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基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研

究

一、概括

在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有

挑战性的课题。随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发

展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更

为丰富的车辆运行环境细节。自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将

在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。

本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知

系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时

性。这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大

影响。

为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利

用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进

行无死角覆盖。本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组

件之间的互补性和协作性。

我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中

自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感

知。该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事

故、施工区等。

在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知

系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生

态系统。

1.背景介绍

随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。

在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环

节。传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难

以应对复杂的交通场景。如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感

知能力，成为了研究的重要方向。

车路协同（VehicleRoadCoordination）是一种新兴的行车环境

感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现

车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感

知性能。本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以

期为自动驾驶技术的发展贡献力量。

在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于

自动驾驶系统的安全性具有重要意义。在实际应用中，由于各种因素

的影响，例如天气条件、道路状况等，单车的视觉感知效果往往难以

满足自动驾驶的需求。如何利用车路协同的方法来增强视觉感知能力，

成为了一个亟待解决的问题。

2.研究意义与目标

在智能交通系统飞速发展的今天，行车环境感知作为其中的关键

环节，对于提升自动驾驶、智能交通管理等技术的有效性至关重要。

本文的研究意义与目标在于深入探索车—路视觉协同机制，开发出一

套高效、可靠的车外环境感知技术，以增强车辆在复杂交通环境中的

安全性和行驶效率。

提高环境感知的准确性和实时性：利用车载各种传感器与摄像头

收集到的车外信息，结合先进的信息处理和机器学习算法，实现对交

通标志、车道线、行人、车辆等多种目标的准确识别与跟踪，确保对

环境的快速响应和精准认知。

增强驾驶行为的可控性：基于完善的路况信息和车身状态感知，

我们将致力于优化车辆的控制系统和执行机构，使车辆能够根据实时

环境变化进行快速而准确的转向、加减速、换道等操作，从而提升驾

驶的主动性和安全性。

降低交通事故风险：通过对前方道路状况的实时监测和预警，以

及伴随环境的交通流信息的分析，我们将有助于预防和减少由交通环

境因素导致的事故发生，为提升整个道路交通系统的安全水平提供有

力支撑。

推动智能交通系统的产业化应用：本研究将注重研究成果的实际

应用转化，与业界合作推动车—路视觉感知技术在智能交通领域的广

泛应用，包括自动驾驶、智能交通管理、车辆辅助驾驶等多个方面，

为提升我国智能交通系统的整体竞争力做出贡献。

本研究旨在通过深入的车—路视觉协同机制探索，开发一套高效、

可靠的车外环境感知技术。这将不仅推动自动驾驶和智能交通管理技

术的进步，并有望在降低交通事故风险、提高驾驶舒适度等方面取得

显著成效，并积极促进智能交通系统的产业化发展。

3.文章组织结构

随着科技的发展，自动驾驶技术逐渐成为交通领域的热点话题，

其中行车环境的感知能力是实现自动驾驶的关键因素之一。本研究旨

在通过对车—路视觉协同感知方法的研究，提高自动驾驶系统的稳定

性和安全性。

本论文共分为五个章节。第一章为绪论，介绍了研究的背景