自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的路口通行功能介绍

自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的车道中央保持功能介绍
自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的车道变换功能介绍
自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的横向避让功能介绍
自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的路口通行功能介绍

文章目录

  • 2. 功能定义
  • 3. 功能原理
  • 4. 传感器架构
  • 5. 实际应用案例
    • 5.1 典型场景1:巡线行驶过程中前方无前车,双侧车道线消失
    • 5.2 典型场景2:巡线行驶过程中前方存在前车,双侧车道线消失
    • 5.3 典型场景3:拥堵时车道线被遮挡,跟前车行驶
    • 5.4 典型场景4:红绿灯路口通行
    • 5.5 典型场景5:无信号灯的复杂交叉路口
    • 5.6 典型场景6:环岛通行
  • 6. 总结与展望

  1. 背景介绍

在自动驾驶技术不断发展的今天,智能巡航辅助系统已成为提升驾驶安全和舒适性的关键技术之一。本文将深入探讨智能巡航辅助功能中的路口通行功能,从背景、功能定义、原理、传感器架构、实际应用案例和总结与展望几个方面进行详细介绍。智能巡航辅助功能介绍参考:智能巡航辅助功能介绍。

路口通行是自动驾驶技术的一个重要应用场景。路口通常是交通环境最复杂的地方,车辆不仅需要应对不同方向的交通流,还需要注意行人、自行车和其他道路使用者的行为。同时,路口的交通规则也更加多样化,包括交通信号灯、停止标志、让行标志等。这些因素使得路口通行成为自动驾驶技术的一个重要挑战。

传统的巡航控制系统主要依靠单一的车道线和前方车辆进行控制,缺乏对复杂路口场景的全面感知和应对能力。这就需要智能巡航辅助系统的介入,通过综合多种传感器数据和高级算法,提供更加智能化的路口通行方案。
在这里插入图片描述

2. 功能定义

路口通行功能旨在通过智能识别和应对各种路口场景,确保车辆能够安全、平稳地通过路口。该功能主要包括以下几个典型场景:

  • 巡线行驶过程中前方无前车,双侧车道线消失:在巡线行驶过程中,当前方无前车且双侧车道线消失时,系统需要根据消失前的车道线状态继续引导车辆行驶。
  • 巡线行驶过程中前方存在前车,双侧车道线消失:在巡线行驶过程中,当前方存在前车且双侧车道线消失时,系统会根据前车的运动状态引导车辆行驶。
  • 拥堵时车道线被遮挡,执行跟前车行驶:在交通拥堵的情况下,当前方车道线被遮挡时,系统需要根据前车的运动状态引导车辆安全通过。
  • 红绿灯路口通行
  • 无信号灯的复杂交叉路口
  • 环岛通行。
    在这里插入图片描述

3. 功能原理

路口通行功能依赖于一系列复杂的传感器和算法。摄像头和雷达传感器用于实时监测车辆周围的环境,包括车道线、其他车辆和障碍物等。地图数据提供道路的静态信息,如车道宽度、曲率和限速等。基于这些信息,系统通过高级算法判断通行条件是否满足,并控制车辆的油门、刹车和方向盘执行通行操作。具体而言,智能巡航辅助系统会在双侧车道线消失时,依据之前的行驶路径虚拟出车道线继续行驶。当双侧车道线消失超过一定时间,系统将控制当前功能降级至ACC(自适应巡航控制)或直接退出,并提示驾驶员接管方向盘。

4. 传感器架构

在智能巡航辅助系统中,传感器架构是确保车辆能够精准感知环境、做出正确决策的关键组成部分。以下是该系统中主要传感器及其功能介绍:

  • 摄像头:实时捕捉道路环境:摄像头负责捕捉车辆前方和周围的道路环境。
    • 识别车道线:通过图像处理算法,摄像头可以识别车道线,帮助系统确定车辆的行驶路径。
    • 识别交通标志和信号:摄像头还可以识别交通标志、信号灯和其他道路标识,提供辅助信息以支持驾驶决策。
    • 检测其他车辆和行人:摄像头能够检测并识别周围的车辆和行人,确保在复杂环境中车辆的安全行驶。
  • 雷达:监测车辆距离和速度:雷达可以精确测量周围车辆的距离和速度,为避障和跟车操作提供辅助数据。提供全天候检测能力:雷达不受天气和光线影响,能够在各种环境条件下稳定工作。
  • 激光雷达:高精度三维环境信息:激光雷达通过激光束扫描环境,生成高精度的三维地图,增强系统的感知能力。检测复杂场景:激光雷达能够检测复杂的环境场景,如路口、隧道和拥堵路段,提供精细的环境信息。动态避障:在行驶过程中,激光雷达实时扫描环境,帮助系统动态避障。
  • 地图数据:提供道路的静态信息:地图数据包含道路的详细信息,如车道宽度、曲率、限速、交通标志等。预判前方路况:地图数据帮助系统预判前方路况,提前做出驾驶决策。

典型场景1:巡线行驶过程中前方无前车,双侧车道线消失
在该场景中,摄像头和雷达实时监测前方道路和周围环境。当系统检测到前方无前车且双侧车道线消失时,激光雷达提供高精度的环境信息,帮助系统依据车道线消失前的状态虚拟出车道线继续行驶。地图数据提供前方道路的静态信息,帮助系统预判即将到达的路口、转弯等复杂路况。

典型场景2:巡线行驶过程中前方存在前车,双侧车道线消失
当前方存在前车且双侧车道线消失时,雷达实时监测前车的距离和速度,确保系统能够跟随前车行驶。摄像头持续监测前方道路环境,提供实时的图像信息。激光雷达和地图数据结合,帮助系统在车道线消失的短时间内虚拟出车道线继续行驶,确保车辆在复杂环境中安全通行。

典型场景3:拥堵时车道线被遮挡,跟前车行驶
在交通拥堵情况下,摄像头和雷达共同作用,实时监测前车和周围车辆的动态信息。激光雷达提供高精度的三维环境数据,帮助系统构建实时的环境模型。地图数据提供道路的静态信息,支持系统在车道线被遮挡时,通过跟随前车行驶来确保安全通过。

5. 实际应用案例

智能巡航辅助系统在实际路口通行中的应用是对其传感器架构和算法能力的综合考验。以下是三个典型场景及其详细操作流程,展示系统如何应对复杂的路口通行情况。

5.1 典型场景1:巡线行驶过程中前方无前车,双侧车道线消失

当车辆在巡线行驶过程中,前方无前车且双侧车道线消失时,系统需要迅速应对,以确保车辆的安全行驶。

操作流程:

  • 功能激活:系统通过摄像头和雷达检测到前方无前车且双侧车道线均消失。
  • 虚拟车道线:在双侧车道线消失的短时间内(例如20秒或70米内),系统将依据车道线消失前的状态虚拟出车道线继续行驶。这依赖于摄像头和地图数据提供的先前道路信息,以及激光雷达生成的三维环境模型。
  • 功能降级或退出:如果车道线消失超过设定时间,系统将控制当前功能降级至ACC(自适应巡航控制)或直接退出,并提示驾驶员接管方向盘。此时,雷达和地图数据仍会提供基础辅助信息,确保车辆在降级模式下的安全行驶。

5.2 典型场景2:巡线行驶过程中前方存在前车,双侧车道线消失

当车辆在巡线行驶过程中,前方存在前车且双侧车道线消失时,系统需要跟随前车行驶,同时确保自身车道保持。

操作流程:

  • 功能激活:系统通过摄像头、雷达和激光雷达检测到前方存在前车且双侧车道线均消失。
  • 跟车行驶:在双侧车道线消失的短时间内,若前车与自车的横向间距在一定范围内,系统将跟随前车行驶。此时,雷达提供前车距离和速度信息,摄像头提供环境图像数据,确保系统精准跟车。
  • 虚拟车道线:若前车与自车的横向间距超过一定范围,系统将依据车道线消失前的状态虚拟出车道线,继续行驶。激光雷达和地图数据在此过程中提供高精度的环境信息,支持虚拟车道线的生成和保持。
  • 功能降级或退出:如果车道线消失超过设定时间,系统将控制当前功能降级至ACC或直接退出,并提示驾驶员接管方向盘。此时,系统仍会利用雷达和地图数据,确保车辆在降级模式下的安全性。

5.3 典型场景3:拥堵时车道线被遮挡,跟前车行驶

在交通拥堵的情况下,前方车道线被遮挡,系统需要保持跟车行驶,确保安全通过拥堵路段。

操作流程:

  • 功能激活:系统通过摄像头和雷达检测到拥堵场景,前方车道线被遮挡。
  • 跟车行驶:系统将按照典型场景2的操作策略,跟随前车行驶。摄像头和雷达持续提供前车和环境数据,激光雷达提供三维环境信息,确保系统能够在复杂环境中安全跟车。
  • 功能降级或退出:在未检测到自车两侧车道线的情况下,系统将根据设定条件触发功能降级或退出,并提示驾驶员接管方向盘。此时,系统依然会利用现有传感器数据,确保车辆在降级模式下的安全性。

5.4 典型场景4:红绿灯路口通行

在有红绿灯控制的路口,系统需要识别交通信号灯状态,并根据信号灯指示进行相应的操作。

操作流程:

  • 功能激活:系统通过摄像头识别前方的交通信号灯状态(红灯、黄灯、绿灯)。
  • 红灯停止:当系统检测到红灯时,车辆将逐渐减速并在停车线前停下,等待信号灯变为绿色。
  • 绿灯通行:当系统检测到绿灯时,车辆将继续行驶通过路口。雷达和激光雷达提供周围车辆和行人的位置数据,确保安全通行。
  • 黄灯处理:当系统检测到黄灯时,系统将根据车辆与路口的距离和当前速度,判断是继续通过还是减速停下。

5.5 典型场景5:无信号灯的复杂交叉路口

在无信号灯的复杂交叉路口,系统需要根据其他车辆和行人的动向进行判断和通行。

操作流程:

  • 功能激活:系统通过摄像头、雷达和激光雷达监测路口的所有方向,识别其他车辆和行人的位置和动向。
  • 判断通行优先权:系统基于交通规则和当前环境信息(例如“让行”标志、对向车辆状态等),判断通行优先权。
  • 安全通行:在确认安全后,系统控制车辆通过路口。如果检测到其他车辆或行人可能进入交叉路口,系统将减速或停止,等待安全通行的机会。

5.6 典型场景6:环岛通行

在进入环岛时,系统需要识别环岛中的其他车辆,并根据交通规则进行安全通行。

操作流程:

  • 功能激活:系统通过摄像头和雷达识别环岛入口和环岛中的其他车辆。
  • 判断通行优先权:根据环岛通行规则,系统判断是否需要让行。通常,环岛中的车辆具有优先通行权。
  • 进入环岛:在确认无车辆需要让行后,系统控制车辆进入环岛。
  • 环岛行驶:系统通过雷达和激光雷达持续监测环岛中的其他车辆,确保与其他车辆保持安全距离。
  • 退出环岛:在即将驶出环岛时,系统通过摄像头和地图数据确认出口位置,并控制车辆安全驶出环岛。

6. 总结与展望

智能巡航辅助系统中的路口通行功能通过结合多种传感器和高级算法,能够在各种复杂路口场景中实现安全高效的通行。随着技术的不断发展,未来该功能将更加智能和可靠,进一步提升车辆的自动化水平和行车安全性。未来的改进方向包括更高精度的环境感知、更智能的决策算法以及更完善的人机交互界面,最终实现完全自动化的安全驾驶体验。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/874511.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Java语言程序设计基础篇_编程练习题**15.18(使用鼠标来移动一个矩形)

**15.18(使用鼠标来移动一个矩形) 请编写一个程序显示一个矩形。可以使用鼠标单击矩形内部并且拖动(即按住鼠标移动)矩形到鼠标的位置。鼠标点成为矩形的中央习题思路: 新建一个面板Pane(),新建一个Rectangle() 为Rectangle注册…

【北京迅为】《i.MX8MM嵌入式Linux开发指南》-第三篇 嵌入式Linux驱动开发篇-第三十九章 Linux MISC驱动

i.MX8MM处理器采用了先进的14LPCFinFET工艺,提供更快的速度和更高的电源效率;四核Cortex-A53,单核Cortex-M4,多达五个内核 ,主频高达1.8GHz,2G DDR4内存、8G EMMC存储。千兆工业级以太网、MIPI-DSI、USB HOST、WIFI/BT…

web每日一练

每日一题 每天一题罢了。。 ctfshow内部赛签到 扫到备份文件 login.php <?php function check($arr){ if(preg_match("/load|and|or|\||\&|select|union|\|| |\\\|,|sleep|ascii/i",$arr)){echo "<script>alert(bad hacker!)</script>&q…

微服务和VUE入门教程(16): zuul 熔断

1. 前言 在开发工程中&#xff0c;我们发现当一个微服务挂掉之后&#xff0c;如果我们访问此微服务的接口&#xff0c;zuul也会挂掉。因为zuul负责分配请求&#xff0c;当目标微服务挂掉之后&#xff0c;zuul便找不到目标微服务&#xff0c;因为我们需要设置一个熔断&#xff0…

电机调速控制模块说明文档

电机调速控制模块说明文档 图1-1总览图片 概述本电机控制模块是用于精确控制直流无刷电机运行、以及转速的关键组件&#xff0c;它能够实现对电机的启动、停止、调速、转向等操作&#xff0c;并提供多种保护功能&#xff0c;以确保电机的安全稳定运行。 驱动方式&#xff1a;…

SpringBoot中如何使用Spring Security安全框架

在Spring Boot中使用Spring Security的基本步骤如下&#xff1a; 1&#xff0c;添加Spring Security依赖到你的 pom.xml 文件中&#xff1a; <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-security<…

如何学习Python:糙快猛的大数据之路(学习地图)

在这个AI和大数据主宰的时代,Python无疑是最炙手可热的编程语言之一。无论你是想转行还是提升技能,学习Python都是一个明智之选。但是,该如何开始呢?今天,让我们聊聊"糙快猛"的Python学习之道。 什么是"糙快猛"学习法? "糙快猛"学习法,顾名思…

Spark SQL----JOIN

Spark SQL----JOIN 一、描述二、语法三、参数四、Join类型4.1 Inner Join4.2 Left Join4.3 Right Join4.4 Full Join4.5 Cross Join4.6 Semi Join4.7 Anti Join 五、例子 一、描述 SQL连接用于根据join criteria组合来自两个关系的行。以下部分描述了整个join语法&#xff0c;…

OpenGL笔记十四之GLM数学库的配置与使用

OpenGL笔记十四之GLM数学库的配置与使用 —— 2024-07-20 中午 bilibili赵新政老师的教程看后笔记 code review! 文章目录 OpenGL笔记十四之GLM数学库的配置与使用1.旋转变换运行效果2.平移变换运行效果3.缩放变换运行效果4.复合变换&#xff1a;先旋转 再平移运行效果5.复合…

OpenTeleVision复现及机器人迁移

相关信息 标题 Open-TeleVision: Teleoperation with Immersive Active Visual Feedback作者 Xuxin Cheng1 Jialong Li1 Shiqi Yang1 Ge Yang2 Xiaolong Wang1 UC San Diego1 MIT2主页 https://robot-tv.github.io/链接 https://robot-tv.github.io/resources/television.pdf代…

八股文之java基础

jdk9中对字符串进行了一个什么优化&#xff1f; jdk9之前 字符串的拼接通常都是使用进行拼接 但是的实现我们是基于stringbuilder进行的 这个过程通常比较低效 包含了创建stringbuilder对象 通过append方法去将stringbuilder对象进行拼接 最后使用tostring方法去转换成最终的…

c++线程传参

在C中&#xff0c;可以使用std::thread的构造函数来向线程传递参数。这里有一个示例&#xff1a; #include <iostream> #include <thread>// 定义一个被线程调用的函数 void threadFunc(int arg1, double arg2, std::string arg3) {std::cout << "arg1…

filebeat把日志文件上传到Es中配置(ES7版本)

默认的filebeat配置会把所有的索引都放到一个文件中&#xff0c;通过摸索发现可以自定义索引的名字、模板、生命周期 &#xff08;重点注意&#xff09;该配置文件只适应于ES版本是7&#xff0c;不适应于8的版本&#xff0c;两个版本的配置文件差异很大 /app/logs/info.log日…

glibc: getifaddrs_internal 占用大量cpu

Samples: 60K of event cpu-clock:pppH, Event count (approx.): 15027000000Overhead Command Shared Object Symbol - 34.84% arping libc-2.28.so [.] getifaddrs_internal getifaddrs_internal__GI___getifaddrs

独立开发者系列(31)——fastadmin项目的二次开发

在前面构建项目的fastadmin入门 里面&#xff0c;我们已经能快速搭建该体系和根据数据表建立最简单的CURD项目。类似练手的图书管理系统&#xff0c;内部项目修改管理&#xff0c;也对系统进行了简单的部署。这梳理拿到真正项目的开发流程。 默认的开发目录和代码程序运行的是p…

【Linux系统化学习】数据链路层

目录 数据链路层解决的问题 以太网 认识局域网 以太网帧格式 两个问题 认识MAC地址 认识MTU ARP协议 ARP协议的作用 ARP数据报格式 ARP协议的工作流程 数据链路层解决的问题 对于TCP/IP四层协议来说&#xff0c;数据链路层才是真正从传送数据进行跑腿办事情的&…

设计模式简述(一)

定义&#xff1a;设计模式指的是在软件开发过程中&#xff0c;经过验证的&#xff0c;用于解决在特定环境下&#xff0c;重复出现的&#xff0c;特定问题的解决方案。创建型设计模式关注对象的创建过程&#xff0c;提供了更灵活、可扩展的对象创建机制。结构型设计模式用于解决…

excel批量新建多个同类型的表格

背景引入 比如&#xff0c;一个企业有多个部门&#xff0c;现在需要按照某一个excel表模板收集各个部门的信息&#xff0c;需要创建数十个同类型表格&#xff0c;且标题要包含部门名称。 1.修改模板表格标题 在一个文件夹下面放入需要发放给各个部门的表格&#xff0c;将标题…

微软蓝屏事件暴露的网络安全问题

目录 1.概述 2.软件更新流程中的风险管理和质量控制机制 2.1.测试流程 2.2.风险管理策略 2.3.质量控制措施 2.4.小结 3.预防类似大规模故障的最佳方案或应急响应对策 3.1. 设计冗余系统 3.2. 实施灾难恢复计划 3.3. 建立高可用架构 3.4. 类似规模的紧急故障下的响应…

Kotlin泛型实化

内联函数 reified实现 1. 内联函数 内联函数中的代码会在编译的时候自动被替换到调用它的地方&#xff0c;这样的话也就不存在什么泛型擦除的问题了&#xff0c;因为代码在编译之后会直接使用实际的类型来替代内联函数中的泛型声明。 2. reified关键字 在Kotlin中&#xff0…