一種車載智能防碰撞預警系統
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摘 要：隨著社會經濟的快速發展，汽車已經成為人們出行重要的交通工具，汽車的安全性能成為人們關注的一個重要問題。汽車行業在發展過程中，人們對汽車安全性、舒適性以及智能化水平要求越來越高。隨著科技的發展，智能化技術在汽車安全領域得到了廣泛地應用。就以智能防碰撞報警系統為例，將其應用于汽車領域，可以有效地減少交通事故發生，更好地保證車主的安全。本文在研究過程中，以一種車載智能防碰撞預警系統為例，分析了該系統的性能水平及其在汽車領域的具體應用。
關鍵詞：汽車防碰撞;報警系統;智能系統
汽車行業隨著社會經濟的快速發展也得到了飛速的發展，不論是性能水平還是功能方面，均得到了較大幅度的提升?，F階段，人們對汽車性能的要求也在不斷提升，尤其是汽車的安全性能。為了更好地保證汽車駕駛員的安全，汽車防碰撞預警系統在汽車中得到了廣泛地應用，極大程度地提升了汽車的安全性。目前，汽車智能防碰撞系統應用過程中，主要以激光、雷達、超聲波、紅外線燈傳感器作為基礎，但這些技術手段應用時，其造價比較昂貴，并且測量的參數比較單一，容易受到外部環境的影響。針對于這一問題，本文研究的汽車智能防碰撞預警系統突出價格低廉、信息豐富、性能安全可靠等特點，使其更好地應用于汽車防碰撞工作當中。在研究中，本文以一種基于雙目相機的車載智能防碰撞預警系統為例，分析了該系統的性能及其具體應用情況。
1 車載智能防碰撞預警系統概述
1.1 車載智能防碰撞預警系統簡介
本文研究的車載智能防碰撞預警系統是一種基于雙目相機的車載智能防碰撞預警系統，該系統借助于雙目相機對道路信息進行獲取。在應用過程中，采用Sobel算子和AdaBoost分類器對車輛信息進行識別[1]。同時，在對車輛控制過程中，主要利用ORB算法實現對車輛的跟蹤。在對該系統應用過程中，系統可以對目標車輛的速度、距離和方位等信息進行識別，從而根據系統測算獲得的信息得出相應的預警結果。該系統在應用過程中，由雙目相機對前方目標車輛信息進行獲取，通過對前方車輛信息的判斷，得出是否超出預警策略條件，若是超出，則輸出報警信號，對車主予以提醒。關于車載智能防碰撞預警系統的報警流程，具體內容如下：
1.2 系統的軟、硬件設計
1.2.1 系統硬件設計
在對車載智能防碰撞預警系統設計過程中，其硬件設計主要包括了4個模塊，分別是測距模塊、聲響報警裝置、控制模塊以及緊急制動模塊。在進行系統硬件設計時，主要涉及到了兩個部分內容[2]。第一部分則是預警階段。雙目相機對車輛前方信息進行獲取，并對障礙物的信息和前方車輛信息進行反饋。當前方障礙物或是車輛的距離接近報警距離時，聲響報警裝置接收到信號，從而使報警裝置發出聲響，向車主報警;第二部分則是緊急制動階段。當雙目相機測得的信息達到危險距離的時候，需要為駕駛員預留出反應時間和判斷時間。但由于情況特殊，可能出現駕駛員反應不及時的問題。針對于這一情況，系統會執行緊急制動模塊，在駕駛員沒有及時作出反應的情況下，做出緊急制動，從而降低碰撞事故的發生[3]。
1.2.2 系統軟件設計
系統軟件設計，主要涉及到雙目相機的應用，實現對車輛前方信息的有效獲取和反饋。系統軟件主要對獲取的信息進行處理，實現對獲取數據的分析和應用。當智能防碰撞報警系統運行過程中，系統軟件部分實現對獲取信息的分析[4]。這一過程中，首先會對系統中傳感器的工作情況進行檢測，對傳感器是否運行和狀態是否良好進行判斷，之后進行距離的測量，并對測試獲取的數據信息進行反饋。其次，系統對獲取的測試信息進行判斷，當測試的數據大于設定的制動車距，則不會產生報警;反之，若是小于設定的制動車距，報警器會發出報警信號。若是車距接近危險距離時，車輛的緊急制動模塊會運行，從而緊急停止，避免發生碰撞。
2 車載智能防碰撞預警系統的工作分析
本文研究的車載智能防碰撞預警系統在工作過程中，主要依據該系統的性能，把握前方車輛信息的標定，之后反饋給系統，對車輛進行識別和跟蹤，以判斷安全距離，從而做出是否報警的處理。關于系統工作方案的相關內容，如下：
2.1 前方車輛信息的標定
本系統中，對雙目相機進行了應用，借助于雙目相機實現對前方車輛的識別和跟蹤，這一過程中，雙目相機立體視覺的實現主要基于視差的原理。雙目相機在車載防碰撞報警系統中的應用，借助于三角法可以對被測物體進行三維立體成像，獲取前方車輛的三維信息，從而對前方車輛的位置信息進行有效地獲取。本文采用的雙目相機對前方車輛信息標定過程中，主要采用了MATLAB標定工具箱，獲取的圖像信息通過處理后，反饋給系統[5]。
2.2 目標車輛信息的識別
在對前方車輛信息識別過程中，主要步驟如下：通過采取整車邊緣檢測和車底陰影結合的檢測方式，對車輛信息進行獲取。通過將這兩種方式進行結合應用，能夠對前方車輛信息更加可靠地獲取。在進行邊緣檢測過程中，主要借助于Sobel算子對車輛圖像的信息進行邊緣處理。同時，在對車底陰影信息處理時，主要結合外界環境變化的動態閾值對車底陰影的信息進行提取。接下來，在對圖形特征空間處理過程中，主要結合HOG特征變換算法，對所有子圖像的特征空間進行計算。在對HOG特征變換算法應用時，主要對圖像各個區塊及各個方向的信息進行精確獲取。最后，需要對一些非車輛信息進行處理。這一過程中，主要應用AdaBoost分類器進行，從而實現車輛檢測的目標。
2.3 目標車輛信息的跟蹤
在對車輛信息跟蹤過程中，該智能防碰撞預警系統主要采用了ORB算法。ORB算法在應用過程中，其在旋轉、尺度不變性以及抗噪、灰度適應性方面具有較好的魯棒性。在對ORB算法應用時，主要包括了三個步驟，依次是oFAST特征檢測、rBRIEF特征描述以及最近距離比匹配。在對目標車輛信息進行跟蹤過程中，通過對多幀圖像的匹配，可以在多幀圖像中獲取跟蹤車輛的信息，并能夠有效保證信息獲取的實時性。在進行車輛信息跟蹤過程中，如果信息出現匹配失敗問題，系統會對車輛信息進行重新的檢測。 2.4 目標信息獲取
車載智能防碰撞預警系統在應用過程中，對目標信息的獲取主要借助于車輛檢測算法來實現。在這一過程中，根據車輛檢測算法可以對車輛的圖像坐標信息進行獲取，之后借助于雙目相機獲取車輛的三維坐標信息。在對前方車輛方位角關系測定過程中，主要依據前方車輛三維坐標信息（Xe，Ye，Ze），結合公式：[6];在對主體車輛和前方車輛的相對速度計算過程中，主要結合公式：求得;在對主體車輛和前方車輛發生碰撞時間獲取時，主要依據公式：獲取[7]。
2.5 防碰撞控制策略
在利用車載智能防碰撞系統過程中，為了防止車輛碰撞，需要從車距、碰撞時間、兩車速度變化量三個方面內容進行考慮。這一過程中，需要對系統參數進行針對性的設計，從而通過有效預警，防止輛車碰撞事故的發生。在這一過程中，當輛車的車距小于3m時，車載智能防碰撞系統會發出警告，從而對汽車駕駛員進行有效提醒，控制輛車的距離。在對碰撞時間預測過程中，當輛車碰撞時間小于3s的時候，系統會發出預警信號，從而對駕駛員進行提醒，使駕駛員能夠對車速進行一定的控制。在對車輛相對速度變化量控制時，當相對速度的變化量大于30km/h時，系統就會發出報警信號，提醒駕駛員能夠對車速進行有效地控制。
3 結束語
本文研究的智能防碰撞預警系統在汽車上應用，能夠對兩車的距離、速度以及方位信息進行有效地檢測和獲取，監測涉及的信息較多，可以為車主提供有效的報警提示，從而對兩車碰撞問題進行有效地提升，避免車輛碰撞。該系統在應用過程中，主要對雙目相機進行了應用，該設備可以對車距等信息進行精確地計算，并且采取雙目視覺的防碰撞系統可靠性更高，其價格也比較低廉，在車輛上安裝較為方便。通過研究和分析，該系統可以在車輛防碰撞預警中進行有效地推廣和應用，以滿足實際需要，降低車禍事故發生。
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