驾驶疲劳检测技术概述

介绍了驾驶疲劳检测的原理,列举了当前常用的驾驶疲劳检测技术并对各种检测技术进行对比分析;从驾驶人疲劳判别的研究、可穿戴设备在驾驶疲劳检测中的应用、多信息融合及多功能智能车载设备的研发、大数据及云计算技术在驾驶人疲劳检测的应用4个方面指出了驾驶疲劳检测的发展趋势.     

疲劳驾驶检测方法研究进展

介绍了疲劳驾驶的特征表现、产生原因以及目前国内外在疲劳驾驶检测技术和预警系统的研究成果及其发展趋势,分析了目前疲劳驾驶研究中存在的不足,提出了疲劳驾驶研究的两个平行发展方向,一是建立驾驶员的驾驶行为与疲劳表象之间客观、精确的数学模型;二是建立车辆行驶特征与疲劳程度的关系。     

重型商用车预见性自适应巡航控制策略研究

为提高商用车巡航系统的经济性与安全性，设计了考虑节油安全驾驶的商用车预见性自适应巡航控制系统（predictive adaptive cruise control system,PACC），基于前方道路坡度规划了预见性巡航经济车速，针对巡航过程中受前车影响产生制动干扰的问题，提出了一种利用前车信息进行优化的预见性自适应巡航控制策略。基于前方道路坡度设计了自适应车间距，规划主车行驶车速，实现了预见性自适应巡航行驶。基于一汽解放JH6重型商用车进行了实车试验，研究结果表明：该算法可以有效降低燃油消耗量并缓解驾驶员驾驶疲劳，为商用车辅助驾驶系统的开发提供了极为重要的理论及实际价值。     

疲劳驾驶预警系统的研究进展

疲劳驾驶已成为交通安全的重要隐患,严重威胁着人们的生命和财产安全。本文分析疲劳驾驶预警系统的研究难点,介绍当前有代表性的预警系统,并在此基础上对这些预警系统的优缺点进行了对比分析,最后对疲劳驾驶预警系统的发展趋势进行了展望。     

基于车联网技术车辆火情监控预警系统设计

提出一种基于车联网技术的车辆火情监控预警系统,在无需新增专用传感执行器及控制终端的前提下,以车联网主机为火情判断、控制主体,车辆已搭载系统中各类控制器、传感器、执行器为火情监控预警系统感知、执行机构,通过对车辆温度场、空气质量、电流值、燃油量等数据流进行监控,比对各系统故障码,实现汽油车辆、电动车辆火情判定、预警,协助乘客开展自救,并同步将火情信息通过车联网上传后台服务器由汽车生产企业开展火情处置。     

基于深度学习与漏磁探伤的桥梁缆索检测预警系统研究

为准确、全面地评估桥梁缆索的损伤，开发了基于深度学习和漏磁探伤的桥梁缆索检测预警系统。该系统主要由检测平台和预警平台两部分组成，利用检测平台中爬索机器人的高清摄像头和磁传感器列阵收集缆索表面的缺陷图像及漏磁信号数据，随后将缺陷图像输入到深度学习模型中对其进行自动分类与识别，利用小波分析处理漏磁信号数据以确定内部高强钢丝锈蚀缺陷位置，并根据检测到的数据提出了五级预警。为验证桥梁缆索检测预警系统的可靠性，利用该系统对4座在役斜拉桥的缆索进行检测。结果表明：该系统嵌入的深度学习模型和经过小波分析处理后的磁信号能够准确识别桥梁缆索表面的缺陷特征和内部钢丝锈蚀位置；该系统中预警平台可以将检测信息及时发送给管养部门，便于其采取相应的补救措施。     

Hilbert-Huang变换结合近似熵在疲劳驾驶时脑电分析中的应用

研究疲劳驾驶状态下驾驶员脑电信号的特征。结合Hilbert-Huang Transform(HHT)方法和近似熵方法,提出了一种新的脑电信号处理方法:HHT近似熵方法,首先用HHT方法把脑电信号分解为多个内在的模式分量,然后求取各个模式分量的近似熵值,探讨疲劳驾驶时脑电信号的非线性特征。在汽车模拟驾驶仪上进行疲劳驾驶,同时用脑电测量仪器测量驾驶员脑电,用HHT近似熵方法对正常静坐、正常驾驶、疲劳静坐、疲劳驾驶4种脑电信号进行具体的分析处理,结果表明d_2、d_4近似熵比值可以区分4种脑电信号,可以作为疲劳驾驶时的脑电特征。为疲劳驾驶的预警系统研究提供了理论上的一些依据和参考。     

基于CANoe的商用车充电监控系统设计

为便于商用车充电现场检测工作,设计一种基于CANoe软件的商用车充电监控系统。该系统可实现充电交互数据监控及电池能量估算功能。     

集中数据管理的汽车工厂生产控制系统研究与应用

针对汽车制造生产控制系统的研究、开发及应用,实现了对全厂的生产计划发布、生产信息实时显示、异常信息传递快捷化、全厂车体实时跟踪、产品质量可追溯、设备状态可监控、物流配送有指示,提高了汽车工厂生产信息化与电气控制系统集成度,解决了系统间"信息孤岛"问题,为未来汽车工厂信息化与智能化系统设计与开发提供了产品基础。系统更好地利用了AVI车体跟踪信息,在商用车生产企业实现了更高精度和更好管理水平的质量设备管理与物流上线指示功能,对未来粗放型汽车生产企业向精益化管理转变提供了良好的信息化系统规划设计案例。     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

疲劳驾驶检测方法研究进展

疲劳驾驶是诱发交通事故的重要因素,研究如何快速准确地识别出驾驶员的疲劳状态,并在事故发生前进行疲劳预警,对预防疲劳驾驶、促进交通安全具有重要的研究价值和社会意义。文章从疲劳的检测原理出发,对比介绍了基于驾驶员生理特征、车辆行为特征、驾驶员面部特征的疲劳检测方法,重点分析了基于机器视觉的疲劳驾驶检测研究现状及其特点,以期为研究人员提供新思路。     

智能车辆的障碍物检测研究方法综述

按照使用传感器的不同类型来分类，对智能车辆的障碍物检测和识别技术进行了综述，并分析各种障碍物检测方法。这些方法中主要包括基于立体视觉方法、基于激光雷达的方法：基于彩色机器视觉的方法及基于结构光的方法等等，同时作者指出任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，因此利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，是未来该领域的研究重点与难点。另外，还介绍了近几年一些研究机构在该领域的研究成果，并对所使用的一些算法进行简要的概括，为我国在智能车辆的障碍物检测领域的发展提供借鉴。     

一种商用车铅酸蓄电池状态监控系统的开发

本文介绍一种商用车铅酸蓄电池状态监控系统的开发,系统实现蓄电池传感器实时采集蓄电池状态参数信息,并通过TBOX将数据上传至后台服务器,进行数据存储分析及报警判断,并将亏电报警信息推送给手机客户端,提醒用户注意。同时,系统根据蓄电池SOC值的限值判断,进行电磁开关的切断控制,以保证车辆的正常起动。     

基于云计算的高速公路交通安全预警

为完善高速公路交通安全预警系统和提升预警的准确性,本文基于云计算技术,研究高速公路交通安全预警系统.详细分析了信息采集子系统、信息数据处理子系统和信息发布子系统3个子系统.本系统采用传感设备实时定期采集高速公路运行状态各项信息,使用通信技术将海量数据输入信息处理服务器,然后通过网络将数据传输至云计算中心服务器,由此提供数据评估与预警等云计算服务,并将预警信息通过信息发布设备进行发布.     

基于图像纹理分析的动态车辆识别方法研究

在智能交通系统中,动态图像识别技术是系统应用的基础核心技术之一。以应用于交通监控、智能驾驶系统等场景的HSV空间动态车辆识别为基础,研究并论证提出了新的检测识别方法,实现对运动车辆的检测识别、目标追踪、驾驶辅助等功能。研究问题的难点是,如何从复杂的背景中分割运动物体,是检测方法能否有效的至关重要的一步,在研究了目前存在的各种方法之后,提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法,算法基于HSV空间图像处理,采用最大类间方差法获取相邻帧二值化阈值,利用纹理信息进一步确定动态图像以及确认图像范围。通过截取由监控系统获取的视频信息,并对其进行图像处理检测车辆移动轨迹。从监控视频信息中获取两帧不同时刻的图像信息,在HSV空间进行相邻帧检测。由于阈值的选择将直接影响判断精度,本研究将固定阈值法进行了改进,该阈值是通过统计模型对整幅图像上灰度值进行计算,并通过最大类间方差法确定阈值。最后经过实际视频图像验证,仿真试验流程清晰,试验结果达到预期设想。     

电动助力转向系统在商用车上的应用研究

文章对电动助力转向系统的工作原理、优越性及其应用现状进行了简要说明,对比乘用车对商用车的结构和工况特点进行了分析,并从关键零部件选型、助力特性设计等方面对电动助力转向系统在商用车上的应用进行了研究。作为电动助力转向系统的未来发展方向,文章末尾对线控转向技术进行了简要介绍。     

人机界面设计趋势:智能化

<正>汽车互联化、智能化趋势对人机界面(HMI)设计提出了更高要求。随着汽车互联技术的发展,驾驶员可以接收并发送更多信息,这同时也给HMI设计带来了挑战。尤其是,随着驾驶员辅助系统以及自动驾驶技术的使用,更多环境信息需要人机界面与驾驶员进行互动,对人机交互界面也将提出全新要求。如何以更加智能、直观的方式进行信息展示,同时确保驾驶的安全性和舒适性,     

空压机的故障分析及检测

随着中国商用车的发展，常规制动系统的技术不断提高以及空气悬架系统在商用车辆领域的用量不断增大，对空压机的要求也越来越高，威伯科公司是世界范围商用车空气制动系统研究和生产制造商，持有最先进的技术，并且在这一领域始终处于领导地位，众所周知商用车是最重要的公路运输工具，无论是大客车或者载货车，准确、可靠的检测方法和检测设备的精度直接关系到产品应用的准确性和车辆的安全性。     

汽车车内监控系统的发展路径分析

车内监控系统被定义为安全类产品。通过回顾车内监控系统的发展历程,论述车内监控系统发展的3个阶段及其典型特征。详细分析了车内监控产品的特征。对车内监控系统的发展路径进行判断,分析车内监控系统市场的发展,探讨未来车内监控系统的技术发展路径。     

基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测系统研究

列车司机疲劳驾驶严重威胁列车行车安全.为弥补人眼检测方法存在的不足,提出了1种基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测方法.该方法首先采用AdaBoost算法检测人脸区域,然后采用Camshift算法对人脸进行跟踪,并对人脸的旋转角度进行计算,得出其旋转角速度以及旋转角加速度,最后根据其头部的倾斜角度以及旋转角速度综合判断列车司机的疲劳状态.建立了头部旋转物理模型,得到头部自由旋转时角速度与角加速度随旋转角度的变化曲线.在上述方法的研究基础上,研发了1个基于头部偏转情况判断疲劳驾驶的系统.该方法的疲劳检测成功率为87.5％,但其只能对头部缓慢倾斜和头部突然向两侧倾斜这2种疲态状态进行报警,尚不能对打呵欠、低头、闭眼等其他疲劳状态做出反应,需与其他检测方式结合使用.