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研究探索霧天、雨天對輔助駕駛性能的影響

MEMS ? 來源:紅外與激光工程 ? 作者:紅外與激光工程 ? 2020-09-16 11:45 ? 次閱讀

本文內(nèi)容轉(zhuǎn)載自《紅外與激光工程》2020年第7期,版權(quán)歸《紅外與激光工程》編輯部所有。

摘要:綜合分析車載紅外輔助駕駛安全制動(dòng)過程、紅外探測靜態(tài)性能模型和動(dòng)態(tài)性能模型,建立了輔助駕駛安全行車視距模型;分析了輔助駕駛最大安全車速與路況環(huán)境、紅外探測性能之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)其主要與滑動(dòng)附著系數(shù)和探測距離相關(guān);通過紅外探測距離的修正計(jì)算,對夜間最大安全車速進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明良好天氣條件下其主要受目標(biāo)背景溫差的影響;以霧天和雨天為重點(diǎn)進(jìn)行了實(shí)例分析,結(jié)果表明:霧天主要對探測距離形成影響,特別是能見度小于1 km時(shí)影響加劇,能見度500 m時(shí)最大安全車速可控制在21 ~ 25 km/h,雨天對探測距離和滑動(dòng)附著系數(shù)均會形成影響,輔助駕駛應(yīng)以紅外識別條件下的最大安全車速控制為主,降雨強(qiáng)度50 mm/h時(shí)最大安全車速可控制在12 ~ 14 km/h。

0引言

紅外成像技術(shù)由于具有穿透力強(qiáng)、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)和成像質(zhì)量高等特點(diǎn),在車輛輔助駕駛方面得到日益廣泛的應(yīng)用。在民用領(lǐng)域,車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)能夠大幅度提高汽車夜間行駛的效率和安全性,在凱迪拉克、通用、寶馬、紅旗等公司旗下的多種車型上得以成功應(yīng)用;在軍事領(lǐng)域,借助車載紅外輔助駕駛系統(tǒng),戰(zhàn)場上能夠?qū)崿F(xiàn)夜間和惡劣天氣條件下的快速隱蔽機(jī)動(dòng),支持軍用車輛全天時(shí)、全天候作戰(zhàn),自2004年開始,美軍、英軍、德軍等陸續(xù)研制了多種型號并大量裝備于軍事地面車輛。其中,輔助駕駛性能作為車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的核心性能,不僅關(guān)系到人車安全,更決定著系統(tǒng)效能的生成,對其展開深入的研究具有重要意義。

近年來,國內(nèi)外對車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)開展了廣泛的研究,如燕山大學(xué)的劉秋錦、電子科技大學(xué)的吳傳福、華南理工大學(xué)的邊二濤等對紅外車載夜視系統(tǒng)進(jìn)行了研究設(shè)計(jì);Brehar R、Hwang S、王國華等對車載紅外行人檢測算法進(jìn)行了研究;LuYuesheng、Michelle A G等基于紅外成像技術(shù)進(jìn)行了夜間車載行人探測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證;沈振一、范德營等對車載紅外視頻圖像的三維重建和彩色化進(jìn)行了研究。但這些研究主要集中于系統(tǒng)設(shè)計(jì)、行人檢測算法、視頻圖像處理等方面,對輔助駕駛性能的研究較少。

對于紅外輔助駕駛系統(tǒng)、駕駛員、車輛和路況環(huán)境共同構(gòu)成的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)而言,安全行車能力是輔助駕駛性能的關(guān)鍵指標(biāo),其核心體現(xiàn)于安全行車車速,受天氣條件影響極大。為此,文中開展車載紅外輔助駕駛性能研究,通過分析輔助駕駛安全制動(dòng)過程及其影響因素,建立輔助駕駛行車視距模型,分析輔助駕駛最大安全車速與路況環(huán)境、紅外探測性能之間的關(guān)系,在對行車視距模型進(jìn)行修正的基礎(chǔ)上,完成惡劣天氣下探測距離和最大安全車速的模擬仿真,研究探索霧天、雨天對輔助駕駛性能的影響。

1輔助駕駛安全行車視距模型

車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用場景主要是夜間或惡劣天氣環(huán)境,特別是應(yīng)用于戰(zhàn)場燈火管制時(shí),人眼觀察范圍極其有限,安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)高,輔助駕駛過程中需保持足夠的行車視距,以確保前方遇到障礙物或突發(fā)情況時(shí)車輛能夠迅速制動(dòng)。行駛車輛的制動(dòng)過程一般可分為人員反應(yīng)、制動(dòng)延時(shí)和制動(dòng)器作用三個(gè)階段,即:

式中:S為制動(dòng)距離;S1、S2和S3分別為人員反應(yīng)、制動(dòng)延時(shí)和制動(dòng)器作用過程中車輛行駛的距離。

車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)一般由攝像頭和顯示器組成,安裝在車外的攝像頭拍攝路況圖像,傳輸至駕駛室內(nèi)的顯示器供駕駛員觀察,在此過程中會存在視頻圖像的延遲。另外,由于紅外成像系統(tǒng)存在著非均勻性的問題,每隔一定時(shí)間需進(jìn)行一次非均勻校正,如果非均勻校正發(fā)生于車輛制動(dòng)階段,會延長制動(dòng)過程。因此,車載紅外輔助駕駛的整個(gè)制動(dòng)過程如圖1所示,可分為圖像延遲、非均勻自動(dòng)校正、人員反應(yīng)、制動(dòng)延時(shí)和制動(dòng)器作用五個(gè)階段。

圖1 輔助駕駛制動(dòng)過程

如果制動(dòng)器作用前車速V0為,制動(dòng)器起作用后車輛減速為α=?sg,其中g(shù)表示重力加速度,?s表示滑動(dòng)附著系數(shù)。則車載紅外輔助駕駛制動(dòng)距離可表示為:

式中:S4、S5分別表示圖像延遲和非均勻自動(dòng)校正過程中車輛行駛的距離。假設(shè)車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的探測距離為R,為保證行車安全,則有:

式中:d為車輛制動(dòng)結(jié)束后與前方障礙物或人員、車輛等所需保持的安全距離。

同時(shí),車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)觀察到前方路況信息,需滿足紅外探測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)探測的基本條件:(1)對于空間頻率為f的目標(biāo),它與背景的實(shí)際等效溫差在經(jīng)過大氣衰減到達(dá)紅外探測系統(tǒng)時(shí),不小于系統(tǒng)對應(yīng)的最小可分辨溫差MRTD;(2)觀察目標(biāo)對紅外探測系統(tǒng)的張角應(yīng)不小于觀察等級所要求的最小視角。即:

式中:ΔTe為目標(biāo)與背景的實(shí)際等效溫差;τa(R)為大氣透過率;H為目標(biāo)高度;ne為觀察等級要求的目標(biāo)等效條帶對數(shù)。

車載紅外輔助駕駛過程中,車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)與路面目標(biāo)處于相向運(yùn)動(dòng)的狀態(tài),因此,在上述紅外靜態(tài)性能模型基礎(chǔ)上,進(jìn)一步引入動(dòng)態(tài)性能模型,其中,被廣為接受的紅外動(dòng)態(tài)性能模型是CNVEO模型。假設(shè)探測過程中車輛為勻速運(yùn)動(dòng),在時(shí)段內(nèi)的動(dòng)態(tài)探測概率p2為:

式中:p1為靜態(tài)探測概率;Teye為人眼的積分時(shí)間。

結(jié)合動(dòng)態(tài)探測過程,則車載紅外輔助駕駛的安全行車視距模型可表示為:

2夜間輔助駕駛最大安全車速分析

從安全行車視距模型的建立過程可以看出,車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的安全車速與路面條件和探測距離有直接關(guān)系,最大安全車速Vmax滿足

式中:滑動(dòng)附著系數(shù)?s與路面條件直接相關(guān),常見路面土路和混凝土路的滑動(dòng)附著系數(shù)如表1所示。

表1 常見路面類型的滑動(dòng)附著系數(shù)

路況一定時(shí),輔助駕駛的最大安全車速主要取決于動(dòng)態(tài)探測概率和紅外探測器的探測距離。干燥土路面和干燥混凝土路面條件下,取動(dòng)態(tài)探測概率p2 = 99%,探測距離對最大安全車速的影響如圖2所示。可以明顯看出二者的正相關(guān)關(guān)系,當(dāng)探測距離分別大于190 m左右、160 m左右時(shí),最大安全車速達(dá)到了120 km/h。

圖2 最大安全車速與探測距離的關(guān)系

為了進(jìn)一步分析環(huán)境條件對最大安全車速的影響,需對探測距離R進(jìn)行求解,求解之前首先對MRTD(f)進(jìn)行修正。MRTD(f)的大小一般來自于實(shí)驗(yàn)室測試或理論計(jì)算,通過車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)實(shí)際觀察目標(biāo)時(shí),由于不滿足實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)條件和理論計(jì)算理想條件,可對一些因子進(jìn)行修正。

以噪聲等效溫差NETD為基礎(chǔ),考慮熱成像系統(tǒng)全部電路的帶寬及人眼作用,MRTD(f)可表示為:

式中:SNRDT為閾值信噪比;MTFs(f)為熱成像系統(tǒng)總的調(diào)制傳遞函數(shù);α、β分別為探測器橫向和縱向的角分辨率;τd為探測器的積分時(shí)間;fp為幀頻;Δfn為放大電路等效噪聲帶寬。

實(shí)驗(yàn)室MRTD測試采用的是長寬比為7:1的四條帶標(biāo)準(zhǔn)靶,輔助駕駛過程中路面目標(biāo)的實(shí)際高寬比不一定滿足理想條件,因此,需要進(jìn)行目標(biāo)形狀的修正。目標(biāo)形狀修正因子為,其中,ε表示目標(biāo)等效高寬比,與實(shí)際高寬比的關(guān)系可表示為:

同時(shí),實(shí)驗(yàn)室MRTD測試采用的是恒定溫度為TT的黑體目標(biāo)背景,輔助駕駛過程中需根據(jù)實(shí)際路面溫度Tm進(jìn)行修正,修正因子為K2=TT/Tm。

車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)對路面目標(biāo)的靜態(tài)探測概率p1與閾值信噪比SNR有關(guān),其關(guān)系為:

閾值信噪比修正因子為k3 = SNR/SNRDT。

修正后的MRTD(f)可表示為:

則有:

可以看出,最大安全車速Vmax的影響因素主要包括探測概率和、目標(biāo)尺寸、目標(biāo)與背景等效溫差、大氣透過率、目標(biāo)高度、目標(biāo)等效條帶對數(shù)。輔助駕駛過程中,為確保行車安全,可取靜態(tài)探測概率p1=100%。

目前,車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)一般采用8 ~ 14 μm波段探測器,當(dāng)探測距離為300 m時(shí),通過LOWTRAN計(jì)算不同能見度下的大氣透過率,結(jié)果如圖3所示??梢钥闯觯捎谲囕d紅外輔助駕駛系統(tǒng)為近距離探測,天氣條件較好時(shí)能見度對大氣透過率的影響不明顯。

可見觀察等級和目標(biāo)一定時(shí),良好天氣下的最大安全車速主要與目標(biāo)背景溫差有關(guān)。圖4為干燥土路面和干燥混凝土路面下,觀察等級分別為發(fā)現(xiàn)和識別時(shí),最大安全車速與目標(biāo)背景溫差的變化關(guān)系,仿真計(jì)算過程中基本參數(shù)值如表2所示。從圖中可以看出,隨著溫差的增大最大安全車速也明顯增大,且觀察等級為發(fā)現(xiàn)時(shí)的最大安全車速遠(yuǎn)大于識別時(shí)。輔助駕駛過程中,為保證行車安全應(yīng)以識別條件下的車速控制為主,當(dāng)路況條件較好時(shí)可選擇發(fā)現(xiàn)條件下的車速控制。

圖3 8 ~ 14 μm波段大氣透過率

圖4 最大安全車速與目標(biāo)背景溫差的關(guān)系

表2 仿真計(jì)算基本參數(shù)值

3惡劣天氣對輔助駕駛性能的影響

惡劣天氣條件對車載紅外輔助性能的影響,主要來自于兩方面,一是容易造成路面的潮濕和積水,對行車制動(dòng)性能造成嚴(yán)重影響;二是大氣對紅外輻射信號衰減嚴(yán)重,導(dǎo)致探測器探測距離的下降。惡劣天氣下,大氣對紅外輻射的衰減主要由于大氣吸收、大氣散射和霧、雨等惡劣天氣條件引起的衰減。三種衰減因素影響下的光譜透τ(λ)過率與衰減系數(shù)μ(λ)均滿足波蓋爾-朗伯定律,即:

式中:?e(λ,R)為距離R處,目標(biāo)背景輻射能量的光譜密度。吸收、散射和氣象衰減共同影響下的大氣光譜透過率即為三種大氣透過率的乘積。

由于車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)屬于近距離探測,紅外輻射信號傳輸路徑相對較短,大氣吸收和散射對輻射信號傳輸?shù)挠绊懴鄬^小,大氣消光作用主要來自于惡劣天氣條件引起的衰減,造成大氣透過率的下降。對大氣透過率的計(jì)算,目前,大多數(shù)研究主要借助于經(jīng)驗(yàn)公式或?qū)iT的仿真軟件。由于大氣影響因素比較復(fù)雜,通過經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算時(shí)容易產(chǎn)生較大的誤差,因此,文中采用較為成熟的LOWTRAN大氣仿真軟件,對霧、雨天氣條件下的大氣透過率進(jìn)行仿真計(jì)算。

3.1霧天對輔助駕駛性能的影響

霧是在高濕度條件下由小水滴或冰晶形成的水汽凝結(jié)物,紅外輻射在霧中傳播時(shí),衰減系數(shù)主要取決于霧粒子濃度的大小,而霧粒子濃度的變化可通過能見度來表征。8 ~ 14 μm波段,不同能見度條件下霧天大氣透過率的仿真結(jié)果如圖5所示(LOWTRAN參數(shù)設(shè)置為:西安七月平均大氣模式,輻射霧消光系數(shù),海拔高度350 m)。從圖中可以看出,當(dāng)能見度由3 km到50 m變化時(shí),大氣透過率明顯減小,特別是能見度降至50 m時(shí),大氣透過率已經(jīng)接近于0;對比圖3可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)能見度為3 km時(shí),霧對大氣透過率的影響已經(jīng)相對不明顯。

圖5 霧天大氣透過率

將8 ~ 14 μm波段的大氣透過率均值代入公式(12)進(jìn)行仿真計(jì)算,目標(biāo)背景溫差設(shè)置為5 K,其他參數(shù)設(shè)置見表2。霧天能見度對探測距離和最大安全車速的影響,分別如圖6和圖7所示。從兩張圖中均可以看出,探測距離和最大安全車速隨著能見度的增大均逐漸增大,且變化趨勢在能見度小于1 km時(shí),比較急速,在大于1 km時(shí)比較平緩,說明當(dāng)能見度小于1 km時(shí)霧天對探測距離的影響加劇。因此輔助駕駛過程中,當(dāng)能見度小于1 km時(shí)應(yīng)以識別條件下的最大車速控制為主;能見度大于1 km時(shí),可根據(jù)路況情況選擇識別或發(fā)現(xiàn)條件下的最大車速。結(jié)合圖7可以看出,能見度為3000 m時(shí),土路、混凝土路兩種路面下的最大車速分別達(dá)到33 ~ 61、38 ~ 70 km/h,能見度為500 m時(shí),分別降至21、25 km/h。

圖6 霧天能見度對探測距離的影響

圖7 霧天能見度對最大安全車速的影響

3.2雨天對輔助駕駛性能的影響

雨天同樣會對紅外輻射信號形成衰減,從而影響車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的探測距離。同時(shí),雨天還會造成路面的泥濘和濕滑,對滑動(dòng)附著系數(shù)有很大影響,導(dǎo)致車輛制動(dòng)性能的下降。如圖8所示,為雨天8 ~ 14 μm波段大氣透過率的仿真結(jié)果(LOWTRAN仿真參數(shù)設(shè)置為:西安七月平均大氣模式,鄉(xiāng)村消光系數(shù),海拔高度350 m)。圖中顯示了不同降雨量時(shí)的透過率曲線,可以看出從5 ~ 40 mm/h變化時(shí),大氣透過率明顯減小。同時(shí),還可以發(fā)現(xiàn)輻射波長從8 ~ 14μm變化時(shí),雨天的透過率曲線相對比較平緩,這是由于雨天粒子的尺寸要比霧滴的尺寸更大,其產(chǎn)生的衰減為非選擇性衰減,對8 ~ 14 μm整個(gè)波段都有明顯的衰減作用。

圖8 雨天大氣透過率

將8 ~ 14 μm波段的大氣透過率均值代入公式(12)進(jìn)行仿真計(jì)算。雨天降雨強(qiáng)度對探測距離和最大安全車速的影響,分別如圖9和圖10所示。從圖9可以看出:隨著降雨強(qiáng)度的增大,車載紅外夜視系統(tǒng)對20 cm目標(biāo)的探測距離逐漸減小,降雨強(qiáng)度為50 mm/h時(shí)發(fā)現(xiàn)距離、識別距離分別減小至36和18 m。對于混凝土路和土路,雨天會導(dǎo)致混凝土路面的潮濕、土路面的潮濕或泥濘,路面滑動(dòng)附著系數(shù)減小(如表1所示)。如圖10所示,潮濕混凝土路、潮濕土路和泥濘土路三種路面下,隨著降雨強(qiáng)度的增大,由于夜視系統(tǒng)探測距離和路面滑動(dòng)附著系數(shù)的減小,輔助駕駛最大安全車速均迅速減小??紤]到雨天駕駛安全風(fēng)險(xiǎn)較大,輔助駕駛過程中應(yīng)區(qū)分路面狀況的同時(shí)以識別條件下的最大車速控制為主,降雨強(qiáng)度5 mm/h時(shí),三種路面下的最大安全車速分別可達(dá)到27、24、22 km/h,降雨強(qiáng)度增大至50mm/h時(shí)分別降至14、13、12 km/h。

圖9 探測距離與降雨強(qiáng)度的關(guān)系

圖10 最大安全車速與降雨強(qiáng)度的關(guān)系

4結(jié)論

文中開展天氣條件對車載紅外輔助駕駛性能影響的研究,首先分析了輔助駕駛安全制動(dòng)過程,綜合考慮輔助駕駛制動(dòng)的五個(gè)階段、紅外探測靜態(tài)性能模型和動(dòng)態(tài)性能模型,建立了輔助駕駛安全行車視距模型;對最大安全車速的影響因素進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)主要與滑動(dòng)附著系數(shù)和探測距離有關(guān);對MRTD進(jìn)行修正的基礎(chǔ)上,建立了最大安全車速與探測概率、目標(biāo)與背景特性、大氣透過率、觀察等級等參數(shù)之間的關(guān)系,仿真分析發(fā)現(xiàn):良好天氣下大氣透過率的影響較小,最大安全車速主要與目標(biāo)背景溫差有關(guān);最后,以霧天和雨天為重點(diǎn)進(jìn)行實(shí)例分析,區(qū)分不同的觀察等級和惡劣天氣影響下的不同路面狀況,對探測距離和最大安全車速進(jìn)行了模擬仿真;霧天影響下的仿真結(jié)果表明:能見度小于1 km時(shí)霧天對探測距離和最大安全車速的影響加劇,應(yīng)以識別條件下的最大車速控制為主;雨天影響下的仿真結(jié)果表明:隨著降雨強(qiáng)度的增大,探測距離和路面滑動(dòng)附著系數(shù)的減小,導(dǎo)致最大安全車速均迅速減小,且雨天輔助駕駛應(yīng)區(qū)分路面狀況的同時(shí)以識別條件下的最大車速控制為主。文中研究成果可為車載紅外輔助駕駛性能的相關(guān)研究提供借鑒,也可為不同天氣條件下車載紅外輔助駕駛系統(tǒng)的使用提供技術(shù)支持。

原文標(biāo)題:天氣條件對車載紅外輔助駕駛性能的影響

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    WTR-563 區(qū)車輛檢測雷達(dá)

    時(shí)發(fā)射探測波束,覆蓋一定的區(qū)域,檢測區(qū)域內(nèi)車輛狀態(tài)與交通情況??蓮V泛應(yīng)用于霾、夜間、雨天等能見度低環(huán)境下的各等級道路車輛檢測,應(yīng)急車道、停車位占用檢測等。(詳情
    發(fā)表于 02-22 15:50 ?0次下載

    特斯拉中國Model Y升級駕駛輔助功能

    近日,特斯拉中國宣布,其熱銷車型Model Y進(jìn)行了駕駛輔助功能的升級。此次升級重點(diǎn)在于搭載了全新一代的自動(dòng)輔助駕駛硬件HW4.0。
    的頭像 發(fā)表于 02-05 11:14 ?1002次閱讀

    自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)性能評估工具M(jìn)Xeval 5.1新版本發(fā)布#泊車輔助 #ADAS

    輔助系統(tǒng)自動(dòng)駕駛
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    發(fā)布于 :2024年02月04日 15:40:10

    循環(huán)鹽試驗(yàn):模擬海洋環(huán)境,助力產(chǎn)品耐腐蝕性能評估

    循環(huán)鹽試驗(yàn)是一種先進(jìn)的耐腐蝕性測試方法,相比傳統(tǒng)的鹽試驗(yàn),更能模擬產(chǎn)品在實(shí)際使用中可能遇到的復(fù)雜環(huán)境條件。該試驗(yàn)包括噴霧和干燥兩個(gè)周期,通過控制溫度、濕度、鹽濃度等參數(shù),模擬海洋環(huán)境中的鹽
    的頭像 發(fā)表于 12-22 17:12 ?646次閱讀
    循環(huán)鹽<b class='flag-5'>霧</b>試驗(yàn):模擬海洋環(huán)境,助力產(chǎn)品耐腐蝕<b class='flag-5'>性能</b>評估

    LabVIEW開發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測距系統(tǒng)

    LabVIEW開發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測距系統(tǒng) 隨著車輛駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展,自動(dòng)駕駛技術(shù)正日益成為現(xiàn)實(shí)。從L2級別的輔助駕駛技術(shù)到L3級別的受條件
    發(fā)表于 12-19 18:02

    激光雷達(dá)穿透霾,賦能智駕安全出行

    能見度較低的環(huán)境下,行駛過程中無法看清周圍情況,即使配備駕駛輔助系統(tǒng),攝像機(jī)也無法透過霾看到前方,容易發(fā)生車輛碰撞;裝有激光雷達(dá)的
    的頭像 發(fā)表于 11-25 08:23 ?1022次閱讀
    激光雷達(dá)穿透<b class='flag-5'>霧</b>霾,賦能智駕安全出行

    汽車駕駛輔助系統(tǒng):使用FPGA的處理功能

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《汽車駕駛輔助系統(tǒng):使用FPGA的處理功能.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 11-08 16:00 ?1次下載
    汽車<b class='flag-5'>駕駛</b>員<b class='flag-5'>輔助</b>系統(tǒng):使用FPGA的處理功能

    WTR-563 區(qū)檢測雷達(dá)

    時(shí)發(fā)射探測波束,覆蓋一定的區(qū)域,檢測區(qū)域內(nèi)車輛狀態(tài)與交通情況??蓮V泛應(yīng)用于霾、夜間、雨天等能見度低環(huán)境下的各等級道路車輛檢測,應(yīng)急車道、停車位占用檢測等。(詳情見下載資料)
    發(fā)表于 10-16 16:52 ?0次下載

    L1輔助駕駛到L4自動(dòng)駕駛的五個(gè)示例系統(tǒng)

    下面分別介紹從L1輔助駕駛到L4自動(dòng)駕駛的五個(gè)示例系統(tǒng)。? ? ? ? ?超低端系統(tǒng) 該系統(tǒng)代表一個(gè)示例性感知器配置,包含一個(gè)攝像頭(1x3-8.3MP)和一個(gè)雷達(dá)。 其目標(biāo)SAE等級為L1,功能
    的頭像 發(fā)表于 10-04 10:57 ?638次閱讀