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倒车辅助Park Assist的一些知识点

时间:2014-03-20 00:53:28      阅读:887      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

倒车辅助Park Assist快速发展,无论是前装还是后装,都已比较成熟了。

1.  倒车辅助系统的类型有哪些?

根据传感器类型分类:

雷达

后视摄像头

雷达与摄像头融合的系统

2. 雷达倒车辅助的传感器指标

倒车雷达是目前过去几年已上市车辆的标配了。

从用户角度来看,从滴滴的告警声,到LED或色彩提示距离,再到显示屏能动态模拟汽车尾部雷达探测的实况,这些都只是直观的提高用户的倒车体验,而背后的技术要求也在不断的提高。


倒车雷达种类:

超声波:工作 频率在几十KHz,探测范围在零点几米 到 几米,如0.3 - 3,0.3 - 1.65, 0.3 - 1.2。工作原理类似于超声波测距,相对比较便宜。但在高速行驶时,受限于多普勒效应,误差大,且方向性也比较差,发散角大。

毫米波:工作频率在几十GHz,如30G -- 300GHz,即平时所谓的车载高频雷达,探测范围在几米 和 几十名之间,如2m - 12m。目前,欧盟与美国的相关部门建议利用79GHz的作为中心频率工作。毫米波雷达检测距离远,比较稳定,不易受雨雪雾天气的影响。但元器件偏贵。


毫米波的其他特性:

毫米波在大气中的传播损失主要来自水蒸汽和氧分子对电磁能量的谐振吸收。传播损失与工作频率有一定的关系。在各谐振点之间存在着损失较小的以35GHz、94GHz、140GHz、220GHz等频率为中心的窗口。各窗口宽度不等,约为几十GHz。


雷达不能检测或漏检的东西:

有一定高度才能探测,低于雷达探头10-15cm以下的物体不易检测。

横着的细绳、铁丝之类。

垂直镜面之类的东西,以及光滑的斜坡。

小而光滑的圆柱杆。


目前较为常用的是压电式超声波发生器,原理是两个电晶片与一个共振板,两极加脉冲信号,当脉冲信号频率与电晶片的频率一致时,产生共振带动共振片。

安装高度:一般离地:车前的安装45~55: 车后的安装50~65cm。

探头个数:2,4,8个不等,一般是4个多些,也有周围有16个雷达的,形成全覆盖探测报警。

探头探测角度:45度辐射

分辨率:普通雷达是10cm,好的能达到1cm

探测误差:好的产品在3cm以内

这种雷达的性能指标就是:准、稳、宽(范围)、快

注意事项:不要安装在金属材质上,因为容易产生共振,产生误报。


表现形式:

声音蜂鸣报警:只能表示紧急程度,不能清晰的看出距离

虚拟图像提示:一般用于距离的提示,不同的距离不同的颜色表示,显示在显示屏上



3. 影像辅助倒车

是目前正上市车辆的一个卖点,具有直观的优点,而且能很好的克服雷达的盲区或漏检的缺点。

摄像头类型:

倒车的camera一般是广角摄像头,若是单独的后视摄像头,一般是130广角摄像头;若是基于四个摄像头的全景视角,后视摄像头就有两个职责:倒车与全景,一般采用190度广角摄像头,这样的摄像头畸变会更严重。


安装位置:

安装位置偏低,一般轿车会安装在车牌的上方,会受到保险杠的影响(同时保险杠也可作为参考坐标),最小视距在0.3米左右,正常视距为5米,最大视距为10米。


视角转换:

广角摄像头一般有畸变,不符合人的直接的感官。有的也会将广角摄像头 转换为 正常视角,但其观测范围会变小。


启动时机:

后视摄像头,一般在挂倒车档时启动。


其他物理因素:

平时,注意摄像头的位置是否有偏移,洗车,撞击对摄像头的影响。

下雨、水雾、泥污对摄像头的影响。(PS:目前市面上已经出现的防雾、防水的摄像头)


倒车轨迹线:

倒车轨迹线一般是参考摄像头参数、方向盘角度、前后轮距等计算出的一个行驶轨迹。这个一般在高端车有配置,不过从技术角度来说,这个不是难题。


性能:

1) 单纯的倒车影像,直接显示在屏幕上,无视角转换,无轨迹线辅助。这种对硬件和系统的配置要求最近。

2) 将广角转换为正常视角、画轨迹线都需要额外的处理资源,若都放在CPU中,对整个系统会造成较大负担,而目前车机都配备有GPU,可以采用GPU编程,将视角转换,画轨迹线等计算放在GPU中完成。


3. 雷达与摄像头的融合

充分结合雷达的精确测距和摄像头的直观性的优点。

将以上两种系统的特性都可以集成到一起。

如障碍物定位提醒、倒车轨迹线、视角转换等。


最后,一个高端的应用是自动倒车功能:

它需要前后左右都要装上雷达,自动检测合适的停车区域。

然后,车机会计算停车区域与自车的位置关系,计算出合理的行车轨迹。

车主需要挂倒档,并对车机自动倒车进行确认。

有的车辆需要司机控制车速、刹车、挂档(前后)来完成整个过程。



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倒车辅助Park Assist的一些知识点

原文:http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/21048935

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