摘要：采用Multisim软件仿真和试验的方法,设计了一种汽车安全辅助驾驶系统中独立的报警装置,实现了在车道偏离时适时有效的报警,并实现在正常转向和制动工况时报警器不报警的功能。

摘要：汽车安全辅助驾驶系统是辅助驾驶员行车的一种智能设备,通过摄像头将车前方的图像录入系统,涉及到的重要信息(如前方有行人、汽车),系统将进行标记并语音提醒,以保证行车安全。本设计使用识别精度较高的基于深度学习的图像识别方法,将数据同时放到云服务器和车载终端上,在服务器上训练模型,更新参数。使用时将训练后的模型更新到车载终端,提高了识别的精度。

摘要：针对安全辅助驾驶系统排除故障的诊断方式,介绍一种可视化售后诊断平台。该平台基于Vehicle Spy3软件搭建,通过车载诊断OBDII(On Board Diagnostics,车载诊断系统)接口与车辆建立通信,通过诊断服务指令获取安全辅助驾驶系统内部寄存的故障诊断信息及车辆基本信息,同时提供必要的维修建议,使维修人员快速高效地定位问题并排除故障。

摘要：对自动化公路系统弯道上汽车防侧滑/侧翻控制系统进行了研究.在汽车驶入弯道前计算安全车速,建立车辆运动学模型,采用积分反推方法设计了直道制动减速阶段的速度控制器,通过引入虚拟控制变量设计了弯道车道保持阶段的位姿控制器.根据车辆动力学简化模型设计了动力学控制器进行仿真试验,车辆以安全车速通过弯道.试验表明所设计的控制器具有快速、准确跟踪和全局稳定的特性,能有效避免发生侧滑/侧翻的危险工况,保证车辆行驶安全性和方向稳定性.

摘要：为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。

摘要：针对道路标志图案自动识别,以转弯道路标志图案为例,通过颜色空间变换,将道路标志图像的RGB量值转换为H(hue,色度)S(saturation,饱和度)I(Intensity,亮度)量值,利用H、I作为分类器的特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。采用固定阈值法分割道路标志图像的图案区域,并对分割后的区域进行Daubech ies-4正交小波变换,利用小波变换系数的能量值和方差比值作为道路标志图案的纹理特征。最后,设计了BP神经网络道路标志图案分类器,实现道路标志图案的自动识别。实验结果表明,文中提出的方法可行。

摘要：为减少因驾驶员无意识偏离车道行驶造成的交通事故,基于ARM和OpenCV建立嵌入式车道偏离报警系统。重点介绍了系统的设计、平台的搭建和算法处理流程。该系统通过摄像头采集获取图像信息,并应用OpenCV对图像进行预处理,通过提取图像中车道线信息,评估车辆行驶状态是否偏离车道中心位置,根据车辆的行驶状态,发出报警,提醒车辆驾驶人员当前行驶偏离情况,以达到辅助安全驾驶的目的。