开题报告汽车安全驾驶监控系统设计 - 图文

本 科 毕 业 设 计 开 题 报 告

题 目 汽车安全驾驶监控系统设计

学生姓名 张强 学号 0815064009 所在院(系) 机械工程学院 专业班级 汽车081班 指导教师 常红梅

2012 年 3 月 10 日

题 目 汽车安全驾驶监控系统设计 一、选题的目的及研究意义 近年来，智能交通技术取得了很大的发展，比如说智能化车辆（IV）和智能化交通系统（ITS）。这些系统都是为了改进交通系统的安全状况和管理水平。还有就是广为人知的主动安全系统。这里有俩种安全系统用来保护驾驶员或者乘客以及路上的行人，一种是被动安全系统，另一种主动安全系统。主动安全系统注意用来防止事故的发生，而被动安全系统只能是在事故发生后来减少伤害。 来自中国公共安全部门的报告，在2004年中国一共发生了567753起交通事故，其中有99217人死亡以及451810人受伤。交通事故成为了危害人们健康的最大原因。根据奔驰研究机构的分析报告，交通事故的原因可以分为以下五类：脱离道路（占所有交通事故的19%），变道（4%），交叉路口（29%），追尾（26%），其他原因共计22%。研究同时也显示80%的事故都与驾驶员的疏忽和瞌睡有关，如果让驾驶员提前0.5秒保持清醒，60%的事故可以避免；如果提前1秒钟的反应时间的话，90%的事故可以避免。根据美国的最新统计数据，超过18000死亡，占所有死亡人数的40%与无意识的车道脱离有关。而被动安全系统如安全气囊、安全带等只能在事故发生后较少伤亡。车道脱离报警系统（LDWS）是主动安全系统中很重要的一部分。LDWS是一种车载电子系统用来检测车辆是否位于道路上，并且当车辆驶离或即将离车道时警告驾驶员。 所以研究汽车安全驾驶监控系统，在发生交通事故之前驾驶员或车辆本身做出一些制止措施，对于减少交通事故的发生和生命财产的损失有着不可估量的作用。特别是当驾驶员在开车过程中的疏忽和瞌睡等主观因素导致车辆没有按照正常规定行驶，驾驶监控系统可以提醒驾驶员做出相应的措施或者自动纠正车辆的不稳定性。

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二、综述与本课题相关领域的研究现状、发展趋势、研究方法及应用领域等 （1）驾驶疲劳检测的研究现状和方法 驾驶疲劳的研究分为主观和客观俩种方法，主观的研究方法有主观调查表、驾驶员自我记录、睡眠习惯调查表、坦福睡眠尺度表四种，都是以调查问卷的方法为主。客观的方法有脑电图、眼电图、肌电图、呼吸气流、呼吸效果、动脉血液氧饱和和时的体温和心电图等测量方法。尽管这些方法是比较准确的，但是由于这些方法一般是在驾驶前货驾驶后测量，是超前或滞后的，是非实时的，况且在驾驶室有限的空间内安置复杂的检测仪器也是十分空难的。而且驾驶员脱离驾驶室或未进入驾驶室的精神状态时不同的，再精确的仪器其测量结果也会大受影响。因此，开发一种车载的、实时的、非接触式的疲劳检测装置已成为国内外专家学者共同追求的目标。 （2）车道偏离预警与保持研究现状 车道偏离预警与保持是利用机械视觉传感器、激光传感器或埋设于路面下的磁钉，使车辆始终在车道线内运行，防止车辆因为驶离当前行驶车道而导致交通事故的发生，提高了行车安全性。在车辆快速行驶时，由于驾驶员操作失误或者注意力分散而引起的车辆偏离车道行驶时造成重大伤亡事故的一个重要因素。测测车辆外部环境， 2

通过分析摄像机传送的图像信息，并通过大规模图像分析并行处理体系PAPRICA来解释图像，并将分析结果告知驾驶员，实现辅助驾驶功能。更精确地讲，通过LED指示灯提供警告，当车辆接近道边缘或处于危险境地时，LED指示灯及时提醒驾驶员规避危险。 美国的Iteris公司研究的AuloVueTM型车道偏离预警系统是由摄像机、计算机系统及软件所组成的灵巧型集成单元。该系统通过机器视觉适时地检测道路标线，并与车辆的速度信息进行融合，当车辆偏离车道线时系统发出警报引起驾驶员的注意。法国Valeo利用基于Valeo's雨天的传感器专门技术，同美国的Iteris进行合作，开发了一种新型车道偏离预警系统。 Mobileye N.V是在汽车应用中的高级图像传感和处理技术的领先者，使用计算机视觉处理来自单个照相机输入源的图像序列。处理包括很多功能，比如说车辆探测，车道探测和人员探测。这些功能都嵌入在拥有知识产权的EyeQ片上视觉系统技术里面。第二代EyeQ2已经处于开发的高级阶段。 （3）本车前后方车辆的检测 目前，在许多文献中提出了多种关于前方车辆检测和跟踪的方法，所采用的传感器主要有机械视觉、红外线和激光雷达等传感器。基于机器视觉的前方车辆探测通常利用一些车辆的特征如形状、颜色、对称性、以及车高与车宽的比例等先验知识，将属于车辆的感兴趣区域从背景中分割出来，经过识别确认后进行跟踪。如意大利的MOBOLAB研究的菲亚特18Maxi车型智能汽车，通过车前1台CCD摄像机采集的图形，预测车辆之间的安全距离并用4哥LED指示灯提心驾驶员当前车辆所处的位置情况；暗灯意味着前方无车；绿灯意味着车辆在安全距离行驶；黄灯意味着警告；红灯意味着立体视觉由于能够获得图像的深度信息，在车辆前方障碍物探测的研究领域得到了应用。如富士重工利用2台CCD摄像机组成的三维信息系统来识别道路标线和前方障

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碍物，当本车与前方障碍物的距离降低到一定值时，系统会自动调节车速，并在紧急情况下自动制动，以避免发生碰撞事故。近年来，为了提高单一传感器检测的准确性和可靠性，传感器信息融合技术在车辆安全保障研究领域受到越来越多的重视，应用日益广泛。美国军方研究的DEMO3智能车辆也采用了雷达与机器视觉融合技术用于障碍物探测。丰田公司也使用毫米波雷达和机器视觉共同探测前方障碍物，毫米波雷达用来探测障碍物距离和相对速度，机器视觉用来检测车道和车道上前车行车辆，并控制雷达扫描的方向。 （4）车辆周围障碍物检测 车辆周围障碍物包括车辆、行人以及道路周围设施等，通过机器视觉、红外线以及激光等 传感器能感知车辆周围这些障碍物的存在，并实时跟踪，在危险时刻还可以警告驾驶员采取避障措施。 4

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