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Method of Detecting Lane Curvature with Driver Eye Gaze Vector

机译:用驾驶员眼睛凝视载体检测车道曲率的方法

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摘要

Lateral control features like Lane Keeping Assist and Lane Centering Control will perform better if the algorithm has access to forward looking road curvature information. The current stale of the art uses machine-learned perception in the front camera to estimate curvature. This method is oAen inaccurate and late. Although there is GPS Map data in high-end vehicles, the GPS signal may not be available in all geographic areas. This new method utilizes the driver's eye gaze vector provided by the Driver Monitoring System or in-vehicle cabin monitor to detect lane curvature. The gaze-vector lane curvature can be used with the fusion of front camera data to improve the estimate of forward-looking lane curvature to assist Lateral Control features.
机译:如果算法可以访问前瞻性的道路曲率信息,则横向控制特征如车道保持辅助和车道定心控制将更好地执行更好。本领域的当前陈旧使用在前摄像机中的机器学习的感知来估计曲率。这种方法是Oaen不准确和迟到。虽然高端车辆中有GPS地图数据,但所有地理区域都可能不可用GPS信号。这种新方法利用驾驶员监控系统或车载驾驶室监视器提供的驾驶员眼睛凝视矢量来检测车道曲率。凝视矢量车道曲率可以与前置摄像机数据的融合一起使用,以改善前瞻性通道曲率的估计,以帮助侧向控制特征。

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  • 来源
    《Research Disclosure》 |2020年第678期|2904-2905|共2页
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  • 正文语种 eng
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