（南京理工大学 机械学院，南京 210094）

0 引言

随着汽车安全技术的不断进步、国家相关法律法规标准的提高和消费者对汽车安全功能的重视，我国道路交通的伤亡人数虽有下降，但万车死亡率较发达国家仍居高不下。据资料统计，约有75%的交通事故是由驾驶员的操作失误引起的[1]，其中驾驶员注意力分散和对交通状况的误判是诱发错误操作的主要原因[2,3]。自适应巡航控制系统是一种根据交通状况进行自适应的车速调节系统，其也被称为主动车速控制、自动车距控制或车距调节系统[4～6]。其作为汽车高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance System，ADAS）的重要组成部分，能够利用外界环境传感器帮助驾驶员提高驾驶员舒适性和安全性。它主要对车辆进行纵向距离控制旨在发现前方多个车辆目标，通过确定主目标（Closet in Path Vehicle，CIPV），测量与主目标的距离与相对速度，在保证一定安全距离的前提下，进行适当的制动与加速。当前方没有主目标时，车辆会按照预设定的速度进行巡航[7～10]。

1 目标车辆距离与速度探测

1.1 基于前视摄像头的ACC距离探测

EyeQ3是基于视觉来计算与前车的距离，它主要通过道路和轮胎与道路的接触点的几何关系以及误差补偿的方法来确定最终输出距离[11]。图3给出了示意图，包括摄像头P和成像平面I，相机焦距为f。A表示本车辆，B表示为目标车辆，两者之间距离为Z，车辆与道路之间的接触点投影到I上的点为y，设相机中心在成像平面上的坐标为0，则接触点成像高度为y。

图1 摄像头测距示意图

由直角三角形的相似性导出：

汽车在行驶过程中工况复杂，导致摄像机的光轴与路面并不平行。由车辆俯仰角、摄像头的安装角度以及路面不平度带来的误差已有解决途径[12]，剩余误差的主要来源是确定车辆和道路之间的接触点的图像坐标，在实践中，误差可在1个像素内被发现[12]。接触点在n个图像中的误差范围由(1)得：

通常n≈1，fH＞＞nZ，所以可以得到：

从式中我们可以看到距离误差与距离的平方成正比，但距离的百分比误差与距离则成线性关系。

示例：一个640×480像素图像与水平视角47°的镜头，像素f=740。相机高度H=1.3m。因此假设1个像素误差导致的距离误差为5%，则实际距离为：

1.2 基于前视摄像头的ACC速度探测

基于EyeQ3的视觉测量速度采用离散差分法：

通过优化，来提高速度测量的精度。假设目标车辆在距离Z和Z'时在图像中的高度为w和w'，则代入式(4)得：

基于目前的图像校准技术，图像块中有几百个像素，图像校准可以使得校准误差为0.1个像素[12]。定义比例误差（Sacc）为较准误差（Serr）除以车辆图像宽度：

假设Z是准确的，则相对速度误差为：

又由于距离误差会产生相对速速误差，所以距离产生的误差：

则：

示例：假设与目标车辆距离：Z=30m，f=740像素，w=1.5，h=1.3m和v=0m/s。我们用△t=0.1s。

将数据带入(10)得：

2 智能前视摄像头硬件设计

智能前视摄像头主要由镜头、光学传感器、Mobileye图像处理器EyeQ3以及MCU、保护电路以及CAN收发器组成。基于EyeQ3开发的前视摄像头要求安装720P/60Fps的高清摄像头及1/3英寸的CMOS数字光学传感器。由于行车环境复杂，不同工况下都需要对外界环境进行良好的监控，所以要求摄像头具有卓越的低光性能和行车温度适应能力，同时也能确保摄像头具有较好的视角。摄像头系统框架如图2所示。

图2 前视摄像头系统框架

MCU的选型要求体积尽可能小，并且对温度的适应能力应至少在-40°到80°之间，同时需要支持128M以上的CPU和1M以上的闪存，RH850系列的MCU具有功耗低运算速度快的特点，并且能够较好的满足以上条件。TJA1049是一款高速CAN收发器，是CAN控制器和物理总线之间的接口，为CAN控制器提供差动发送和接收功能，该收发器专为汽车行业的高速CAN应用设计，传输速率高达1Mbit/s[13,14]。保护电路则采用普通的直流变直流电路并加装保护和加热装置。

智能前视摄像头工作过程由高清摄像头捕捉外界环境，通过数字光学传感器将图像传给EyeQ3，同时MCU通过车载CAN将获取的原车的自身运动状态发送给EyeQ3，EyeQ3以高速、高效的运算速度同时计算出ACC纵向控制的距离、相对速度等一系列信息。EyeQ3结合原车运动状态将计算所得信息通过SPI发送给MCU，MCU根据接收信息，与车载CAN网络通讯，通过CAN报文发送控制指令，从而实现车辆的纵向控制，样件如图3所示。

3 实车测试结果分析

为了检测基于前视摄像头的ACC系统的稳定性，在实车上对不同场景进行前视摄像头目标车辆探测验证。场景如图所示，图中红色矩形即为摄像头识别的主目标，为本车ACC系统需要跟随的目标，绿色矩形即为识别的车辆目标，较远的绿色数字为两车距离，较近的数字为两车的相对速度，前车速度大于本车时为正。

图4场景为直道高速道路，本车初始速度为60km/h行驶，前方车辆以80km/h行驶，设置巡航速度为90km/h。摄像头探测到前方存在三个车辆目标，当ACC系统进入跟随模式时，将本车道前方最近车辆识别为主目标, 主目标与本车相距32m，相对速度为-0.2m/s。

图4 直道高速目标探测

图5场景为在半径约为200m的弯道上，本车以60km/h的速度位于弯道外侧，摄像头检测到前方存在三个目标车辆，在弯道行驶过程中并没有将正前方车辆识别为主目标，而是将本车道最近车辆作为主目标，平稳的跟随前车行驶，主目标距离本车30m，相对速度为0.2m/s。

图6场景为前方相邻车道有车辆插入本车道，本车以80km/h的巡航速度跟随前方目标行驶，基于前视摄像头的ACC系统检测到前方共有三个车辆目标，并迅速切换主目标，将插入车辆识别为主目标，主目标距离本12m，相对速度0.4m/s。

图7场景为前方主目标突然驶向相邻车道，本车以80km/h的巡航速度跟随前车，突然主目标驶向相邻车道，前视摄像头系统迅速切换主目标，将本车道前方最近车辆识别为主目标，主目标距离本车43m且与本车速度相同。

图5 弯道目标探测

图6 前方车辆插入

图7 主目标驶出

4 结束语

经实车测试表明，基于智能前视摄像头的ACC系统，能够有效利用图像探测功能，实现对目标车辆的探测。由于ACC系统属于舒适性系统，其对距离和速度的控制精度要求不高，利用图像检测的ACC系统能够将距离与速度误差合理控制在合理的范围内，保障ACC跟车模式的舒适性。在前方有多个目标情况下，能有效选择主目标，减少误识别的概率，提高了系统的可靠性。

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