车道偏离预警装置分解PPT学习教案

1、会计学1车道偏离预警装置分解车道偏离预警装置分解 英文名片LDWS Lane departure warning system 第1页/共21页概念及内容车道偏离预警系统车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。该系统提供智能的车道偏离预警，在无意识（驾驶员未打转向灯）偏离原车道时，能在偏离车道0.5秒之前发出警报，为驾驶员提供更多的反应时间，大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故，此外，使用LDWS还能纠正驾驶员不打转向灯的习惯，该系统其主要功能是辅助过度疲劳或长时间单调驾驶引发的注意力不集中等情况。 第2页/共21页HUD抬头显示器、视觉雷达、控制器

2、、传感器。 汽车安全专家指出：约有50%的汽车交通事故是因为汽车偏离正常的行驶车道引起的，究其主要原因主要是驾驶员心神烦乱、注意力不集中或驾驶疲劳。第3页/共21页(美国)联邦公路局估计 美国美国2002年年所有致所有致命的交命的交通事故通事故中中44%是跟车是跟车道偏离道偏离有关的，有关的，同时车同时车道偏离道偏离也被看也被看成车辆成车辆侧翻事侧翻事故的主故的主要原因要原因。AssitWare网站的分析结果 23%的的汽车驾汽车驾驶员一驶员一个月内个月内至少在至少在转向盘转向盘上睡着上睡着一次；一次；66%的的卡车驾卡车驾驶员自驶员自己在驾己在驾驶过程驶过程中打瞌中打瞌睡；睡；28%的的卡车

3、驾卡车驾驶员在驶员在一个月一个月内有在内有在转向盘转向盘上睡着上睡着的经历。的经历。也就是说 四个驾四个驾驶员中驶员中就有一就有一个驾驶个驾驶员经历员经历过车道过车道偏离引偏离引起的伤起的伤亡事故。亡事故。研究背景第4页/共21页原理功能一个车道偏离预警系统不会试图控制车辆以防止可能发生的碰撞事故。美国国家公路交通安全管理局美国国家公路交通安全管理局开展的“采用智能车辆道路系统对策的道路偏离避撞警告项目采用智能车辆道路系统对策的道路偏离避撞警告项目”研究将车辆偏离预警系统分为“纵向纵向”和“横向横向”车道偏离警告两个主要功能。纵向车道偏离警告系统主要用于预防那种由于车速太快或方向失控引起的车道

4、偏离碰撞纵向车道偏离警告系统主要用于预防那种由于车速太快或方向失控引起的车道偏离碰撞，横向车道偏离警告系统主要用于预防由于驾驶员注意力不集中以及驾驶员放弃转向操作而引起的车道偏离碰撞第5页/共21页示意图第6页/共21页1，AURORA系统系统由美国卡内基梅隆大学机器人学院于由美国卡内基梅隆大学机器人学院于97开发成功。开发成功。2，AutoVue系统系统由前戴姆勒由前戴姆勒 克莱斯勒公司与美国艾克莱斯勒公司与美国艾特锐视公司联合开发。特锐视公司联合开发。3，MobileyeAWS系统系统由总部设在荷兰的由总部设在荷兰的Mobileye公司研制公司研制4，DSS系统（详介）系统（详介）国内国内

5、车道车道偏离偏离预警预警系统系统1，JLUVA1系统吉林大学智能车辆课题组研发2，DSP系统东南大学开发第7页/共21页DSS系统系统(DriverSupportSystem) 该系统由日本三菱汽车公司于1998年提出，并于1999年秋季应用于模型车上。该系统由一个安装在汽车后视镜内的小型CCD摄像机、一些检测车辆状态和驾驶员操作行为的传感器以及视觉和听觉警告装置组成。该系统利用由CCD摄像机获得的车辆前方的车道标识线、其他传感器获得的车辆状态数据和驾驶员的操作行为等信息，判断车辆是否已经开始偏离其车道。如有必要，系统将利用视觉警告信息、听觉警告信息以及振动转向盘来提醒驾驶员小心驾驶车辆。第8

6、页/共21页1，.JLUVA-1系统系统该系统由吉林大学智能车辆课题组开发。该系统是基于单目视觉的前视系统，主要由车载电源、嵌入式微机、显示设备、黑白CCD摄像机、数据线、音箱以及图像采集卡等组成。系统利用安装在汽车后视镜位置处的CCD摄像机采集汽车前方的道路图像，通过图像处理获得汽车在当前车道中位置参数，当一旦检测到汽车距离自身车道白线过近有可能偏入邻近车道而且司机并没有打转向灯时，该系统就会发出警告信息提醒司机注意纠正这种无意识的车道偏离，从而尽可能地减少车道偏离事故的发生。2.基于基于DSP技术的嵌入式车道偏离报警系统技术的嵌入式车道偏离报警系统 该系统由东南大学开发，是基于单目视觉的前

7、视系统，由模/数转化及解码电路模块、缓冲电路模块、媒体处理器DSP电路模块、编码及数/模转换电路模块等模块组成。该系统通过车载摄像头采集被跟踪车道线的模拟视频信号，经解码生成数字信号码流缓冲后送到高速媒体处理器DSP的视频接口，然后再由视频处理模块对数字视频信号进行车道特征值的提取，最后将处理后的视频信号送编码及数/模转换电路输出显示。第9页/共21页第10页/共21页第11页/共21页福特新款蒙迪欧福特新款蒙迪欧第12页/共21页2011款雅科款雅科仕仕第13页/共21页基于机器视觉的车道偏离预警的实现第14页/共21页基于机器视觉的道路边界以及车道标识线识别方法基本上可以归结为两类方法，一

8、类为基于特征的识别方法，一类为基于模型的识别方法一，基于特征的识别方法基于特征的识别方法主要是结合道路图像的一些特征（颜色特征、灰度梯度特征），从所获取的图像中识别道路边界或车道标识线（对特征车道线进行连接、拟合或其他分析，或是对图像中边缘检测进行直线拟合得到边界线段、对其长度和方向进行聚类并连接）。基于特征的车道识别算法中的特征主要可以分为灰度特征和彩色特征。基于灰度特征的识别方法是从车辆前方的序列灰度图像中，利用道路边界及车道标识线的灰度特征而完成的对道路边界及车道标识线的识别。基于彩色特征的识别方法是利用从获取的序列彩色图像中，根据道路及车道标识线的特殊色彩特征来完成对道路边界及车道标识

9、线的识别。目前应用较多的是基于灰度特征的识别方法。优点在于能适应道路形状，同时检查时处理速度快，但当道路图像复杂时边缘检测还需要很多后续工作来完成对边缘的分析会降低实时性，且道路出现阴影和车道线边缘受损此方法可能会失效。第15页/共21页（一）基于模型的识别方法基于模型的道路边界及车道标识线识别方法主要是针对结构化道路具有相对规则的标记，根据其形状建立相应的曲线模型，采用不同的识别技术（Hough变换、模板匹配技术、神经网络技术等）来对道路边界及车道标识线进行识别。目前最常用的道路几何模型是直线道路模拟，也提出了曲线道路模型。基于模型的车道线识别可以有效地克服路面污染、阴影、光照不均等外界环境

10、影响。但当道路不符合预先假设时，模型会失效。第16页/共21页第17页/共21页1.基于hough变换的车道识别算法原理霍夫变换30是由霍夫于1468年提出的一种用参数来检测线性目标的方法，它将原始图像中给定形状的曲线或直线变换到参数空间的一个点，即原始图像中给定形状的曲线或直线上的所有点都集中到参数空间的某个点上形成峰值。这样，就把原始图像中给定形状的曲线或直线的检测问题，变成了寻找参数空间中峰值的问题，也即把检测整体特性（给定曲线的点集）变成检测局部特性的问题第18页/共21页车道偏离识别方法第19页/共21页主要有基于道路模型与图像信息结合的方法和仅基于图像信息来识别车道偏离两种方法。目前基于道路模型与图像信息结合的车道偏离警告系统采用的预警模型大致可分为：基于车辆在车道的当前位置（Cars Current Position）、基于将来偏离量的不同（Future Offset Difference）、基于车辆将横越车道边界的时间（Time to Lane Crossing）。特点为是通过从图像中提取有用信息作为特征量即车辆在车道中位置依靠精确定位车道线来获取车辆与车道边界的间距，简单易行但建立路面、摄像机、车辆系统的几何成像模型会受到摄像机的选取、光学镜头与摄像机的安装位置、道路类型以及车辆型号