辅助驾驶功能开发 - L2级辅助驾驶方案控制算法规范

最新推荐文章于 2025-07-03 19:05:15 发布
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本文探讨了L2级辅助驾驶方案的控制算法规范，包括自适应巡航控制和车道保持辅助系统。算法核心在于识别车道、车辆和障碍物，做出相应控制决策。提供的示例代码展示了如何实现这一功能。实际应用中，还需结合传感器数据、环境感知和决策模块，确保安全性和可靠性。

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随着汽车技术的不断发展，辅助驾驶功能成为现代汽车的重要特性之一。在本文中，我们将详细介绍L2级辅助驾驶方案的控制算法规范，并提供相应的源代码示例。

L2级辅助驾驶方案旨在提供车辆的部分自动化驾驶功能，包括自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助系统（LKAS）。控制算法是实现这些功能的关键，它需要能够准确地识别车道线、车辆和障碍物，并做出相应的控制决策。

以下是一个简化的L2级辅助驾驶方案控制算法的示例代码：

def control_algorithm(current_speed, desired_speed, current_lane, detected_obstacles):
    # 自适应巡航控制（ACC）
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辅助驾驶功能开发-控制篇(02)-基于滑模的纵向控制算法
2301_78837294的博客
09-13 596
滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性。这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，可以在动态过程中，根据系统当前的状态有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。由于滑动模态可以进行设计且与对象及扰动无关，使得变结构控制具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏、无需系统在线辨识等优点。滑模变结构控制是指带有滑动模态的变结构控制。滑动模态是系统限制在某一个子流形上运动时的状态。一般而言系统的初始状态不一定是在该流形上；
辅助驾驶功能开发-控制算法篇：L2级辅助驾驶方案控制算法详解
EmCode的博客
09-22 1602
在辅助驾驶系统中，首先需要对车辆周围的环境进行感知，并对车辆自身状态进行估计。辅助驾驶系统的控制算法开发完成后，需要进行系统集成和测试。在测试过程中，需要评估控制算法的性能和安全性，并进行必要的优化和调整。它通过分析环境感知和车辆状态信息，实现对车辆行为的自动控制和驾驶辅助功能。通过合理设计和优化的控制算法，可以提高辅助驾驶系统的性能和安全性。它负责根据传感器数据和车辆状态，实现对车辆的自动控制和驾驶辅助功能。一旦环境感知和车辆状态估计完成，辅助驾驶系统需要根据目标任务来控制车辆的行为。
【Openpilot】开源驾驶辅助系统（L2）
Thmos_vader的嵌入式学习笔记
07-04 1万+
openpilot为越来越多的受支持的汽车品牌（支持250+类汽车）、车型和车型年份；目前除了领克（沃尔沃），斯巴鲁，奔驰特斯拉，理蔚鹏，比他好，其他的都差。官方版本支持执行自适应巡航控制（ACC）、自动车道保持（ALC）、前向碰撞警告（FCW）和车道偏离警告（LDW）功能，基于camera驾驶员监控（DM）疲劳检测提醒，自动辅助变道；
辅助驾驶功能开发-功能算法篇(1)-AEB-自车轨迹预测
2301_78837294的博客
09-15 991
如果按照100km/h车速，8m/s^2减速度计算，需要3.5s的时间，所以需要对车辆进行至少3.5s的轨迹预估，一段Bezier曲线无法满足当前需求，采用四段Bezier曲线即可实现未来4s的估计预估，在这未来4s里，控制器需要对本车车辆进行轨迹的预测、速度加速度的估计，且同时对威胁目标进行4s内的状态估计，对目标估计采用的时间是TTI时间，该时间也是根据本车与目标状态估算的，所以只要保证TTI时间小于4s就是满足预测需求的；
汽车辅助驾驶系统中的图像处理算法
Kelvin_Yan的专栏
01-26 4155
http://www.szaeia.com/NewsShow/2cf277eb-3a8e-4e6d-a7b7-03658f3eb5c6.htm 影像算法瓶颈突破 汽车ADAS再进化 近年来，世界各国的交通主管单位皆大力倡导「防御驾驶」，所谓防御驾驶是一种预测危机并协助远离危机的机制，意指除了驾驶本身遵守交通规则外，也要防范其他驾驶因为自身的疏忽或是故意违规，而发生交通意外。因此
辅助驾驶功能开发 - L2级辅助驾驶方案功能规范 - 控制算法
EmCode的博客
09-19 877
本文提出了L2级辅助驾驶方案的功能规范，重点关注了控制算法的设计和实现。然而，需要注意的是，本文提供的源代码示例仅为演示目的，实际的辅助驾驶系统的开发需要考虑更多的因素，如传感器的准确性、算法的鲁棒性、系统的安全性等。此外，辅助驾驶功能的开发还需要遵守相应的法规和标准，以确保系统的可靠性和合规性。总之，随着辅助驾驶技术的不断发展，L2级辅助驾驶方案的功能规范和控制算法的设计变得越来越重要。通过合理的算法设计和实现，可以提高驾驶的安全性和舒适性，为驾驶员提供更好的驾驶体验。
辅助驾驶功能开发 - L2级辅助驾驶方案控制算法
CfProgram的博客
09-23 209
本文详细介绍了L2级辅助驾驶方案的控制算法设计，并提供了纵向控制和横向控制的示例代码。通过合理的控制算法设计，可以实现车辆的自动化驾驶功能，并与驾驶员进行有效的交互。然而，需要注意的是，本文提供的示例代码仅用于演示基本的控制算法原理，并不能直接应用于实际的辅助驾驶系统中。MPC是一种基于模型的控制方法，通过建立车辆动力学模型和环境模型，预测未来一段时间内的车辆状态，并通过优化算法计算最优控制量。L2级辅助驾驶方案的目标是在驾驶员的监控下，提供一定程度上的自动化驾驶功能。
辅助驾驶功能开发 - L2级辅助驾驶方案控制算法功能规范
EmCode的博客
09-13 625
本文介绍了L2级辅助驾驶方案的控制算法功能规范，并提供了相应的源代码示例。这些功能包括环境感知、车道保持、跟车辅助和交通信号灯识别。通过有效的算法和数据处理，辅助驾驶系统可以提供更安全、便捷的驾驶体验。然而，辅助驾驶系统仍然需要驾驶员保持警觉，并随时准备接管控制权，以确保行驶安全。辅助驾驶是现代汽车领域的重要技术之一，为驾驶员提供额外的安全和便利。本文将介绍L2级辅助驾驶方案的控制算法功能规范，并提供相应的源代码示例。辅助驾驶功能开发 - L2级辅助驾驶方案控制算法功能规范。
辅助驾驶AEB的控制策略源代码
05-29
源代码来源于辅助驾驶仿真软件Prescan，主要涉及一些AEB的算法，比较基础，属于入门级别
Python实现自动驾驶
SixStar_FL的博客
07-16 1195
相比于我在之前文章中使用过的模拟器CARLA，highway-env环境包明显更加抽象化，用类似游戏的表示方式，使得算法可以在一个理想的虚拟环境中得到训练，而不用考虑数据获取方式、传感器精度、运算时长等现实问题。由于state数据量较小（5辆车*7个特征），可以不考虑使用CNN，直接把二维数据的size[5,7]转成[1,35]即可，模型的输入就是35，输出是离散action数量，共5个。输出V*F的矩阵，V代表需要观测的车辆数量（包括egovehicle本身），F代表需要统计的特征数量。...
高级辅助驾驶（ADAS）整理（炒鸡详细）
m0_50809603的博客
10-06 8917
汽车高级辅助驾驶系统通常包括：1.导航与实时交通系统TMC；2.电子警察系统ISA(Intelligent speed adaptation或intelligent speedadvice)；3.车联网（Vehicular communication systems）；4.自适应巡航ACC（Adaptive cruise control）；5.车道偏移报警系统LDWS（Lane departure waring system）；
【辅助驾驶】透视变换、仿射变换(包含鸟瞰图、俯视图、正视图)[3]——汽车全景环视系统
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12-24 9770
一、效果 4个不同方向的相机，将其鸟瞰变化后，进行拼接，得到车辆及周围区域的鸟瞰视角图。     二、处理流程 1、相机的标定和图片校正； 2、图像拼接； 3、拼接缝消除； 4、移植到FPGA。 三、代码 这里只实现第二步，使用C++，完整代码和图片参考Github。 #include "birdView.hpp" int main(){ Mat ...
【辅助驾驶】Python OpenCV实现车辆检测
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一、功能 对车辆前方的车辆进行检测，效果如图：   二、算法 1、传统检测方法 常规的机器学习方法，包括训练和应用两个过程。 训练：需要构建训练集（包括正负样本），使用HOG、SIFT等特征描述获取特征，使用SVM（支持向量机）、决策树等对上一步获取的特征和对应的标签（标签指：正样本或者负样本）进行训练（训练指：自动生成SVM或者决策树等的参数，使其可以用来分类）。 应用：提...
能用到辅助驾驶系统的三个代码：特征点匹配，线段、消失点检测
shuzhiyun2010的专栏
03-11 2978
看到几个代码，一个是特征点匹配，里面包括了SIFT，SURF，FFME等特征点检测和匹配的算法。另一个是线段检测，还有一个多消失点检测的方法。 这几个代码都是来自于Marcos Nieto的个人主页【链接】。他的博士学位研究方向就是各种算法在辅助驾驶方面的应用。这个人在西班牙获得博士学位以后，2010年去了一家公司工作，主要从事计算机视觉和机器学习方面的研究。 今天推荐这个人的主页，原因是上面
破译AI黑箱：如何用20行Python理解ChatGPT？
Ven%的博客
07-03 1010
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;现实问题构建参数化模型训练数据定义损失函数自动优化参数得到拟合函数解决新问题用数据自动寻找最优数学函数。更复杂的函数结构（深度神经网络）更庞大的训练数据更高效的优化算法实现了对现实世界复杂规律的建模能力。
自回归生成模型中的推理加速详解
最新发布
brucexia的专栏
07-03 1498
在上一节中，我们详细讲解了自回归生成模型的原理与训练过程，揭示了训练环节的核心重要性。然而，在生成模型的全面实践中，更加关键的一步在于如何精妙地运用这些训练成熟的模型去执行实际的推理任务。而在此过程中，一个至关重要的考量因素，便是如何高效利用现有的设备和资源，以最优化的方式进行模型推理。在本节中，我们将聚焦于生成模型中的推理加速内容，深入探讨如何通过技术手段提升模型推理的速度与效率。
【AI与数据管理】AI大模型在企业级数据质量管理中的解决方案
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摘要：AI大模型正革新企业数据质量管理，通过自动清洗、异常检测和一致性维护解决数据量大、错误多样等核心挑战。实施方案分四步：1)数据评估与预处理，使用聚类模型检测异常；2)模型选择与训练，针对文本或数值数据选用BERT或LSTM模型；3)实时部署监控，结合流处理框架；4)持续优化迭代。AI方案可提升效率80%以上，但需注意数据隐私和模型偏差风险，建议从具体场景入手逐步实施。（149字）
红外图像、彩色图像区别？
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这一过程在彩色显像管（CRT）和液晶显示器件（LCD）中尤为常见，其中三个电子枪分别发射红、绿、蓝三种颜色的电子束，穿过带有相应滤光片的掩蔽罩，打在荧光涂层屏幕上，从而形成彩色图像[38]。彩色图像的生成和处理不仅依赖于物理原理，还涉及复杂的图像处理技术，如图像增强、分割、边缘检测等，这些技术在现代图像处理和计算机视觉领域中发挥着重要作用[50]。红外图像的定义是通过红外成像技术将物体表面的红外辐射转化为可视图像的技术，其技术原理涉及红外辐射的捕捉、光电转换、信号处理和图像生成等步骤[1][2][6]。
量子算法：微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法，网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025的博客
07-02 832
在网络安全中，哈希和 n-gram 是强大的工具。为克服这些挑战，微算法科技（NASDAQ:MLGO）计划继续优化算法结构，降低对量子资源的需求，同时开发更加鲁棒的量子态存储方法，以应对实际硬件中可能出现的误差。未来，随着量子计算硬件的发展和算法的优化升级，该技术有望进一步成熟，并广泛应用于企业的网络安全系统中。微算法科技该量子算法的主要目标是通过将哈希和 n-gram 表加载到量子计算机中，加速 n-gram 到相应哈希值的映射，从而避免每次查找时都重新计算一组 n-gram 的哈希值。
辅助驾驶算法有哪些
03-29
### 辅助驾驶算法概述 辅助驾驶算法是实现自动驾驶功能的核心技术之一，其主要目标是对车辆的行为进行精确控制并提升驾驶的安全性和舒适度。以下是常见的辅助驾驶相关算法及其分类： #### 1. 控制算法 控制算法在L2级辅助驾驶方案中扮演着至关重要的角色。这类算法通过对环境感知数据和车辆状态信息的处理，完成对车辆行为的自动控制[^1]。具体来说，这些算法能够帮助车辆执行诸如车道保持、自适应巡航等功能。 #### 2. 自动变道控制算法 作为领航辅助系统(NAP)的一部分，自动变道控制算法旨在使车辆能够在合适的时机自主完成变道操作。这种算法通常依赖于复杂的路径规划技术和实时决策机制来确保安全高效的变道过程[^2]。 #### 3. 危险预警算法 危险预警算法主要用于监测周围交通状况，并及时向驾驶员发出警报以防止潜在事故的发生。例如，基于前车距离的速度调整逻辑(LW)，该类算法会综合考虑当前行驶速度及前后车间的距离等因素，在检测到可能存在的风险时给予提示[^4]。 #### 4. 路径规划与导航算法 为了支持更高级别的自动驾驶(如高度自动化或完全自动化),路径规划成为不可或缺的一环。此类算法负责计算最优行车路线,同时还要考虑到动态障碍物避让等问题。它们往往结合高精地图数据以及其他传感器输入共同工作[^3]。 #### 5. 环境感知融合算法 环境感知融合算法用于整合来自不同来源的信息(比如摄像头图像、雷达信号等)，从而构建出关于周边世界的全面理解模型。这对于做出准确可靠的驾驶决策至关重要。 --- ### 示例代码片段展示一种简单的PID控制器应用于速度调节场景下: ```python class PIDController: def __init__(self, kp=0.5, ki=0.1, kd=0.01): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.previous_error = 0 self.integral = 0 def update(self, setpoint, actual_value, dt): error = setpoint - actual_value # 计算积分项 self.integral += error * dt # 计算微分项 derivative = (error - self.previous_error) / dt output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative self.previous_error = error return output ``` 此段代码展示了如何利用比例-积分-微分(PID)控制方法来进行基本的速度跟踪任务。这只是一个基础例子，在实际应用当中还需要针对特定需求做更多定制化改进。 ---
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