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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1、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基于视觉传感器的AS纵向行驶工况识别方法研究一DA41基于视觉传感器的AS纵向DA行驶工况识别方法研究*王楠1刘卫国2张君媛张惠3童宝锋1（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春11.30022；浙江省汽车安全技术研究重点实验室杭州310000；2.）中国第一汽车集团公司技术中心长春13.30022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

2、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Kman滤波技术的a1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。提出1种基于P检测方法误差小于1。reScan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A并通

3、过PS纵向行驶工况的识别，Sean仿真场景验证了该工况识别DAre方法，结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号。关键词交通安全；车辆检测定位；车道线跟踪ADAS工况识别方法；PreScan仿真场景;/：中图分类号：1・91文献标志码：A15・01・007U46.issnl67448AMetinCondit31WANIUWHAHA0NGNaneoratoromotandConJi!UniCha30Chitro1,inversitnchunlO22,na；Simulationy,g2.GeeAutEin

4、SaetTecDevDivHanz10Chi1omobi1stitutehnoloelomentision,hou3000,na；fygygypChiFAWGroCoroR&DCenCha30Chi3.naurationter,nchunl022,na)ppg:Abstractanceddriverassistancesstemsneedtocontro1vehic1eindifferentwasaccordintodifferentdrivinAdvgyyg,conditionsandtheaccuratec

5、onditionidentificationsinalisthebasisofreasonablecontro1strateies.Inordertoacuireggq,accurateidentificationsina1sbusinvisionsensorsthetechniueofvehic1etrackinand1anedetectionwerestudied・gygqg,Theadaboostclassifierwasusedtodetectfrontvehic1esandaraninmethodba

6、sedoncoordinatemainandscoreggPPg,trackinmethodbasedonconfidenceudmentandKalmanfi1terintech1inewastakentotrackvehicles・Thena1anegjgg,swasusedandverifiedthrouhfie1dtests.Final1thevehicleckintechniuewascombinedwiththelanedetecniuetragygqq,tiontechnolobPreScanto

7、identifvehic1eADASdrivinconditionsandthismethodwasverifiedthrouhthesimula—ionscenariosinPreScan.Theresu1tsshowedthatitcanofferaccurateconditionidentificationsinalsforADAS.tg:；A；；；KewordstrafficsafetDASconditionidentificationmethodPreScansimu1ationscenariosve

8、hic1e1ocatinygylanetracking收稿日期：4420120107211219修回日期：）资助批准号：1109J0565LHY*浙江省汽车安全技术研究重点实验室开放基金项目（，:—第一作者简介：硕士研究生.王楠（研究方向：汽车被动安全性.ai0—）1wn1dx@163.com199E—mJ，:博士，教授，研究方向：张君媛（交通安全.5—）1835802872@q.co