针对传统模型中将驾驶员反应时间设为固定值、忽略驾驶员差异性这一问题进行优化,提出一种考虑驾驶员差异性的安全距离模型.选取驾驶员驾龄、驾驶风格识别系数、车速这3个因素作为特征值,采用模糊控制算法,对驾驶员反应时间进行计算.基...针对传统模型中将驾驶员反应时间设为固定值、忽略驾驶员差异性这一问题进行优化,提出一种考虑驾驶员差异性的安全距离模型.选取驾驶员驾龄、驾驶风格识别系数、车速这3个因素作为特征值,采用模糊控制算法,对驾驶员反应时间进行计算.基于Honda模型建立考虑驾驶员差异性的安全距离模型,依据中国新车评价规程(China-new car assessment program, C-NCAP),选取前车制动工况对所提出的安全距离模型进行仿真试验验证.结果表明:所提出的模型在上述工况下具有良好的实时性和适应性,安全距离模型在保证行车安全性的基础上,驾驶员反应时间能够体现不同类型驾驶员的差异性,提高了行驶安全性.展开更多
目的基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全...目的基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全预警算法。方法首先提出一种深度卷积神经网络SF_YOLOv4(single feature you look only once v4)对前方车辆进行精准的检测跟踪;然后提出一种安全距离模型对车辆刹车距离进行计算,并根据单目视觉原理计算车辆间距离;最后提出多车道预警模型对自车行驶过程的安全性进行分析,并对司机给予相应安全提示。结果实验结果表明,提出的SF_YOLOv4算法对车辆检测的准确率为93.55%,检测速度(25帧/s)领先对比算法,有效降低了算法的时间和空间复杂度;提出的安全距离模型计算的不同类型车辆的刹车距离误差小于0.1 m,与交通法建议的距离相比,本文方法计算的安全距离精确度明显提升;提出的多车道安全预警模型与马自达6(ATENZA)自带的前方碰撞系统相比,能对相邻车道车辆进行预警,并提前0.7 s对前方变道车辆发出预警。结论提出的多车道预警模型充分考虑高速公路上相邻车道中的车辆位置变化发生的碰撞事故;本文方法与传统方法相比,具有较高实用性,其预警效果更加客观,预警范围更广,可以有效提高高速公路上的行车安全。展开更多
文章以77GHz车载毫米波前雷达作为传感器,设计、开发、验证了前方碰撞预警(FCW)功能。毫米波雷达通过发射调频连续波信号来探测目标物的距离、速度、方位角度等信息。前向碰撞预警功能以亳米波雷达感知目标信息和车身状态为输人,以安全...文章以77GHz车载毫米波前雷达作为传感器,设计、开发、验证了前方碰撞预警(FCW)功能。毫米波雷达通过发射调频连续波信号来探测目标物的距离、速度、方位角度等信息。前向碰撞预警功能以亳米波雷达感知目标信息和车身状态为输人,以安全距离模型和预碰撞时间(time to collision,TTC)模型作为预警控制策略。为了保证弯道工况的预警准确率,该系统能在估计自车转弯半径后对于横向距离进行补偿,以剔除相邻车道容易引|起误报的目标。根据智能汽车集成系统试验区(i-VISTA)定义的标准测试场景为测试用例,经过仿真测试得出功能性能均符合法规要求。基于南京楚航科技已量产的77GHz前向毫米波雷达软硬件平台,进行了该功能的实车测试。测试表明,在直道和弯道城市道路工况下,预警控制策略均可以及时触发报警,并且在弯道横向距离补偿后有效避免了相邻车道车辆误触发,整体性能符合期望指标。展开更多
文摘针对传统模型中将驾驶员反应时间设为固定值、忽略驾驶员差异性这一问题进行优化,提出一种考虑驾驶员差异性的安全距离模型.选取驾驶员驾龄、驾驶风格识别系数、车速这3个因素作为特征值,采用模糊控制算法,对驾驶员反应时间进行计算.基于Honda模型建立考虑驾驶员差异性的安全距离模型,依据中国新车评价规程(China-new car assessment program, C-NCAP),选取前车制动工况对所提出的安全距离模型进行仿真试验验证.结果表明:所提出的模型在上述工况下具有良好的实时性和适应性,安全距离模型在保证行车安全性的基础上,驾驶员反应时间能够体现不同类型驾驶员的差异性,提高了行驶安全性.
文摘目的基于视觉的车辆行驶安全性预警分析技术是目前车辆辅助驾驶的一个重要研究方向,对前方多车道快速行驶的车辆进行精准的跟踪定位并建立稳定可靠的安全距离预警模型是当前研究难点。为此,提出面向高速公路场景的车路视觉协同行车安全预警算法。方法首先提出一种深度卷积神经网络SF_YOLOv4(single feature you look only once v4)对前方车辆进行精准的检测跟踪;然后提出一种安全距离模型对车辆刹车距离进行计算,并根据单目视觉原理计算车辆间距离;最后提出多车道预警模型对自车行驶过程的安全性进行分析,并对司机给予相应安全提示。结果实验结果表明,提出的SF_YOLOv4算法对车辆检测的准确率为93.55%,检测速度(25帧/s)领先对比算法,有效降低了算法的时间和空间复杂度;提出的安全距离模型计算的不同类型车辆的刹车距离误差小于0.1 m,与交通法建议的距离相比,本文方法计算的安全距离精确度明显提升;提出的多车道安全预警模型与马自达6(ATENZA)自带的前方碰撞系统相比,能对相邻车道车辆进行预警,并提前0.7 s对前方变道车辆发出预警。结论提出的多车道预警模型充分考虑高速公路上相邻车道中的车辆位置变化发生的碰撞事故;本文方法与传统方法相比,具有较高实用性,其预警效果更加客观,预警范围更广,可以有效提高高速公路上的行车安全。
文摘文章以77GHz车载毫米波前雷达作为传感器,设计、开发、验证了前方碰撞预警(FCW)功能。毫米波雷达通过发射调频连续波信号来探测目标物的距离、速度、方位角度等信息。前向碰撞预警功能以亳米波雷达感知目标信息和车身状态为输人,以安全距离模型和预碰撞时间(time to collision,TTC)模型作为预警控制策略。为了保证弯道工况的预警准确率,该系统能在估计自车转弯半径后对于横向距离进行补偿,以剔除相邻车道容易引|起误报的目标。根据智能汽车集成系统试验区(i-VISTA)定义的标准测试场景为测试用例,经过仿真测试得出功能性能均符合法规要求。基于南京楚航科技已量产的77GHz前向毫米波雷达软硬件平台,进行了该功能的实车测试。测试表明,在直道和弯道城市道路工况下,预警控制策略均可以及时触发报警,并且在弯道横向距离补偿后有效避免了相邻车道车辆误触发,整体性能符合期望指标。
