基于視覺的汽車前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)研究.pdf

1、基于視覺的汽車前方碰撞預(yù)警(V-FCW)系統(tǒng)是汽車安全輔助駕駛技術(shù)領(lǐng)域最為典型的應(yīng)用之一。汽車前方碰撞預(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)情況并對駕駛?cè)私o與警告，與目前多采用雷達(dá)傳感器的汽車前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)研究不同，基于視覺的汽車前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)使用攝像頭作為獲取信息的環(huán)境感知工具。視覺傳感器具有模式識別及車道線檢測等其他傳感器不具備的優(yōu)勢，但同時(shí)也面臨著障礙物識別及測距等方面的巨大技術(shù)挑戰(zhàn)

2、。基于此研究背景，本文設(shè)計(jì)了一套V-FCW系統(tǒng)新的車輛檢測、車輛測距方法和安全距離計(jì)算算法，并在通過仿真分析驗(yàn)證其效果。
　　在對汽車前方碰撞預(yù)警安全距離模型分析的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)車輛的運(yùn)行狀態(tài)和制動(dòng)規(guī)律，充分考慮了影響車輛制動(dòng)的駕駛?cè)艘蛩睾铜h(huán)境因素，建立了新的汽車安全距離模型，同時(shí)對該模型中的參數(shù)進(jìn)行了說明和分析。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)車輛運(yùn)行狀況，降低了計(jì)算安全車距存在的較大偏差。
　　本文在車輛檢測識別方面作出改進(jìn)。利用類Haar和改進(jìn)的AdaBoost算法的對前方車輛進(jìn)行檢測，首先利用基于積分圖的思想計(jì)算圖像的擴(kuò)展類Haar特征;然后使用提取的類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代替初步分類器AdaBoost算法(SVM-AdaBoost)增強(qiáng)了分類器的分類能力。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證文中所提出的方法在訓(xùn)