基于Prescan软件的行人检测仿真

行人的安全问题是智能交通系统中一个重要的环节,针对目前交通环境使用了一种融合了车载的激光雷达和摄像头数据的行人检测方法,将雷达和摄像头联合标定,将由雷达数据聚类得到的目标区域投影到图像中获取兴趣区域,然后根据行人对称度分析,腿部垂直边缘统计和基于Hausdorff距离的模板匹配的结果,分辨行人与非行人区域.并在交通仿真软件PRESCAN中把该车载的行人检测系统建模仿真,并添加该文的行人检测算法模块,论证了该算法的鲁棒性.      

一种融合UWB和视觉信息的行人预警方法

在先进驾驶辅助系统中,基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测,并且易受天气的影响,在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷,提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法,并对其进行卡尔曼滤波以减小误差,同时将得到的行人位置信息与基于视觉的行人检测信息融合,设定匹配规则防止多报警和误报警的情况。测试结果表明,融合方法能够增加对视野外以及被遮挡行人的危险预警,提高了行人检测预警系统的可靠性。     

汽车安全行人保护技术的研究现状及展望

分析了汽车与行人碰撞事故的特点,论述了汽车安全中行人保护技术的研究与应用现状,展望了未来行人保护的发展趋势。汽车被动安全主要通过碰撞试验和计算机仿真模拟等方法来研究行人保护技术,汽车主动安全主要通过各种传感器有效检测车辆周围的行人,实现避免汽车与行人碰撞的主动预警。集成化和智能化是汽车安全技术的发展方向,未来行人保护技术应该从碰撞事故发生后减轻损伤,逐渐发展到碰撞事故的避免和预防,结合多传感器信息融合技术,研制性价比高的行人保护装置和系统。     

车路协同环境下行人目标信息融合算法研究

车载行人识别系统由于存在检测距离精确度不高及受遮挡影响较大等问题,在弯道及交叉口情况下适应性差。为提高行人防碰撞系统的预警效果,提出在车路协同环境下的行人目标信息融合算法研究。采用路侧和车载摄像头检测行人轨迹信息,通过Kalman滤波进行信息预处理,其次分别通过时间对准、空间对准、轨迹关联和信息融合完成对行人目标的位置估计。最后,搭建实车实验平台,对提出的信息融合算法进行验证。实验结果显示,对于X方向的行人轨迹误差,通过轨迹融合后,行人轨迹最大绝对误差、绝对平均误差相比于融合前均有大幅度减小,分别为50.00%,55.56%;对于Y方向的行人轨迹误差,通过轨迹融合后,行人轨迹最大绝对误差、绝对平均误差相比于融合前均有大幅度减小,分别为40.00%,62.07%。实验结果表明,该融合算法提高了行人轨迹检测精度,增强了系统的预警精确度。     

基于交叉注意力机制的多模态感知融合方法

针对智能汽车道路目标检测任务中单一传感器感知能力有限、多传感器后融合处理复杂等问题,提出了一种基于Transformer交叉注意力机制的多模态感知融合方法。首先,利用交叉注意力机制能较好地融合多模态信息的优势,搭建了基于深度学习方式的端到端融合感知网络,用以接收视觉与点云检测网络的输出,并进行后融合处理。其次,对点云检测网络的三维目标信息进行高召回处理,与视觉图像检测器输出的道路目标信息一同作为网络的输入。最后,通过网络实现二维目标信息向三维信息的融合,输出对三维目标检测信息的修正,从而得到准确度更高的后融合检测信息。在KITTI公开数据集上的验证指标表明,通过所提融合方法引入二维检测信息后,相比较PointPillars、PointRCNN、PV-RCNN及CenterPoint四种基准方法,对车辆、骑行人、行人3种类别的综合平均提升分别为7.07%、2.82%、2.46%、1.60%。通过与基于规则的后融合方法对比,所提融合网络在行人和骑行人中等、困难样本检测上,分别有平均1.88%与4.90%的提升。进一步表明所提方法具有更强的适应性与泛化能力。最后,进行了实车试验平台的搭建及算...     

基于改进YOLOv2模型的驾驶辅助系统实时行人检测

为解决驾驶辅助系统(ADAS)对复杂背景行人和小尺寸行人检测精度较低的问题,基于深度神经网络模型YOLOv2建立了ADAS实时行人检测模型YOLOv2-P。首先在特征提取网络中采用参数化修正线性单元激活函数,以从训练数据中自适应地学习参数,并在行人检测网络中采用多层特征图融合方法,将低层特征图信息与高层特征图信息进行融合;然后使用交叉熵损失函数替代YOLOv2模型中的sigmoid激活函数,并对宽度、高度损失函数进行归一化处理;最后采用迭代自组织数据分析算法对行人数据集中行人边界框尺寸进行聚类。试验结果表明:相比于YOLOv2,YOLOv2-P对复杂背景行人及小尺寸行人的检测精度有明显提升,能够满足ADAS行人检测准确性和实时性需要。     

基于人体典型部位特征组合的行人检测方法

为实现汽车主动安全对行人的保护,提出一种组合人体典型部位特征的行人检测方法。利用查表型的Gentle Adaboost算法来训练经加权Fisher线性判别算法优化的梯度方向直方图特征,形成一个强分类器对行人腿部区域进行检测;行人初步定位后,根据其头部轮廓变动较小的特点,运用模板匹配的方法对其进行检测;最后根据腿部与头部检测结果,综合采用部位约束、特征转化和分类器阈值调整的方法对检测结果进行融合。结果表明,该方法能有效排除大部分虚警,提高检测行人的准确性。     

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.     

前沿技术

高级行人探测系统具自动紧急制动功能 TRW今年在德国Wueschheim举行的大型试驾活动中,展示了全方位领先的认知型或智能安全系统。其亮点之一,是最新研发的前视型行人探测与事故缓解系统,它借助先进的信号处理算法,融合视频摄像数据和雷达传感器数据,     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果表明:该方法可实时检测跟踪前方车辆,具有比融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测方法更好的可靠性与鲁棒性。     

雷达与视频融合的交通信息感知技术研究

交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一，可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑，是践行“交通强国”战略的基石。目前，常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等，但这些单一的交通信息感知设备普遍存在信息感知不全面、精度不高的问题。本文研究基于雷达与视频融合的交通信息感知技术，将毫米波雷达和视觉传感器两者的检测数据有机融合，从而实现大范围、精准而全面的交通信息感知，以期为交通的智能化、信息化发展奠定基础。     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割

轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW (Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS (Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明：ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。     

Technology analysis and low-cost design of automotive radar for adaptive cruise control system

Recently, the advanced driver assistance system (ADAS), which helps mitigate car accidents, has been developed using environmental detection sensors, such as long and short range radar, lidar, wide dynamic range cameras, ultrasonic sensors and laser scanners. Among these detection sensors, radars can quickly provide drivers with reliable information about the velocity, distance and direction of a target obstacle, as well as information about the vehicle in changing weather conditions. In the adaptive cruise control system (ACCS), three radar sensors are usually needed because two short range radars are used to detect objects in the adjacent lane and one long range radar is used to detect objects in-path. In this paper, low-cost radar based on a single sensor, which can detect objects in both the adjacent lane and in-path, is proposed for use in the ACCS. Before designing the proposed radar, we analyzed the world-wide radar technology and market trends for ACCS. Based on this analysis, we designed a novel radar sensor for the ACCS using radar components, such as an antenna, transceiver module, transceiver control module and signal processing algorithm. Finally, target detection experiments were conducted. In the experimental results, the proposed single radar can successfully complete the detection required for the ACCS. In the conclusion, the perspective and issues in the future development of the ACCS radar are described.     

基于差异性区域预测的行人与骑车人联合检测

本文中针对自动驾驶车辆在环境感知过程中易将行人与骑车人混淆的问题,提出一种有效区分行人与骑车人的联合检测方法,并基于快速区域卷积神经网络Faster R-CNN进行改进.首先,通过增加一个子网络提取图像形状特征通道,将其与主干网络生成的特征图进行聚合,额外的形状语义通道用以辅助检测器区分行人与骑车人的特征;接着,通过构...     

长测距雷达在轿车上的布置应用

介绍了上海通用汽车某车型在前期开发工作中长测距雷达布置设计的一系列要求以及相关设计方法和设计经验。主要包括雷达空间布置要求,行人保护的分析,雷达支架的动态分析,以及与之相关的造型外观设计优化需求,为长测距雷达在其他轿车上的布置提供参考。     

基于文献计量的步行交通研究现状与趋势分析

应用统计方法和科学知识图谱软件CiteSpace，对2012～2021年知网和WOS步行研究的文献信息进行分析。通过分析历年发文量，找出领域核心期刊、主要作者和机构，了解领域的研究概况；通过关键词词频统计和突发词检测，分析国内外步行研究热点和趋势，确定步行交通领域重点关注方向为“行人过街”、“交通安全”，以及步行的“智能交通”；最后，通过文献阅读，总结梳理了3个方向近年研究成果和发展趋势。     

Low cost design of parallel parking assist system based on an ultrasonic sensor

This paper presents a low cost design and implementation of a parallel parking assist system (PPAS) based on ultrasonic sensors. Generally, a PPAS requires several types of sensors, such as an ultrasonic sensor, camera sensor, radar sensor and laser sensor for parking space detection. However, our proposed PPAS only requires two ultrasonic sensors on the front and lateral sides for parking space detection. Moreover, a steering angle sensor and wheel speed sensor installed in the vehicle are used to obtain vehicle position information for localization in ultrasonic range data. The hardware architecture of the PPAS based on an electronic control unit (ECU) module, sensor modules and a human machine interface (HMI) module was proposed. Moreover, the software architecture of the PPAS is based on system initialization, scheduling, recognition and a control algorithm. In particular, a novel sensor algorithm was proposed to minimize the vehicle corner error of the ultrasonic sensor. A prototype of the PPAS based on the proposed architecture was constructed. The experimental results demonstrate that the implemented prototype is robust and successfully performs parking space detection and automatic steering control. Finally, the low cost design and implementation of the PPAS was possible due to the cheap ultrasonic sensors, simple hardware design and low computational complexity of the proposed algorithm.     

Vehicle distance estimation using a mono-camera for FCW/AEB systems

For robust vision-based forward collision warning (FCW) and autonomous emergency braking (AEB) systems, not only reliable detection performance including high detection rate and low false positives but also accurate measurement output of a target vehicle is required. Especially, in order to reduce false alarm or activation of FCW/AEB systems, the systems require the precise measurement output of a target object, such as position, velocity, acceleration, and time-to-collision (TTC). In this study, we developed a measurement estimation algorithm of a target vehicle using a monocular camera. This method estimates two cases of vehicle widths for a target vehicle by using the detected lane information and a pin-hole camera model. After that, the position, velocity, acceleration, and TTC of a target vehicle are estimated by using a Kalman filter for the each estimated vehicle width. To improve robustness, the both estimation results using the detected lane information and the pinhole camera model are fused. This estimation algorithm was evaluated and compared with the state-of-the-art technology. As a result, the proposed measurement output estimation method can improve the performance of the FCW/AEB systems.     

世界智能车辆行人检测技术综述

对世界智能车辆行人检测技术进行综述,重点介绍世界主要发达国家智能车辆行人检测技术的研究方法以及所采用的传感器,提出了智能车辆行人检测技术当前存在的一些问题,展望了今后的发展趋势。