新款力狮、傲虎发布 斯巴鲁旗下EYESIGHT全系车型齐聚广州车展

<正>11月17日,在盛大开幕的2017年第十五届中国(广州)国际汽车展览会上,斯巴鲁汽车(中国)有限公司面向中国市场发布中期改款的Legacy力狮、Outback傲虎车型,并携旗下Eye Sight全系车型齐聚亮相车展现场,展出了新一代汽车平台SUBARU GLOBAL PLATFORM(斯巴鲁全球化平台),同时还通过安全城市沙盘和VR虚拟实境体验向所有到场观众展示了Eye Sight驾驶辅助系统的全面     

斯巴鲁EyeSight驾驶辅助系统登陆中国

近日,“2016斯巴鲁新安全技术发布会”在北京举行,斯巴鲁宣布EyeSight驾驶辅助系统将正式登陆中国市场。EyeSight驾驶辅助系统是避免事故发生,以减少伤害为目的的驾驶辅助系统。     

斯巴鲁新一代EYESIGHT驾驶辅助系统定名“视驭”

正近日,斯巴鲁发布EyeSight驾驶辅助系统的中文名称——"视驭"。顾名思义,EyeSight视驭驾驶辅助系统是通过双目立体摄像头如同人的双目一般监测、识别判断、继而进行控制(驾驭)的驾驶辅助系统。全新中文名称巧妙地展示了系统的工作原理,同时也更加贴近中国消费者的使用习惯,也表示出斯巴鲁对于中国市场的重视以及对未来发展的期待。     

奔驰驾驶辅助系统发展历程及典型故障两例

正奔驰的高级驾驶辅助系统ADAS可以在各种情况下主动或被动地为驾驶员提供支持(取决于系统配置),有助于提高驾驶安全性或者减少事故的发生频率。即使事故无法避免时也可以降低事故的严重程度,同时驾乘舒适性也有所提高。驾驶辅助系统利用超声波、雷达传感器以及摄像头识别车辆周围区域(图1),系统在需要快速安全操作时为驾驶员提供辅助,通过车辆信号装置控制对电子行驶控制执行干预(如:加速、制动、转向),在紧急情况发生前或发生时提示驾驶员注意该情况。     

斯巴鲁 傲虎

正测试地点:中国·北京市基于雷达等传感器工作原理的驾驶辅助系统比比皆是,但是基于全高清摄像头工作原理的驾驶辅助系统你知道吗?这就是斯巴鲁的EyeSight斯巴鲁今年年初步入了百年之际,正式更名为斯巴鲁汽车,虽然我依旧喜欢那个驰骋WRC赛场的"富士汽车",但每辆斯巴鲁的产品都流淌着源于赛道的DNA。眼前这辆2017款傲虎在外观方面除了前进气格删进行了暗灰色处理,其他方面并没     

斯巴鲁推出使用立体摄像的辅助系统

富士重工4月22日对外宣布，成功研发出了使用立体摄像技术的驾驶辅助技术，称为“NewEyesight”。新技术在斯巴鲁现有影像系统的基础上升级了辅助功能。     

基于神经网络的智能驾驶模式识别研究

为满足智能驾驶汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)功能研发和验证的需求,提高ADAS功能的准确性,设计了一款基于神经网络的智能驾驶模式识别程序,该程序由数据采集、目标检测、场景识别预测3个模块组成.数据采集模块利用ESR毫米波雷达、前置摄像头对交通环境及周围车辆的数据信息进行采集;目标监测模块通过控制算法选择判断触发各类A...     

自动驾驶的量产车

正Q:无论百度、谷歌,还是Uber,自动驾驶试验车都顶着像警灯一样的雷达,以后自动驾驶的量产车不会都这样吧?火柴棍A:自动驾驶主要依赖于四种传感器——光学摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达。光学摄像头负责识别例如车道线和限速标识等,利用图片分析就能得出的行驶数据。当然,也有像斯巴鲁这样的厂商,妄图通过双摄像     

基于NFC识别技术的汽车辅助驾驶系统研究

为了提供更安全的辅助驾驶系统，采用NFC识别技术，将车辆与道钉相结合，建立可以实时反馈路况深度学习辅助驾驶系统，从而确定车辆与道钉交互识别、参与辅助更正实时路线以及实时检测道路口的车流量的可行性。研究结论为辅助驾驶的发展提供更多的方案，进一步提高了车辆完成高精度车道检测任务的效率，对我国的辅助驾驶发展提供一定的理论基础与依据。     

全景行车辅助系统在新能源客车上的应用

通过融合摄像头以及超声波雷达的行车辅助驾驶系统,能够使驾驶员在行车过程中直观地了解到车辆所处位置及车辆周围环境信息,进而保证行车安全。     

新款奥迪A8车夜视辅助系统(一)

1夜视辅助系统的功能新款奥迪A8车是第一种装备夜视辅助系统的奥迪车。装备夜视辅助系统的车辆在夜间行车时,可以帮助驾驶人提前识别危险情况。本系统将车辆前部的热敏图像显示在组合仪表显示屏上,通过红外摄像头采集图像,该摄像头安装在     

基于摄像头识别汽车随动辅助大灯的模糊控制策略

文章提出了一种基于摄像头识别的汽车随动辅助大灯的模糊控制策略。通过摄像头和图像处理对驾驶人驾驶姿态进行采集和分析,并根据这些数据针对驾驶人以及车辆,设计了一种对汽车随动辅助大灯的模糊控制策略,包括大灯左右转向和俯仰转向的控制策略。模糊控制综合考虑驾驶员的驾驶倾向和可能遇到的道路情况,实现辅助车灯的随动转向。仿真实验验证了所提控制策略的有效性。     

驾驶辅助技术在事故预防中的应用效果

越来越多的车型都搭载了驾驶辅助系统,部分驾驶人对这类系统的实际效果持怀疑态度。本文通过调研国内外相关研究,对几类主流驾驶辅助系统的事故预防效果进行综述。与相同条件下未安装驾驶辅助系统的车辆对比,研究人员发现多数驾驶辅助系统在事故预防方面发挥了明显的作用,降低了相关的事故率、保险索赔率,其中前向和后向的自动紧急制动系统效果最为显著。此外,驾驶人对驾驶辅助系统的接受度以及响应度均会影响事故预防效果。     

飞思卡尔推出新一代汽车全景系统芯片

<正>成360°全景摄像头系统MCU。驾驶辅助系统中的绝大部分功能都要依靠车外安装的摄像头,而随着技术进步,车企不仅仅对功能性有要求,对外观也有了更高的标准,它们希望摄像头能够变得更小,更不引人注目,从而不会破坏车辆的美观。小型摄像头能够更轻松地安装在车辆的前格栅、保险杠或侧视镜上。Qonvva MPC5606E芯片的尺寸仅为8×8毫米,可使摄像头的体积最多减小50%。     

雷达or摄像头探测?

正Q:关于车辆辅助驾驶系统,为什么有的车是用摄像头进行探测,有的车则是采用雷达波探测,二者有什么区别?A:您好,摄像头与人眼类似,善于判断障碍物的形状与尺寸,但遇到雨雾天气时"视线"很容易受到干扰,遇到强光熙射时也容易出现判断失误。曾经一位特斯拉车主利用Autopilot模式在高速上巡航,但不幸的是所驾驶的特斯拉由于前方强光愿意没能识别出一辆横在路上的卡车     

机器视觉在汽车驾驶辅助系统中的应用

机器视觉是汽车驾驶辅助系统应用领域的重要技术,文章主要综述了机器视觉在车道检测技术、交通标志识别技术、车辆识别技术、行人检测技术和驾驶员状态检测技术等领域的应用,着重介绍了机器视觉技术在上述领域目前的研究现状,为机器视觉在汽车驾驶辅助领域的进一步研究提供了参考。     

Virtual Eye Pod

正Q:请《汽车知识》的老师们给介绍一下捷豹的"Virtual Eye Pod"技术吧,这种技术会被量产吗?提问者:john A:您所说的"Virtual Eye Pod"是捷豹路虎集团(Jaguar Land Rover,JLR)在自动驾驶技术方面做的一项试验,其目标并不是对装备自动驾驶技术的车辆本身提供辅助,而是用以研究在行人与自动驾驶车辆共处于一个交通氛围当中行人的反应。由于目前全球绝大多数汽车厂商都已经开始在自动驾驶技术上进行相     

一种基于雷达和机器视觉信息融合的车辆识别方法

为提高先进驾驶员辅助系统对车辆前方环境识别的准确性,提出一种基于雷达和视觉传感器信息融合的车辆识别方法。系统工作前预先对毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定雷达坐标系和摄像头坐标系的变换关系。车辆识别过程中,首先根据雷达信息确定图像坐标系中的车辆识别感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行对称性分析获得车辆对称中心,并对车辆底部阴影特征进行分析处理完成车辆边缘检测;最后根据逆透视变换得到车辆识别宽度,根据识别宽度对识别结果进行验证。结果表明该算法具有较强的环境适应性和准确率,弥补了单一传感器在车辆识别中的不足。     

基于CNN和HUD技术的交通标志提醒辅助驾驶系统设计

为了提高驾驶的安全性,维护交通秩序,文章应用卷积神经网络(CNN)和抬头显示技术(HUD)提出了一种提醒驾驶员交通标志的系统。首先通过红外摄像头做成的视觉采集器收集车辆周围交通标志牌信息,再传递给训练好的卷积神经网络,通过卷积神经网络进行对捕捉到的图像进行识别并生成提示信息,然后通过抬头显示技术将卷积神经网络生成的提示信息显示到车辆的前挡风玻璃上,从而起到提示驾驶员辅助驾驶的作用。     

基于驾驶模拟技术的道路行车安全性研究综述

对驾驶模拟技术在道路行车安全领域的研究及应用现状和存在的问题进行了分析。在广泛调研国内外相关文献的基础上,对驾驶模拟器进行了分类,并总结了国内外主要代表性科研型驾驶模拟器的发展历程,分析了典型驾驶模拟器的自由度、主要特征和应用领域。以“人-车-路-环境-事故”为主线,从不良驾驶行为特性分析、车辆主动安全技术研究、道路与交通设计、车辆驾驶环境以及道路行车事故研究5个方面,系统地梳理了驾驶模拟技术在国内外道路行车安全领域的应用研究现状、存在问题以及应用展望。在不良驾驶行为特性分析方面,重点研究了运用驾驶行为特性开展分心驾驶行为和疲劳驾驶行为的识别;在车辆主动安全技术研究方面,综述了运用驾驶行为开展车辆底盘一体化控制技术、安全辅助驾驶控制技术和自动驾驶接管行为的评价研究;在道路与交通设计方面,综述了道路几何和标志标线等的设计评价;在车辆驾驶环境方面,综述了不良气象、路侧景观和交通冲突等驾驶环境对驾驶行为的影响;在道路行车事故研究方面,总结了道路行车事故再现和事故影响因素分析等内容。此外,对驾驶模拟技术进行了应用展望,主要包括特殊人群的驾驶行为特性、智能网联汽车系统的测试及验证、混合交通流环境下的行车安全问题。对未来应对驾驶模拟器的有效性评价、不适性以及二次开发等问题进行探讨,以便更好地促进驾驶模拟技术的发展。