基础技术，能主动帮助驾驶员与前方车辆保持安全距离，驾驶员无需操作油门踏板就能够跟随前车，车距与车速自动调节。在行驶过程中，ACC在车道探测摄像头和电子机械式转向系统的支持下，与电子稳定程序ESP相结合，构成无人驾驶的基础。ACC分为基本型和停走型。基本型ACC保持由驾驶员预先设定的车速，通过自行收油门、制动或加速而与变化的交通状况相适应。停走型ACC主动帮助驾驶员与前方车辆保持安全距离，能将车辆自行制动到停止，并在驾驶员确认后自动重新启动车辆。

4、泊车学名：自动泊车系统

普及程度：各级别车型都有，大多配置在高配车型上

自动驻车系统相信很多人已经耳熟能详。与传统的机械驻车系统相比，如博世的自动驻车系统极大地提升驾驶舒适性、安全性和车内空间。自动驻车系统可与博世电子稳定系统ESP协同工作，可实现一系列附加增值功能，如防止汽车在斜坡上停车后失控向前或向后滚动，在紧急情况下，实现可控的制动减速。

第二篇：智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

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(50175046)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

王荣本,郭 烈,金立生,顾柏园,余天洪(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:A ReviewontheResearchofIntelligentVehicleSafetyDrivingAssistantTechnology WANGRongOben,GUOLie,JINLiOsheng,GUBaiOyuan,YUTianOhong(SchoolofTransportation,JilinUniversity,Jilin Changchun 130025,China)Abstract:Thepresentresearchstatus,necessityandprogressonsafetydrivingassistanttechnologyarediscussed1Thesafetydrivingassistanttechnologyincludeslanedeparturewarning,precedingvehicledetectionandsafedistancemaintainingbetweenvehicles,pedestriandetection,driverbehaviormonitoring,vehiclemotioncontrolandinterOvehiclecommunications1Theadvantagesanddisadvantagesofdifferenttypeofsensorsandtheproblemsthatexistedinthepracticalapplicationarerepresented1Thesinglesensorsolutioncannotmeettherequirementofreliabilityandadaptabilitytodifferentcircumstance,sothelaserandradartechnologyarecombinedtosolvetheblurredimageproblem,theinfraredsensorisusedtoenhancethereliabilityofmachinevisionrecognition1Thefuturesafetydrivingassistanttechnologyshouldadoptmultiplesensorsfusiontechnology,associatedwiththecharacteristicthatmillimeterOwaveradarandlaserradarsystemarepreciseindepthmeasurement,topromotetheapplicationandimprovementofthesafetydrivingassistantsystem1 Keywords:IntelligentTransportSystems;safetysdrivingassistant;lanedeparturewarning;pedestriandetection;interOvehiclecommunication 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107077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。11212 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20000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。法国雷诺已经将这项研究成果应用到了汽车上。车辆运动控制与通讯

无线网络和移动通讯技术的发展是车辆与道路设施通讯以提高安全和效率的主要手段,多车协作通讯驾驶概念也是新近提出的解决交通拥挤的有效手段。驾驶员通常不能看到车辆两侧或者后面的视野,尤其是在倒车时。例如,在停车过程中,驾驶员很难确定车辆距离路边多远。而且,很多车辆没有后视和侧视传感器,因为这些传感器太昂贵并且有一定技术难度。为了解决这个问题,YasuhiroSuzuki等在停车

场建立一个多摄像机系统,系统能够容易地判断车辆的位置然后及时将该信息通知给驾驶员。交叉路口碰撞事故也是公路交通事故的一个重要部分,因此路边交通设施辅助驾驶员也是最近的研究热点。一种可能的解决方法就是给驾驶员及时提供即将发生碰撞的事故。如Chan等建立了一个雷达试验区,观测车辆左转运动轨迹如果系统根据雷达信息检测到左转存在危险的话,系统就会通知驾驶员停止左转。这种协作车辆与道路交通设施是一种灵活有效的解决方法,有望在将来实现应用。交叉路口左转监视区域单车运动控制研究主要集中在保证驾驶安全,日渐拥挤的交通使得多车运动控制成为一个重要研究方向。最新的研究将多车通讯协作控制技术扩展到道路交叉路口控制,这是一个比换道和并道更为复杂的问题。等提出了一个基于距离警告信息发生器的3级交叉路口预警系统。每辆将要到交叉路口的车辆将其运动信息和驾驶计划发送到安装在交叉路口中心的转发器。转发器然后将这些信息传送给其它车辆和路口预警系统。同时,系统依据接收到的信息产生相应的警告信息并通过转发器及时告知其他车辆。2 发展趋势

智能车辆安全辅助驾驶技术的发展朝着更加可靠、稳定的方向发展,为未来车辆自动驾驶以及车路全自动运行提供技术支撑,具有长远的意义。为了加速安全辅助驾驶技术的应用,需要不断提高其稳定性和鲁棒性,提高其环境的适应能力。

目前,智能车辆安全辅助驾驶技术在硬件和软件上都有很大的发展空间。在硬件方面,随着电子技术的不断完善,微处理器计算性能的提高,可以提高传感器的性能,解决系统对实时性的需求。在软件方面需要改进和完善传感器信号处理算法,采用有效的数据融合技术来提高系统的鲁棒性能。这两个方面的发展是相互促进的。

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,未来应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器可以增强机器视觉识别的可靠性。但目前传感器融合方法的研究还不深入,传感器融合的优势还没有充分发挥,在一些复杂环境条件下难以胜任车辆周围障碍物检测与实时跟踪的任务。因而按照一定融合策略构造传感器阵列以弥补单个传感器的缺陷或提出新的传感器融合方法,将是重要的研究方向。

对于车辆控制控制与通讯,加速车间通讯、车路通讯和人车信息共享是智能车辆技术研究的趋势,因此,我们要解决的一个重要的问题就是通讯协议的确定,以便使得不同厂家生产的通讯产品能够相互通讯,没有哪一家公司或机构能够提供1台完整的智能车辆,所以不同传感器和执行器之间的协作是一个新的挑战。3 结论

智能车辆的研究和发展必将促进人类社会的进步和发展。当今的车辆发展并不完善,安全性、智能化、人机交互等方面远远不能满足人类的需要和社会发展的需求,技术上的缺陷导致交通堵塞、环境污染、交通安全性差,智能车辆可以大大的缓解这些问题。

安全辅助驾驶系统通过事先预防,有效的保护驾驶员和道路环境中行人的安全,大大减少汽车碰撞,减少经济损失避免事故的发生,它有望以最彻底的方式减少交通事故中的人员伤亡,因此,是本世纪汽车安全性的重点研究区域。目前,传统基于雷达的安全辅助驾驶系统价格偏高,且这种系统大多具有较窄的视场和较差的侧向分辨率,难于在实际中推广。因此,充分利用视觉系统分辨率较高,价格低廉的特点,并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,将极大地推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。因此,研究以机器视觉信息为主,并融合激光雷达和毫米波雷达信息的汽车安全辅助驾驶技 术具有重要的理论和应用价值。

第三篇：关于汽车安全驾驶辅助系统的探究

关于汽车安全驾驶辅助系统的探究

现在汽车技术的发展日新月异，然而公路交通事故却一直是人们关心的重点。频发的交通事故使人们对汽车的安全性提出了更高的要求，当然，不断发展的科技也使人们对汽车驾驶舒适性充满信心，下面是我对汽车安全驾驶辅助系统的一点探索。

汽车安全的定义

汽车安全对于车辆来说分为主动安全和被动安全两大方面。主动安全就是尽量自如的操纵控制汽车。无论是直线上的制动与加速还是左右打方向都应该尽量平稳，不至于偏离既定的行进路线，而且不影响司机的视野与舒适性。这样的汽车，当然就有着比较高的避免事故能力，尤其在突发情况的条件下保证汽车安全。被动安全是指汽车在发生事故以后对车内乘员的保护，如今这一保护的概念以及延伸到车内外所有的人甚至物体。由于国际汽车界对于被动安全已经有着非常详细的测试细节的规定，所以在某种程度上，被动安全是可以量化的。防锁死制动系统

ABS是Anti-lock Breaking System缩写。目前大多数轿车都装有ABS。在遇到紧急刹车时，经常需要汽车立刻停下来，但人为大力刹车容易发生车轮锁死的状况———如国前驱动轮锁死引起汽车失去转弯能力，后驱动轮锁死容易发生甩尾事故等等。安装ABS就是为解决刹车时车轮锁死的问题，从而提高刹车时汽车的稳定性及较差路面条件下的汽车制动性能。简而言之，就是在汽车制动状态下，仍能保持转向，保证制动方向的稳定性。使汽车轮胎处于（即将静止与未静止之间）。ABS的广泛使用，大大降低了在紧急情况下，汽车的事故率。防碰撞预警系统

AWS是Advance Warning System缩写。是一个意外事故预防和缓和的驾驶辅助系统，在危险发生前给驾驶员提供及时的声音和视觉报警。目前，公路交通事故已成为全球范围内日益严重的公共安全问题。统计资料表明，其中驾驶员的人为因素导致的公路交通事故率最高。无论是事故数量。还是伤亡人数均分别高达各自总数的90％左右。并且。在导致这些公路交通事故的驾驶员的人为因素中，疲劳和精神分散驾驶是重要原因之一。驾驶员在3s时间内的注意力不集中，造成了其中80％的交通事故，主要表现为车道偏离和追尾事故。目前。国内外在防止车道偏离和保持安全车距两个方面都开展了相当多有益的探索，在雷达、激光、超声波、红外线、机器视觉等传感器技术方面都取得了一些突破。经过长期大量的研究实践，人们逐步认识到采用单目视觉技术，仅使用一台摄像机，即能在一定程度上实现对前方道路环境、车辆探测及车距监测的功能。车元素研究显示，若在公路交通事故发生前的1.5s给驾驶员发出预警，则可避免90％的这类事故。因此，通过在汽车上安装汽车碰撞预警系统，利用技术手段分析车道、周围车辆的状况等驾驶环境信息，一旦当驾驶员发生疲劳及精神分散、汽车出现无意识的车道偏离及汽车间车距过近。存在追尾可能时。能够及时给予驾驶主动预警，是减少公路交通事故行之有效的技术措施。夜视辅助系统

这项新的研发成果能提供更大的视野范围，而且不会让逆向的车辆感到晃眼。由于采用了夜视辅助系统，可以提前看清近光灯照不到的黑暗中的 交通标牌、弯道、行人、汽车、丢失的货物或者道路上其他可以造成危险的事物。这样，驾驶者可以及时采取制动或者避让措施。此外，这个系统能减轻驾驶者在夜 间开车的紧张和劳累，保持精神饱满的状态，从而能够在紧要关头迅速而正确地做出反应。

配备了夜视辅助系统的车辆装有两个额外的红外线前照灯，可以照到前方大约200m的距离。

由于夜视辅助系统的前照灯在可见光波长范围之外进行工作，因此不会对人类的视线产生影响。在挡风玻璃内侧，一个小型红外线摄像机可以记录车辆前方的环境，并将其显示在驾驶舱仪表板的显示屏上。

当车速超过每小时15km时，驾驶者就可以启动夜视辅助系统。将前照灯打开，然后只需按下仪表板上的一个按钮，通常情况下显示速度的8 英寸显示器就被切换为摄像机图像的状态。汽车前方的道路情况以一个清楚的灰度级图像出现在人们眼前，而车速显示和其他重要的驾驶舱信息也不会

主动防追尾系统

是在车辆的前端装上传感器、雷达、摄像机等设备，能够自动探测出与前车的距离，并于本车的制动、灯光等系统联动，当跟车距离低于安全距离时，系统会在零点几秒内启动，以强制拉大跟车距离。东风标致206装备有主动防追尾安全系统，在紧急制动时，危险警示灯自动频闪，尽早提醒后面车辆，预防后车追尾。电子制动力分配系统

EBD能够在汽车制动时自动调节前、后轴的制动力分配比例，并配合ABS提高制动稳定性。汽车在制动时，四只轮胎与地面的摩擦力不一样，容易造成打滑、倾斜和车辆侧翻事故。EBD用高速计算机分别对四只轮胎附着的不同地面进行感应与计算，根据不同的情况用不同的方式和力量制动，并不断调整，保证车辆的平稳、安全。牵引力控制系统

TCS又称循迹控制系统。汽车在光滑路面制动时，车轮会打滑，甚至使方向失控。同样，汽车在起步或急加速时，驱动轮也有可能打滑，在冰雪等光滑路面上还会使方向失控而出危险。TCS依靠电子传感器探测车轮驱动情况，不断调节动力的输出，从而使车轮不再打滑，提高加速性与爬坡能力。电子稳定装置

电子稳定装置（ElectronicStablityProgram）是一种牵引力控制系统，不但控制驱动轮，而且可以控制从动轮。如后轮驱动汽车常出现的转向过度的情况，此时后轮会失控而甩尾，ESP便会通过对外侧的前轮的适度制动来稳定车辆。转向不足时，为了校正循迹方向，ESP则会对内后轮制动，从而校正行驶方向。

随着近年电子科技的发展，各种汽车智能安全系统也开始发展起来，主要是通过由雷达和摄像机组成的“预知传感器”，对行车危险进行判断并帮助驾车者进行处理。这一系统能够在汽车与其它物体发生撞前的瞬间，自动进行干预以保证安全。被动安全 软防护派

碰撞测试

被动安全是指汽车在发生事故以后对车内乘员的保护，如今这一保护的概念已经延伸到车内外所有的人甚至物体。由于国际汽车界对于被动安全已经有着非常详细的测试细节的规定，所以在某种程度上，被动安全是可以量化的。但在这方面不同的公司有不同的强调侧面。

以日本的丰田等汽车公司以安全碰撞实验为依据，强调的是安全设计的重要，也就是被不少汽车爱好者称为的“软防护派”。有研究表明，在道路交通事故中，绝大部分的碰撞能量被车身所吸收。在这一思路的指导下，发生碰撞事故时车内乘员的保护主要通过车体结构的溃缩实现，通过预先设定的褶皱永久变形，能够吸收外力冲击的大部分。

考虑到汽车的轻量化设计潮流，“软防护派”确实显得很经济，但基于标准化的碰撞实验结果其实并不能够涵盖一切突发的车辆事故，所以在极端的事故中这些车辆的安全性还是有待进一步研究。硬防护派

从人们的直观印象来说，车身钢板越厚越硬、车室结构越坚固，在发生事故时变形量也就会越小，安全性自然更高。的确，同样尺寸的车在互相的碰撞中，“体重”往往具有优势。在不少消费者心目中，以德国车为代表的欧洲车是“硬防护派”的代表。欧洲车的造车理念与注重成本控制的日、韩系车不同，大量采用整块钢板一体冲压成型的部件，并安装了侧门双防撞板，其强度与焊接门不可同日而语，因此不少极端条件下的事故中，“硬防护派”车可能表现出实验室里无法测试出的牢固度，这其中当然有偶然的成分，也有那些百年老厂的经验与智慧的因素在其中。

值得注意的是，软与硬的两派近年一直在互相靠拢，两者的分歧也越来越小。设备派

现代汽车工业的最新进展之一，就是大量的新电子设备被有效地运用到了汽车安全系统中。以智能安全气囊为例，在普通气囊的基础上增加了传感器，可以探测出座椅上的乘员是儿童还是成年人，他们系好的安全带以及所处的位置是怎样的高度?通过采集这些数据，由电子计算机软件分析和处理控制安全气囊的膨胀，使其发挥最佳作用，避免安全气囊出现无必要的膨胀，从而极大地提高其安全作用。传统上气囊只能对车内乘员起保护作用，最新的汽车将更加注重人、车与环境的融合，因此对行人的安全保护也将成为汽车设计者考虑的因素之一。有专家指出，未来的气囊可能会在保险杠上方沿着发动机罩的外形展开，在碰撞中能够为中、高身材的成年行人提供腹部和臀部保护，同时为儿童和矮小身材的成年人提供头部和胸部保护。

此外如安全玻璃：将钢化玻璃与夹层玻璃相结合。钢化玻璃破碎时分裂成许多无锐边的小块，不易伤人。夹层玻璃共有3层，中间层韧性强并有粘合作用，被撞击破坏时内层和外层仍粘附在中间层上，不易伤人。

预紧式安全带：当汽车发生碰撞事故的一瞬间，乘员尚未向前移动时它会首先拉紧织带，立即将乘员紧紧地绑在座椅上，然后锁止织带防止乘员身体前倾，有效保护乘员的安全。

乘员头颈保护系统（WHIPS）：WHIPS一般设置于前排座椅。当轿车受到后部的撞击时，头颈保护系统会迅速充气膨胀起来，其整个靠背都会随乘坐者一起后倾，乘坐者的整个背部和靠背安稳地贴近在一起，靠背则会后倾以最大限度地降低头部向前甩的力量，座椅的椅背和头枕会向后水平移动，使身体的上部和头部得到轻柔、均衡地支撑与保护，以减轻脊椎以及颈部所承受的冲击力，并防止头部向后甩所带来的伤害。

儿童安全座椅：根据儿童情况而设计，可以有效地减少婴幼儿受到的伤害，这一点通过多年的实践已经得到证实。安全驾驶

这里应该指出，汽车安全如今越来越成为一个必须综合考量的问题，无论主动还是被动安全系统，都有互相结合的趋势。专家们提醒，除了汽车本身以外，如果没有良好的驾驶习惯，乘员也是不安全的，甚至反而会使安全配备无法发挥其应有作用。如驾乘不系安全带，酒后驾车，超速行驶等，如果发生险情与车辆的安全性是没有关系的。所以安全意识才是汽车行驶安全的关键！

以上所摆出的各种技术或方法显然是在解决汽车本身的安全性能，而未来的汽车安全辅助系统，更应该包括对驾驶员安全意识的辅助，在汽车无人驾驶还没有可能实现的现在，一种辅助驾驶员安全安全驾驶操作的系统更适应时代的潮流！下面是我的几种辅助驾驶系统设想：

车载酒精浓度监测：中国有很大一部分的交通事故是由醉酒驾车引起的，然而交管部门对醉酒驾车的管制却显得有点无奈。但如果这种车载酒精浓度监测被安装到每辆车上，只要它监测到车里的酒精浓度超标，就自动锁死车辆并禁止启动，控酒还会这么难吗？

红绿灯自动辅助：在遇到红绿灯时，车辆自带的传感器感测交通信号传给系统，并强制汽车减速。

超载超速自控系统：在汽车装载超限时，车辆自动锁死并禁止启动，当汽车速度超过道路规定速度时，显示警报。

第四篇：智能教室自动定位-跟踪辅助教学系统

一、系统架构简介

为有效解决了在安防监控过程中的监控死角、监控盲区等方面的问题，本设计开发了一款可以智能的探测、跟踪监控目标物体，实现对运动目标的自动跟踪、录像、报警的摄像系统，彻底改变了视频监控系统只能作为辅助系统的局面。采用了计算机视觉技术的课堂自动定位-跟踪拍摄软件系统Class Innovation，参考PowerCreator Graphic Position System，CI，其由两个子系统组成：(1)教师跟踪系统，它使用两台摄像机，由教师定位摄像机自动计算教师在讲台上的位置，并通知教师摄像机进行转动，使教师处于教师摄像机的视场中心，并保持适当的图像分辨率。(2)学生定位系统，由学生定位摄像机自动计算站立学生所处的位置，并指导学生摄像机调整参数，以特写的方式进行拍摄，使学生处于学生摄像机的视场中心，并保持适当的分辨率。(1)、教师跟踪系统

教师的活动区域主要在讲台周围，其范围相对有限，因此教师跟踪系统可使用2台摄像机：定位摄像机和教师摄像机。定位摄像机可使用广角或全向摄像机，其视场范围限制在讲台区域，需要实时跟踪教师在授课过程中的位置。教师摄像机可采用PTZ摄像机，根据定位摄像机返回的教师位置，自动调整摄像机的Pan/Tilt/Zoom参数，使得教师处于教师摄像机的适当位置。在摄像机监视的场景范围内，当移动目标出现后，用户可以手动锁定（例如通过鼠标点击来锁定目标）或预置位自动触发锁定某个运动目标，来触发PTZ摄像机进行自主自动的PTZ跟踪，并自动控制PTZ摄像机的云台进行全方位旋转，针对被锁定的运动目标进行视觉导向的自动跟踪，以确保跟踪目标持续出现在镜头中央。自动PTZ跟踪模块弥补了固定摄像机监控视野窄的缺点，是完善的安全监控系统所必备的功能。（2）、学生定位系统

学生所在的区域相对固定，但其分布范围相对较大。因此，学生定位系统可根据教室的大小和学生人数的多少，使用1-3台广角或全向摄像机来覆盖整个视场范围，并自动估计回答问题学生的位置。学生摄像机可采用1台PTZ摄像机，根据定位摄像机的返回结果，自动调整摄像机的Pan/Tilt/Zoom参数，使得学生处于学生摄像机的适当位置。

二、系统设计

算机视觉技术的课堂自动定位-跟踪拍摄软件系统Class Innovation分为教师摄像机和学生摄像机两部分组成。

在其程序界面中，可对云台进行直接设置，可对云台变焦、对焦、以及光圈设置等等。通过程序界面的方向控制可以改变云台的方向，在云台设置界面可以调整云台的速度。当进入教师摄像机标定以及学生摄像机标定页面的时候，则可以对对象进行摄像机标定。在不同的摄像机标定中，可执行的功能也不一样。教师跟踪系统界面中，系统选择黑板区域并设置讲台区域，并进行右界面标定以及左界面标定，使教师定位摄像机图像中，并获取背景图像，即可实现自动跟踪。学生跟踪系统界面中，通过将界面图像中下边的红线调整到第一排课桌的平面高度，上边红线调整到学生在所有位置站立起来的最大高度从而实现范围的设置。再通过对云台进行调整，从而实现上、下、左、右界面的标定。最后通过调整云台位置焦距，将学生录像摄像机调整到理想的理想位置，完成近目标界和远目标界的标定后，就可以完成摄像头的启动跟踪。

三、关键技术（1）、教师定位

采用目前在人体检测准确率与实时性两方面综合性能最优的Harr wavelet-based AdaBoost cascad方法。为进一步提高处理速度与降低图像中大尺度边缘对检测器性能的影响，考虑加入变化检测来获取初始检测区域。这种基于聚类滤波器的检测方法，最大的优势在于仅检测人体的存在，而屏蔽其它偶然发生的场景变化，从而显著提高检测器的鲁棒性。（2）、教师跟踪

由于教师在授课过程中会出现复杂的姿态形体变化，传统的Kalman滤波方法不能保证对运动中教师的稳定跟踪。CI将综合利用人体运动特征、容貌、衣着等多个线索，在Bayesian框架下估计教师位置等状态参数的后验概率分布，从而实现稳定跟踪。在授课过程中，教师单独活动与讲台附近，应用高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)和均值偏移(Mean-Shift)来跟踪教师；在教师与学生交互过程中，会出现多人交错出现的情况，运用粒子滤波(Particle Filter)来完成复杂背景下的多人跟踪。（3）、学生站立运动分析

在授课过程中，学生在一般情况应该保持静止，只有在回答问题过程中才站起来。因此学生定位只需要通过目标检测即可实现，但要注意消除学生的较小的动作对定位的影响。采用高斯混合模型GMM完成背景建模，并结合变化检测来定位站立学生的位置。（4）、摄像机标定

无论是教师跟踪系统，还是学生定位系统，都需要标定广角摄像机(定位摄像机)和PTZ摄像机(教师或学生摄像机)之间的关系。当广角摄像机确定目标位置后，需要找到该目标在PTZ摄像机中的对应位置，并通过调整PTZ参数，使得目标处于PTZ摄像机的视场范围的中间，这种摄像机标定问题通常称为双摄像机(dual-camera)标定。

目前的标定方法大多数需要测量广角摄像机和PTZ摄像机之间的几何参数，并且保证两者的光轴互相平行。这些标定方法给实际使用带来了不便，本系统采用查找表的方法建立广角摄像机和PTZ摄像机的对应关系，将全向或广角摄像机的视场范围划分为若干个网格，在标定阶段，将PTZ摄像机的视场范围调整到每个网格区域，并记录下PTZ摄像机的摇动(Pan)、倾斜(Tilt)和缩放(Zoom)参数，这样就得到每个网格所对应的PTZ数据。

当全向或广角摄像机检测到目标时，即可将找到该目标所在的网格位置，并得到对应的PTZ参数，利用该参数指导PTZ摄像机的运动，即可实现跟踪拍摄。市场价值

第五篇：智能模拟驾驶器

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