基于-无线技术汽车-智能避撞系统

基于车联网的高速公路主动防撞系统设计者：赵冲1，杨帆2，杨永军2，郁俊泉1，陈俊杰 3指导教师：韩江洪，刘征宇（合肥工业大学1机械与汽车工程学院2计算机与信息学院，3交通工程运输学院安徽合肥 230009）作品内容简介本方案系统隶属于交通工程、交通运输类系统，作为车辆安全相关的一个组成部分，属于危险情况类型的信息安全预警装置，旨在用于车辆的辅助驾驶。

当车辆驶离或进入高速公路时，车载终端与路口设置的信息采集终端之间进行交互，将车载终端收集的信息上传，用于高速公路对车辆自动监管。

高速公路上车辆行驶速度快，当存在安全隐患时，如前方施工或有车辆减速等，驾驶人员未能及时作出察觉，从而引起重大交通事故。

关键字：车联网，地理位置，安全相关，主动防撞，高速公路自动管理1研究背景据《第一财经日报》报道，截止2010年底，中国的公路网总里程达398万公里，五年新增近64万公里，其中速公路由十五规划的4万1000公里，发展到7万4000公里，居世界第二位。

若按照既有计划建设，两年内将超越美国，居世界第一。

然而，在我国加速建设高速公路的同时，高速公路的交通事故率也呈上升趋势。

就安徽省而言，2010年全省高速公路共发生交通事故295起，造成240人死亡，505人受伤。

在所有交通事故中，尾随相撞事故134起，造成102人死亡、239人受伤，分别占总数的45.6% 、42.7% 、47.9%。

因此，如果能够及早提醒、避免追尾就能有效的提高交通安全，减少交通事故的发生。

随着计算机信息技术的高速发展，GIS与GPS的研究进展逐步深入，交通安全也逐渐进入了数字时代。

针对高速公路车辆追尾事故所占事故总数的比重大，且事故伤害及经济损失大的特点，本文从常见的事故原因考虑，确定高速公路车辆追尾事故的预警系统框架。

该系统对车辆的运行状态进行实时监控和分析，为驾驶员提供前方车辆是否对自身构成追尾信息，及时报警以提示驾驶员采取响应措施，能够有效地预防追尾事故。

汽车智能防撞系统的研究摘要：本文综述世界智能车辆技术在自动防撞方面的应用现状，结合我国高速公路、驾驶习惯及现有传感器的技术状况，分析探究适合中国高速公路及现实国情的汽车智能防撞装置。

根据所要实现的基本功能，对比当前采用的四种常用测距方法，最终选用红外激光测距原理，建立了系统方案。

汽车红外激光智能防撞装置是一种主动式防撞系统，它能使反应时间、距离、速度三个方面都能得到良好的优化控制，可以有效地避免汽车追尾碰撞事故的发生，该系统在汽车领域的应用与其所能带来的经济效益和社会效益将会是相当可观的。

关键词：智能防撞激光测距雷达测距单片机语音报警1 前言1.1课题研究的价值和意义随着我国改革开放的不断深入和社会主义经济的不断发展，人们的物质生活日益提高，汽车己经进入千家万户，公路交通呈现出行驶高速化、车流密集化和驾驶员非职业化的趋势;与此同时，也带来了一个不可避免的问题:交通事故逐年上升。

2004年，全国公安机关交通管理部门共受理道路交通事故51.8万起，造成107077人死亡，比2003年增加2705人，上升2.6%;直接财产损失23.9亿元。

在各类事故形态中，机动车碰撞事故占绝大多数。

2004年，全国共发生机动车碰撞事故400389起，造成77081人死亡、375620人受伤，分别占总数的77.3%、72%和78.1%。

其中，正面相撞事故123577起，造成31715人死亡、128447人受伤，分别占总数的23.9%、29.6%和26.7%;侧面相撞事故196798起，造成29900人死亡、186683人受伤，分别占总数的38%、27.9%和38.8%;追尾相撞事故80014起，造成15466人死亡、60490人受伤，分别占总数的15.5%、14.4%和12.6%。

从以上数据，足以说明公路交通安全已是我国面临的重大问题。

我国的高速公路起步随晚，但发展较快。

据统计，高速公路每百公里事故率为普通公路的4倍多。

《基于制动和转向的智能车避撞控制研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能车辆技术已成为当今研究的热点。

其中，避撞控制作为智能车辆安全行驶的关键技术之一，其研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

本文将针对基于制动和转向的智能车避撞控制进行研究，旨在提高智能车辆的行驶安全性和稳定性。

二、智能车避撞系统概述智能车避撞系统是一种集成了多种传感器、控制器和执行器的复杂系统。

其中，传感器用于获取车辆周围的环境信息，控制器根据获取的信息进行决策，执行器则负责实施控制动作。

在避撞控制中，制动和转向是两种主要的执行动作。

三、制动避撞控制研究制动避撞控制是智能车避撞控制的重要组成部分。

在紧急情况下，通过合理控制制动系统，使车辆迅速减速，以避免碰撞事故的发生。

3.1 制动系统模型制动系统模型是研究制动避撞控制的基础。

该模型应包括制动器的结构、工作原理以及制动力的产生和传递过程。

通过建立精确的制动系统模型，可以为后续的避撞控制研究提供有力的支持。

3.2 制动策略研究制动策略是指导制动避撞控制的关键。

根据不同的环境信息和车辆状态，制定合理的制动策略，使车辆在保证安全的前提下，尽可能地减小制动距离。

目前，常见的制动策略包括预见性制动、紧急制动等。

四、转向避撞控制研究转向避撞控制是另一种重要的避撞控制方式。

通过控制车辆的转向系统，使车辆在避免碰撞的同时，保持稳定的行驶轨迹。

4.1 转向系统模型转向系统模型是研究转向避撞控制的基础。

该模型应包括转向器的结构、工作原理以及转向力的产生和传递过程。

通过建立精确的转向系统模型，可以更好地理解转向避撞控制的原理和实现方法。

4.2 转向策略研究转向策略是指导转向避撞控制的关键。

根据环境信息和车辆状态，制定合理的转向策略，使车辆在避免碰撞的同时，保持稳定的行驶状态。

常见的转向策略包括路径规划、车道保持等。

五、制动与转向的协调控制研究在实际应用中，制动和转向往往需要协调配合，以实现最佳的避撞效果。

基于车辆感知技术的智能交通事故预防系统研究随着科技的发展和人们对交通安全的关注，智能交通系统逐渐成为研究的热点。

在既有交通体系中，交通事故时有发生，给人们的生命财产安全带来巨大的威胁。

为了提高交通安全性，并减少交通事故发生的概率，研究人员提出了基于车辆感知技术的智能交通事故预防系统。

车辆感知技术作为智能交通事故预防系统的核心组成部分，是实现系统智能化的基础。

通过在交通工具中引入相应的感知设备和软件算法，系统可以实时获取周围环境信息，并将其应用于预测和预警。

例如，利用摄像头、雷达、激光等设备，系统可以收集车辆的距离、速度、方向、加速度以及周围环境的变化，并通过数据处理和算法分析，警示驾驶员可能存在的危险。

智能交通事故预防系统的设计中，除了车辆感知技术外，还需要建立合理的决策系统。

决策系统的设计要充分考虑交通环境中的复杂性和不确定性因素，以实现高效率的预防。

通过快速、准确地判断交通环境中的各种情况，并作出相应的预测和决策，系统可以及时给驾驶员发出警示，避免潜在的交通事故。

此外，决策系统还应考虑驾驶员的特征和行为，以个性化地提供预警和引导。

智能交通事故预防系统在实际应用中面临一些挑战和限制。

首先，车辆感知技术的精确度和可靠性是系统能否有效工作的基础。

因此，研究人员需要不断改进硬件设备和软件算法，提高感知技术的准确度和鲁棒性。

其次，智能交通事故预防系统的普及和应用需要考虑到道路交通环境的复杂性和多样性。

不同地区、不同道路条件下，系统需要具备适应性和可配置性，以保证其在各种场景下的有效性。

此外，智能交通事故预防系统还面临与道路基础设施的协同问题，例如与红绿灯、交通信号等的协调，以确保整个交通系统的安全和高效。

通过对智能交通事故预防系统的研究和发展，我们可以提高交通安全性，减少交通事故的发生。

但是，这一目标的实现需要不断持续的创新和努力。

未来，研究人员可以进一步改进车辆感知技术，提高系统对环境信息的获取和分析能力。

车辆防碰撞系统AEBS的原理介绍21世纪以来，随着传感器、计算机等技术的快速发展，AEBS得到各跨国车企重视。

不少车辆也装上了此系统。

并且已经逐步引进国内。

（AEBS）自动紧急制动系统定义：自动探测目标车辆，预估出前向碰撞危险，及时发出预警信号提醒驾驶员，并在即将发生碰撞时，控制本车降低车速避免碰撞或减轻碰撞伤害程度的系统。

AEBS系统其工作原理很简单，主要分为三个部分：环境感知、智能决策、执行机构。

目前环境感知传感器部分主要由三种探测技术，分别是：毫米波雷达、激光雷达、视频识别。

三种探测技术各有利弊。

1.毫米波雷达其本质为电磁波，其探测距离远，波束角较大，探测范围宽，用于AEBS时探测时，在本车道前方50米左右位置，其探测宽度已达3.5米，超出本车道，相邻车道的车辆容易形成干扰，其抗干扰问题无法解决。

另外毫米波对金属物体非常敏感，车道前方的任何金属物体，如易拉罐、窨井盖等都容易被识别为障碍物，形成误报警、误刹车；另外对人体、墙体、树木等不敏感，所以像类似8.10事故这样的情况，根本不起作用，无法避免事故的发生。

所以，单纯依靠毫米波雷达，干扰大，误报、误刹率高，基本不能使用。

毫米波雷达工作示意图2.摄像头（视频识别）其本质类似于摄像机，通过这个手段可以直观识别前方障碍物情况，但是其探测距离非常有限，只能短距离探测；探测距离近，意味着留给驾驶员的反映时间大大缩短，只能低速防碰撞，无法解决高速情况下发生重特大交通事故的根本问题。

更为关键的是，无法全天候使用，白天对于太阳光直射情况下，无法识别；夜晚，对向车道远光灯直射时，引起误报。

所以，误报、漏报率极高，基本无法使用。

双目测距示意图3.毫米波雷达+摄像头两种传感器数据融合后对前方车辆或障碍物进行判断，共同认为是障碍物后，方可进行预警或制动，这样组合使用降低了毫米波的探测距离，同时视频识别的短板也都全部存在。

所以组合方式的缺点是：容易受光线干扰，目标识别不准，误报、误刹、漏刹情况严重；无法解决50km/h以上的高速防碰撞问题。

汽车自动避让原理随着科技的不断发展，汽车行业也逐渐融入了更多的智能化技术。

其中，汽车自动避让系统是一种重要的安全技术，它能够帮助汽车自动识别并躲避障碍物，从而提高行驶安全性。

本文将从探测与感知、目标识别与分类、决策与规划、控制执行以及人机交互等方面详细介绍汽车自动避让原理。

1. 探测与感知汽车自动避让系统中的探测与感知技术主要依靠超声波传感器、激光传感器和摄像头等来实现。

超声波传感器可以通过发出超声波并接收反射回来的波来探测汽车周围的物体，测量车与物体之间的距离，为后续的避让操作提供基础数据。

激光传感器则可以利用激光雷达技术来获取汽车周围更精确的三维信息，包括障碍物的形状、大小和位置等，以便更准确地判断避让策略。

摄像头则可以获取汽车周围的图像信息，包括道路标志、行人以及其他车辆等，为自动避让系统提供更丰富的数据支持。

2. 目标识别与分类汽车自动避让系统通过人工智能算法和深度学习算法等技术对探测与感知设备获取的数据进行目标识别与分类。

系统需要识别并分类出不同的目标，例如车辆、行人、道路标志等。

通过对大量数据的训练和学习，深度学习算法可以帮助系统更好地识别和分类目标。

同时，人工智能算法也可以利用障碍物的颜色、形状、大小等信息将其进行分类，并预测其运动轨迹，为后续的决策与规划提供依据。

3. 决策与规划在目标识别与分类完成后，汽车自动避让系统需要根据获取的信息进行决策与规划。

系统需要综合考虑车速、道路状况、障碍物位置和类型等因素，根据预设的安全策略和规则，选择最优的避让路线和操作方式。

例如，当探测到前方有行人时，系统会迅速降低车速，并自动调整方向盘以绕开行人。

当遇到拥堵的路况时，系统会根据周围车辆的位置和速度信息，自动调整自己的行驶方向和速度，以避免碰撞并保持行驶流畅。

4. 控制执行在决策与规划完成后，汽车自动避让系统需要通过控制发动机、制动器等设备来执行避让操作。

系统通过电子控制单元接收决策层的指令，并将指令转化为具体的控制信号发送给执行器。

汽车防撞预警系统毕业设计论文汽车防撞预警系统是一种基于先进传感技术和智能算法的车辆安全辅助系统，可以在汽车行驶过程中检测潜在的碰撞风险，并在情况危急时向驾驶员发出警示，起到保障行车安全的作用。

本论文旨在介绍汽车防撞预警系统的设计原理和实现方法，并通过仿真实验验证其效果。

首先，本论文将阐述汽车防撞预警系统的需求分析。

通过调研市场上已有的类似产品以及分析汽车事故的原因和危害，确定汽车防撞预警系统需要具备的功能和性能指标。

本文将重点讨论系统对前方障碍物的识别和跟踪能力、碰撞风险评估算法的准确性和实时性，以及警示手段的有效性等方面。

其次，本论文将详细介绍汽车防撞预警系统的设计原理。

系统主要由传感器模块、信号处理模块和警示模块组成。

传感器模块负责采集车辆周围环境的信息，包括摄像头、雷达和超声波传感器等。

信号处理模块负责对传感器采集的数据进行处理和分析，提取出障碍物的特征并进行跟踪，同时计算出碰撞风险评估值。

警示模块负责向驾驶员发出警示信号，可以通过声音、光线和振动等方式进行。

然后，本论文将探讨汽车防撞预警系统的实现方法。

针对传感器模块，本文将介绍摄像头、雷达和超声波传感器的工作原理和选型方法，并给出传感器的布置方案。

对于信号处理模块，本文将详细介绍特征提取和跟踪算法的设计原理和实现方法，以及碰撞风险评估算法的建立。

对于警示模块，本文将介绍警示信号的设计原则和警示手段的选择。

最后，本论文将通过仿真实验验证汽车防撞预警系统的效果。

通过搭建仿真平台，模拟不同场景下的碰撞风险，评估系统对障碍物的识别和跟踪准确性，以及碰撞风险评估算法的实时性和准确性。

同时，还将评估警示手段对驾驶员行为的影响，以及系统的用户友好性。

综上所述，本论文旨在通过设计和实现一种基于先进传感技术和智能算法的汽车防撞预警系统，为驾驶员提供更加安全和便捷的驾驶体验。

本论文将通过理论分析和仿真实验，验证系统的可行性和有效性。

汽车防撞系统在当今社会，随着汽车数量的快速增加和交通拥堵的加剧，交通事故频发。

为了保障驾驶员和乘客的安全，汽车制造商们不断进行技术创新，其中一项重要创新就是汽车防撞系统。

汽车防撞系统是一种通过传感器和控制器来监测周围环境并在事故发生前采取措施的智能安全系统。

本文将对汽车防撞系统的原理、类型和未来发展进行探讨。

原理汽车防撞系统的原理基于传感器、控制器和执行器的协同工作。

传感器通常包括雷达、摄像头、激光雷达等，用于监测车辆周围的情况，比如距离、速度、方向等。

控制器则根据传感器传回的信息，分析判断是否存在碰撞风险，并采取相应措施。

执行器则是系统实际操作的部分，比如自动刹车、转向等，以减少事故的发生概率。

类型基础型汽车防撞系统基础型汽车防撞系统主要通过前向碰撞检测技术来防止前方碰撞事故。

当系统检测到前方有障碍物，会自动触发刹车系统，减缓车辆速度或完全停车，以避免碰撞发生。

主动型汽车防撞系统主动型汽车防撞系统在基础型的基础上进一步提升，除了具备前向碰撞检测功能外，还可以进行车道偏离预警、盲点侦测、自适应巡航控制等操作，能够更全面地保护驾驶员和乘客的安全。

未来发展随着人工智能技术的不断发展，未来汽车防撞系统将呈现出更加智能化的趋势。

预计未来的汽车防撞系统将更加全面地覆盖各个方向的安全监测，同时采用更精准的传感器和更高效的控制器，提高系统的反应速度和准确率。

此外，随着自动驾驶技术的普及，汽车防撞系统还将与自动驾驶系统进行深度融合，实现自动避撞、自动驾驶等更高级的功能。

综上所述，汽车防撞系统作为汽车安全领域的一项重要技术创新，对于降低交通事故发生率和减轻事故损失具有重要意义。

随着技术的不断发展，相信汽车防撞系统在未来会迎来更加广泛的应用和更高的安全性能。

《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言智能小车避障系统是一项将先进科技与现实生活相结合的创新性项目，通过采用精确的传感器、有效的算法和可靠的控制系统，小车能够实现自动避障，提高行驶的安全性和效率。

本文将详细介绍智能小车避障系统的设计与实现过程，包括系统架构、硬件设计、软件设计以及实验结果等。

二、系统架构设计智能小车避障系统主要由传感器模块、控制模块和执行模块三部分组成。

传感器模块负责检测周围环境中的障碍物，控制模块根据传感器数据做出决策并控制执行模块的动作。

系统采用模块化设计，便于后期维护和升级。

三、硬件设计1. 传感器模块：传感器模块包括超声波测距传感器和红外线避障传感器。

超声波测距传感器用于测量小车与障碍物之间的距离，红外线避障传感器用于检测障碍物的位置和大小。

这些传感器通过I/O接口与控制模块相连，实时传输数据。

2. 控制模块：控制模块采用高性能的微控制器，负责接收传感器数据、处理数据并做出决策。

此外，控制模块还负责与执行模块进行通信，控制其动作。

3. 执行模块：执行模块包括小车的电机驱动系统和转向系统。

电机驱动系统根据控制模块的指令驱动小车前进、后退、左转或右转；转向系统则根据电机驱动系统的输出进行相应调整，保证小车的稳定行驶。

四、软件设计1. 数据采集与处理：软件首先通过传感器模块采集周围环境中的障碍物数据，然后对数据进行预处理和滤波，以提高数据的准确性和可靠性。

2. 路径规划与决策：根据处理后的数据，软件采用适当的算法进行路径规划和决策。

例如，可以采用基于规则的决策方法或基于机器学习的决策方法。

3. 控制输出：根据决策结果，软件通过控制模块向执行模块发出指令，控制小车的动作。

五、实现过程1. 硬件组装：将传感器模块、控制模块和执行模块进行组装，完成小车的搭建。

2. 软件编程：编写软件程序，实现数据采集、处理、路径规划和决策等功能。

3. 系统调试：对小车进行调试，确保各部分正常工作且能够协同完成避障任务。