1、毕业论文基于移动平台的车辆驾驶辅助系统研究与实现 毕业设计(论文)基于移动平台的车辆驾驶辅助系统研究与实现学 院 名 称 专 业 名 称 计算机科学与技术 学 生 姓 名 指 导 教 师 2014年6月摘 要疲劳驾驶使驾驶员无法长时间地集中注意力,使驾驶员处于危险之中,疲劳驾驶已经成为引发交通事故的主要因素,关于如何避免疲劳驾驶引发交通事故,研究人员做了许多相关研究。本文研究了相关算法并实现了移动设备上的车辆驾驶辅助系统。本文研究的内容包括四个方面:(1)车辆尾部检测。对本车行驶前方的车辆尾部进行检测,检测结果将用在前车距离估算中;(2)车道线检测。对本车行驶的车道进行车道线检测;(3)前车距
2、离估算。利用车辆尾部检测的结果,对本车行驶前方的车辆进行距离估算。(4)最小安全制动距离的估算。根据乘客人数、车辆速度、路面条件以及驾驶员年龄等因素,对本车行驶过程中的刹车距离进行估算。最后,将这四个方面工作集成到基于Windows Phone平台的系统中。本文中,车辆检测使用滑动窗口的方法,特征使用了Haar-like特征。对于车辆检测的结果,本文中提出了一种车辆边缘定位的方法对车辆窗口中车辆的左右边缘进行定位,并利用边缘定位的结果估算车辆间距。车道线检测使用了Canny边缘检测的方法,再使用霍夫直线投影的方法对得到的边缘图像进行直线投影,根据直线几何位置及车道线检测的结果,综合比较得到车道
3、线检测的结果。本文对调研得到的车辆最小安全制动距离的估算模型作了修改,将车辆重量以及车辆载重加入到车辆制动距离的影响因素中。本文主要涉及的领域是图像处理,系统通过移动设备摄像头采集图像,使用图像处理的技术进行车辆尾部检测、车道线检测和车辆间距的估算,根据车辆行驶速度估算车辆最小安全制动距离,用得到的结果辅助驾驶员驾驶。关键词:车辆驾驶,移动设备,辅助系统,图像处理Research on Driving Assist System Based on Mobile PlatformAbstractFatigued drivers are most vulnerable to be distract
4、ed and are unable to concentrate on the road for long periods of time. As a consequence, fatigue has already become a major cause for fatal road accidents. A lot of research is being carried out on avoiding the accidents caused by fatigued driving. In this paper, we have focused on algorithms relate
5、d and designed and implemented an augmented car system based on mobile phone. This paper includes four aspects: (1) Vehicle detection. To detect the rear-part of the vehicles in front of the driver using the snapshots from camera, and the result will be filtered and used for the vehicle distance est
6、imation. (2) Lane detection. To detect the lanes and identify the one where the driving car is. (3) Vehicle distance estimation. To estimate the distance from the specified one to the camera. (4) Estimation of the security braking distance. To estimate the safe braking distance by using cues, such a
7、s the number of passengers, the velocity of the driving car, and pavement condition, etc. Finally, design and implement an augmented car system based on the platform of windows phone by using the four aforementioned related parts.In this paper, we proposed a novel sliding window approach to detect v
8、ehicle, and use Haar-like features as the detection feature. Based on the result of vehicle detection, we presented an algorithm to locate the two exact vehicles longitudinal edges in the detected window, and used this output as the input of the vehicle distance estimation. We applied the Canny algo
9、rithm to extract all edges in the snapshot, and the adopted the Hough algorithm to detect straight lines. Then, we obtained the lane-lines according to the location of straight lines and the previous result of lane detection. We got the basic idea of how to estimate the safe braking distance by stud
10、ying the theory and surveying a lot of experiments, and improved the model by taking into account several other important factors. This paper mainly belongs to the field of image processing. The final windows phone platform based system uses the images extracted from the rear camera, detects vehicle
11、s and lane-lines using vision-based techniques, estimates the distance from the specified car to the camera and the safe braking distance for the driving car.Keywords: vehicle driving, Mobile phone, assisting system, image processing1绪论1.1研究背景及意义交通安全是当今社会的一个焦点问题,受到政府和社会的广泛关注,每年世界上都因交通事故带来巨大的损失,其中由于驾
12、驶员失误引发的交通事故占90%以上,因此车辆驾驶辅助系统技术的研究显得尤为重要。研究表明,在车辆上安装向前报警的系统可以降低62%的车辆追尾事故,车辆驾驶辅助系统可以降低驾驶员驾驶的劳动强度,从而提高行车的安全性,可见车辆驾驶辅助系统具有重要的实用价值。1.2研究现状因为驾驶员在驾驶的过程当中不可能始终高度集中注意力,所以需要一种辅助驾驶员驾驶的工具,在驾驶员注意力不集中时起到辅助作用,帮助降低因驾驶员主观失误引发生交通事故的几率。Eyesight行车安全辅助系统日本的斯巴鲁重工业从1989年就开始投入车辆辅助驾驶的相关研究,1991年公开“主动驾驶辅助系统”(ADA),并于同年开始生产。这套
13、车载系统可针对车间距离、弯路、行驶路线偏移等状况提供警报给驾驶人。2004与日立系统汽车公司合作,将ADA进一步发展成为EyeSight行车安全辅助系统。目前,EyeSight行车安全辅助系统已经搭载于斯巴鲁公司生产的多种车种上。2013年最新一代EyeSight行车安全辅助系统具有四项功能:(1)自适应巡航控制。在巡航定速的状态下,与前方车辆保持安全的距离。如果前方车辆减速,则控制本车也减速;如果前方没有障碍物,则恢复设定的巡航速度。(2)预警式刹停。如果本车靠近前方车辆或者其他物体时,系统会向驾驶人发出警示音效,假如驾驶人没有减速,系统会根据情况介入刹车系统进行减速。(3)防碰撞动力管理。
14、如果前方有障碍物而驾驶员却没有减速,系统则会自动介入动力系统,控制减速。(4)车道偏移警示。如果车辆开始漂移或者偏离车辆原来行驶的车道,系统会警示驾驶员。Mobileye智能行车预警系统Mobileye智能行车预警系统由以色列Mobileye公司生产制造,Mobileye智能行车预警系统主要功能有:(1)前方车距检测与警示。系统计算前车与本车距离除以本车速度得到时间,如果小于事先设定的秒速,系统会发出警报声。(2)行人碰撞警示。如果系统检测到前方30米内有行人,会点亮系统显示器上的红色行人标志,在行人进入危险距离时,系统会发出蜂鸣声。(3)车道偏离警示。当车辆偏离车道时发出警报声。大众CC智能
15、驾驶辅助系统该系统依靠前部雷达传感器和行车电脑收集前方障碍物信息,在可能发生碰撞的情况下提醒驾驶员采取相应措施。该系统还具有车道保持的功能,依靠摄像头记录车道,根据车辆在车道中的偏移量提醒驾驶员做出修正。该系统还具有后视影像功能,用以辅助驾驶员倒车和停车。前述几种行车驾驶辅助系统都是车载系统,随着车辆的生产被安装于车辆上,然而多数汽车是没有车辆驾驶辅助系统的,而且这几种车载驾驶辅助系统使用了雷达波等高精设备,因此使用的成本较高,更新到最新技术不方便。本文研究并实现了基于移动设备的车辆驾驶辅助系统,只要在移动设备上安装就能使用,更新版本方便,使用成本较低。1.3研究目标与内容1.3.1研究目标本
16、文的研究目标是:研究并实现基于移动平台的车辆驾驶辅助系统;研究车辆检测和车道线检测的算法,调研并研究估算前方车辆距离的方法以及估算本车制动距离的方法;基于以上研究成果,基于Windows Phone平台设计实现一个车辆驾驶辅助系统。 本文实现的车辆驾驶辅助系统基本结构如图1.1所示,系统通过摄像头采集图像,并对采集的图像进行车辆检测和车道线检测。其中,车辆检测的结果用以估计前方车辆的距离,如果前方车辆距离过近而本车速度又较快,则向驾驶人发出警示。系统检测车辆的同时,也对本车所在的车道进行车道线的检测,如果检测到车道线,则系统在输出界面渲染出车道。图1.1 系统基本结构1.3.2研究内容本文的研究内容包括以下四个方面(1)车辆检测。使用模式识别相关技术检测本车前方的车辆尾部,如果检测到车辆尾部,则用矩形边框标注检测结果。(2)车道线检测。对本车当前行驶的车道
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