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汽车主动安全预警系统研究背景意义与现状1研究的背景与意义11.1研究背景11.2课题研究意义22汽车主动安全预警系统研究现状21研究的背景与意义1.1研究背景20世纪后半叶以来,浓缩了人类文明的汽车工业得到了迅速发展。21世纪更将是一个车轮上的社会。作为现代主要交通工具的汽车,给人们工作和生活带来了方便,能快捷、舒适地提供出行条件,倍受人们的青睐,其发展速度越来越快。一方面表现在产量不断增加,汽车制造业已成为全球一个重要的产业;另一方面还表现在汽车设计和制造技术不断提高,成为一个技术水平越来越高的技术密集型和资金密集型相结合的产业。然而,随着城市化的进展和车辆的普及,交通运输问题日益严重,道路拥挤,交通事故频繁发生,交通环境日益恶化。专家对汽车交通事故的分析结果表明,在所发生的交通事故中,有80%是由于驾驶员反应不及时,处置不当所造成。其中有65%的事故属汽车追尾碰撞造成,其余则属于侧面碰撞、擦挂所致。因此,德国奔驰公司的专家们在对各类交通事故进行系统研究分析后得出:若驾驶员能在事故发生前提早1秒钟意识到会有交通事故发生,并采取了相应的正确措施,则绝大多数事故都可能避免。因此,大力研究开发如汽车防撞等主动式汽车安全技术,减少驾驶员的负担和判断错误,对于提高交通安全将起到重要作用。由于驾驶过程是一个高度智能化的过程,尽管学术界对汽车自动驾驶的研究投入了大量的精力,也取得了一定成果,但就目前计算机技术和人工智能的研究成果而言,尚不能建立一个确切的模型以全面真实地反映驾驶过程,因而,目前还不能依赖现有自动驾驶技术的某些功能,如自动转向、自动刹车等,来避免交通事故。安全预警,是目前最为行之有效的技术手段。所谓汽车主动安全,指的是事故前的“安全”,即实现事故预防和事故回避,防止事故发生。主动安全性是指通过事先预防,避免或减少事故发生的能力。过去,汽车安全设计主要考虑被动安全技术,如设置安全带、安全气囊、保险杆等。现代汽车设计师们更多考虑的则是主动安全设计,使汽车能够自己“思考”,主动采取措施,避免事故的发生。主动安全技术可以分为两大类:预防安全技术和事故安全技术。预防安全技术包括:车况、路况监测、车载视觉增强、驾驶员状态监测、自主导航;事故安全技术包括:安全报警和车辆驾驶操纵性提高。1.2课题研究意义本次课题以硬件为依托,软件为核心,充分利用了现代人工智能、模式识别等领域的研究成果,建立了汽车安全行驶模型,实现对目标的分类识别、跟踪和测距,具有防止本车偏离车道行驶、防止前后碰撞,防止左右擦挂等预警功能。一旦发现在本车前后左右有对本车构成危险的障碍物时,便立即向驾驶员提出声、光、数字、图形或座椅振动的报警信号,使驾驶员迅速采取正确的操作,避免发生事故。该成果有重要的理论意义和广泛的应用前景,有重大的社会效益和经济效益。2汽车主动安全预警系统研究现状在这种背景下,自20世纪80年代以来,各种主动安全装置也相继问世。先后出现了汽车制动防抱死系统(ABS)以及在此基础之上发展起来的制动辅助系统(BAS)、电子驱动系统(EBS)和驱动调节系统(ASR)、车载雷达与超声波防撞装置等。这些装置充分发挥制动效能,增加了汽车可控性和加速过程中的稳定性,同时为实现汽车电子化、系统化提供了良好条件。主动安全将保护提前到事故发生之前,在保护的基础上更注重预防。而人工智能的研究成果使得让车具有某种人的“智能”,能感知外界,能够自己“思考”,主动采取措施,避免事故的发生成为可能。这就构成了我们通常所说的“智能车辆”。智能车辆的发展是随着智能交通系统ITS、计算机科学技术、人工智能技术等的发展而发展起来的。智能车辆的研究按应用技术和背景可分为三个发展阶段:从20世纪50到60年代为第一阶段;20世纪70到80年代为第二阶段;20世纪80年代末到现在为第三阶段。第一阶段的智能车辆,在20世纪50年代的OHIO州立大学就已经开始进行汽车自动控制技术的系统研究,从20世纪50年代末到60年代在美国的RCA, GM,俄亥俄州立大学以及英国的道路交通研究所及德国的西门子等机构都对智能车辆进行了研究。进入20世纪70年代,在第二阶段的智能车辆的研究过程中,许多国家都进入了智能车辆的研究领域,并且许多机构已经进入了先进的行列,其中典型的有美国的NIST, CMU、德国的国防军大学以及日本的TSUGAWA等。20世纪80年代初期,美国的DARPA计划中就包括了智能车辆计划,CMU的NAVLAB就是计划的产物,它配备了包括激光、雷达、视觉在内的多种传感器,但由于对环境的复杂性和传感器的信息处理水平估计不足,使得整车的行使速度很慢,达不到预期的目的。德国国防军大学依靠视觉导航的高速智能车辆VAMORS,其行使速度已经高达160公里/小时。20世纪90年代以来,是智能车辆发展的第三个阶段,这个期间技术发展突飞猛进,以意大利帕尔玛特.布洛基为代表的ARGO工作组,在智能车领域中进行了卓有成效的,令人振奋的工作,利用机器视觉,多传感器融合技术,使得智能车辆应用技术取得了突破性的进展,并在1998年6月1日到6日,进行了一次2000多公里的旅行测试。穿越了平原、山地、高架桥、隧道、获得了良好的效果。我国在智能车辆技术的研究方面起步较晚,目前主要有重庆大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学、南京理工大学和吉林大学等在进行智能车辆和相关技术研究工作。南京理工等5所院校联合研制了军用智能车7B.8系统。系统安装有二维彩色等传感器。两台PC486完成路边抽取识别和激光信息处理,8096单片机完成车辆的定位计算和自动驾驶,采用传统的“感知建模规划执行”算法,系统直线跟踪速度为20km/h。清华研制的THMR-III智能车辆系统集成了二维彩色摄像机、磁罗盘光码定位、GPS、超声等传感器,用一台SUN SPARK 10根据地图数据完成局部行为规划,两台PC486完成视觉信息车辆和超声波测量、位置测量、车辆方向速度控制。系统可完成白线跟踪、路标识别、道路识别等任务。吉林大学智能车辆课题组于90年代初开始致力于视觉导航的智能车辆研究,研制了JUTIV-I和JUTIV-II两代实验智能车。JUTIV均是以计算机为控制中心、以计算机视觉作为导航方式,

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