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汽车工程 2011年第9期33卷 777-781页

作者：董红召陈炜烽陈宁郭明飞浙江工业大学智能交通系统联合研究所杭州310014 特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室杭州310014 浙江科技学院杭州310023

针对现有安全状态判别模型未能兼顾行车安全与道路空间资源利用率,且忽略了实际行驶环境下动态制动减速度信息的问题,提出了车路集成条件下车辆防撞预警安全状态判别模型。通过车-路通信协作实现对路面类型等实际行驶环境因素的动态识别... 详细信息

针对现有安全状态判别模型未能兼顾行车安全与道路空间资源利用率,且忽略了实际行驶环境下动态制动减速度信息的问题,提出了车路集成条件下车辆防撞预警安全状态判别模型。通过车-路通信协作实现对路面类型等实际行驶环境因素的动态识别,并确定车辆采取制动措施时所能获得的动态制动减速度;通过分析前车与自车的有效制动时间和车辆制动全过程,建立了新型临界跟车距离模型,并给出了模型关键参数的获取方法。仿真结果表明,该判别模型具有较强的自适应性,更贴近车辆实际行驶环境下的制动过程,有利于提高道路空间的利用率。

关键词：车路集成车辆防撞预警安全状态判别模型

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基于DSRC车载通信的车辆防撞预警研究

基于DSRC车载通信的车辆防撞预警研究

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作者：谢礼猛江苏科技大学

学位级别：硕士

近年来随着车辆的增多,交通事故愈发增多,如何解决交通安全问题成为具有现实意义的课题。伴随智能交通技术的不断成熟,车辆间通过信息交互实现车辆防撞预警,可以保证安全驾驶及减少交通事故。因此,本文设计了一个基于DSRC的车载通信预... 详细信息

近年来随着车辆的增多,交通事故愈发增多,如何解决交通安全问题成为具有现实意义的课题。伴随智能交通技术的不断成熟,车辆间通过信息交互实现车辆防撞预警,可以保证安全驾驶及减少交通事故。因此,本文设计了一个基于DSRC的车载通信预警系统,通过获取车辆间的状态信息进行车辆防撞算法处理,将存在的危险信息传递给驾驶员。本文首先是DSRC车载通信预警系统的设计,系统包含车载设备和应用层模块。车载设备通过组合定位模块获取自车的高精度定位信息,通过DSRC模块与邻车定位信息进行交互,以及通过车内局域网实现与应用层模块相连。接着应用层模块通过Android系统设计实现车辆防撞预警功能,包括数据采集及处理、预警信息显示。然后着重研究了车辆防撞预警算法,在原有的安全时间算法TTC的基础上,提出基于不同车速对应不同的安全预警时间阈值,实现合适预警时机。最后进行系统搭建和实车实验,包括DSRC性能、定位性能及车辆防撞预警算法性能的测试。实验结果表明,本文设计的DSRC车载通信预警系统是可行的和合理的,可以很好实现车辆防撞预警功能。本文将DSRC用于车载通信可以实时交互车辆间的信息,通过改进的车辆防撞预警算法进行处理,具有很好的实用性和创新性,对于辅助交通安全驾驶具有重大意义。本文完成的主要内容包括:***车载通信预警系统的设计;2.基于Android的预警系统应用模块的设计;3.改进的车辆防撞预警算法的设计;4.通过实车实验,对DSRC性能、定位性能以及车辆防撞预警算法进行测试,并对测试结果进行分析及结论。

关键词：智能交通交通安全车辆防撞预警车载通信 DSRC

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基于机器视觉的前方车辆检测与测距研究

基于机器视觉的前方车辆检测与测距研究

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作者：卢贺重庆交通大学

学位级别：硕士

汽车工业经过近百年的发展,已经越来越融入到人们的生活当中,同时交通事故的频发给人们的生命财产安全带来了极大的威胁,汽车的安全行驶成为了一个亟待解决的问题。随着科技的进步发展,智能驾驶越来越成为一个重要的发展领域,基于视觉... 详细信息

汽车工业经过近百年的发展,已经越来越融入到人们的生活当中,同时交通事故的频发给人们的生命财产安全带来了极大的威胁,汽车的安全行驶成为了一个亟待解决的问题。随着科技的进步发展,智能驾驶越来越成为一个重要的发展领域,基于视觉的前方车辆检测成为了这一领域的研究重点,目的是通过检测前方车辆保障车辆通过的安全性。本文提出了利用车辆的边缘特征和阴影特征结合的方法完成对前方车辆的检测,通过摄像机参数的标定以及不同维度坐标关系的转换获得前后车辆的距离,最后根据车辆安全行驶距离制定防撞预警策略。本文在分析研究了国内外的车辆检测算法和技术的基础上,提出了相应的车辆检测方法,本文的主要研究内容如下:(1)图像的预处理。对一幅完整的图像检测消耗时间长,为了提高检测效率,选取图像下方3/5的有效区域进行处理。选用与人眼视觉最为接近的加权平均法对有效区域进行灰度化处理;最后采用中值滤波的方式滤除采集的数据图像中的随机噪声。(2)利用了一种基于车辆边缘特征识别车辆的方法。该方法考虑了道路上车辆尾部的不同形状特征,通过Prewitt边缘检测算子提取车辆的车尾轮廓,利用车辆尾部边缘的对称性以及长度特征确定可能存在车辆的区域。(3)基于车辆阴影特征的车辆验证。两次运用大津阈值算法能够有效的分割出车辆阴影,然后利用膨胀、腐蚀等形态学处理方法,得出车辆候选区域。利用车辆阴影形状特征以及与车辆的位置关系进行车辆的精确验证。(4)根据单目视觉的测距原理,建立起不同维度坐标系之间的相互转换关系,然后对摄像机内外参数进行标定。通过坐标关系的转换以及摄像机标定的参数,结合摄像机模型推导的测距公式,完成自车与前车的距离测量,最后制定预警策略。通过大量的实验验证,能够有效的识别前方车辆,并且通过测距实验得到了较好的数据结果,说明了本文的测距方法能够满足预警要求,并且具有一定的实时性和稳定性。

关键词：车辆检测边缘特征阴影特征摄像机标定车辆防撞预警

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