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基于多源信息检测的车辆防撞预警技术
随着汽车产业的迅猛发展,我国汽车数量越来越多,交通事故发生率也明显升高.为了使车辆安全性得到保证,最大限度减少各类交通事故发生率,人们在汽车主动安全方面重视度越来越高.车辆防撞预警技术属于驾驶辅助技术,在实际应用中主要是通过对事故和意外的分析并采取相应措施.研究汽车防撞预警技术,能够很大程度上减轻驾驶人员心理负担和压力,使驾驶安全性有明显提高.当前学者研究的重点集中在安全车距保持和防止车道偏离等方面,做好驾驶员精神状态分析,能够使车辆防撞预警技术水平有明显提高.多源信息检测主要是指在车道偏离检测和安全车距保持基础上,从方向盘转角参数角度出发,分析驾驶员疲劳驾驶行为,使车辆安全性有明显提高,本文就此展开了研究分析.
1 车辆防撞预警技术
1.1车道偏离检测
车道偏离预警系统即LDWS,在实际应用中主要是指通过分析当前车道车辆位置以及车辆状态参数,掌握车辆偏离车道风险强弱,以此提醒驾驶员,使车辆行驶安全性得到提高.
LDWS包含有传感器、ECU、预警装置和车载电脑四个主要组成结构,传感器主要采集车辆状态参数以及获取相应图像,获取车道边界线信息,ECU判断车量位置,当车辆前轮存在有偏离车道风险时,将謦报命令发送至预警装置,进而发送警报.
车道偏离检测需要提前做好相关区域的划分,包含有安全区域、过渡区域、警戒区域、危险区域和预警区域等不同类型,其中安全区域指车辆内两条最早预警线间,车辆未出现偏离车道风险,安全行驶；过渡区域主要是指接近车道线内侧,处于车道线与最早预警线之间,在这一区域,如果车辆处于行驶状态,
偏离车道风险非常小,但是需要保持精力集中,避免有偏离车道安全隐患出现,设置过渡区域可提醒驾驶员尽早驶入安全区域,警戒区域设置在车道线外侧,如果车身行驶至警戒区域,虽然短时间内不会有危险出现,但是因为驶出车道,存在有非常大危险性,驾驶员不能长时间行驶在警戒区域；危险区域至警戒区域外,车身几乎进入相邻车道,非常容易发生碰撞,危险性最大；预警区域,包含危险区域、警戒区域和过渡区域,预警线之外的所有区域都属干预警区域.
1.2疲劳驾驶行为分析
疲劳驾驶行为监测方法有三种：第一,基于生理特征监测方法在实际应用中需要包含有脑电图、肌电图、心电图等,在实际应用中需要驾驶员身体与监测装置相互接触,这种方式会一定程度上影响到驾驶员的驾驶操作,使驾驶员产生不适感,进而出现安全风险；第二,基于面部特征监测方洁,在实际应用中利用图像传感器对驾驶员面部特征进行采集,以此对驾驶员状态进行评价和分析,包含驾驶员眼睛、嘴巴、头部位置等,图像获取方面容易受到光线和环境等干扰,同样会影响到监测效果准确性和有效性,面部定位难度大,准确率无法得到保证；第三,基于驾驶行为监测,这种监测方式主要是监测刹车踏板以及方向盘操作,通过相关参数分析实现对驾驶状态的分析判断.
综合这些因素分析考虑,本次选择基于驾驶行为监测方法,能够满足非接触式、全天候、实时性要求,在驾驶员驾驶状态监测方面有着非常好的应用效果.
1.3汽车纵向车间距检测
为了更好地实现汽车防撞,需要通过对前方车辆的识别,并实时判断自车与前方车辆距离分析是否会出现碰撞风险.汽车纵向车间距检测主要应用车间距检测系统,能够准确判断前后两车间距,与系统设置的安全距离相对比,判断车辆行驶的危险状态,及时发出报警信息.
2基于多源信息检测的车辆防撞预警技术
2.1信息融合技术
信息融合出现在上世纪七十年代,最早应用在军事方面.有专家认为,信息融合主要是利用传感器、信息库等方面所获取的信息,通过集成、滤波等方式形成表示架构在获取决策和解释信息的同时实现对系统控制和目标追踪.
根据不同的抽象层次,信息融合可分为数据级融合、特征级融合、决策级融合三个级别,第一,数据级融合,数据级融合在实际应用中融合处理所获取的信息,发现其中存在的特征,准确识别和判断数据信息,数据精度能够得到保证,数据损失少,但是数据处理量大,需要较长数据处理时间,抗干扰能力差,第二,特征级融合,传感器提取特征向量后将特征向量融合,在多传感器目标跟踪和识别方面有广泛应用,可四线对数据的压缩,有非常好实时性,但是容易发生数据丢失,融合性能无法得到保证；第三,决策级融合,传感器提取特征向量后将特征向量融合,这种融合方式会损失非常多数据,精度无法得到保证,但是有非常好的抗干扰能力和实时性.
在信息融合过程中,传感器会接收到信患,信息在经过简单的分析处理后,能够产生特征向量,在满足融合要求情况进行融合,实现信息的交互.第一,信息获取,通过不同方式获取所需要的信息,A/D转换器在接收到信息后需要将非电信号转换为电信号,再将电信号转换为I/O端口所接收的信号；第二,数据预处理,信号在采集后,往往会夹杂有噪音,信息融合之前需要使噪音比有适当提高,在信号处理过程中包含有滤波、野点剔除等方式；第三,特征提取,按照一定方式提取所需要的信息特征.第四,融合计算,结合具体的融合对象和数据特征选择针对性的融合方法.
2.2联合卡尔曼滤波算法
联合卡尔曼滤波在数据处理方面包含有分配过程,不同卡尔曼滤波器与传感器之间相互对应,在获取最佳估计后实现对信息的综合处理,获取系统最优估计.
2.3基于信息融合的车辆防撞检测技术
现有的汽车周围目标检测多应用单个传感器,这种检测方式在实际应用中无法使车辆防撞信息检测可靠性得到有效保证,受到行车环境复杂性大因素影响,部分条件下很难适应,容易有误警、漏警等情况出现.本次信息的检测包含有智能摄像机和毫米波雷达两个传感器,毫米波雷达在实际应用中可直接测距,摄像机测距利用基于机器视觉的跟踪测距系统实现测距.汔车纵向车距的检测需要获取自身与前车车距数据,雷达的应用能够实现对车辆前方环境状况的有效感知,但是在实际应用中容易受到干扰,机器视觉方式信息获取量大,能够实现对物体纹理和颜色的准确解析,但是在测距方面,与雷达相比存在有非常大误差.将毫米波雷达与摄像机数据相融合开发的车辆防撞检测技术,可以将两种技术的优势充分融合,提高整个系统在实际应用中的稳定性和准确性.
毫米波雷达与摄像机信息融合在实际应用中首先需要保证两者数据的有效融合,两者数据融合有时间融合和空间融合两个方面内容：在时间融合方面,不同传感器采样频率存在有明显差异性,所采集的信息很难保证为同一时刻,传感器数据时间方面同步性可通过时间融合实现,同步获取摄像机图像信息和毫米波雷达数据信息,使两者在时间方面的同步性得到保证；在空间融合方面,在获取摄像机外部参数约束方程后,可获取摄像机、雷达、车辆坐标等方面信息,通过摄像机模型将雷达扫描点投射至相应图像坐标,通过这种方式将空间数据有效融合在一起,实现不同坐标系之间的有效统一,减少系统计算时间,提高系统实用性.毫米波雷达与摄像机各自有不同优点,通过相融合方式,可实现对检测误警率和冗余报警率的有效控制.
3结语
基于多源信息检测的车辆防撞预警技术研究,受到车辆运行状态和环境复杂性、软件条件、硬件条件等因素影响和限制,在研究过程中还存在有一定的不足,必须要更加深入的研究和改善.首先,当检测到车辆存在有偏离车道趋势且驾驶员处于清醒驾驶状态时,判断自车换道趋势,考虑换道时相邻车道其他车辆行驶状态,本次研究中未涉及有这一方面研究；其次,针对疲劳驾驶行为的研究,本次研究方法过于简单,在之后的研究中,还需要寻找更多的样本参数加以论证,实现对驾驶员驾驶状态的准确判断；最火,本次基于制动减速建立纵向行车最小安全距离模式,虽然对两车行驶状态进行了考虑分析,但是因为模型过于简单,部分参数的选择未能对动态环境变化和驾驶意图有充分考虑,在之后研究中还需要不断完善.
技术研究论文范文结:
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