车道偏离预警

nullnullnull概念及内容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。 nullHUD抬头显示器、视觉雷达、控制器、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。null研究背景null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”研究将车辆偏离预警系统分为“纵向”和“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null示意图null 国外车道偏离预警系统 nullDSS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。null1，.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。2.基于DSP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。null 新一代奔驰S级轿车（s300L豪华型） 全新S级的升级内容主要集中安全性能，搭载的车道保持警示系统会在时速大于60公里的情况下自动激活，并通过安装于前风挡后面的多功能摄像头，判断驾驶员是否主动驾车并线。当系统发现驾驶员无意中驶离车道时，方向盘就会震动，提示驾驶员警惕危险。而当驾驶员在并线之前启动转向信号灯，并且主动驾车驶离车道时，车道保持警示系统则不会发出报警信号。 null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。null 福特新款蒙迪欧车型将装配诸如车道偏离预警系统、自动远光、盲点信息系统，以及后视摄像头等安全配置。 null在安全配置方面，2011款雅科仕配备了车辆稳定管理系统VSM，集成车身稳定系统(ESC)、电子驻车系统(EPB)、智能巡航系统(SCC)以及预警安全带系统(PSB)等多种配置于一身，此外还配备了车道偏离预警系统以及9安全气囊。null基于机器视觉的车道偏离预警的实现null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。null（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、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。nullnull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null车道偏离识别方法null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’s 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-Based Interpretation of Road Scenes）、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。