车道偏离预警算法概述
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高速公路智能交通系统中的车道偏移预警研究
高速公路智能交通系统中的车道偏移预警研究随着城市化的不断发展，人们对出行的需求也变得越来越高。
高速公路作为现代化通行工具，不仅承担着日益增长的车流量，也承担着更高的安全压力。
车道偏移是高速公路上常见的危险现象，对交通安全造成很大的威胁，因此在高速公路智能交通系统中研究车道偏移预警具有重要意义。
本文将针对车道偏移预警在智能交通系统中的研究进行阐述。
一、车道偏移预警的背景车道偏移是指车辆在行驶过程中脱离原有车道，横跨到相邻车道或护栏外，这将对道路交通造成严重的威胁。
据统计，在高速公路上发生车道偏移事故的占比已经超过30%，且有近90%的车道偏移事故会造成不同程度的人员伤亡。
因此，车道偏移预警在高速公路智能交通系统中的应用被广泛地提出。
二、车道偏移预警的技术实现车道偏移预警主要依靠车载传感器和GPS等定位设备。
其中，车载传感器主要分为摄像头类传感器、毫米波雷达类传感器和超声波雷达类传感器三类。
摄像头类传感器是应用比较广泛的一种，利用高清摄像头进行实时图像拍摄和处理，通过计算机视觉算法实现车道检测和识别车道线。
毫米波雷达类传感器则可以应对小时雨量和天气等恶劣天气情况，其原理是利用出射射频波在突变介质中产生“反射反馈”，从而通过分析反射信号实现车道检测；而超声波雷达类传感器则可以实现车道线检测和近距离防撞预警等功能。
同时，车载GPS可以实现精准的定位和导航功能，可以与其他传感器相结合形成车辆行驶状态的全局感知，并且可以与地面基站的信息相结合，实现车道偏移预警。
三、车道偏移预警的算法实现车道偏移预警的算法实现主要依靠机器学习和深度学习等技术。
机器学习技术包括多元线性回归、支持向量机、决策树等方法，通过大量的数据训练，对车道偏移的可能性进行预测，并通过车载装置进行实时提醒。
深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等，可以对复杂的道路场景进行分析和识别，可以实现智能的道路分析和车道偏移预测。
汽车主动安全技术6-1车道偏离预警系统教学设计课件
清华大学国家重点实验室也在车道偏离预警 系统研发方面进行了大量的工作。研发出的 THMR系列智能汽车实验平台，采用视觉传感器 和车辆动态参数采集传感器，计算机内部程序完 成图像信息处理和偏离决策判断。此外，实验平 台用两台计算机进行激光测距、车辆定位、通讯、 驾驶控制等信息的处理工作。根据车载电脑计算 出车辆预计跨越车道线的时间，并与系统预警阈 值进行对比，判定是否发出报警信息。
2)基于车辆的车道偏离预警系统
对车道线标识位置的检测一般是通过机器视觉或 者红外传感器完成。如安装在车辆上的摄
(1)俯视系统
摄像头安装在车辆侧面，斜指向车道。
由美国卡内基梅隆大学机器人学院1997开发的 Aurora是俯视系统的代表。该系统由带广角镜头的 彩色摄像机、数字转换器和一个便携Sun Sparc工作 站等组成。该系统通过安装在车辆一侧,视野大约为 115~116m区域的俯视彩色摄像机检测车辆旁边的车 道标识,通过数字转换器采集摄像机的视频输出并在 一个便携Sun Sparc工作站上进行处理，处理速度为 60Hz。
AURORA系统的处理算法主要由基于视觉的车 道标识识别与跟踪、车辆横向位置估计、车道偏 离警告3部分组成。系统对每帧图像进行单纯的线 扫描,利用1个可调的二次标准化模板相关技术对 车道标识进行识别,在标识跟踪时采取先搜索前面 探测到的车道标识附近区域，假如在该区域没有 搜索到车道标识，系统将进行整个扫描线搜索。 当系统定位出车道标识后,将计算出车辆的横向位 置,即车辆中心与车道中心距离。然后, 采用一种 合适的警告触发准则,使该系统与驾驶员相互作用 防止车道偏离的发生。
俯视系统的优势是在结构化道路上效率高并 简单易行，有可能取得更高的定位精度，然而俯 视系统应用范围有限，在没有道路标线或者结构 性不明显的道路上不能工作。
车道偏离预警
车辆偏离预警系统分为“纵向”和“横向”车 道偏离警告两个主要功能。纵向车道偏离警告 系统主要用于预防那种由于车速太快或方向失 控引起的车道偏离碰撞，横向车道偏离警告系 统主要用于预防由于驾驶员注意力不集中以及 驾驶员放弃转向操作而引起的车道偏离碰撞。 当车辆偏离行驶车道时，其可通过警报音、方 向盘震动或自动改变转向给予提醒。
新一代奔驰S级轿车 （s300L豪华型） 全新S级的升级内容主要集 中安全性能，搭载的车道 保持警示系统会在时速大 于60公里的情况下自动激 活，并通过安装于前风挡 后面的多功能摄像头，判 断驾驶员是否主动驾车并 线。当系统发现驾驶员无 意中驶离车道时，方向盘 就会震动，提示驾驶员警 惕危险。而当驾驶员在并 线之前启动转向信号灯， 并且主动驾车驶离车道时， 车道保持警示系统则不会 发出报警信号。
车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助 驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的 系统。
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HUD抬头显示器 摄像机 图像处理芯片 控制器 传感器
1－车道偏离预警辅助系统控制单元；2－电动助力转向控制单元； 3－电动助力转向电机；4－多功能方向盘；5－转向柱控制单元； 6－仪表；
1.AURORA系统 该系统由美国卡内基梅隆大学机器人学院于1997年开发成功。 该系统由带广角镜头的彩色摄像机、数字转换器和一个便携 SunSparc工作站等组成。该系统通过安装在车辆一侧的视野大 约为1.5m-1.6m区域的俯视彩色摄像机检测车辆旁边的车道标识， 通过数字转换器采集摄像机的视频输出并在一个便携SunSparc 工作站上进行处理，处理速度为60Hz。 2.DSS系统(Driver Support System) 该系统由日本三菱汽车公司于1998年提出，并于1999年秋季应用于 模型车上。该系统由一个安装在汽车后视镜内的小型CCD摄像机、 一些检测车辆状态和驾驶员操作行为的传感器以及视觉和听觉警告 装置组成。该系统利用由CCD摄像机获得的车辆前方的车道标识线、 其他传感器获得的车辆状态数据和驾驶员的操作行为等信息，判断 车辆是否已经开始偏离其车道。如有必要，系统将利用视觉警告信 息、听觉警告信息以及振动转向盘来提醒驾驶员小心驾驶车辆。
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (6)4.基于CCP的评价算法 (6)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (7)6.基于EDF的预警算法 (8)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (9)8.基于FOD的评价算法 (10)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
车道偏离预警系统
实时性
系统能够在车辆行驶过程中 实时检测和发出警告，从而
及时纠正驾驶员的错误
自适应性
系统能够适应不同的道路类 型和环境条件，如不同的车
道线颜色、道路标记等
可靠性
系统具有高度的可靠性和稳 定性，能够在不同的天气条 件下和不同的道路条件下保
持稳定的工作性能
人性化
系统通常会以声音、灯光或 震动等方式发出警告，以便 驾驶员能够轻松地理解并采
1
章节 PART
工作原理
工作原理
车道偏离预警系统主要 依赖于图像传感器和计 算机视觉技术来工作。 图像传感器能够捕捉到 车辆前方的道路图像， 而计算机视觉技术则能 够通过对这些图像的分 析和处理，识别出车道 线、车辆、行人、交通
标志等关键元素
一旦识别出车道线和车辆， 系统就能够计算出车辆相 对于车道线的位置。如果 系统检测到车辆偏离了车 道线，它就会立即发出警
取相应的行动
3
章节 PART
应用范围
应用范围
01.
车道偏离预警系统主要应用于乘用车、卡车、公共交通工具等道路车辆。它可以帮助驾 驶员提高驾驶安全，减少交通事故的风险，特别是在疲劳驾驶、分心驾驶等情况下，车 道偏离预警系统的作用更为显著
02.
此外，车道偏离预警系统也可以作为自动驾驶技术的重要组成部分， 为未来的自动驾驶车辆提供重要的决策支持
4
章节 PART
技术挑战
技术挑战
Annual work summary
虽然车道偏离预 警系统已经得到 了广泛的应用， 但仍存在一些技 术挑战需要解决
此外，对于一些新型的道路标记和复杂的道路环境 (如城市道路、高速公路等)，系统的自适应性也需要
进一步提高
系统能够在车辆行驶过程中 实时检测和发出警告，从而
及时纠正驾驶员的错误
自适应性
系统能够适应不同的道路类 型和环境条件，如不同的车
道线颜色、道路标记等
可靠性
系统具有高度的可靠性和稳 定性，能够在不同的天气条 件下和不同的道路条件下保
持稳定的工作性能
人性化
系统通常会以声音、灯光或 震动等方式发出警告，以便 驾驶员能够轻松地理解并采
1
章节 PART
工作原理
工作原理
车道偏离预警系统主要 依赖于图像传感器和计 算机视觉技术来工作。 图像传感器能够捕捉到 车辆前方的道路图像， 而计算机视觉技术则能 够通过对这些图像的分 析和处理，识别出车道 线、车辆、行人、交通
标志等关键元素
一旦识别出车道线和车辆， 系统就能够计算出车辆相 对于车道线的位置。如果 系统检测到车辆偏离了车 道线，它就会立即发出警
取相应的行动
3
章节 PART
应用范围
应用范围
01.
车道偏离预警系统主要应用于乘用车、卡车、公共交通工具等道路车辆。它可以帮助驾 驶员提高驾驶安全，减少交通事故的风险，特别是在疲劳驾驶、分心驾驶等情况下，车 道偏离预警系统的作用更为显著
02.
此外，车道偏离预警系统也可以作为自动驾驶技术的重要组成部分， 为未来的自动驾驶车辆提供重要的决策支持
4
章节 PART
技术挑战
技术挑战
Annual work summary
虽然车道偏离预 警系统已经得到 了广泛的应用， 但仍存在一些技 术挑战需要解决
此外，对于一些新型的道路标记和复杂的道路环境 (如城市道路、高速公路等)，系统的自适应性也需要
进一步提高
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (7)4.基于CCP的评价算法 (7)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (8)6.基于EDF的预警算法 (9)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (10)8.基于FOD的评价算法 (11)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (7)4.基于CCP的评价算法 (7)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (8)6.基于EDF的预警算法 (9)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (10)8.基于FOD的评价算法 (11)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
车道偏离预警系统 简介
一、系统简介根据（美国）国家公路交通安全管理局的定义，车辆偏离预警系统（LDWS-Lane Departing Warning System）是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。
绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础。
这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类：基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。
（1）基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置，需要对现有道路进行改造。
最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记（通常为磁铁或电线）。
车辆传感器检测这些铁磁信号，利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置。
这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米，但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。
（2）基于车辆的车道偏离警告系统该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置，按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。
1)基于车辆的俯视系统基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行，并有可能取得更高的定位精度。
其不利的因素是只能在结构化道路上使用（必须存在道路标识，且道路标识能被有效识别）。
2)基于车辆的前视系统基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息，在没有道路标识的道路上也可以使用。
其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰。
目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统，由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成。
二、相关的预警系统国外——（1）AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功，是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。
该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。
（2）AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发，2000年6月首次实际应用。
车道偏离预警算法的研究
车道偏离预警算法的研究作者：杨萍杨磊来源：《绿色科技》2017年第06期摘要：从车道偏离预警方面着手为了协助司机使车辆行驶在正确的车道线内，并且能够及时的发现和提醒司机车道已经偏离，以保证不会因为司机的疏忽、疲劳等原因引起的车道偏离，降低由于车道偏离所引发的交通事故，从而提高车辆的主动性安全，建立了车道偏离预警模型和预警决策的算法，并通过实验验证了该算法具有一定的可靠性和实际应用性。
关键词：偏离预警；车道识别；预警模型中图分类号：U491文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2017）6-0173-041 引言随着我国经济的快速发展，人均汽车拥有量和机动车产量不断上升，人们在享受车辆带来的巨大便利时，也苦吞其带来的恶果[1]。
当汽车处于长途驾驶或在高速路上行驶时，司机通常会因为过度的劳累或者因单调驾驶而出现注意力不集中和打磕睡的一些现象，以致于驾驶者在驾驶过程中遇到危险行驶情况时未能及时准确的做出反应，导致汽车偏离路线，甚至发生交通事故[2]。
所以，本文研究的车道偏离预警系统，主要是协助司机在单调的行驶环境中保持在相应车道内驾驶，这已经成为国内外的研究重点。
2 常用车道偏离预警模型的分类在现有的车道偏离预警模型当中可粗略划分为4类：FOD（基于汽车未来偏离的量的不同[3]）、CCP（基于汽车在车道中的目前位置）[4]、KBIRS（基于知识下的道路场景感知）以及TLC（基于汽车即将横越车道边界的时间）这4种类型[5～8]。
2.1 FOD车道偏离预警模型FOD车道偏离预警模型考虑了驾驶员自己的驾车习惯，在虚拟边界状态时增加了其在驾驶时的自然转向时习惯的一些偏离量。
若驾驶员在驾驶时没有这种偏离习惯，那么真实的车道标志线和虚拟的车道线重合一致。
使用FOD预警模型方法引起的警告触发其准则是：L′P>V；L′P则表示为预计车辆的侧向位置，它的计算公式是：L′P=LP+TLV。
当前车辆与车道边界线之间的距离表示为LP，侧向速度表示为LV；T是预计的时间，其计算公式为：V-xLV=T，公式里的x含义是期望警告发生的点；V则表示为虚拟的车道边界。
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (6)4.基于CCP的评价算法 (6)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (7)6.基于EDF的预警算法 (8)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (10)8.基于FOD的评价算法 (10)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
汽车车道偏离预警系统的工作原理
汽车车道偏离预警系统的工作原理汽车车道偏离预警系统是一种智能驾驶辅助系统，旨在提高行驶安全性，避免事故的发生。
本文将介绍汽车车道偏离预警系统的工作原理。
一、传感器检测汽车车道偏离预警系统主要依靠多种传感器来检测车辆的行驶状态和道路状况。
其中包括摄像头、雷达和超声波传感器等。
摄像头能够实时监测车辆周围环境并捕捉到道路上的标线信息；雷达可以探测到前方车辆的距离和速度；超声波传感器则用于测量车辆与障碍物的距离。
二、车道识别与分析通过摄像头记录到的图像信息，车道偏离预警系统可以进行车道识别与分析。
系统将分析图像中的标线信息，并确定车辆当前所在的车道位置。
通过计算车辆与标线之间的偏离距离和角度，系统能够判断车辆是否存在偏离车道的风险。
三、偏离预警一旦系统判断车辆存在偏离车道的可能性，它将发出预警信号以提醒驾驶员。
这种预警信号可以采用多种形式，比如声音警报、可视化提示或者震动警告等。
早期的系统可能只会发出声音警报，而现在的系统则常常结合多种方式，以确保驾驶员能够及时且准确地察觉到预警信号。
四、辅助措施除了发出预警信号外，一些高级的车道偏离预警系统还能够采取进一步的辅助措施来协助驾驶员纠正车辆的行驶轨迹。
例如，系统可以通过控制方向盘或制动系统来自动纠正车辆的偏离行为，从而使车辆回到正确的行驶轨道上。
五、可行驶道路范围车道偏离预警系统通常适用于有明显车道标线的道路，比如城市道路、高速公路等。
在没有明显车道分隔线的路段，系统的可靠性可能会下降，因为缺乏准确的车道信息。
六、局限性虽然车道偏离预警系统在提高行驶安全性方面发挥了积极作用，但它仍然存在一定的局限性。
首先，系统的准确性和可靠性会受到天气、道路状况和传感器故障等因素的影响。
其次，系统并不能完全代替驾驶员的注意力和判断能力，驾驶员仍然需要保持警觉，并随时准备接管车辆的控制权。
综上所述，汽车车道偏离预警系统通过传感器检测、车道识别与分析、偏离预警和辅助措施等工作原理，实现对驾驶员的车道偏离行为的预警和辅助纠正。
车道偏移判断方法
车道偏移判断方法
车道偏移判断通常通过车道偏离预警系统（LDW）来实现，该系统能够在车辆无意识地偏离车道时提醒驾驶员。
LDW系统的工作原理如下：
1. 视觉传感器监测：系统通过安装在车辆前挡风玻璃中上部的摄像头感知前方道路的车道线。
2. 图像处理：摄像头采集的图像会被处理，以确定车辆相对于车道线的位置。
3. 车辆状态和驾驶员意图分析：结合车辆的当前行驶状态和驾驶员的操作，系统会分析是否存在无意识的车道偏离行为。
4. 预警发出：如果判断车辆正在无意识地偏离车道，系统将通过声音、振动或HUD抬头显示器等方式向驾驶员发出预警。
这种系统的设计目的是为了提高驾驶安全性，尤其是在高速公路上，即使是轻微的方向偏差也可能导致严重的后果。
LDW系统能够及时提醒驾驶员纠正行车路线，从而避免潜在的危险。
汽车主动安全技术6-3车道偏离预警系统教学设计课件
l
3
式中，ch0为道路曲线在水平方向的曲率， ch1
表示道路曲线在水平方向的曲率变化率。假定道
路曲线的曲率为固定常数即 ch1 0 ， b 表示道路
的宽度并且为已知常数，加号对应右车道减号对
应左车道。
汽车质心的运动行驶轨迹可以表示为如下
公式:
yl y0l Nhomakorabea1 2
ccl 2
上式中， cc为汽车运动轨迹曲率，可通过当前的 方向盘转角得到。
当车辆左侧偏离时，如图(a)所示，当前车辆的纵 轴线位于车道中心线的左侧；同理如图(b)所示，当 车辆右侧偏离时，当前车辆的纵轴线位于车道中心 线的右侧。
偏离判断条件：
IF yl yth AND yr yth , THEN warn 0
车辆中心距离车道线的距离大于阈值，表明车 辆在车道内，不需要报警;
四、基于将来偏差的预警算法
基于未来偏移距离FOD( Future Offset Distance)的预警算法原理与TLC算法类似，都是 根据汽车跨越车道线之前的剩余的时间与阈值进 行比较来判断汽车是否会发生车道偏离。该方法 借取了路边振动带的想法，将实际的车道线扩展 为虚拟车道线，设置虚拟车道线后则允许汽车偏 离实际的车道边界。这种方法充分考虑了驾驶员 驾驶行为特性，在设定虚拟车道线时考虑了驾驶 员转向习惯导致的偏离量，并且为适应不同驾驶 员的驾驶习惯虚拟车道线的位置是可以调整的。 如果驾驶员在转向时没有偏离的习惯，真实车道 线将与虚拟车道线重叠一起。
道线距离 drc：当前时刻车辆质心到右车
道线距离 vl：侧向速度
横向TLC车道偏离示意图
预计轮胎跨越车道时间计算公式如下: t dl vl
同理如果车辆向右侧偏离，计算公式如下:
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因此不能够信任系统,所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性,最大限度地满足不同风格的驾驶需求。此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:
1、保证能够及时恰当的预警,保证驾驶员有足够多的反应时间。由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以,车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施,防止致命伤亡事故的产生。但是如果预警时刻过早，反而会令驾驶员感到系统报警的不必要,会不加理睬，这也就是去了系统本身的意义。
韩国三星公司、德国的Ｒ.Risacｋ使用的是纵向TLC公式,相对来说使用比较广泛:
上式中 表示汽车的纵向速度，L表示从当前时刻开始到汽车前轮接触车道线为止在汽车纵轴线方向的纵向距离。
由公式可见，纵向ＴＬC算法关键之处是如何确定纵向距离L的值，计算方法主要有两种，两种方法的区别主要在于用于预测汽车运动轨迹的车辆模型不同。
该算法使用了侧向位移和侧向速度信息同时考虑了汽车的行驶轨迹,能够保证在一定的时间范围内向驾驶员报警，给驾驶员预留了一定的反应时间;但是本算法假定汽车的侧向速度在较短的时间间隔内保持不变，并且汽车的航向角保持恒定，但是某些情况下这种假设是不正确的。我们知道当方向盘转角为一固定值时,汽车会沿着圆弧轨迹行驶,因而在道路上车辆的侧向速度是不断改变的，同时汽车的航向角也是不断改变的。
TLC的评价算法可以分为横向TLC算法和纵向ＴLC算法,这是由所考虑的车道偏离方向的不同来区分的。AＵＲORＡ系统（美国卡内基麦隆大学)采用了横向TＬC算法,其公式如下：
公式中, 表示汽车侧向的位置，即车辆的纵轴线与道路中心线的侧向距离,
表示汽车的侧向速度,通过计算最后半秒内汽车标志线相对汽车移动的距离计算获得时间，该方法中道路宽度已知且为常量。
(l)假定车辆发生偏离过程中航向角始终保持不变,汽车横向和纵向的速度也保持 恒定。如图1．7所示，Ｌ是根据汽车质心偏离本车道时所确定的纵向距离。
(2)假定车辆发生偏离过程中方向盘转角角保持恒定，汽车的运动轨迹能够很好跟随道路边界线曲率，因而汽车的运动轨迹曲线与道路边界线比较类似。
假设地面水平，车道边界线可以近似表述为常见的回旋曲线，如图1.8所示:
2、根据IＳO 1736１：2０0７国际标准提出的评价指标:误报警的次数和遗漏的正确报警次数都要尽量少。误报警是指车辆在车道内保持正常行驶轨迹的情况下系统发出的报警。如果车道偏离预警系统发出的误报警过于频繁，势必引起驾驶员的厌烦,如此下去,将导致驾驶员对系统报警的不信任性;另一方面，如果过度关注降低系统的误报警率，必然会造成一些正确报警被遗漏，同样使系统预警功能不可靠，甚至可能发生严重的后果。
车道偏离预警算法概述
———————————————————————————————— 作者:
———————————————————————————————— 日期：
ﻩ
车道偏离预警算法概述、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。判断是否存在危险通常用预警时间来描述。一个合适的预警时间,既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰,又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变,所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。如果预警系统是针对新手驾驶员开发,那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之,为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险,
式中 为道路曲线在水平方向的曲率, 表示道路曲线在水平方向的曲率变化率。假定道路曲线的曲率为固定常数即 = 0，ｂ表示道路的宽度并且为已知常数,加号对应右车道减号对应左车道。
汽车质心的运动行驶轨迹可以表示为如下公式：
上式中 为汽车运动轨迹曲率,可通过当前的方向盘转角得到。ﻩ
上述两种模型的建立都是通过对汽车质心运动轨迹的预估得到的,下文公式又可表示左右车轮的运动:
式中左、右车轮由下标由ｌ、r分别对应。由此得到的汽车行驶轨迹曲线和对应的道路边界曲线的交点与当前汽车在道路中的位置之间的距离就称之为L。
1.基于ＴLC的预警决策算法
ＴLC( TｉmetoＬaｎe Crｏｓsing)方法是国际上各类车道偏离预警系统中非常流行的一种决策算法,是当今大部分研究车道偏离预警的机构与高校所采用的方法。TLC是指从汽车当前位置开始到汽车与车道线开始接触为止所需的运动时间，也可称之为汽车从当前的时刻开始到汽车偏离本车道之前所剩余的时间。为了尽可能迅速的识别出未来可能发生的轨迹偏离是提出ＴLC方法的目的。该方法一般是对未来特定时间内的车辆动力学模型进行有效假设，根据建立的车辆运动模型和对前方道路模型的正确识别,最后计算出汽车即将跨越道路边界的时间。基于TLC的预警算法，是由Godｔhelｐ最初提出来的,基本原理是如果TＬC小于给定的时间阈值Ｔ ｔh即:TLC<Tｔh,我们认为汽车将发生车道偏离,触发系统报警。
完善的车道偏离预警算法应该全面考虑各种情况,应该经过长期的对大量数据的优化分析和实车实验验证得到，为了实现这个目的，国内外的研究人员在视觉感知算法和车道偏离预警算法方面都做了很多的工作。大多都是通过预测汽车的未来运动轨迹来估算发生车道偏离剩余的时间,并由此选择恰当的预警时间目前国内外的各种车道偏离预警系统,以及国内各大高校、研究机构所进行的对LDW系统的研究中，采用预警决策算法有很多种。总的说来，基本上都是以时间、速度或者距离作为评价指标。下面介绍几种常用的车道偏离预警算法:
1、保证能够及时恰当的预警,保证驾驶员有足够多的反应时间。由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以,车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施,防止致命伤亡事故的产生。但是如果预警时刻过早，反而会令驾驶员感到系统报警的不必要,会不加理睬，这也就是去了系统本身的意义。
韩国三星公司、德国的Ｒ.Risacｋ使用的是纵向TLC公式,相对来说使用比较广泛:
上式中 表示汽车的纵向速度，L表示从当前时刻开始到汽车前轮接触车道线为止在汽车纵轴线方向的纵向距离。
由公式可见，纵向ＴＬC算法关键之处是如何确定纵向距离L的值，计算方法主要有两种，两种方法的区别主要在于用于预测汽车运动轨迹的车辆模型不同。
该算法使用了侧向位移和侧向速度信息同时考虑了汽车的行驶轨迹,能够保证在一定的时间范围内向驾驶员报警，给驾驶员预留了一定的反应时间;但是本算法假定汽车的侧向速度在较短的时间间隔内保持不变，并且汽车的航向角保持恒定，但是某些情况下这种假设是不正确的。我们知道当方向盘转角为一固定值时,汽车会沿着圆弧轨迹行驶,因而在道路上车辆的侧向速度是不断改变的，同时汽车的航向角也是不断改变的。
TLC的评价算法可以分为横向TLC算法和纵向ＴLC算法,这是由所考虑的车道偏离方向的不同来区分的。AＵＲORＡ系统（美国卡内基麦隆大学)采用了横向TＬC算法,其公式如下：
公式中, 表示汽车侧向的位置，即车辆的纵轴线与道路中心线的侧向距离,
表示汽车的侧向速度,通过计算最后半秒内汽车标志线相对汽车移动的距离计算获得时间，该方法中道路宽度已知且为常量。
(l)假定车辆发生偏离过程中航向角始终保持不变,汽车横向和纵向的速度也保持 恒定。如图1．7所示，Ｌ是根据汽车质心偏离本车道时所确定的纵向距离。
(2)假定车辆发生偏离过程中方向盘转角角保持恒定，汽车的运动轨迹能够很好跟随道路边界线曲率，因而汽车的运动轨迹曲线与道路边界线比较类似。
假设地面水平，车道边界线可以近似表述为常见的回旋曲线，如图1.8所示:
2、根据IＳO 1736１：2０0７国际标准提出的评价指标:误报警的次数和遗漏的正确报警次数都要尽量少。误报警是指车辆在车道内保持正常行驶轨迹的情况下系统发出的报警。如果车道偏离预警系统发出的误报警过于频繁，势必引起驾驶员的厌烦,如此下去,将导致驾驶员对系统报警的不信任性;另一方面，如果过度关注降低系统的误报警率，必然会造成一些正确报警被遗漏，同样使系统预警功能不可靠，甚至可能发生严重的后果。
车道偏离预警算法概述
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车道偏离预警算法概述、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。判断是否存在危险通常用预警时间来描述。一个合适的预警时间,既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰,又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变,所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。如果预警系统是针对新手驾驶员开发,那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之,为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险,
式中 为道路曲线在水平方向的曲率, 表示道路曲线在水平方向的曲率变化率。假定道路曲线的曲率为固定常数即 = 0，ｂ表示道路的宽度并且为已知常数,加号对应右车道减号对应左车道。
汽车质心的运动行驶轨迹可以表示为如下公式：
上式中 为汽车运动轨迹曲率,可通过当前的方向盘转角得到。ﻩ
上述两种模型的建立都是通过对汽车质心运动轨迹的预估得到的,下文公式又可表示左右车轮的运动:
式中左、右车轮由下标由ｌ、r分别对应。由此得到的汽车行驶轨迹曲线和对应的道路边界曲线的交点与当前汽车在道路中的位置之间的距离就称之为L。
1.基于ＴLC的预警决策算法
ＴLC( TｉmetoＬaｎe Crｏｓsing)方法是国际上各类车道偏离预警系统中非常流行的一种决策算法,是当今大部分研究车道偏离预警的机构与高校所采用的方法。TLC是指从汽车当前位置开始到汽车与车道线开始接触为止所需的运动时间，也可称之为汽车从当前的时刻开始到汽车偏离本车道之前所剩余的时间。为了尽可能迅速的识别出未来可能发生的轨迹偏离是提出ＴLC方法的目的。该方法一般是对未来特定时间内的车辆动力学模型进行有效假设，根据建立的车辆运动模型和对前方道路模型的正确识别,最后计算出汽车即将跨越道路边界的时间。基于TLC的预警算法，是由Godｔhelｐ最初提出来的,基本原理是如果TＬC小于给定的时间阈值Ｔ ｔh即:TLC<Tｔh,我们认为汽车将发生车道偏离,触发系统报警。
完善的车道偏离预警算法应该全面考虑各种情况,应该经过长期的对大量数据的优化分析和实车实验验证得到，为了实现这个目的，国内外的研究人员在视觉感知算法和车道偏离预警算法方面都做了很多的工作。大多都是通过预测汽车的未来运动轨迹来估算发生车道偏离剩余的时间,并由此选择恰当的预警时间目前国内外的各种车道偏离预警系统,以及国内各大高校、研究机构所进行的对LDW系统的研究中，采用预警决策算法有很多种。总的说来，基本上都是以时间、速度或者距离作为评价指标。下面介绍几种常用的车道偏离预警算法: