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高速公路车辆协同追尾预警系统研究

胡曙光  
【摘要】:基于雷达测距的自主式追尾预警系统不仅造价昂贵难以普及,而且存在视距和环境限制,在解决高速公路上频发的连环追尾问题上也作用较小。在物联网及车联网发展的趋势下,协同式追尾预警概念被提出且被认为是一种更加理想的追尾预警解决方案。本文中对协同式追尾预警系统各主要功能模块进行了研究,包括追尾预警算法、基于ZigBee技术的车辆间通信、基于机器视觉的车道识别、基于GPS相对定位的车距检测。其中,重点研究了车道识别和车距检测。 首先,对高速公路追尾的原因进行了分析,再此基础上提出协同追尾预警系统总体结构,并做了简要描述。然后按照系统各功能模块分章进行介绍,首先在第三和第四章中分别对车道位置信息检测和车距检测进行研究;然后介绍了ZigBee无线通信技术和Zstack协议栈,并利用了Zstack协议栈实现车辆状态信息以广播方式无线发送与接收,使邻近的车辆之间能够共享车辆运动状态信息。最后提出了适用于协同式追尾预警的预警算法和安全车距模型。 车道识别是基于机器视觉和图像处理技术实现的。安装在车辆前方的摄像头实现采集前方路面图像,车道识别系统首先从采集的图像中利用Hough变换方法检测直线作为候选车道标识线。然后对检测出的直线根据车道标识线几何特点进行验证筛选,对剩下的车道标志线进行有效性检验,最后按直线斜率分布关系判别当前车道位置。 在GPS定位中,使用了两个普通民用单频C/A码GPS接收机,通过串口与单片机连接采集导航信息。在利用GPS相对定位进行车距检测前,先对GPS静态定位特性、动态定位特性以及相对静态定位时的定位相关性做了实验测试。然后,模拟了车辆相对运动过程进行了GPS相对定位实验。对采集的数据进行后处理,分析定位特性表明了GPS相对定位能够用于车距测量。最后,对导航和目标跟踪中常用的滤波和信息融合技术Kalman滤波器进行了介绍,包括与此相关的目标机动模型和误差模型以。 最后,对本文工作进行了总结,指出存在的不足以及改进的方向,并对协同追尾技术发展做了展望。


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