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。     

基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测

将LabVIEW引入智能车辆研究与应用领域,提出基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测系统。该系统采用激光雷达探测智能车辆前方的物体,测到的距离数据经串口传输至计算机（LabVIEW）后,由LabVIEW对数据进行处理和分析,完成智能车辆前方障碍物检测。该系统设计了激光雷达控制、串口VISA操作、数据采集、处理及存储、直角坐标和极坐标图像、障碍物检测等程序。实验结果表明,该方案是可行的,可以作为研究智能车辆技术的一种新的方法。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测EI北大核心CSCD

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

基于OpenCV的AEB系统车辆检测和预警研究

为降低汽车换道时碰撞事故发生概率,提出基于OpenO_4CV的AEB系统车辆检测和预警算法。首先利用Haar-like+Adaboost实现前方车辆的识别与检测,并结合粒子滤波原理建立车辆跟踪模型。然后基于单目视觉模型对前方车辆距离进行测量,根据障碍物与车辆的安全距离估测碰撞时间。最后,基于AEB系统进行车辆防撞预警测试,测试仿真结果表明,在不干扰驾驶员正常驾驶的前提下,即碰时间的TTC算法性能最佳,有效提升了前方车辆检测预警精确率。     

车辆前方行驶环境识别技术探讨

基于雷达和视觉技术对车辆前方行驶环境识别,进而判断车辆安全状态和实现纵向横行运动状态警示和控制,其是实现汽车安全辅助驾驶的主要技术途径。介绍车辆前方行驶环境识别涉及到的雷达和视觉的一些技术,其中包括雷达种类和适用场合,雷达检测障碍物的算法,车用图像的性能要求,基于图像特征和模型的车道线识别的方法,利用图像实现其他环境信息识别的方法。     

面向交通安全的车辆间距测试技术研究

基于数字图像处理理论,提出了一种车间距离测试的方法,介绍了边缘增强与形态学处理相结合的图像预处理算法、阈值分割与判定树结合的障碍物检测方法以及反转透视测距计算模型,利用VC 平台编写了测距实验程序并组织了测距试验.试验结果表明,该测距方法简洁有效,能满足智能车辆测距工程需要,是一种可行的前方车辆距离测量方法.     

基于K-means算法的行人检测方法研究

行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视.结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法.首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图.其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据.再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标.试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础.     

基于激光雷达的无人驾驶车前方障碍物检测

无人驾驶车在越野条件下的环境感知技术是其实现自主导航功能的难题.由于越野环境复杂,障碍物种类繁多,对智能车周围环境的探测更是难上加难.选择越野环境下几种典型的障碍物作为检测目标,采用基于激光雷达面扫描的方法获取无人驾驶车前方路面图像信息,根据障碍物对于激光数据的不同特征,检测无人驾驶车前方静止的障碍物,主要包括水塘、石头或陡坡以及树木等.利用激光可直接测得障碍物距离数据的优势,基于投影变换原理进而求得障碍物的长、宽或高等三维信息.     

丰田凯美瑞轿车自适应巡航控制系统解析

汽车自适应巡航控制（AdaptiveCruiseControl，简称ACC）是从传统巡航控制发展而来的，当车辆通过雷达探测到前方没有汽车或其他障碍物时，执行传统巡航控制，按驾驶员设定的速度行驶；当雷达探测到前方有汽车切入或减速行驶时，启动ACC控制系统，根据驾驶员设定的车间距，通过控制车辆的节气门和制动器来控制速度和加速度，以实现设定的目标车头距，从而进行自适应巡航控制。