汽车安全辅助驾驶技术PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1道路交通安全与交通事故 3

1.1.1道路交通安全 3

1.1.2道路交通事故 3

1.1.3道路交通事故的分类 4

1.1.4道路交通事故的特点 7

1.1.5道路交通事故的评价指标 7

1.2世界道路交通安全现状 8

1.2.1全球道路交通安全危机 8

1.2.2国外道路交通事故现状 13

1.2.3国内道路交通事故现状 18

1.3道路交通事故的影响因素及预防措施 22

1.3.1道路交通事故的影响因素 23

1.3.2道路交通事故的预防措施 26

1.4汽车安全辅助驾驶技术概述 28

1.4.1汽车安全辅助驾驶技术的研究目的和意义 28

1.4.2汽车安全辅助驾驶技术的主要研究内容 29

1.4.3汽车安全辅助驾驶技术的研究发展动态 31

思考题 32

第2章 车道偏离预警技术 33

2.1引言 34

2.2车道偏离预警基本组成和技术要求 37

2.2.1基本组成 37

2.2.2技术要求 45

2.3车道偏离预警技术研究进展 47

2.3.1国外研究进展 47

2.3.2国内研究进展 61

2.4基于视觉的车道线检测方法 64

2.4.1基于特征的识别方法 64

2.4.2基于模型的识别方法 66

2.4.3基于视觉与其他传感器融合的方法 68

2.5车道偏离预警模型 68

2.5.1CCP模型 69

2.5.2FOD模型 69

2.5.3TLC模型 70

2.5.4KBIRS模型 72

2.5.5基于横向距离安全性的车道偏离评价 72

2.6基于视觉的车道偏离预警系统的实现 74

2.6.1道路图像预处理 74

2.6.2基于Zernike矩的车道标识线识别方法 78

2.6.3基于建立梯形感兴趣区域的车道标识线跟踪 83

2.6.4车道偏离预警模型的建立 84

2.7未来展望 87

思考题 88

第3章 汽车安全车距预警技术 89

3.1引言 90

3.2安全车距预警技术研究进展 93

3.2.1国外研究进展 93

3.2.2国内研究进展 100

3.3前方车辆检测方法 101

3.3.1基于单目视觉的车辆识别 101

3.3.2基于立体视觉技术的车辆识别 104

3.3.3基于彩色图像的车辆识别 105

3.3.4非视觉传感器在车辆检测中的应用 106

3.3.5采用多传感器融合方法的车辆识别 106

3.4前方车距测量方法 107

3.4.1超声波测距方法 107

3.4.2毫米波雷达测距方法 108

3.4.3激光测距方法 112

3.4.4视觉测距方法 114

3.5安全车距预警模型 118

3.5.1安全距离 118

3.5.2临界安全车距分析 119

3.5.3典型安全距离预警模型 122

3.6基于视觉的安全车距预警系统的实现 126

3.6.1基于多特征融合的前方车辆检测 126

3.6.2基于目标特征和Kalman滤波的车辆跟踪 137

3.6.3基于单目视觉的前方车距测量与本车车速估计 143

3.6.4基于安全度的安全车距预警模型 146

3.7未来展望 148

思考题 149

第4章 行人防碰撞预警技术 150

4.1引言 152

4.2汽车与行人碰撞事故特点 154

4.3行人保护与防碰撞预警技术研究进展 156

4.3.1被动安全行人保护研究进展 156

4.3.2主动安全行人保护研究进展 161

4.3.3红外夜视辅助系统 163

4.4行人检测方法 165

4.4.1基于视觉传感器的行人检测 165

4.4.2基于红外传感器的行人检测 171

4.4.3基于雷达传感器的行人检测 172

4.4.4基于多传感器信息融合的行人检测 173

4.5基于视觉的行人防碰撞预警系统的实现 174

4.5.1基于部位特征组合的行人检测 174

4.5.2基于Kalman预测的Camshift行人跟踪 185

4.5.3基于单目视觉的行人距离估计 197

4.5.4行人运动方向的确定 200

4.5.5行人防碰撞预警规则的确定 201

4.6未来展望 207

思考题 208

第5章 驾驶人行为与疲劳状态监测技术 209

5.1引言 211

5.2疲劳驾驶形成原因及预防措施 212

5.2.1疲劳驾驶 212

5.2.2疲劳驾驶的形成原因 214

5.2.3疲劳驾驶的预防 215

5.3驾驶人行为与疲劳状态监测技术研究进展 217

5.3.1国外研究进展 217

5.3.2国内研究进展 222

5.4驾驶人行为与疲劳状态监测方法 224

5.4.1基于驾驶人生理信号的方法 224

5.4.2基于驾驶人生理反应特征的方法 226

5.4.3基于车辆运行状态的方法 228

5.4.4基于信息融合技术的检测方法 230

5.5基于视觉的驾驶人行为与疲劳状态监测的实现 232

5.5.1驾驶人眨眼频率的监测 232

5.5.2驾驶人嘴部活动的监测 239

5.5.3驾驶人头部运动方向的监测 250

5.5.4驾驶人面部朝向的估计 251

5.6基于红外的驾驶人行为与疲劳状态监测的实现 254

5.6.1驾驶人眼睛瞳孔的检测 254

5.6.2基于Harris角点的普尔钦光斑检测 256

5.6.3基于GAZEDIS视线分布的驾驶人疲劳检测方法 258

5.6.4基于贝叶斯网络融合方法的驾驶人疲劳检测 259

5.7未来展望 263

思考题 264

第6章 其他安全辅助驾驶技术 265

6.1道路交通标志的识别 267

6.1.1引言 267

6.1.2研究进展 268

6.1.3交通标志检测方法 273

6.1.4未来展望 278

6.2智能车路协同技术 279

6.2.1引言 279

6.2.2车用自组网 280

6.2.3车载无线通信协议标准 284

6.2.4智能车路协同技术 289

6.2.5未来展望 298

6.3汽车轮胎压力监测系统 299

6.3.1引言 299

6.3.2研究进展 300

6.3.3轮胎压力监测方法的分类 301

6.3.4轮胎压力监测系统的组成及工作原理 303

6.3.5未来展望 310

6.4辅助制动系统 312

6.4.1引言 312

6.4.2电子制动力分配系统 312

6.4.3电子制动辅助制动系统 314

6.5智能泊车辅助系统 316

6.5.1引言 316

6.5.2典型应用情况 317

6.5.3智能泊车辅助系统的工作过程 321

6.5.4未来展望 322

思考题 323

参考文献 324