基于视觉传感器的汽车自主紧急制动控制算法研究

摘要

cqvip:驾驶员注意力不集中是导致汽车追尾事故频发的主要原因,采用自主紧急制动系统可以减少碰撞的数量、降低事故严重程度。针对雷达传感器成本高以及对于静止物体存在“虚目标”等问题,设计了一种基于视觉传感器的自主紧急制动算法。该算法利用一个单目视觉传感器根据图像坐标系中车辆的位置和速度计算碰撞时间(TTC),进而判断是否需要施加制动。将障碍物阴影行坐标根据小孔成像模型映射为两车距离,并利用Kalman滤波器将各行像素的测距误差调整为观测误差矩阵。仿真结果表明:在不同工况下,与传统距离估计算法相比,提出的时变观测误差矩阵Kalman滤波算法能有效降低估计误差,当TTC准确值低于3 s时,TTC的估计值能收敛于准确值,说明所设计的AEB算法有效。