《智能車輛技術(shù)》學習總結(jié)報告(文件)
【正文】 ydrivingassistantsystem1keywords：intelligenttransportsystems。interovehiclemunication引言 智能車輛是利用傳感器技術(shù)、信號處理技術(shù)、通訊技術(shù)、計算機技術(shù)等，辨識車輛所處的環(huán)境和狀態(tài)，根據(jù)各傳感器所得到的信息做出分析和判斷，或者給司機發(fā)出勸告和報警信息，提請司機注意規(guī)避危險。該計劃的基本宗旨和目標是預防交通事故及其引起的人員傷亡，提高安全性，并以人為因素為基礎(chǔ)，防止駕駛員精神分散，促進防撞系統(tǒng)的推廣應(yīng)用。如我國在2004年共發(fā)生道路交通事故517889起，造成107077人死亡，直接財產(chǎn)損失2319億元，與2003年相比，死亡人數(shù)上升216%。111車道偏離預警與保持 車道偏離預警與保持是利用機器視覺傳感器、激光傳感器或埋設(shè)于路面下的磁釘，使車輛始終在車道線內(nèi)運行，防止車輛因為駛離當前行駛車道而導致交通事故的發(fā)生，提高了行車安全性。美國的iteris公司研究的autovuetm型車道偏離預警系統(tǒng)是由攝像機、計算機系統(tǒng)及軟件所組成的靈巧型集成單元。車輛周圍障礙物檢測 車輛周圍障礙物包括車輛、行人以及道路周圍設(shè)施等，通過機器視覺、紅外線以及激光等傳感器能感知車輛周圍這些障礙物的存在，并實時跟蹤，在危險時刻還可以警告駕駛員采取避障措施。如果駕駛員打轉(zhuǎn)向信號準備換道行駛，但有車從此方向接近時，系統(tǒng)將發(fā)出警告。目前，在許多文獻中提出了多種關(guān)于前方車輛檢測和跟蹤的方法，所采用的傳感器主要有機器視覺、紅外線和激光雷達等傳感器。黃燈意味著警告。美國軍方研究的demo39。例如在歐洲，每年大約有20000個行人在交通事故中受傷，其中大約9000死亡。意大利帕爾瑪大學的argo實驗室采用立體視覺技術(shù)確定感興趣區(qū)域，通過模板匹配的方法，利用行人在垂直方向?qū)ΨQ性的特征檢測行人。高級的駕駛員輔助系統(tǒng)應(yīng)該能確保駕駛員反應(yīng)恰當而且安全。澳大利亞l1fletcher等提出了一種推斷駕駛員疲勞程度的方法，研究道路場景的單調(diào)性與駕駛員疲勞強度的關(guān)系。例如stephenkrotosky等介紹一種算法，通過限制駕駛員的頭部尺寸大小和偏移量來驗證圖像視野中頭部模型。如果駕駛員感到疲勞打瞌睡，眼皮的眨動就會變慢，這時候紅外線監(jiān)測器便會發(fā)出尖銳的警告聲，將司機從瞌睡中驚醒。例如，在停車過程中，駕駛員很難確定車輛距離路邊多遠。一種可能的解決方法就是給駕駛員及時提供即將發(fā)生碰撞的事故。最新的研究將多車通訊協(xié)作控制技術(shù)擴展到道路交叉路口控制，這是一個比換道和并道更為復雜的問題。同時，系統(tǒng)依據(jù)接收到的信息產(chǎn)生相應(yīng)的警告信息并通過轉(zhuǎn)發(fā)器及時告知其他車輛。在硬件方面，隨著電子技術(shù)的不斷完善，微處理器計算性能的提高，可以提高傳感器的性能，解決系統(tǒng)對實時性的需求。但目前傳感器融合方法的研究還不深入，傳感器融合的優(yōu)勢還沒有充分發(fā)揮，在一些復雜環(huán)境條件下難以勝任車輛周圍障礙物檢測與實時跟蹤的任務(wù)。當今的車輛發(fā)展并不完善，安全性、智能化、人機交互等方面遠遠不能滿足人類的需要和社會發(fā)展的需求，技術(shù)上的缺陷導致交通堵塞、環(huán)境污染、交通安全性差，智能車輛可以大大的緩解這些問題。因此，研究以機器視覺信息為主，并融合激光雷達和毫米波雷達信息的汽車安全輔助駕駛技術(shù)具有重要的理論和應(yīng)用價值。目前，傳統(tǒng)基于雷達的安全輔助駕駛系統(tǒng)價格偏高，且這種系統(tǒng)大多具有較窄的視場和較差的側(cè)向分辨率，難于在實際中推廣。 對于車輛控制控制與通訊，加速車間通訊
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