863课题++基于计算机立体视觉的移线报警辅助驾驶系统

课题类型： 探索导向类 课题类型：  探索导向类 申请受理编号：  SQ2007AA11Z129391 国家高技术研究发展计划（863计划） 专题课题申请书 技术领域名称： 现代交通技术领域 专题名称： 综合交通运输系统与安全技术 申请指南技术方向： 交通安全新技术 课题名称： 基于计算机立体视觉的移线报警辅助驾驶系统 申 请 人： 丁能根 依托单位： 北京航空航天大学 基于计算机立体视觉的移线报警辅助驾驶系统 北京航空航天大学汽车工程系 （丁能根） 窗体顶端 　对该课题申请所涉及主要研究内容的熟悉程度： 很熟悉 比较熟悉 一般 　评议内容 评分   　一、研究目标和内容的重要性与必要性（10分） 所涉及到的关键技术或产品是否重要？ 研究内容是否符合国家重大技术需求？ 主要研究内容是否符合本专题指南的技术方向？ 　二、研究内容的创新性与前沿性（40分） 研究内容是否具有突出的原始性创新内容？ 研究内容是否体现了新的原理、方法的创新内容？ 研究内容是否具有突出的集成创新内容？ 研究内容是否体现了集成应用或集成产品的创新内容？ 研究内容是否处于国际或国内技术发展前沿？ 研究内容如果成功能否在国际或国内产生较大影响？ 研究内容是否在国内已有相同或接近的成果？ 研究内容是否有望获得发明专利等知识产权？ 　三、技术实力与研究基础（20分） 课题申请负责人是否能够胜任课题组长？ 课题组人员构成和时间投入是否合理？ 课题组现有研究基础是否处于国内领先行列？ 课题依托单位（及协作单位）的支撑条件是否较强？ 　四、研究目标和研究的可行性（20分） 预期研究目标是否明确、集中？ 技术经济指标是否具体、适度？ 对国内外技术发展趋势是否把握？ 主要技术的知识产权分析和对策是否恰当？ 技术路线和研究方法是否合理、可行？ 依托单位和协作单位的分工合作是否合理？ 　五、预期成果及前景（10分） 课题预期成果是否可取得一定的经济社会效益？ 课题预期成果是否具有较大的市场（潜在的市场）前景？ 课题成果是否能对相关技术发展起到带动作用？ 课题研究是否可实现预期的人才、队伍培养目标？ 综合评议得分   　综合评价结论         根据分项评议意见，对该课题申请进行综合评价，给出总体结论性意见。 　　评价结论意见： 同意立项（A） 　 不同意立项（C） 　 总体评议意见：（对该课题申请给出综合评价意见，阐述同意立项或不同意立项的理由，说明需要说明的有关问题。本部分内容为必填内容，文字不超过300字。） 窗体底端 课题名称 基于计算机立体视觉的移线报警辅助驾驶系统   行业领域 交通运输  预计完成年限 3  课题密级 公开级  预期成果类型 发明专利、新装置、论文论著  申请(负责)人信息 姓名 丁能根   性别 男 出生日期 1965-6-26  职称 高级职称   最高学位 博士  从事专业 交通运输类  所在单位 北京航空航天大学汽车工程系   依托单位信息 单位名称 北京航空航天大学 单位性质 大专院校 所在地区 北京市   单位主管部门 国防科学技术工业委员会  组织机构代码 400011227  单位成立时间 1952-10-25  协作单位信息 单位名称 单位性质 组织机构代码 课题经费来源预算 (万元) 总经费 120   申请863计划资助 100   其他国家级资助(包括部门匹配) 0   地方政府匹配 0   银行贷款 0   自有资金 0   其它资金 20  经费备注   序号 姓名 性别 出生日期 职称 职务 专业 为本课题工作时间(人月) 课题组中职务 (组长、副组长或成员) 在课题中分担的任务 所在单位 1 王健 男 1984年8月  其他人员  硕士研究生  交通运输类  12  成员  立体视觉系统硬件研制  北京航空航天大学汽车工程系   2 王伟达 男 1980年3月  其他人员  博士研究生  交通运输类  15  成员  移线报警辅助驾驶系统的软件研制和实车道路试验  北京航空航天大学汽车工程系   3 邹红明 男 1982年11月  其他人员  硕士研究生  交通运输类  12  成员  移线工况的场景图像采集和数据处理  北京航空航天大学汽车工程系   4 刘峰 男 1982年11月  其他人员  硕士研究生  交通运输类  12  成员  实车道路试验及数据处理  北京航空航天大学汽车工程系   5 张为 男 1981年2月  其他人员  博士研究生  交通运输类  8  成员  移线报警辅助驾驶系统的硬件研制和实车道路试验  北京航空航天大学汽车工程系   6 丁能根 男 1965年6月  高级职称  副教授  交通运输类  20  组长  移线报警辅助驾驶系统的总体  北京航空航天大学汽车工程系   7 陈默然 女 1985年9月  其他人员  硕士研究生  交通运输类  8  成员  立体视觉系统的软件功能分析和免疫分类算法研究  北京航空航天大学汽车工程系   8 郑红 女 1961年11月  高级职称  教授  信息与电子科学类  12  副组长  立体视觉系统整体框架设计  北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院   课题参加总人数 8 人。 其中：高级职称 2 人， 中级职称 0 人， 初级职称 0 人， 无职称 6 人； 其中具有：博士学位 2 人， 硕士学位 0 人， 学士学位 6 人， 其他 0 人； 合计：投入 99 人月 2.1 课题组长、副组长资历情况（从事过的主要研究任务及所负责任和作用，主要研究成果、发明专利和获奖情况，在国内外主要刊物上发表论文情况，完成其他科技计划课题情况，特别是近五年取得的与本申请课题相关的研究成果情况，字数要求1000字以内） 组长丁能根资历情况清华大学博士研究生毕业，工学博士。北京航空航天大学副教授。多年从事汽车汽车动力学及其控制的研究。主持了国家自然基金“大滑移率条件下单轨车辆制动失稳机理研究”、国防科工委军转民专项“车辆制动防抱死系统产业化开发”和多项企业科研课题。“摩托车电子式防抱死制动系统(ABS)”获重庆市2005年科技进步三等奖。申请国家发明专利1项。在国内外发表相关学术论文30多篇。发表的相关论文 [1] 丁能根, 王建. 移线综合评价模型及移线策略分析. 汽车工程, 2004，（1） [2] 丁能根，薄颖，冉晓凤. 基于协同仿真技术的车辆非线性平顺性分析. 北京科技大学学报, 2006, 28(11)：1047 [3] WANG Weida, DING Nenggen, and XU Xiangyang. An Improved Self-adaptive Algorithm of Vehicle Reference Speeds for ABS. Proc of 2006 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety, 2006: 98 副组长郑红资历情况哈尔滨工业大学博士研究生毕业，工学博士。北京航空航天大学教授，博士生导师。多年从事智能检测、模式识别、图像处理等领域的理论和应用研究。曾作为主要成员参与了我国首台智能化模糊控制电火花数控系统研制；作为主要技术负责人主持了863子课题“虚拟环境人体运动检测装置研制”。主持了航天创新基金“复杂背景下人工免疫抗干扰目标识别方法研究”，国家自然基金“基于免疫机理的图像信息目标识别方法研究”。获得国家发明专利6项，其中1项获第16届国家发明展览会银奖；获得软件登记1项。在国内外发表相关学术论文30余篇，出版教材2本、译著1本。相关的论文和专利： [1] Hanxi Li, Hong Zheng, Yang Wang，A Novel Clustering-based Algorithm for Curve Detection and Its Application to Passenger Recognition，ICIEA 2007（已录用） [2]郑红等，国家发明专利，基于双目视觉的车载环境及距离测量系200710064018.8 [3] 郑红等，国防专利，基于飞行姿态数据融合的机载目标紫外图像识别装置，200510134801.8 2.2 课题组长、副组长目前承担863计划和其它国家科技计划课题情况（包括人员姓名、承担课题名称、课题经费数、课题起止时间、所属科技计划名称等信息） 姓名 承担课题名称 课题经费数(万元) 课题开始时间 课题结束时间 所属科技计划 其他说明事项： 2.3 课题组长及课题组主要成员是否曾就相同或类似课题863计划和国家其他科技计划提出申请（如有，请说明申请人姓名、申请科技计划名称、申请课题名称、申请时间、申请结果等情况，并说明与本课题申请的关系） 3.1、课题简介（简要说明课题的目的意义、主要研究内容、预期目标等，字数要求1000字以内） 移线/并线操作是驾驶过程中一项较复杂且易出现事故的任务，对于新手或年纪较大者更是如此。在交通繁忙的城区干线和街道，车辆移线（即变换车道）面临更多安全隐患。在我国，由于部分驾驶员遵守交通法规的意识淡薄或一时疏忽，有时移线前没有按要求给出转向指示信号，更增加了因移线不当引发交通事故的可能性。美国交通部在1997年1月的一份中指出，在1994年的所有24.4万起碰撞事故中，约有4％由移线/并线引发并致死225人。虽然移线/并线造成的伤亡比例不是很高，但它在由碰撞事故引发的交通堵塞中所占比例达10%([9], 2000)。 本课题的目的在于研究和开发一种移线报警辅助驾驶系统，以帮助驾驶员减少不当移线引发的侧面碰撞和追尾等交通事故。课题的意义在于该系统的应用不仅提高了行车安全，而且将减少不当移线造成的交通延误。 主要研究内容如下： ·基于视觉的环境感知技术。研究如何检测周边车辆的形状、位置和速度，以及如何检测车道线的位置。 ·驾驶员的移线意图识别技术。研究在驾驶员未按交通法规要求操作转向信号灯时如何识别其移线意图。 ·移线安全性评价指标。移线安全指数分析。根据转向灯信号或移线意图识别结果，当判明驾驶员将要执行移线时，根据本车速度及其与目标车道车辆的相对位置和速度计算执行移线的安全指数。移线安全指数与车速、移线完成后本车与前/后方车辆的距离有关，建立它们之间的函数关系是本课题重要研究内容之一。 ·车辆移线安全辅助系统的报警策略、方式及其实现。根据移线意图的判断和移线安全指数计算结果，研究何种情况下应当报警、采用何种方式合理有效地报警以及报警装置的具体实现。 ·移线报警辅助驾驶系统原理样机一套； 本课题研究将取得以下成果和知识产权： ·出版专著一本。 ·在国内外核心期刊发表论文8篇； ·获“移线报警辅助驾驶系统”发明专利一项、“用于车辆环境的多源识别的立体图像系统”实用新型专利一项； 原理样机的预期目标 所开发的移线报警辅助驾驶系统能为驾驶员提供移线操作预警并在必要时给出本车速度控制的建议。 ·目标1：移线操作预警。当执行移线过程中可能与目标车道车辆发生碰撞或移线后与目标车道前、后方车辆没有足够的安全距离时，给出移线报警。报警按移线安全指数进行分为黄色预警（安全度较小，有碰撞可能）和红色预警（安全度很小或不安全，包括判明目标车道上本车驾驶员盲区存在未能识别的车辆）两级。 ·目标2：移线报警的同时给出必要的加速或减速建议。报警的同时，如果适当提高或降低本车车速有利于提高移线安全性，通过发光二极管以箭头形式给出相应的“加速”或“减速”建议。 通过本课题的探索研究，培养博士研究生2名、硕士研究生3名。另外，通过北航自动化学院与汽车工程系的科研协作，培养1～2名年轻教师，造就一只学科交叉和融合的智能车辆研究队伍。  3.2课题主要研究技术的国内外发展现状与趋势，课题主要研究技术国内外专利授权情况 国内外对基于视觉的环境识别进行了大量研究。所采用的传感器或测距手段主要有图像传感器、毫米波雷达、激光雷达、红外、超声波雷达以及最近所使用的车间通讯方式。 M. Brattoli等([1], 1996)在研究车道保持时，利用CMOS传感器，采用光学流块匹配算法估计沿车道标识的二维位移矢量场。Keiji Saneyoshi([2], 1996)采用立体图像识别研究了驾驶辅助系统。在其研制的立体图像识别系统中，一帧图像被分割成5000(100×50)个小块，每帧图像的处理时间是35ms。M. Rüder等([3], 1996)通过图像和雷达传感器监测本车后方和侧面区域，并采用了传感器数据融合技术。他们在车辆的左后角布置一个测距达150m的雷达传感器，测量目标物的距离、方向和速度；安装在后窗后方的2个摄像头组成立体图像系统，可监测40m内的路表平面内物体的位置和速度；侧面区域由另一雷达系统监测，测量邻近2车道物体的距离。 我国台湾学者Ming-Yang Chern和Ping-Cheng Hou([4], 2003)采用亮度和尺寸滤波提取高速公路的路面反光板图像，其中滤波是为了消除车辆及其灯光产生的干扰。反光板形成的亮点束采用2次曲线近似，该曲线即代表车道线。横波和纵波的判断是根据车道宽度进行的（台湾地区车道宽度为3.65m）。车辆的探测是通过提取其尾灯信息和尾灯配对完成的。 Hans Fritz等([5], 2004)在车道保持装置中采用图像处理识别车道标识，而在智能车距保持装置中则采用雷达与视频传感器的组合识别前方车辆。 巴基斯坦的U. Qayyum和M.Y. Javed([6], 2005)采用逆透视映射（IPM）和支持向量机（SVM）的融合实现移线探测，准确率达94%。 吉林大学毕雁冰等([7], 2006)采用图像分析方法研究如何从车辆前方CCD图像中感兴趣的区域提取车道线信息。 国内外一些学者研究了移线操作的驾驶员模型[11, 12]和安全评价模型[13, 16]，并开发了移线辅助装置[9, 14, 15]。 Bascunna([10], 1997)根据本车与目标车道车辆的距离、速度和移线行为将移线分成四种工况，并确定了移线是否安全的判断条件。Hossein Jula ([9], 2000)在分析与移线相关的车辆的运动学基础上，给出了移线是否安全的通用算法，以计算所有相关车辆的最小纵向安全车距（MSS）。 文献[8]对碰撞预警算法进行了总结。预警是基于时间和距离给出的。碰撞时间（TTC，即Time to collision）和碰撞距离（DTC，即Distance to collision）是用来触发预警的参数。在计算TTC和DTC之前需确定碰撞点。车辆按当前速度 和方向行驶至碰撞点所需时间和距离之间的关系为：TTC=DTC/ 。预警算法为： 如果两车的TTC都小于7s，则发出预警； 否则的话，若两车中一车的DTC小于50m且车速小于10mph，而另一车的TTC小于7s，则也发出预警； 否则不发出预警。 美国密歇根大学交通研究所正在开发移线/并线报警装置。该装置采用基于雷达的后视系统。 美国加州大学伯克利分校([8], 2006)研究了合作式碰撞预警系统，以车间通讯方式获取邻近车辆信息而并不需要安装任何测距传感器，其最大优点是降低了随车装置的成本。 研究表明，移线报警辅助驾驶系统有以下发展趋势： 1）​ 图像识别和处理仍将是车辆环境识别的主要手段。主要原因有三个：a)成本较低且微处理器的处理速度已经满足需要；b)既可用于白天也可用于夜间；c)可用于多源识别。当然，在雾天等恶劣环境下其应用受到很大限制。 1）​ 从测距手段来说，采用多种传感器的数据融合代表了未来车辆环境识别的主要发展方向。而利用车间通讯方式获取车辆周围环境则代表了更远将来的可能手段。 1）​ 移线报警辅助驾驶系统将与其它预警系统（如自适应巡航控制系统、车道保持系统、车道偏离报警系统等）实现集成化。 参考文献 [1] M. Brattoli, R. Tasca, A. Tomasini, et al. A vision based off-road alert system. IEEE 1996 [2] Keiji Saneyoshi. Drive Assist System Using Stereo Image Recognition. IEEE 1996 [3] M. Rüder, W. Enkelmann, R. Garnitz. Highway Lane Change Assistant. 2001+ [4] Ming-Yang Chem and Ping-Cheng Hou. The Lane Recognition and Vehicle Detection at Night for A Camera-Assisted Car on Highway. Proceedings of the 2003 IEEE International Conference on Robotics & Automation, Taipei. Taiwan, September 14-19, 2003 [5] Hans Fritz, Axel Gern, Heiko Schiemenz, et al. CHAUFFEUR Assistant—A Driver Assistance System for Commercial Vehicles based on Fusion of Advanced ACC and Lane Keeping. 2004 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, University of Parma, Parma, Italy June 14-47,2004 [6] Usman Qayyum, Muhammad Younus Javed. Lane change detection using fusion of IPM and SVM. Proceedings of the Eighth IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control, ISC 2005, 2005, p 126-130 [7] 毕雁冰，管欣，詹军. 换道过程中搜索车道线的一种方法. 中国机械工程，2006, 5(9): p969-972 [8] Raja Sengupta, Shahram Rezaei, Steven E. Shladover, et al. Cooperative Collision Warning Systems: Concept Definition and Experimental Implementation. UCB-ITS-PRR-2006-6, California PATH Research Report [9] Hossein Jula, Elias B. Kosmatopoulos, and Petros A. Ioannou, Collision Avoidance Analysis for Lane Changing and Merging. IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, VOL. 49, NO. 6, NOVEMBER, 2000 [10] J. L. Bascunana, “Analysis of lane change collision avoidance,” Syst. Iss. ITS, 1997. [11] Guilio Vivo, Paola Carrea and Silvia Citelli, European Activities on Lateral Control Support: The LACOS Project, Proceedings of ITS 2000, 2000 Italy [12] Dirk Ehmanns, Almut Hochstadter, Driver-Model of Lane Change Maneuvers, Proceedings of ITS 2000, 2000 Italy [13] M. Hahimoto, T. Suetomi, A. Okuno, et al., A Study on Driver Model for Lane Change Judgement, JSAE Review, Vol. 22, No.2, April, 2001 [14] T. Uemura, et al., Development of Lane Change Aid System, Proceedings of 1997 JSAE Autumn Conference, 10/1997 [15] Tim Van Dijck, Van Der Heijden and Geert A.J.Visionsense: An Advanced Lateral Collision Warning System. 2005 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings, 2005, p 296-301 [16] 丁能根, 王建. 移线综合评价模型及移线策略分析. 汽车工程, 2004, (1) 3.3课题主要研究内容、拟解决的技术难点和主要创新点，现有研究基础 课题主要研究内容包括四个方面，即a) 基于视觉的环境感知技术；b)驾驶员的移线意图识别技术；c)移线安全性评价指标；d)车辆移线安全辅助系统的报警策略、方式及其实现。 3.3.1基于视觉的环境感知技术 主要研究如何检测周边车辆的形状、位置和速度，以及如何检测车道线的位置。拟解决的技术难点是如何消除图像中的反光、阴影等干扰并提取目标物的特征。 主要研究内容 ​ 利用模式识别、图像处理、人工智能方法，探索光照、雨水、雾雪等不同天气状况下，车外环境图像的模式特征，以及特征的变化规律，建立相应的视觉模型。 ​ 结合双目视觉测距原理及模式识别方法，建立前后车距、车速、方位以及车道线的识别和计算模型，探索相对运动物体的视觉检测规律。 ​ 研究低成本、高速、强运算能力、抗振、抗噪、低功耗、小体积、低重量嵌入式微型硬件装置，保证实时图像处理速度的同时，存储必要的图像，兼具友好的人机界面。 拟解决关键问题 ​ 视觉模型建立需要大量的数据采集、筛选、特征选取、描述方法选择等，以及模型的调整、测试和延展性评估。 ​ 高速运动状态下双目视觉定位、测距中的图像处理速度、图像采集速度问题。 ​ 硬件系统设计的零功耗管理、高密度布线设计、抗振、抗噪设计。 创新点 ​ 提出基于图像信息的光照、雨水、雾雪车外环境视觉模型。 ​ 提出基于图像信息的车载驾驶状况探测模型，包括前后车距、车速、方 位探测。 ​ 开发多功能车载图像驾况传感装置。 3.3.2驾驶员的移线意图识别技术 主要研究在驾驶员未按交通法规要求操作转向信号灯时如何识别其移线意图。 在正确识别车道线和邻近车辆的基础上，依据本车与车道线的侧向位置及方向、与邻近车辆的位置和速度，有以下情形之一发生时认为驾驶员将要执行移线： 1）​ 当本车已明显偏离车道中心线或在一定的较短时间内将偏离本车道时； 1）​ 当本车突然加速瞄准邻近车道的较大车间空隙时； 1）​ 当本车与邻近车道的车辆长时间等速并行行驶且该相邻车道有足够的安全移线距离时。 可能的创新点是：根据我国驾驶员的驾驶特点（即驾驶员未按交通法规要求操作转向信号灯的情况时有发生），寻找合理可行的移线意图识别方法为提高移线安全提供保障。 驾驶员移线意图的识别是一项难度很大的工作。既要判断本车状态及其与周围环境的关系，还要考虑驾驶员的驾驶习惯和心理因素。为提高识别的准确性，本课题拟通过典型路面（主要是城市干线和高速环线）大量摄像分析，寻找未给出转向灯信号时执行移线的驾驶员行为模式和规律。 3.3.3 移线安全性评价方法 主要研究在驾驶员已经给出转向灯信号或识别出驾驶员有移线意图时，根据本车速度及其与目标车道车辆的相对位置和速度计算执行移线的安全指数。移线安全指数与车速、移线完成后本车与前/后方车辆的距离有关，建立它们之间的函数关系是本课题重要研究内容之一。 课题组在本项研究内容方面已经具备较好的研究基础，曾在[16]中详细研究了移线安全度及其综合评价模型，分析了移线策略。本申请课题拟以[16]为基础，进一步完善移线安全性评价和预测方法。 3.3.4 车辆移线安全辅助系统的报警策略、方式及其实现 根据移线意图的判断和移线安全指数计算结果，研究何种情况下应当报警、采用何种方式合理有效地报警以及报警装置的具体实现。 可能的创新点是：根据移线安全指数的预测，在报警的同时给出加速或减速建议，驾驶员依据此指示操作将进一步提高移线的安全性。 3.4课题预期达到的目标、主要技术指标，可获得专利等知识产权及人才培养情况 本课题预期达到的目标是：开发一种移线报警辅助驾驶系统，该系统能为驾驶员提供移线操作预警并在必要时给出本车速度控制的建议。 ​ 目标1：移线操作预警。当执行移线过程中可能与目标车道车辆发生碰撞或移线后与目标车道前、后方车辆没有足够的安全距离时，给出移线报警。报警按移线安全指数进行分为黄色预警（安全度较小，有碰撞可能）和红色预警（安全度很小或不安全，包括判明目标车道上本车驾驶员盲区存在未能识别的车辆）两级。 ​ 目标2：移线报警的同时给出必要的加速或减速建议。报警的同时，如果适当提高或降低本车车速有利于提高移线安全性，通过发光二极管以箭头形式给出相应的“加速”或“减速”建议。 本课题的主要技术指标如下： ​ 通过实际道路行驶检测，在驾驶员打转向灯条件下，所开发的移线报警辅助驾驶系统的误判率不大于5%。是否误判由若干名具有丰富驾驶经验的驾驶员判定。 本课题研究将取得以下成果和知识产权： ​ 移线报警辅助驾驶系统原理样机一套； ​ 获“移线报警辅助驾驶系统”发明专利一项、“用于车辆环境的多源识别的立体图像系统”实用新型专利一项； ​ 在国内外核心期刊发表论文8篇； ​ 出版专著一本。 通过本课题的探索研究，培养博士研究生2名、硕士研究生3名。另外，通过北航自动化学院与汽车工程系的科研协作，培养1～2名年轻队伍，造就一只学科交叉和融合的智能车辆研究队伍。 3.5课题拟采取的研究方法，课题技术路线（或实施方案）及其可行性分析（如有协作单位，请说明课题的任务分工） 针对本课题提出的研究内容和课题特点，拟采用试验研究为主、理论和仿真研究为辅的研究方法。本课题的试验样车为哈尔滨哈飞汽车股份有限公司生产的路宝牌HFJ7110轻型客车。总体思路是：在汽车周围布置多个图像传感器；采用DSP处理器进行图像处理和环境信息提取；单片机根据环境信息和本车的车速信号和转向灯信号（如果移线之前驾驶员未按规定操作，需判别驾驶员有移线意图）计算移线安全指数；根据安全指数，确定是否报警以及报警的级别和加/减速的建议。 以下针对本课题各相关研究内容提出具体的研究方法和技术路线，并分析相应的可行性。 3.5.1 关于基于视觉的环境感知技术的研究 研究方法 ​ 在不同气候状况下，采集大量实际数据，通过matlab仿真工具，研究光照、雨水、雾雪情况下的车外图像信息特征。利用模式识别、神经网络、人工免疫方法选取最佳特征组合，建立其视觉模型。 ​ 利用matlab仿真工具，对于高速运动情况下的图像测距、测速问题进行研究，探索相应的处理方法，开发实用算法。 ​ 以高速DSP为硬件设计基础，在保证算法处理实时性的同时，实现硬件功能软件化，减小硬件体积，保证系统的体积小、重量轻、功耗低。 技术路线 ​ 视觉模型研究，通过大量实际图像样本，提取模型特征。通过实际运行，验证完善模型。 ​ 硬件系统开发，设计微型低功耗高速图像处理硬件装置。 ​ 样机的实际运行测试，包括不同气候、路况、车速状态下的测试，保证样机的可靠性、准确性、稳定性。 拟在试验样车四周布置10个视角为90º的CMOS图像传感器。各传感器左、右对称布置，其中车辆的左右前大灯附近各1个（标记为L1和R1，其中L表示左、R表示右，下同）、左前和右前拐角处各1个（标记为L2和R2）、左右B柱附近各1个标记为L3和R3）、左后和右后拐角处各2个（标记为L4、L5和R4、R5）。各传感器的功能为：L1和R1组成的传感器对用来识别当前车道的两侧车道线并探测邻近车道的前方车辆（远距离）。以左侧为例，其余传感器的功能为：L1/L2传感器对用来探测左侧车道的前方车辆（近距离）；L2/L3传感器对和L3/L4传感器对用来探测左侧邻近车道上位于本车左侧（包括位于左侧盲区）的车辆；L4/L5传感器对用来探测左侧车道后方的车辆。 以高速DSP为硬件设计基础进行图像处理，提取车道线和邻近车辆信息。 信息的提取依赖于大量的实车图像的采集，因此在确定图像处理算法过程中需要采集行驶过程中的大量场景图像。 经过车道线特征提取，检测结果为本车在本车道的位置和方向角（方向角定义为车辆纵向与车道线的夹角）。 提取出的邻近车辆信息包括：车辆轮廓尺寸、相对位置、相对速度。 3.5.2 关于驾驶员移线意图识别技术的研究 根据车道线和邻近车辆信息，按3.3.2所述方法判断驾驶员移线意图，即 1）​ 当本车已明显偏离车道中心线或在一定的较短时间内将偏离本车道时； 1）​ 当本车突然加速瞄准邻近车道的较大车间空隙时； 1）​ 当本车与邻近车道的车辆长时间等速并行行驶且该相邻车道有足够的安全移线距离时。 驾驶员移线意图的识别同样需要大量的实车试验。试验是以观察本车本车道前方车辆的移线行为为基础的。 试验时，可采用摄像、基于GPS的行驶记录仪等手段，课题组这方面的基础很好。 3.5.3 关于移线安全性评价方法的研究 以文献[16]中的移线模型和移线安全性评价方法为基础，结合文献[8]介绍的碰撞预警算法（参见本申请书的3.2节），确定移线安全指数。具体步骤为： 1）​ 按文献[16]确定移线模型。 1）​ 确定本车与目标车道各车辆的碰撞点。 1）​ 计算碰撞时间TTC和碰撞距离DTC。 1）​ 按3.2节的预警算法计算安全指数并确定是否报警。当所有目标车道的邻近车辆和本车的TTC都不小于7s时，安全指数为1；当上述车辆中任一车辆的TTC小于2s时，安全指数为0；否则按线性关系计算安全指数。 1）​ 在报警状态，根据本车与目标车道车辆的位置和速度关系以及目标车道上前、后车辆的车间距预测加速或减速3s之后是否有利于提高安全指数。 此项研究采用仿真方法，建立ADAMS和MATLAB协同仿真模型，验证所提出移线模型和移线安全性评价方法的合理性。课题组在协同仿真模型的建立和分析方面积累了丰富的经验，有利于本申请课题的仿真研究。 3.5.4 关于车辆移线安全辅助系统的报警策略、方式及其实现的研究 当安全指数小于0.35时，发出红色预警；当安全指数小于0.98时，发出黄色预警；否则不报警。 采用光与声结合的方式进行报警。在车辆外部的后视镜处各安装一组发光二极管，并在驾驶员附近安装一蜂鸣器。黄色预警时，相应一侧的黄色灯管点亮（向左侧移线为左侧灯）；红色预警时，相应一侧的红色灯管点亮，并启用蜂鸣器发出警报声。 3.6课题预期研究成果对相关技术发展的影响和应用转化前景的预测（包括国内外应用或市场现状、潜在用户、市场前景，经济效益和社会作用等） 智能车辆是智能交通系统（ITS）的重要组成部分。目前国外已经开发出自适应巡航控制系统、车道保持系统和倒车辅助装置，并部分投入实际使用。移线报警辅助驾驶系统目前在国外也仍处于研发阶段，国内当务之急是抓紧时机研制出具有中国特色的具有自主知识产权的装置。 本课题开发的移线报警辅助驾驶系统的显著特点是： 1）针对国内部分驾驶员移线时未给出转向灯信号的驾驶习惯，本系统能识别驾驶员的移线意图并在必要时给出报警，且该种行驶工况下的报警与车道偏离报警系统的报警是一致的。 2）相对于毫米波雷达而言，所采用的多源立体视觉系统价格较低、便于市场推广应用。 3）所采用的立体图像识别方法还可以应用到其它驾驶辅助系统中，而开发的移线报警辅助驾驶系统也易于与其它驾驶辅助系统进行集成。 因此，本课题研究成果具有较好的潜在市场前景，其主要社会效益在于可减少不当移线引起的交通堵塞和出行耽搁，并减少由此引起的人员身亡。 3.7、课题组现有及依托单位承诺提供的支撑条件，其他所需增添的支撑条件和主要仪器设备（说明用途） 目前课题依托单位具备以下支撑条件： 1）成熟的立体图像检测设备及方法，拥有双目视觉的车载环境及距离测量系统的国家发明专利。 2）北航汽车电子控制实验室在汽车防抱制动系统（ABS）和电动助力转向系统（EPS）等汽车主动安全装置等方面具有丰富的开发经验，并拥有较齐全的开发设备、实验和仿真手段，如硬件在环开发系统、GPS/GPRS车辆监控系统。 3）可提供电子开发设备，如仿真器、示波器、信号发生器、实验板、CAN通讯开发设备等。 4）北航智能车辆实验室正在开展有关研究，届时可提供驾驶模拟系统等实验条件。 5）人员支持：有博士研究生4人、硕士研究生8人，教师4人。  课题总经费支出预算（包含总经费和申请863计划经费的支出预算） 单位：万元 科目 预算数 申请从863计划经费中列支数 备注     1、人员费 8 8       2、设备费 66 46       3、材料费 15 15       4、测试化验加工费 0 0       5、燃料动力费 3 3       6、差旅费 6 6       7、会议费 2 2       8、国际合作与交流费 5 5       9、出版/文献/信息传播/知识产权事务费 5 5       10、专家咨询费 2 2       11、管理费 8 8       12、其他费用 0 0   合 计 120 100   四、协作单位基本情况 （包括协作单位技术研发等方面的实力和基础，与本课题申请的相关情况等） 5.1 课题依托单位与协作单位之间的知识产权共享或(如无协作单位可不填写此项)   5.2 所属部门、地方科技主管部门为课题提供配套经费和其他支撑条件的承诺证明文件（如无可不填写此项）   5.3 其他   1、依托单位意见 已对申请人进行了资格审查，对申请书内容进行了审核。如项目获得资助，保证对研究计划实施所需的人力、物力和工作时间给予支持，严格遵守863有关项目管理和财务管理的各项规定。 负责人姓名：李未 2007-5-14 申请人所在单位意见 (自然人申请课题的依托单位若非本人所在单位，应同时填写所在单位意见) 负责人姓名： 2、协作单位意见