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        基于物聯(lián)網(wǎng)的大貨車盲區(qū)監(jiān)控與預(yù)警輔助駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2025-04-09 00:00:00農(nóng)立勇李雅祿
        時(shí)代汽車 2025年8期
        關(guān)鍵詞:盲點(diǎn)盲區(qū)貨車

        摘 要:作為現(xiàn)代物流運(yùn)輸系統(tǒng)中不可或缺的工具,大貨車的行駛安全不僅關(guān)系到道路交通的暢通和高效,還直接關(guān)系到人民的生命財(cái)產(chǎn)安全,然而,由于大貨車體積龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,駕駛員在駕駛過程中面臨諸多盲區(qū),特別是在轉(zhuǎn)彎、變道、倒車等復(fù)雜路況下,盲區(qū)內(nèi)的行人、非機(jī)動(dòng)車和小型車輛容易被忽視,導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故。據(jù)廣西交通管理部門最新統(tǒng)計(jì),近年來因大貨車盲區(qū)引發(fā)的交通事故數(shù)量呈明顯上升趨勢(shì),不僅給受害者及其家庭帶來了難以彌補(bǔ)的傷害和損失,也給整個(gè)社會(huì)的和諧穩(wěn)定帶來了巨大挑戰(zhàn),如何有效地消除大貨車的盲區(qū),提高行駛安全性,成為一個(gè)亟待解決的重要問題。

        關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng) 大貨車 盲區(qū)監(jiān)控與預(yù)警輔助駕駛系統(tǒng) 設(shè)計(jì)方案

        大貨車是物流運(yùn)輸?shù)闹饕ぞ撸湫旭偘踩苯雨P(guān)系到道路交通的安全和暢通,由于大貨車體積巨大,駕駛員在駕駛過程中存在很多盲區(qū),尤其是在轉(zhuǎn)彎、變道等復(fù)雜路況下,盲區(qū)內(nèi)的行人和車輛容易被忽視,導(dǎo)致交通事故頻發(fā)。據(jù)廣西交通管理部門統(tǒng)計(jì),近年來因大貨車盲區(qū)引發(fā)的交通事故呈上升趨勢(shì),已嚴(yán)重威脅人民生命財(cái)產(chǎn)安全。因此,開發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)大貨車盲區(qū)并進(jìn)行預(yù)警的輔助駕駛系統(tǒng)顯得尤為迫切。

        1 基于物聯(lián)網(wǎng)的大貨車盲區(qū)監(jiān)控與預(yù)警輔助駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

        1.1 系統(tǒng)概述和需求分析

        在快速發(fā)展的現(xiàn)代交通運(yùn)輸體系中,作為物流運(yùn)輸?shù)闹髁?,大貨車的行駛安全問題日益突出,尤其是盲區(qū)問題,已經(jīng)成為交通事故的重要原因,該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案旨在通過融合前沿技術(shù),為大貨車構(gòu)建一個(gè)全面、智能的盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng),以科技力量保障道路安全。在需求分析中,不僅著眼于駕駛員的直接需求,即減少盲點(diǎn)事故,還深入探討了系統(tǒng)應(yīng)具備的多維度特征。首先,實(shí)時(shí)性是基礎(chǔ),系統(tǒng)需要毫秒級(jí)響應(yīng),保證預(yù)警信息能夠及時(shí)傳達(dá);其次,準(zhǔn)確性是關(guān)鍵,要求系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別盲區(qū)內(nèi)的所有動(dòng)態(tài)和靜態(tài)障礙物;再者,穩(wěn)定性是保障,無論高溫、酷暑、嚴(yán)寒、冰雪,系統(tǒng)都要連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。[1]最后,可用性也不容忽視,界面友好、操作簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)可以讓司機(jī)快速上手,減少誤操作。通過問卷調(diào)查、實(shí)地采訪、數(shù)據(jù)分析等方式,進(jìn)一步收集了不同地區(qū)的司機(jī)、物流公司、交通管理部門的反饋,發(fā)現(xiàn)大家對(duì)系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)能力、抗干擾能力、智能化水平都有很高的期望。例如,某物流公司反饋其車隊(duì)常年在多雨多霧的南方地區(qū)作業(yè),對(duì)系統(tǒng)的防水防潮性能提出了特殊要求;交管部門強(qiáng)調(diào),系統(tǒng)需要能夠與現(xiàn)有交管系統(tǒng)無縫對(duì)接,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,便于監(jiān)管和應(yīng)急處置。

        1.2 系統(tǒng)架構(gòu)和硬件選擇

        采用模塊化、可擴(kuò)展的分布式架構(gòu),以確保系統(tǒng)既能滿足當(dāng)前的需求,又便于將來的升級(jí),在前端傳感層,我們精心挑選了各種高科技設(shè)備,包括但不限于:選擇具有自動(dòng)曝光、自動(dòng)白平衡、寬動(dòng)態(tài)范圍等功能的智能相機(jī),即使在極端光照條件下也能拍攝出清晰的圖像,例如,索尼IMX系列傳感器具有高靈敏度和低噪聲,即使在晚上也可以提供高質(zhì)量的視頻輸出。結(jié)合了毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn),前者遠(yuǎn)距離探測(cè)能力強(qiáng),適用于高速公路等開闊場(chǎng)景;后者近景精度高,適用于城市擁堵路段,選擇了博世、大陸集團(tuán)等國際知名品牌的產(chǎn)品,確保檢測(cè)范圍和精度的雙重保障。在選擇硬件時(shí),不僅考慮性能,還深入分析成本效益,力求在保證系統(tǒng)性能的同時(shí),控制整體成本,使其更具市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,比如通過批量采購,與供應(yīng)商建立長(zhǎng)期合作關(guān)系,可以有效降低硬件成本;同時(shí)注重硬件的可維護(hù)性和升級(jí)潛力,保證系統(tǒng)生命周期內(nèi)的持續(xù)優(yōu)化。

        1.3 算法優(yōu)化和預(yù)警策略

        算法優(yōu)化是整個(gè)系統(tǒng)的核心,自主研發(fā)了一套基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法,能夠高效處理前端設(shè)備采集的海量數(shù)據(jù),準(zhǔn)確識(shí)別行人、車輛、非機(jī)動(dòng)車等障礙物,并預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)軌跡。為了提高算法的泛化能力,使用了大量的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,包括不同天氣、不同時(shí)間段、不同交通狀況下的數(shù)據(jù),以保證算法能夠在各種復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)定工作。在預(yù)警策略的設(shè)計(jì)中,充分考慮了人的因素,預(yù)警信號(hào)要直觀易懂,具有聲、光、顯示屏三重提示,保證駕駛員在任何注意力狀態(tài)下都能及時(shí)收到預(yù)警信息。預(yù)警的時(shí)機(jī)需要準(zhǔn)確,既要避免誤報(bào)造成駕駛員的緊張,又要保證在危險(xiǎn)發(fā)生前有足夠的時(shí)間做出反應(yīng),為此我們引入了基于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的預(yù)警機(jī)制,根據(jù)障礙物的距離、速度、類型等綜合評(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警等級(jí)。[2]此外,創(chuàng)新性地引入駕駛員行為分析模塊,通過監(jiān)測(cè)駕駛員的注意力狀態(tài)和操作習(xí)慣,及時(shí)調(diào)整預(yù)警策略,如加強(qiáng)對(duì)疲勞駕駛時(shí)段的預(yù)警或?qū)︻l繁忽視預(yù)警的駕駛員進(jìn)行個(gè)性化提醒,進(jìn)一步提高系統(tǒng)的安全性和有效性。

        2 大貨車盲區(qū)監(jiān)控與預(yù)警輔助駕駛系統(tǒng)創(chuàng)新要素分析

        2.1 深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新應(yīng)用

        在大貨車盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)中,深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新應(yīng)用是其核心競(jìng)爭(zhēng)力的體現(xiàn),與傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)不同,我們采用的深度學(xué)習(xí)模型不僅具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率,更重要的是,它可以通過不斷學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化自身性能,實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別和預(yù)測(cè)的飛躍。具體來說,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的復(fù)合模型,CNN負(fù)責(zé)處理攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù),通過多層卷積和池化運(yùn)算提取圖像中的關(guān)鍵特征,如行人的輪廓、車輛的大小等。RNN用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),可以捕捉對(duì)象在時(shí)間維度上的變化,預(yù)測(cè)其未來軌跡,這種復(fù)合模型的設(shè)計(jì)使系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別盲區(qū)內(nèi)的障礙物,并預(yù)測(cè)其可能的行動(dòng)路徑,從而做出預(yù)警。在實(shí)際應(yīng)用中,使用大量真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,包括不同天氣條件、不同光照強(qiáng)度、不同交通狀況下的數(shù)據(jù)。通過不斷迭代和優(yōu)化,模型的識(shí)別精度和預(yù)測(cè)能力得到了顯著提高,據(jù)測(cè)試,該系統(tǒng)在晴天、陰天、雨天天氣條件下的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到98%、96%、94%,遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)的平均水平,對(duì)行人、車輛等障礙物的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,為駕駛員提供了充足的反應(yīng)時(shí)間。此外,還引入了遷移學(xué)習(xí)的策略,以其他領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練過的預(yù)訓(xùn)練模型為起點(diǎn),再結(jié)合具體場(chǎng)景的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),從而大大縮短了模型訓(xùn)練的時(shí)間,減少了對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴,這種創(chuàng)新的應(yīng)用模式不僅提高了系統(tǒng)的開發(fā)效率,還增強(qiáng)了系統(tǒng)適應(yīng)不同場(chǎng)景的能力。

        2.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)

        采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù),將攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)、雷達(dá)傳感器檢測(cè)到的距離數(shù)據(jù)和GPS提供的地理位置信息有機(jī)地融合在一起,實(shí)現(xiàn)了對(duì)盲點(diǎn)環(huán)境的全方位、立體化感知。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于可以充分利用不同數(shù)據(jù)源之間的互補(bǔ)性,提高系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的敏感性和準(zhǔn)確性。[3]例如,在雨霧天氣或夜間等照明條件較差的情況下,攝像頭拍攝的圖像可能會(huì)變得模糊或失真,但雷達(dá)傳感器仍然可以準(zhǔn)確地檢測(cè)到障礙物的距離和速度信息,通過整合這兩個(gè)數(shù)據(jù)源,系統(tǒng)可以克服單一數(shù)據(jù)源的局限性,提供更可靠、更全面的監(jiān)測(cè)信息。在實(shí)際應(yīng)用中,使用先進(jìn)的融合算法,如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和卡爾曼濾波器,高效、準(zhǔn)確地融合多模態(tài)數(shù)據(jù),根據(jù)測(cè)試,在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的支持下,系統(tǒng)在雨霧天氣的識(shí)別準(zhǔn)確率提高了近20個(gè)百分點(diǎn),夜間的識(shí)別準(zhǔn)確率也提高了15%以上,系統(tǒng)的整體魯棒性和可靠性也得到了顯著提升,即使在極其惡劣的環(huán)境下也能保持穩(wěn)定的性能。此外,多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)也為系統(tǒng)提供了更強(qiáng)的適應(yīng)能力,當(dāng)某個(gè)數(shù)據(jù)源出現(xiàn)故障或異常時(shí),系統(tǒng)可以自動(dòng)切換到其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行監(jiān)控,保證監(jiān)控盲區(qū)的連續(xù)性和不間斷性,這種冗余設(shè)計(jì)不僅提高了系統(tǒng)的可靠性,還降低了單個(gè)數(shù)據(jù)源失效帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)。

        3 發(fā)展趨勢(shì)分析

        3.1 提高傳感器的精度

        隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,傳感器技術(shù)的準(zhǔn)確性和可靠性也在不斷提高,這對(duì)于車輛盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來說非常重要,傳統(tǒng)傳感器如超聲波傳感器、攝像頭等雖然在一定程度上可以滿足基本的監(jiān)控要求,但在復(fù)雜多變的路況和天氣條件下,其精度和穩(wěn)定性仍有待提高。近年來,高精度雷達(dá)傳感器尤其是毫米波雷達(dá)的應(yīng)用,給盲區(qū)監(jiān)測(cè)帶來了革命性的變化。毫米波雷達(dá)具有探測(cè)距離遠(yuǎn)、測(cè)量精度高、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn),可以在各種環(huán)境下穩(wěn)定工作,比如高端車搭載的毫米波雷達(dá)盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),可以在行駛過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車后障礙物,即使在雨霧天氣或夜間也能保持較高的精度。在廣西,南寧的一些大型物流企業(yè)已經(jīng)開始采用高精度雷達(dá)傳感器來提高運(yùn)輸安全,這些企業(yè)通過為貨車安裝毫米波雷達(dá)盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),有效減少了因盲點(diǎn)引發(fā)的交通事故,據(jù)統(tǒng)計(jì),自安裝該系統(tǒng)以來,相關(guān)企業(yè)的貨車事故率下降了近30%。此外,隨著傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步,未來將會(huì)出現(xiàn)更多的新型傳感器,如激光雷達(dá),這將進(jìn)一步提高盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的精度和可靠性,為道路交通安全提供更有力的保障。

        3.2 人工智能的使用

        人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為車輛盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)帶來了新的可能性,通過深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法,系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別和分析圖像中的物體,實(shí)現(xiàn)對(duì)盲區(qū)的精確監(jiān)控和預(yù)警。廣西柳州的一家科技創(chuàng)新企業(yè)利用人工智能技術(shù)開發(fā)了智能盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)通過攝像頭捕捉車輛周圍的圖像,利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析處理,可以準(zhǔn)確識(shí)別行人、非機(jī)動(dòng)車等潛在障礙物,當(dāng)這些障礙物進(jìn)入盲區(qū)時(shí),系統(tǒng)會(huì)立即報(bào)警,提醒駕駛員注意安全。據(jù)統(tǒng)計(jì),該系統(tǒng)在柳州的試點(diǎn)應(yīng)用中取得了顯著的效果,在安裝了這一系統(tǒng)的貨車中,因盲點(diǎn)造成的交通事故率下降了近40%。此外,該系統(tǒng)還可以對(duì)駕駛員的駕駛行為進(jìn)行分析和評(píng)估,提供個(gè)性化的駕駛建議,進(jìn)一步提高駕駛安全性。未來,隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和普及,車輛盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將更加智能化和自動(dòng)化,例如,系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整監(jiān)測(cè)范圍和靈敏度,以適應(yīng)不同的路況和天氣條件;同時(shí)還可以與智能導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛等系統(tǒng)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更全面高效的交通安全。

        3.3 與其他系統(tǒng)的集成

        將盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)與智能導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等系統(tǒng)相結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)更加全面、高效的交通安全保障,在廣西桂林,一家汽車廠商正在積極探索盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與自動(dòng)駕駛技術(shù)的集成應(yīng)用,該公司研發(fā)的自動(dòng)駕駛卡車配備了先進(jìn)的盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng),可以在行駛過程中實(shí)時(shí)監(jiān)控側(cè)面后方的障礙物,配合自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自主避障和路徑規(guī)劃。據(jù)統(tǒng)計(jì),自動(dòng)駕駛卡車在桂林的試點(diǎn)運(yùn)行中表現(xiàn)良好,不僅有效降低了因盲區(qū)造成的交通事故率,還提高了運(yùn)輸效率和安全性。此外,該系統(tǒng)還可以與車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)連接,實(shí)現(xiàn)車輛之間的信息共享和協(xié)同工作,進(jìn)一步提高道路交通的整體安全性。隨著車載系統(tǒng)的不斷升級(jí)和智能化程度的提高,車輛盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將與更多的系統(tǒng)整合協(xié)同,比如與智能語音助手結(jié)合,實(shí)現(xiàn)語音報(bào)警和命令控制;結(jié)合智能照明系統(tǒng),可根據(jù)盲區(qū)監(jiān)測(cè)結(jié)果自動(dòng)調(diào)節(jié)車燈亮度和照射方向,這些集成應(yīng)用將進(jìn)一步提高車輛的安全性和智能性。

        3.4 使用更高效的通信技術(shù)

        隨著5G、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展,車輛盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)將迎來更加高效穩(wěn)定的通信技術(shù)支持,在廣西北海,某電信運(yùn)營(yíng)商正在積極推廣5G技術(shù)在車輛盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用,運(yùn)營(yíng)商利用5G網(wǎng)絡(luò)的高帶寬、低時(shí)延特性,實(shí)現(xiàn)盲區(qū)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理,通過與車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的對(duì)接,實(shí)現(xiàn)車輛之間的信息共享和協(xié)同操作。[4]據(jù)統(tǒng)計(jì),在北海的試點(diǎn)項(xiàng)目中,5G技術(shù)的應(yīng)用使盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速度提高了近50%,時(shí)延降低了近30%,這不僅提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性,也為自動(dòng)駕駛和車聯(lián)網(wǎng)的后續(xù)應(yīng)用提供了有力的技術(shù)支持。隨著5G、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷成熟和普及,車輛盲點(diǎn)監(jiān)控系統(tǒng)將更多依賴這些高效的通信技術(shù),比如利用5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和故障診斷;利用車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)車輛之間的實(shí)時(shí)通信和協(xié)同工作,這些高效通信技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步提高車輛盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的智能化和自動(dòng)化水平,為道路交通安全提供更加全面高效的保障。

        4 結(jié)語

        本文提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的大貨車盲區(qū)監(jiān)測(cè)預(yù)警輔助駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,并以廣西為例進(jìn)行了詳細(xì)介紹和分析,試點(diǎn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)大貨車盲區(qū)內(nèi)的障礙物,并在潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)前向駕駛員發(fā)出預(yù)警信號(hào),有效提高了駕駛安全性,未來,將繼續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)性能,推動(dòng)其在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用和推廣。

        參考文獻(xiàn):

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        幼兒畫刊(2023年12期)2024-01-15 07:06:14
        盲區(qū)50米
        抓安全“盲點(diǎn)” 防“樂極生悲”
        教書育人(2020年11期)2020-11-26 06:00:12
        交叉感應(yīng)環(huán)線通信盲區(qū)分析和應(yīng)對(duì)
        產(chǎn)能不足、去向不明,危廢監(jiān)管盲區(qū)依然存在
        資源再生(2017年4期)2017-06-15 20:28:30
        貨車也便捷之ETC新時(shí)代!——看高速公路貨車ETC如何實(shí)現(xiàn)
        盲點(diǎn)
        青年歌聲(2017年9期)2017-03-15 03:33:10
        學(xué)與玩(2017年6期)2017-02-16 07:07:24
        治超新規(guī)實(shí)施在即 深究貨車非法改裝亂象
        專用汽車(2016年9期)2016-03-01 04:16:52
        莫被亮點(diǎn)遮盲點(diǎn)
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