基于V2V和V2I通信的ADAS性能改善研究

基于V2V和V2I通信的ADAS性能改善研究

基于視覺的先進駕駛輔助系統（ADAS）很大程度上依賴于車載攝像頭采集的實時數據，連同雷達、超聲波和全球定位系統等其它車載傳感器或系統,共同實現ADAS功能的發揮。常見的基于視覺的ADAS在運行時需要對采集的大量圖像數據進行處理，為了滿足系統的實時性要求，因而需要采用強大計算能力的處理系統。車-車（V2V）通信和車-基礎設施（V2I）通信的應用能夠增強基于視覺的ADAS性能，從而可降低處理系統對計算能力的要求，降低基于視覺的ADAS成本。根據IEEE 802.11p標準，V2V和V2I通信采用專用短程通信（DSRC）技術并使用5.9GHz頻段作為通信頻率。通過3個實例介紹如何將V2V和V2I通信應用在基于視覺的ADAS上。

實例1：在霧、雪、大雨和夜間行駛狀態下，ADAS利用對攝像頭采集的道路圖像進行處理，改善駕駛員的可視條件。但是，在行駛環境十分惡劣的條件下，處理后的圖像仍然不能滿足可視化需求。將V2V和V2I通信應用在此類ADAS上時，對不同類型汽車采集的道路圖像進行處理，將處理后滿足可視化需求的道路圖像及其信息（經度、緯度、高度）存儲在數據庫中。當行駛環境十分惡劣時，汽車通過V2I通信請求當前位置處理后的道路圖像，并與自身攝像頭采集的圖像進行特征對比，當對比的相似度滿足設定的閾值時，將數據庫中的道路圖像反饋給駕駛員，實現對道路車道線、標志的辨識。

實例2：汽車行駛道路上可能會出現廢棄輪胎、死亡動物等靜態障礙物，這些障礙物需要借助人工進行清理，若清理不及時，可能影響行車安全。ADAS利用道路掃描功能輔助駕駛員及時發現這些靜態障礙物。將V2V和V2I通信應用在此類ADAS上時，ADAS對攝像頭采集的圖像執行目標檢測算法，檢測是否有靜態障礙物的存在。若發現靜態障礙物，利用V2V通信將靜態障礙物信息傳輸給附近其它汽車，并利用V2I通信傳輸給道路管理部門，請求派出維護小組及時清除。

實例3：汽車通過交叉路口時，ADAS能夠對行人進行檢測，提醒駕駛員可能發生的車人碰撞。但是，實際的交叉路口行人的行為特性十分復雜，可能出現各種緊急情況，甚至混亂情況，此時ADAS無法處理。將V2V和V2I通信應用在此類ADAS上時，將進入交叉路口一定區域內的汽車采集的行人圖像通過V2V和V2I通信進行共享，通過特征匹配，實現對行人行為特性的動態監測，即使在汽車攝像頭無法進行圖像采集的區域，仍然能夠預測發生車人碰撞的風險，盡可能地減少車人碰撞的發生。

Modar Horani et al.SAE 2017-01-0076.

編譯：李臣