车道保持系统的基本功能和工作原理

本文介绍了车道保持系统的功能及工作原理,包括车道线识别的基本原理、系统如何判断车辆位置及是否偏离车道,并阐述了车道保持系统的基本结构:识别、分析、决策系统和控制执行系统的工作流程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、车道保持系统的基本功能


车道保持系统用于帮助司机使车辆一直保持在规定的某个车道上行驶,车辆不偏离车道(见图1)。

 

图1  车道保持系统的基本功能示意图

 

如果车辆行驶偏离自己的车道,车道保持系统会让转向系统自动纠偏。

 

二、车道线识别的基本原理


在前车窗内侧的上方,安装一个摄像头(见图2)。摄像头能看清车道线,形成清晰的图像。在计算机的帮助下,通过一定算法,判断出车辆是否在规定车道内 。如果偏离车道(左右偏离),计算机会给出报警信号和纠偏指令。摄像头成像(这是传统技术)是基本要求,对图像扫描后,形成数字信号,这是比较关键的技术,接下来关键的是计算机芯片(处理器)的计算速度和存储器容量大小。

 

图2 车道线识别原理示意图

 

通俗的讲,摄像头要满足车用要求,车辆是高速运动的,摄像头拍的照片要清晰,计算机芯片(处理器)也必须是专业级。

 

注意:道路上要划分出车道是基础,其车道线清晰度的要求,符合国际标准ISO 17361和GB/T26773-2011。

 

图3  国家符合标准的车道图

 

三、车道保持系统工作原理


车道保持系统基本结构分为:识别、分析、决策系统和控制执行系统。

 

1)识别、分析、决策系统

 

通过摄像头的画面的处理,得出当前车辆相对车道线的位置,偏离的方向和速度,当车辆靠近识别出的边界线且要驶离该车道时,系统会通过声音和图像对司机进行提醒。其控制策略:

 

Ⅰ)如果车辆压过车道边界线之前,操纵了转向拨杆(转向灯亮了),那么就不会出现警告信号。这时该系统认为,是司机的正常车道变换驾驶。

 

Ⅱ)在车辆靠近车道边界线,系统会出现一次警告信号;

 

Ⅲ)在第一次警告出现后,车辆前轮远离对应的车道边界线,随后后轮也靠近边界线时,系统会就发出第二次警报。这样,就可防止车辆在与车道边界线平行行驶时持续出现这种警告。

 

Ⅳ)系统在发出告警信号的同时,发出辅助控制(纠偏)命令是有前提条件的,即驾驶员没有打转向灯并且没有操作方向盘的情况下,车辆发生了车道偏离且车辆速度达到一定规定(乘用车一般约定为65公里/小时)时。

 

注意:如果驾驶员在操作方向盘,则系统认为驾驶员是正常、有意图的驾驶行为,系统不会对转向系统予以进行控制。

 

2)控制执行系统

 

接到决策系统的辅助控制命令时,由ESP系统或电机输出转向助力,使得车辆保持在道路内行驶。控制执行系统逻辑示意图见图4。

 

图4  控制执行系统逻辑示意图

 

注意:转向助力的大小和时长,由车道半径、车速、偏离方向、偏离速度等参数(由不同传感器给出,由计算机计算出来)控制执行系统的电控转向机构原理见图5。这是一个负反馈平衡系统。

 

图5 电控转向机构原理

 

①三个原件:步进电机、转矩传感器、电机控制器。外加电源线和信号和控制线缆。


②控制策略:


a)车道保持系统是用于高速公路和路况良好的普通公路的,因此该系统只有在车速超过约65 km/h时才开始工作。(如果用户有要求,按用户设定,比如公交公司最高限速是50公里)。


b)如果车道被雪覆盖着、道路过窄或者道路边界线不清晰的情况下,车道保持系统会自动关闭。

 

说明:


①车道保持辅助系统属于智能驾驶辅助系统的一种,它是在车道偏离预警系统(LDWS)的基础上对转向控制协调装置进行控制。在换道前,必须打转向灯。


②车辆速度低时,车道保持辅助系统不工作。


③如果是园区(码头)、企业物流车辆,再另外设置参数即可。


<think>好的,用户需要关于车道保持辅助系统的毕业设计资料,包括实现方案、代码设计文档。首先,我得理解车道保持系统的基本原理,通常涉及图像处理机器学习。用户可能对深度学习方法感兴趣,比如使用卷积神经网络(CNN)进行车道线检测。 接下来,应该考虑系统的模块划分,比如图像预处理、车道线检测、控制算法。图像预处理可能需要灰度化、边缘检测等步骤,可以用OpenCV实现。车道线检测可能需要用到深度学习框架如TensorFlow或PyTorch,或者传统方法如Hough变换。 然后,控制算法部分可能需要PID控制来调整车辆方向,这部分需要数学建模,比如车辆动力学模型。同时,用户可能需要参考现有的项目或论文,比如基于深度学习的车道检测模型,或者使用传统计算机视觉的方法。 关于设计文档,需要包括需求分析、系统设计、模块实现、测试结果等部分。代码方面,可能需要提供Python示例,使用OpenCV深度学习库。此外,数据集的选择也很重要,比如公开的KITTI或TuSimple车道检测数据集。 还需要考虑用户可能的实际开发环境,是否使用模拟器如CARLA进行测试,或者是否有硬件需求。最后,引用相关的参考资料,比如提到的站内引用[^1],可能需要推荐机器学习或深度学习在车道保持中的应用实例。</think>### 车道保持辅助系统毕业设计实现方案 #### 1. 系统架构设计 车道保持系统分为三个核心模块: - **视觉感知模块**:使用摄像头采集道路图像,通过图像处理算法提取车道线特征 - **决策控制模块**:基于车道线位置计算车辆偏移量,采用PID控制算法生成转向指令 - **执行机构模块**:将控制指令转换为转向电机动作(仿真环境可使用方向盘转角模拟) #### 2. 核心算法实现 **2.1 车道线检测算法** ```python import cv2 import numpy as np def lane_detection(frame): # 图像预处理 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 50, 150) # ROI区域裁剪 height, width = edges.shape mask = np.zeros_like(edges) polygon = np.array([[ (0, height), (width//2, height//2), (width, height)]]) cv2.fillPoly(mask, polygon, 255) masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=100) return lines ``` **2.2 PID控制算法** $$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}$$ 其中$e(t)$为横向偏移误差,$K_p=0.8$, $K_i=0.01$, $K_d=0.1$为经验参数 #### 3. 实现工具建议 | 模块 | 推荐工具 | 说明 | |------------|--------------------|-------------------------| | 图像处理 | OpenCV 4.x | 开源计算机视觉库 | | 深度学习模型 | PyTorch/TensorFlow | 可选用于复杂场景下的车道线检测 | | 车辆动力学仿真 | CARLA/PreScan | 自动驾驶仿真平台 | | 控制算法实现 | Python/ROS | 机器人操作系统提供完整控制框架 | #### 4. 设计文档大纲 1. **需求分析** - 功能需求:车道偏离预警、动转向控制 - 性能指标:检测准确率≥95%,响应延迟<100ms 2. **详细设计** - 视觉感知模块流程图 - 控制算法状态转换图 - 系统时序设计 3. **测试方案** - 单元测试:单帧图像处理测试 - 集成测试:闭环控制系统仿真 - 道路测试:实车/仿真平台验证 [^1]中提到算法类项目具有良好可扩展性,建议在基础功能上可扩展: - 增加深度学习车道检测模型(如LaneNet) - 融合多传感器数据(摄像头+雷达) - 实现自适应PID参数调整
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值