一种基于机器视觉的车道偏离报警系统

本文介绍了车道偏离报警系统及其国内外的研究现状,重点介绍了基于机器视觉的车道偏离报警系统。对基于机器视觉的车道偏离报警系统中的CPCI架构的硬件结构和车道线实时检测算法进行了描述,提出了一种切实有效的车道线检测算法。     

越野车车道偏离告警系统问世

据美国一家研究公司的最新报告称，其已经开发出一种新的车道偏离告警系统，该系统旨在减少汽车侧倾事故。     

基于ISD4003的车道偏离警示系统语音报警实现

介绍了车道偏离警示系统的语音报警实现方法和MC9S12DP256单片机与ISD4003语音芯片之间的SPI串行通信原理,给出了MC9S12DP256单片机与ISD4003语音芯片的电路连接及软件控制,实现了车道偏离警示系统的组合放音的设计。     

车道偏离辅助系统技术现状与发展

汽车车道偏离辅助系统的主要作用是实现汽车的横向主动安全,当汽车无意识偏离车道时,该系统将对驾驶员进行预警提示,并在必要时对汽车进行主动控制,使汽车保持在车道内以避免发生事故.文章介绍了车道偏离辅助系统的结构功能,对车道检测、驾驶员意图识别、车道偏离决策算法以及车道保持控制算法等关键技术的研究现状进行了分析总结,针对车道...     

基于机器视觉的车道偏离警告系统研究综述

介绍了采用智能车辆道路系统对策的车道偏离避撞警告项目和近十几年来开发出的一些典型的基于视觉的车道偏离警告系统,并就这种系统所采用的警告标准进行了总结,最后对车道警告偏离系统研究的发展趋势进行了简述。     

车道偏离预警系统研究概述

本文介绍了车道偏离预警系统的研究背景和近十几年来国内外开发出的一些典型的车道偏离警告系统,最后指出了车道警告偏离系统研究的发展趋势。     

车道偏离预警算法研究

为提高车辆行驶的主动安全性,文章根据车辆偏离速度将TLC算法和FOD算法相结合,针对车道偏离预警系统提出了多模式车道偏离预警算法,并搭建Simulink模型,结合Carsim进行联合仿真实验。仿真结果表明,提出的算法能更好的进行车道偏离预警。     

保持车道的援驾系统

NHTSA在去年对2001年统计数据进行的研究表明：美国发生的致死交通事故中55％是因汽车行驶偏离车道造成的，其主要原因是驾驶员分心、大意或打盹。     

基于小波分解的车道偏离预警算法研究

针对当前车道偏离预警系统成本高且精度较低等问题,提出基于小波分解的车道偏离预警算法。该算法利用车载CCD实时采集路面图像信息,运用小波分析对图像进行去噪和二值化处理,利用车道线对称性精确识别车道线,通过判定车道中心线所在位置辨识自车是否偏离车道。试验结果表明该算法能对主车的偏离进行准确识别,识别精度达到95.4%。     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测.算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响.     

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。     

基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型

文章给出了横向预瞄偏差的概念，提出了一种基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型。通过计算机仿真，验证了该控制模型的正确性。该模型与现行的预瞄驾驶员模型相比，具有理解容易，分析计算简单，实用性强的优点。     

基于3DCS的发动机前端轮系装配偏差仿真分析

基于三维公差分析软件3DCS对某发动机各附件带轮进行了装配偏差仿真分析.结果表明,该发动机各附件带轮相互切线与理想平面夹角公差均不能满足设定目标要求.依据分析结果对超差率较大的零部件尺寸及公差进行了修正,修正后各附件带轮的总超差率明显减小,满足公差要求,解决了该发动机前端轮系装配偏差造成发动机噪声大的问题.     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术研究

在无人驾驶领域,随着车辆上布置的传感器不断丰富,无人驾驶系统可以从周围环境获得更多的信息,从而为车辆的自主判断行为决策带来可能。然而即使是有经验的驾驶员在进行变道动作的时候也需要格外的小心,因此无人驾驶系统的变道行为分析需要做到足够准确和谨慎,才能保证安全性,这也正是目前为止还没有非常完善的无人驾驶变道决策系统的原因。本文提出一种基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术,帮助无人驾驶车辆在道路行驶中进行更有效、更安全的自主变道决策。     

基于路面图像对称性的车道偏离识别方法研究

利用车道边缘信息定义了边缘分布函数EDF,通过分析车道线在道路图像中的方向变化来判断车辆是否偏离了车道中央。将车道偏离识别问题通过EDF函数本身重要形态特征对称轴转换成一个数学问题,减少了动态道路场景噪声的影响,无需在测量车道方向时考虑摄像机自身的参数,提高了适应随机和动态道路环境的能力,是一种可靠的车道偏离识别方法。     

车道识别过程中搜索车道线的方法

提出了一种在RO I(region of interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的车道识别算法,使其能够很好地处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态搜索窗口,除了能精确地追踪车道标志线之外,还能应用于弯路路况。运用LM edSquare曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性。由于RO I的建立,整个识别过程的计算量大大降低,适应实时性要求。