02-2第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用

视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• （4）盲点监测
• 盲点监测系统又称并线辅助系统，主要功能是扫除后 视镜盲区并通过侧方摄像头或雷达将车左右后视镜盲 区内的影像显示在车内。由于车辆后视镜中有一个视 觉盲区，因此在换道前无法看到盲区中的车辆。如果 盲区内有超车车辆，则会发生车道碰撞，在大雨、雾 天、夜间光线暗淡的情况下，更难看到后面的车辆， 换道更危险。
• （1）车道偏离警告 • 车道偏离警告系统是一种辅助驾驶员通过警
告来减少因为车道偏离引起的交通事故的系 统，主要包括毫米波雷达、激光雷达和CCD 或CMOS摄像头等部件。 • 请说说车道偏离警告系统的原理是什么？
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 车道偏离预警系统组成主要有： • ① 图像处理模块 • ② 防抱死制动系统控制模块 • ③ 动力转向控制模块 • ④ 仪表盘 • ⑤ 方向盘模块 • ⑥ 车身控制模块/网关模块 • ⑦ 动力传动系统控制模块
6 熟悉视觉传感器在智能网联汽车中的应用
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• 视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 随着电子化、信息化与人工智能技术的发展，小型化和嵌入式的视觉传感器得 到了广泛应用，人们可以从车载摄像头中获得更智能的结果，即通过摄像头的 视场，感知驾驶环境。
• 以特斯拉为例 • 特斯拉Autopilot 2.0 L2级（如图2-15所示）智能
驾驶汽车拥有三个前视摄像头，三个后视摄像头， 两个侧视摄像头，12个超声波雷达和一个安装在 车身上的前毫米波雷达。
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预 警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车 道保持辅助等功能。
• 请说说盲点监测系统的原理是什么？
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 驾驶员注意力监控系统
• 驾驶员注意力监控也称为疲劳监测系统或注意力辅助 系统，疲劳驾驶预警系统是一种基于驾驶员生理反应 特性的驾驶员疲劳监测预警技术。通过不断检测驾驶 员的驾驶习惯，可以感觉到驾驶员在疲劳驾驶后及时 向驾驶员发出警告，提醒驾驶员应适当在安全岛停车 休息。
• 车道保持辅助系统视频演示
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• （7）停车辅助
• 泊车辅助是用于停车或倒车 的安全辅助装置，有手动和 自动两种类型的汽车倒车辅 助。目前，主流的停车辅助 系统是由倒车摄像头和汽车 监视器组成。
• 请说说停车辅助有哪些技术 特征？
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 请说说驾驶员注意力监控系统的工作原理
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 另一类主要的检测方法是通过图像分析对驾驶员的面部和眼睛特征进行疲劳评 估，也称驾驶员安全警告系统，该系统在车速超过65Km应用
• 驾驶员安全警告系统 由一个摄像头、多个 传感器和一个控制单 元组成。请说说其工 作原理是什么？
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• （6）车道保持辅助系统
• 车道保持辅助系统是智能驾驶辅助系统之一，基于车 道偏离警告系统控制制动和转向控制协调装置，通常 进入车道保持状态要求最低限速为60km/h。当检测 到车辆即将偏离车道线时，向转向电机发出指令，以 纠正车辆的行驶方向。
• 请说说车道保持辅助系统的工作原理是什么？
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智能网联汽车技术概述
◣ 第二章 视觉传感器在智能网联汽车中的应用
授课教师：
学习目标
1 熟悉视觉传感器的种类
2 了解单目视觉传感器的原理和特点
3 了解双目视觉传感器的原理和特点
4 了解红外夜视视觉传感器的原理和特点
5
了解智能网联汽车领域中的图像处理方法及 应用
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• （3）交通标志识别
• 车辆安全系统的交通标志识别系统通过特征识别算法， 利用前置摄像头组合模式识别道路上的交通标志，提 示警告或自动调整车辆运行状态，从而提高车辆的安 全性和合规性，提醒驾驶员注意前方的交通标志。
• 请说说交通标志识别功能有哪些？
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• （2）汽车防碰撞预警系统
• 汽车防撞预警系统主要用于协助驾驶员避免高速、低速追尾，高速中无意识偏离车道，与行人碰撞等重大交通 事故。汽车防撞预警系统是基于智能视频分析处理技术，通过动态视频摄像技术、计算机图像处理技术来实现 其预警功能。
• 请说说汽车防撞预警系统的原理是什么？ • 请回答汽车防撞预警系统有哪些功能？
• 交通标志分为警告标志、禁止标志、指示标志。
• 分类识别方法主要包括：基于不同距离的模板匹配识 别方法、大量数据样本的机器学习识别方法、粒子群 优化和遗传算法等智能算法的识别方法等。
• 根据交通标志颜色和形状的确定，我们可以进一步对 三种不同的交通标志进行分类，并将颜色形状分类的 结果作为交通标志检测和识别的先验知识。