车道偏离预警系统技术规范(简化版)

2024-06-15 01:04

本文主要是介绍车道偏离预警系统技术规范(简化版),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

车道偏离预警系统技术规范(简化版)

  • 1 系统概述
  • 2 预警区域
  • 3 功能条件
  • 4 显示需求
  • 5 指标需求

1 系统概述

   车道偏离预警系统工作在中高速驾驶的情况下,当驾驶员因注意力不集中导致车辆偏离本车道时,系统通过光学和声学信号对驾驶员进行提醒,减少因此导致的交通事故。功能主要依靠安装在车辆前挡风玻璃上的摄像头实现。

在这里插入图片描述

2 预警区域

   当车辆偏离侧前轮外边缘 0.7s后将穿过报警线(如下图红线)时激活LDW,偏离侧前轮外边缘 0.7s之内将穿越终止报警线(如下图中绿色线)时,LDW报警结束。报警线为车道线内侧 10cm,终止报警线为距离车道线内侧 25cm,示意如下图所示。

在这里插入图片描述

3 功能条件

  1. 抑制条件:

    • ABS 激活;
    • ESP 激活;
    • TCS 激活;
    • 车速<55kph;
    • 车速>135kph;
    • 双侧车道线丢失;
    • 曲率半径<250m 超过 2s;
    • 车道宽>5.5m 或<2.5m 超过 3s;
    • 档位处于非前进挡(非 D 档);
    • 相关侧的转向灯开启

这篇关于车道偏离预警系统技术规范(简化版)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1061989

相关文章

YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪(车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计)

01:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 该项目利用YOLOv8作为目标检测模型,DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置,而DeepSort则负责关联这些检测结果,从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线 在此基础上增加了用户

自然灾害预警系统的重要性

在浩瀚的自然界面前,人类的力量虽显渺小,但智慧与科技的进步让我们学会了如何更好地预见并应对自然灾害,其中,自然灾害预警系统便成为了我们抵御灾难、保护生命与家园的坚固防线。 一、自然灾害的严峻挑战 自然灾害,如地震、洪水、台风、干旱、泥石流等,以其突发性、破坏性和难以预测性,给人类社会带来了巨大威胁。它们不仅造成人员伤亡、财产损失,还严重影响着社会稳定和经济发展。因此,建立健全的自然灾害预警系统

Qdrant官方快速入门和教程简化版

Qdrant官方快速入门和教程简化版 说明: 首次发表日期:2024-08-28Qdrant官方文档:https://qdrant.tech/documentation/ 关于 阅读Qdrant一小部分的官方文档,并使用中文简化记录下,更多请阅读官方文档。 使用Docker本地部署Qdrant docker pull qdrant/qdrant docker run -d -p 6

RK3568笔记五十七:基于UNetMultiLane的多车道线等识别部署

若该文为原创文章,转载请注明原文出处。 此篇记录在正点原子的ATK-DLRK3568上复现山水无移大佬的UNetMultiLane 多车道线、车道线类型识别。 数据是基于开源数据集 VIL100。其中数据标注了所在的六个车道的车道线和车道线的类型。 8条车道线(六个车道),对应的顺序是:7,5,3,1,2,4,6,8。其中1,2对应的自车所在的车道,从左往右标记。 车道线的类别(10个

AI助力水体保护区无人值守垂钓智能预警,基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建水体保护区场景下无人值守垂钓智能检测预警系统

保护我们赖以生存的自然生态环境,无疑是一项意义深远且需要长期坚持的任务。自然界的生态系统,由水、气、森林、土壤等多要素组成,它们相互依存、相互影响,共同维系着地球的生态平衡。然而,在人类活动的影响下,这一平衡正遭受着前所未有的挑战。因此,加强环境监管治理,保护我们的自然资源,显得尤为迫切和重要。在以往的环境监管治理中,针对大气的工作相对较多,这主要源于大气污染对人类生活的直接影响更为显著。然而,近

Road-SLAM:基于道路标线车道级精度SLAM

文章:Road-SLAM : Road Marking based SLAM with Lane-level Accuracy 作者:Jinyong Jeong, Younggun Cho, and Ayoung Kim1 编译:点云PCL 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球,获取PDF论文,欢迎转发朋友圈。内容如有错误欢迎评论留言,未经允许请勿转载! 对本文以及俯

基于RK3588的多摄像头车辆与车道线检测系统(基于rk3588的车辆和车道线检测,可以带四个720p的摄像头,2个1080p的摄像头)

硬件配置: 处理器:Rockchip RK3588,这是一款高性能的嵌入式处理器,支持多路高清视频输入和处理。摄像头配置: 4个720p(1280x720)分辨率的摄像头2个1080p(1920x1080)分辨率的摄像头 软件环境: 操作系统:Linux发行版,如Ubuntu开发语言:C++/Python框架:OpenCV用于图像处理,TensorFlow或PyTorch用于深度学习模型

阿里笔试--智能对话简化版之query指令槽位识别

头天贴主参加了阿里的笔试,第一道编程题就够做了。不是时间短,是脑子不够用。好了,不废话了,上干货。 题目介绍 现下互联网AI战争以智能音箱为切入口,敲开市场大门,抢夺市场用户。智能音箱需要语音交互,这就涉及到query指令的语义理解。例如:"我要看章子怡的一代宗师",这里边需要识别出来:动作“看”,“章子怡”,“一代宗师”。一般都会建立一个知识库:名词标注各种标签,这里边可能会有:章子怡是演员

使用OpenCV来实现自动驾驶中的车道线检测

点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶” 作者:Dt Pham 编译:ronghuaiyang 导读 这是一个非常简单通用的pipeline,很有参考价值。 在这个项目中,我使用Python和OpenCV构建了一个pipeline来检测车道线。该pipeline包含以下步骤: 相机校正视角转换颜色阈值和区域掩码寻找车道像素测量车道曲线和曲率在原图像上显示结果 1. 相机

ECCV2020 | 300+FPS!超快的结构感知车道检测新网络

点击上方蓝字,获得更多精彩内容 精彩内容 浙大提出:超快速结构感知的车道线检测网络 ,在速度和准确性方面综合表现出色!轻量级版本速度高达300+ FPS!论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.11757代码刚开源:https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection作者团队:浙江大学(李玺团队) 1 摘要 从上图可以看出