基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

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基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

王楠, 刘卫国, 张君媛, 张惠, 童宝锋

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王楠, 刘卫国, 张君媛, 张惠, 童宝锋. 基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究[J]. 交通信息与安全, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

引用本文:

王楠, 刘卫国, 张君媛, 张惠, 童宝锋. 基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究[J]. 交通信息与安全, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

WANG Nan, LIU Weiguo, ZHANG Junyuan, ZHANG Hui, TONG Baofeng. A Method of Identifying ADAS Longitudinal Driving Condition Based on Vision Sensor[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

Citation:

WANG Nan, LIU Weiguo, ZHANG Junyuan, ZHANG Hui, TONG Baofeng. A Method of Identifying ADAS Longitudinal Driving Condition Based on Vision Sensor[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

王楠, 刘卫国, 张君媛, 张惠, 童宝锋. 基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究[J]. 交通信息与安全, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

引用本文:

王楠, 刘卫国, 张君媛, 张惠, 童宝锋. 基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究[J]. 交通信息与安全, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

WANG Nan, LIU Weiguo, ZHANG Junyuan, ZHANG Hui, TONG Baofeng. A Method of Identifying ADAS Longitudinal Driving Condition Based on Vision Sensor[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

Citation:

WANG Nan, LIU Weiguo, ZHANG Junyuan, ZHANG Hui, TONG Baofeng. A Method of Identifying ADAS Longitudinal Driving Condition Based on Vision Sensor[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2015, 33(1): 41-46. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2015.01.007

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022
浙江省汽车安全技术研究重点实验室杭州310000
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022
中国第一汽车集团公司技术中心长春130022
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

基金项目:

浙江省汽车安全技术研究重点实验室开放基金项目

中图分类号: U461.91
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出版历程
- 刊出日期: 2015-02-28

A Method of Identifying ADAS Longitudinal Driving Condition Based on Vision Sensor

摘要: 汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号.
- 交通安全 /
- ADAS工况识别方法 /
- PreScan仿真场景 /
- 车辆检测定位 /
- 车道线跟踪
- traffic safety /
- ADAS condition identification method /
- PreScan simulation scenarios /
- vehicle locating /
- lane tracking

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