基于視覺(jué)的汽車(chē)前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)研究.pdf

1、基于視覺(jué)的汽車(chē)前方碰撞預(yù)警(V-FCW)系統(tǒng)是汽車(chē)安全輔助駕駛技術(shù)領(lǐng)域最為典型的應(yīng)用之一。汽車(chē)前方碰撞預(yù)警(FCW)系統(tǒng)主要利用傳感器獲取信息并處理，準(zhǔn)確判斷前方可能發(fā)生的碰撞危險(xiǎn)情況并對(duì)駕駛?cè)私o與警告，與目前多采用雷達(dá)傳感器的汽車(chē)前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)研究不同，基于視覺(jué)的汽車(chē)前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)使用攝像頭作為獲取信息的環(huán)境感知工具。視覺(jué)傳感器具有模式識(shí)別及車(chē)道線檢測(cè)等其他傳感器不具備的優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也面臨著障礙物識(shí)別及測(cè)距等方面的巨大技術(shù)挑戰(zhàn)

2、?；诖搜芯勘尘?，本文設(shè)計(jì)了一套V-FCW系統(tǒng)新的車(chē)輛檢測(cè)、車(chē)輛測(cè)距方法和安全距離計(jì)算算法，并在通過(guò)仿真分析驗(yàn)證其效果。
　　在對(duì)汽車(chē)前方碰撞預(yù)警安全距離模型分析的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)和制動(dòng)規(guī)律，充分考慮了影響車(chē)輛制動(dòng)的駕駛?cè)艘蛩睾铜h(huán)境因素，建立了新的汽車(chē)安全距離模型，同時(shí)對(duì)該模型中的參數(shù)進(jìn)行了說(shuō)明和分析。結(jié)合其他模型算法利用MATLAB軟件進(jìn)行仿真分析，結(jié)合不同狀態(tài)下最小安全車(chē)距與速度和附著系數(shù)的變化規(guī)律。驗(yàn)證了該模型

3、能夠更好的地反映真實(shí)車(chē)輛運(yùn)行狀況，降低了計(jì)算安全車(chē)距存在的較大偏差。
　　本文在車(chē)輛檢測(cè)識(shí)別方面作出改進(jìn)。利用類(lèi)Haar和改進(jìn)的AdaBoost算法的對(duì)前方車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè)，首先利用基于積分圖的思想計(jì)算圖像的擴(kuò)展類(lèi)Haar特征;然后使用提取的類(lèi)Haar特征值向量集改進(jìn)AdaBoost算法，文中提出了改進(jìn)措施:利用SVM代替初步分類(lèi)器AdaBoost算法(SVM-AdaBoost)增強(qiáng)了分類(lèi)器的分類(lèi)能力。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證文中所提出的方法在訓(xùn)