📄Работа №32519

Тема: Система активной помощи водителю для движения автомобиля по полосе

📝
Тип работы Магистерская диссертация
📚
Предмет автомобили и автомобильное хозяйство
📄
Объем: 83 листов
📅
Год: 2019
👁️
Просмотров: 419
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Анализ системы управления удержания полосы движения 11
1.2 Анализ существующих систем 12
1.3 Обзор методов искусственного интеллекта 22
1.4 Обзор языков программирования 26
1.5 Обозначение цели и задач. Актуальность диссертации 29
1.6 Выводы по разделу 30
2 РАЗРАБОТКА АППАРАТНОЙ ЧАСТИ 31
2.1 Разработка структурной схемы СУ 31
2.2 Требования к системе 35
2.3 Выбор средств автоматизации 44
2.4 Выводы по разделу 49
3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ ЧАСТИ 50
3.1 Описание входных и выходных переменных 50
3.2 Описание алгоритма работы искусственного интеллекта 52
3.3 Разработка алгоритма работы СУ 53
3.4 Разработка программы управления 55
3.5 Выводы по разделу 62
4 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 63
4.1 Тестирование и результаты работы 63
4.2 Выводы по разделу 65
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 66
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67
ПРИЛОЖЕНИЕ А 69


📖 Введение

Уменьшение числа аварий и понижение их летальности считается необходимой общей задачей, одним из общепринятых направлений решений является развитие активных систем защищенности. Статистика аварий сигнализирует о том, что людские промахи считаются наиболее весомыми и составляют большую часть при ДТП (до 90%). Статистика европейских исследователей из Volvo Accident Research Team демонстрирует, собственно, что аварии с ролью грузового автотранспорта почаще возникают при малой видимости, по причине невнимательности водителя, промахи в оценке скорости и линии движения иного члена дорожного движения (неправильная оценка дорожной ситуации). Увеличить защищенность на проезжей части вполне возможно за счет предвидения рисков и актуального оповещения водителя, собственно, что реализуется методом применения интенсивных и пассивных сенсорных систем различного радиуса воздействия (камеры, радары, лидары и т.д.) с дальнейшей обработкой и анализом приобретенной информации в режиме реального времени.
Поэтому, главной задачей считается увеличение защищенности авто во время перемещения, за счет применения интенсивных систем класса «ассистент водителя».
В связи с увеличением технических возможностей для использования способов определения рисков, эти системы имеют все шансы проводить распознавания и осознание дорожной обстановки, информируя водителя о типовых небезопасных обстановках. Главные предлагаемые в рамках плана технологические заключения полагаются на распознавание цветных изображений видеопотока и внедрение способов искусственного интеллекта для принятия заключений сравнительно вероятных опасностей.
Выполнение предоставленного плана приведет к нахождению дешевых прикладных решений для распознавания и самодействующего осознания дорожной обстановки, собственно, что дозволит вовремя обнаружить и информировать о вероятных аварийных обстановках водителя тс, снабженного приборами ввода видеопоследовательностей и их интерпретаций

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

В данной работе предложено решение по повышению уровня безопасности на дорогах общего назначения, заключающейся в разработке система активной помощи водителю для движения автомобиля по полосе с использованием фронтальной камеры и вычислителя. Разработанная система предупреждения о сходе с полосы позволяет водителю ТС не только смягчать последствия возможных дорожных происшествий, но и прикладывает всевозможные усилия, чтобы избежать их, своевременно обращая внимание на возникающие опасности, если надлежащая реакция со стороны водителя недостаточна или отсутствует. Дополнительные лидары и радары позволяют точнее детектировать состояние дорожной обстановки при различных условиях освещенности и распознавать больше опасных случаев, повышая безопасность и применимость программного комплекса в целом.
Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

1 Гайсин С.В. Развитие интеллектуальных систем помощи водителю (ADAS) в Российской Федерации // С.В. Гайсин, С.В. Бахмутов, Д.В. Ендачёв, Н.П. Мезенцев // Труды НАМИ - 2016.
2 Автопилот. Беспилотный автомобиль [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://utka.su/zNyBd (дата обращения: 20.11.2018).
3 Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильямс", 2003, 863 стр.
4 Доусон М. Программируем на Python. - СПб.: Питер, 2014. - 416 с.:
ил.
5 Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход/ Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. - 1408 с. - 3000 экз.
6 Gary Bradski, Adrian Kaehler Learning OpenCV. Computer Vision with the OpenCV Library. Publisher: O'Reilly Media, 2008.
7 Механизмы управления. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://tezcar.ru/u-rul-upr.html (дата обращения 20.12.2018).
8 ГОСТ 15150-09, Технические средства организации дорожного
движения [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://dorogi-
onf.ru/media/normative/2018/02/gost-r-51256-2011 -razmetka-dorozhnaya.pdf (дата обращения 02.12.2018).
9 Саймон Хайкин Нейронные сети. Полный курс // Вильямс. 2018. №33
(1104)
10 А.А. Локтев, А.Н Алфимцев Алгоритм распознавания обьектов // Вестник МГСУ 2012. (346). С. 194-195.
11. Hsiao, Pei-Yung & Hung, Kuo-Chen & Huang, Shih-Shinh & Kao, Wen- Chung & Hsu, Chia-Chen & Yu, Yao-Ming. (2011). An embedded lane departure warning system. Proceedings of the International Symposium on Consumer Electronics, ISCE. 162-165. 10.1109/ISCE.2011.5973805.
12 Черных И. В. Инструмент моделирования динамических систем.
[Электронный ресурс] - Режим доступа:
http://matlab.exponenta.ru/simulink/book1/ (дата обращения: 17.11.2018).
13 Мурог И. А. Математическая модель рулевого управления с усилителем гидравлического типа // Вестник ЮУрГУ. Серия: Машиностроение.
2009. №33 (166). С.45-50.
14 Barrette, Timothy & M. Pike, Adam & Clear, Susannah & Hedblom, Thomas & Whitney, Jordan. (2019). Effects of Wet Retroreflectivity and Luminance of Pavement Markings on Lane Departure Warning in Nighttime Continuous Rain with and without Glare Sources. SAE Technical Papers.
15 Das, Anik & Ghasemzadeh, Ali & Ahmed, Mohamed. (2018). Analyzing the effect of fog weather conditions on driver lane-keeping performance using the SHRP2 naturalistic driving study data. Journal of Safety Research. 68. 10.1016/j.jsr.2018.12.015.
16 Ojo, Taiwo. (2018). Lane Departure Warning System Under Adverse Weather Conditions for the Elderly Driver. 10.13140/RG.2.2.13187.14885.
17 Barrette, Timothy & M. Pike, Adam & Clear, Susannah & Hedblom, Thomas & Whitney, Jordan. (2018). Effects of Wet Retroreflectivity and Luminance of Pavement Markings on Lane Departure Warning in Nighttime Continuous Rain with and without Glare Sources. SAE Technical Papers.

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ