基于老年及老年MCI疾病患者驾驶员眼部及瞳孔追踪系统文献综述
2020-04-15 18:04:32
目的(为了解决什么科学技术问题):现阶段的法律现状已经限制了完全电脑自动驾驶的实行,所以现阶段要将对应的完全自动驾驶的技术应用在对应的智能辅助驾驶上面,有利于道路参与者的安全同时也是对电子控制驾驶辅助系统的一次考验。
所以现在此次毕业设计想要解决的问题就是,安全辅助系统在何时进行介入的问题。现阶段已经有一部分能够检测行车时候周围的路况信息的道路识别系统,但是针对于驾驶员的信息的识别系统还是没有经过应用检验的,驾驶员也是重要的安全要素之一。应用方面是先着手于简单的易于识别的驾驶员,再拓展到普通的道路驾驶员。由于mci 患者以及老年驾驶员在遇到突发情况如红灯变黄灯时候的人体反应比较明显,他们会有很长的反应时间,意味着我们会有更大的概率获取到驾驶员暂时失去驾驶能力,需要电子系统介入进行辅助的阶段。所以通过眼球识别来进行分辨,驾驶员是否盯在对应的道路需要关注的部分,如行人,红绿灯或者是其他重要车辆。
意义(社会经济价值):近两年来全球知名车企、科技巨头争相进入智能驾驶领域的拓展,但目前辅助驾驶系统渗透率尚且很低,大规模商用还很遥远,辅助驾驶(ADAS)相关行业将是未来三年具有爆发增长能力的领域。
自动驾驶当前处于L1-L2级,预计2025年可实现完全自动驾驶汽车的商业化。目前L1级和L2级辅助驾驶车辆已经成熟量产,L3级综合功能自动驾驶己有充分技术储备,如丰田的公路自动驾驶辅助AHAC,特斯拉的自动巡航Autopilot,以及通用的Super Cruise。预计L3级别汽车将于2018-2020年实现量产。高度自动驾驶已经进入试验阶段,预计2020年可达量产水平,最终完全自动驾驶预计将于2025年实现,在此之前,高级驾驶辅助系统ADAS仍将发挥重要作用。乐观预计2030年的新车销售中,完全自动驾驶车占比约15%,部分自动驾驶车占比约50%。
所以在这个阶段,公司以及研究机构想要尽快将对应的自动驾驶进行应用,这对于自动驾驶的普及有着很大的经济价值。所以此次毕业设计的经济价值就是以残疾以及老年人为目标的驾驶参与者,他们驾驶能力以及反应能力已经受到很大的年龄影响,所以以他们为对象进行辅助驾驶,是对道路安全的维护以及新电子技术面向社会进行实现的一次机会,所以此次毕业设计有着很大的经济价值。
{title}2. 研究的基本内容与方案
{title}2.1 目标(开发的系统概况描述)
开发识别驾驶员驾驶状态的系统。
2.2基本内容(系统要完成的功能,例如功能结构图,和详细的功能描述)
系统能够识别驾驶员的面部,主要是针对于驾驶员的眼神对应的定位位置进行识别。本次系统将要基于OpenGazer 系统进行开发,针对于车内两个GoPro 摄像头进行分析,对驾驶员的眼神定位位置进行判断,以利于下一部分驾驶员是否定位到重要信息的步骤的实行。
2.3 技术方案及措施