车道偏离预警装置分解.pptx

会计学车道偏离预警技术简介概念及内容(美国)联邦公路局估计原理示意图国内外车道偏离预警系统比较DSS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。1，.JLUVA-1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。部分汽车车道偏离技术比较一汽-大众CC
一汽-大众CC在车速超过65km/h时，通过FAS按键激活转向柱的开关启动系统，带有在线控制器的摄像模块评估是否偏移行驶车道，通过组合仪表内的控制灯进行状态显示，如果驾驶员遇到驶出车道情况未及时反应，系统通过修正力矩进行转向干预。如果最大的转向力矩都不足以使车辆在正常的行车道行驶，在干预转向过程中车辆已经驶离行车道并且车速降到60km/h以下车道偏移警示系统便通过方向盘的震动提醒司机，这时司机必须人为干预。福特新款蒙迪欧2011款雅科仕基于机器视觉的车道偏离预警的实现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影响。但当道路不符合预先假设时，模型会失效。/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车道偏离识别方法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（Car’sCurrentPosition）、基于将来偏离量的不同（FutureOffsetDifference）、基于车辆将横越车道边界的时间（TimetoLaneCrossing）。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尺寸等影响
仅基于图像信息的车道偏离预警系统采用的模型可分为：基于知识的道路场景感知（Knowledge-BasedInterpretationofRoadScenes）、基于对车辆在行驶中航向变化、车道夹角法。特点车道线与图像平面坐标轴夹角不会发生变化，不用进行摄像机的标定，但由于外界环境复杂会出现识别错误的情况。