汽车LED大灯灯光智能切换装置的设计

文章设计了一种能因汽车会车时自动调节远近光灯的系统装置,讨论了其设计方法和实现电路等问题。系统可以在汽车夜间正常行驶时开启远光灯,当会车时远光灯自动切换为近光灯,避免会车时灯光太强且直射眼睛,使得司机产生眩目从而影响视线,造成不必要的交通事故,达到最优化使用汽车照明系统,提高夜间驾车的安全性。     

基于红外摄像技术的自适应远光灯控制系统

文章根据目前车辆夜间远近光切换不及时,易造成车辆前方非机动车驾驶员和行人产生炫目的现象,提出了一种利用红外摄像技术和毫米波雷达测距技术的自适应远光灯控制系统。该系统利用红外摄像和雷达获取车辆前方的路面信息,通过控制器的内置算法计算出车辆当前时刻以及下一时刻的远近光照明状态。     

基于毫米波雷达的车辆测距系统

文章介绍了毫米波雷达的原理及其在驾驶辅助系统中的应用,在汽车行驶过程中与前方物体之间测距,进行评估测速,建立起汽车的主动安全防撞系统,提高汽车主动安全辅助驾驶性能。分析了毫米波雷达对比其他传感器的优点,系统计算分析了制动距离,最终实现车载计算机结合相关信息后提示驾驶员制动或者车辆自动制动。     

汽车前方静动目标状态转移机理与分类算法EI北大核心CSCD

为解决利用雷达回波实现静止目标和运动目标的准确识别这一驾驶辅助系统的关键技术问题,本文中基于地面目标运动状态转移机理提出了一种基于时间窗的汽车前方静动目标状态分类方法。在地面静动目标运动状态与转移机理分析的基础上,将目标分为静止目标、同向运动目标、反向运动目标、起停目标和未分类目标等5类,建立了在固定时间窗内的目标运动状态的转移状态机模型,并确定了目标状态转移的条件阈值和时间窗长度,最终在驾驶辅助试验车上进行了前方同向或反向行驶车辆、树木等静止物体和制动停车车辆等各种典型工况下的识别试验,为实现基于毫米波雷达的自适应巡航与自动紧急制动的驾驶辅助系统的工程化提供了技术支撑。     

SmartBeam 提高夜间驾驶安全性

SmartBeam智能远近光灯控制系统使用了CMOS（补足性金属氧化半导体）图像传感器，具备内置的逻辑运算程序，能根据交通光照状况自动地切换远光灯和近光灯。     

SmartBeam~提高夜间驾驶安全性

SmartBeam智能远近光灯控制系统使用了CMOS（补足性金属氧化半导体）图像传感器，具备内置的逻辑运算程序，能根据交通光照状况自动地切换远光灯和近光灯。     

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。     

谷歌无人驾驶汽车装用的雷达传感器

叙述谷歌无人驾驶汽车用激光雷达传感器与自动制动系统用车载毫米波雷达传感器,阐述恩智浦半导体公司试制的77GHz频段车载毫米波雷达用收发器。     

一种汽车前组合灯设计方案

文章阐述了一种前组合灯设计方案,该前组合灯远近光灯采用35W氙气灯光源,配合远近光一体式透镜,使用更小的空间同时实现远近光灯,由于氙气灯泡的出色表现,完美解决了客户对灯光效果的抱怨。该前组合灯包含昼间行车灯功能,通过LED光源,光导管式反射结构,以及电流控制电路,仅使用位置灯的空间,同时实现了昼间行车灯功能。该前组合灯采用AFS自动调光系统,通过灯光上下左右自动调节,给予客户更舒适的体验。     

您开车,灯光我来调节解 读动态车灯辅助系统

动态车灯辅助DLA（Dynamic Light Assist）系统是驾驶员辅助系列功能中的又一项创新技术。与本刊上期介绍的远光灯辅助系统用切换远近光灯的方法改变照程不同,DLA是在不关闭远光灯即不改变足够的照明亮度的情况下,根据交通状况灵活地调节远近光灯的照程,目的是避免对其他车辆的驾驶者造成眩目的前提下不熄灭远光灯,从而提高夜间驾驶的安全性。     

Smart Beam(R)提高夜间驾驶安全性

CmartBeam(R) 智能远近光灯控制系统使用7CMOS(补足性金属氧化半导体)图像传感器,具备内置的逻辑运算程序,能根据交通光照状况自动地切换远光灯和近光灯. 最初的SmartBeam(R)系统是这样工作的:当环境光线足够暗并且附近没有其它行驶车辆灯光时,SmartBeam(R)自动开启远光灯;当SmartBeam(R)探测到对面车辆的前照灯或前面车辆的尾灯时,它又自动将远光灯切换成近光灯.     

防患于未然——汽车毫米波雷达

伴随着汽车电子科技的发展,汽车雷达已经发展成为主动安全系统中不可或缺的重要技术。丰田国王的“侧前方预防碰撞安全系统”作为新一代汽车雷达的代表。更是展示出了其毫米波雷达的绝对优势。侧前方预防碰撞安全系统共有三个毫米波雷达（全车共有四个毫米波雷达）,除了原来用于检测前方车辆的毫米波雷达之外,还在保险杆的左右侧安装了侧前方用毫米波雷达,从而扩大了检测范围。     

防患于未然——汽车毫米波雷达

伴随着汽车电子科技的发展，汽车雷达已经发展成为主动安全系统中不可或缺的重要技术。丰田国王的“侧前方预防碰撞安全系统”作为新一代汽车雷达的代表。更是展示出了其毫米波雷达的绝对优势。侧前方预防碰撞安全系统共有三个毫米波雷达（全车共有四个毫米波雷达），除了原来用于检测前方车辆的毫米波雷达之外，还在保险杆的左右侧安装了侧前方用毫米波雷达，从而扩大了检测范围。     

自适应巡航控制系统中主目标车辆的识别与跟踪

实时准确的识别与跟踪目标车辆的能力决定了自适应巡航系统性能。根据目标识别和目标跟踪的不同特点,在对毫米波雷达信号初步过滤的基础上,开发了具备目标识别、跟踪及功能切换的算法,提高了目标数据的连续性和稳定性。同时,为减少弯道误报问题,开发了基于CAPL的雷达数据处理程序。通过实车与DGPS差分定位对比试验数据表明,该算法能够在直道和弯道工况下实现目标的准确识别,为自适应巡航系统开发提供了保障。     

基于多传感器的军用车辆前方目标提取和融合算法研究

在目标车辆识别算法中,通常采用单一传感器作为感知器件。不论是摄像头还是雷达,都因为自身缺陷导致识别出的目标不准确,给ADAS系统的决策控制带来困难。文章提出了一种基于视觉传感器和毫米波雷达相融合的目标识别算法。该算法利用多传感器信息融合技术,按照本车道前方最危险目标(CIPV)的原则,并结合滤波原理,对目标车辆进行识别、提取和跟踪,以剔除无效目标,保留唯一、有效、可靠、稳定的目标,为ADAS系统的决策控制提供依据。     

实现汽车夜间行驶会车远光自动变近光系统的探讨

本文探讨了汽车夜间行驶中对向会车时,大灯远光产生的灯光对驾驶员视线的影响,并且基于该问题研究了大灯远近光自动切换的方案。     

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。     

智能网联产业链分析:毫米波雷达成关键部件

<正>随着大众对汽车驾驶安全性、舒适性要求的不断提升,人们正进入一个新兴的"汽车雷达时代",伴随着很多创新发展、颠覆性技术和新晋厂商。毫米波雷达是未来车载主力传感器之一,它将和摄像头、激光雷达、超声波传感器一起为高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车"保驾护航"。本文将对车用毫米波雷达发展的现     

基于毫米波雷达的自动紧急刹车系统设计

设计了一种基于毫米波雷达的自动紧急制动(A EB)控制系统,其能够自动检测前方的障碍,并在紧急情况下发出预警信号提醒驾驶员制动甚至主动强制制动,保证驾驶员安全。基于ARS408-21毫米波雷达,设计了上位机雷达标定软件用于配置、标定雷达参数和获取雷达检测的目标信息。基于MPC5748G微控制器设计了外围电路系统板,作为A EB系统主控制器。制定了基于车速和碰撞时间的预警和紧急制动策略。A EB系统的实车试验结果表明,系统功能符合设计要求,提升了汽车的主动安全性能。