輔助駕駛系統(tǒng)是智能駕駛的重要組成部分,對于降低駕駛員的工作強度,減少交通事故具有重要意義。智能駕駛的發(fā)展一直受到多方面條件的限制,所以有必要優(yōu)先發(fā)展輔助駕駛系統(tǒng)。相較于駕駛路況復雜的民用車,工作模式固定的環(huán)衛(wèi)清掃車等特種車輛,無疑更需要相應(yīng)的輔助駕駛系統(tǒng)幫助駕駛員完成工作。環(huán)衛(wèi)清掃車在工作過程中,需要與路沿石平行并保持一定的距離才能完成清掃工作,所以駕駛者在兼顧縱向駕駛的同時,還必須時刻觀察車輛側(cè)面與路沿石的間距是否符合工作要求。這無疑給駕駛者增大了工作量,還帶來了很大的駕駛難度,容易造成駕駛疲勞,導致出現(xiàn)交通事故。在這種工作情況下,就需要利用輔助駕駛技術(shù)來協(xié)助環(huán)衛(wèi)清掃車司機來完成清掃工作。針對這種情況,結(jié)合實際路況,論文進行了以下研究和實驗驗證:（1）研究了輔助駕駛技術(shù)的感知方式,決定采用視覺感知方式作為輔助駕駛系統(tǒng)的主要感知方式。并根據(jù)實際情況,選擇路沿石作為視覺感知的標記物。為了降低視覺處理難度,系統(tǒng)中增加了線激光發(fā)射器作為輔助工具,從而提高了視覺處理的效率。由于增加了線激光發(fā)射器作為輔助,視覺識別對象由路沿石轉(zhuǎn)化為含有路沿石形態(tài)特征信息的線激光。并對整個系統(tǒng)進行了模塊化設(shè)計,以... 

【文章來源】：鄭州大學河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

道路清掃車

路沿石

2相關(guān)理論基礎(chǔ)及方法82相關(guān)理論基礎(chǔ)及方法輔助駕駛系統(tǒng)一般有三個部分組成：信息感知模塊、決策算法模塊以及預(yù)警模塊，涉及到傳感器技術(shù)、測量技術(shù)、信息處理技術(shù)、計算機技術(shù)等多種技術(shù)。信息感知模塊是通過傳感器技術(shù)獲取車輛行駛過程中的環(huán)境信息以及車輛本身的各種行駛信息，它是輔助駕駛系統(tǒng)的眼睛。在駕駛過程中，信息感知模塊會采集到大量不需要的多余信息，所以信息感知模塊需要對各種信息進行快速有效的篩選，得到需要的信息，以方便下一步的操作。決策算法模塊是系統(tǒng)的大腦，它通過信息感知模塊傳輸?shù)挠行畔�，分析車輛在行駛過程中的狀態(tài)。通過預(yù)先設(shè)置好的條件，判斷駕駛行為是否正確，并將結(jié)果傳遞給下一模塊。預(yù)警模塊是系統(tǒng)的最后一部分，它通過決策算法模塊傳遞的信息進行一定的操作對駕駛員進行預(yù)警，已達到輔助駕駛的目的。一般執(zhí)行模塊會通過視覺、聲音和振動中的一種或多種預(yù)警方式對駕駛員反饋實時信息，以達到輔助駕駛的目的。所以，在初步方案確定后，需要對每個模塊的合理性進行研究，驗證，改進，并通過實驗進行評估。本章針對各模塊研究過程中必要的理論和方法進行整理，以方便后續(xù)工作的展開。2.1環(huán)境感知方法根據(jù)實際情況分析，本次設(shè)計的環(huán)境感知模塊實際是測量車輛與路沿石的距離，即設(shè)計一款適合的測距儀。圖2.1測距原理

【參考文獻】：
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