1、課題類型：  探索導向類申請受理編號：  SQ2007AA11Z127227國家高技術研究發展計劃（863計劃）專題課題申請書 技術領域名稱：現代交通技術領域專題名稱：綜合交通運輸系統與安全技術申請指南技術方向：交通安全新技術課題名稱：基于實時視頻監測的汽車安全駕駛智能化集成化輔助系統申 請 人：楊澤紅依托單位：清華大學基于實時視頻監測的汽車安全駕駛智能化集成化輔助系統 清華大學計算機系 （楊澤紅） 對該課題申請所涉及主要研究內容的熟悉程度： 很熟悉 比較熟悉 一般 評議內容評分 一、研究目標和內容的重要性與必要性（10分）所涉及到的

2、關鍵技術或產品是否重要？研究內容是否符合國家重大技術需求？主要研究內容是否符合本專題指南的技術方向？ 二、研究內容的創新性與前沿性（40分）研究內容是否具有突出的原始性創新內容？研究內容是否體現了新的原理、方法的創新內容？研究內容是否具有突出的集成創新內容？研究內容是否體現了集成應用或集成產品的創新內容？研究內容是否處于國際或國內技術發展前沿？研究內容如果成功能否在國際或國內產生較大影響？研究內容是否在國內已有相同或接近的成果？研究內容是否有望獲得發明專利等知識產權？ 三、技術實力與研究基礎（20分）課題申請負責人是否能夠勝任課題組長？課題組人員構成和時間投入是否合理？課題組現有研究基礎是否處

3、于國內領先行列？課題依托單位（及協作單位）的支撐條件是否較強？ 四、研究目標和研究方案的可行性（20分）預期研究目標是否明確、集中？技術經濟指標是否具體、適度？對國內外技術發展趨勢是否把握？主要技術的知識產權分析和對策是否恰當？技術路線和研究方法是否合理、可行？依托單位和協作單位的分工合作是否合理？ 五、預期成果及前景（10分）課題預期成果是否可取得一定的經濟社會效益？課題預期成果是否具有較大的市場（潛在的市場）前景？課題成果是否能對相關技術發展起到帶動作用？課題研究是否可實現預期的人才、隊伍培養目標？ 綜合評議得分 綜合評價結論    

4、60;  根據分項評議意見，對該課題申請進行綜合評價，給出總體結論性意見。 評價結論意見： 同意立項（A） 不同意立項（C） 總體評議意見：（對該課題申請給出綜合評價意見，闡述同意立項或不同意立項的理由，說明需要說明的有關問題。本部分內容為必填內容，文字不超過300字。） 窗體底端課題名稱基于實時視頻監測的汽車安全駕駛智能化集成化輔助系統  行業領域交通運輸 預計完成年限3 課題密級公開級 預期成果類型新裝置、計算機軟件、論文論著 申請(負責)人信息姓名楊澤紅   性別男 出生日期1968-11-2  職

5、稱高級職稱   最高學位碩士  從事專業信息與電子科學類  所在單位清華大學計算機系   依托單位信息單位名稱清華大學 單位性質大專院校 所在地區北京市   單位主管部門教育部  組織機構代碼400000624  單位成立時間1911-4-29  協作單位信息單位名稱單位性質組織機構代碼課題經費來源預算(萬元)總經費100  申請863計劃資助100  其他國家級資助(包括部門匹配)0   地方政府匹配0   銀行貸款0   自有資金0   其它資金0&#

6、160; 經費備注序號姓名性別出生日期職稱職務專業為本課題工作時間(人月)課題組中職務(組長、副組長或成員)在課題中分擔的任務所在單位1包德沛男 1981年11月 其他人員 無 信息與電子科學類 24 成員 視頻檢測技術和特征抽取 清華大學  2于揚男 1982年7月 其他人員 無 信息與電子科學類 24 成員 通信技術和遠程傳輸方案 清華大學  3溫慶華男 1984年12月 其他人員 無 信息與電子科學類

7、 36 成員 路況檢測和視頻壓縮存儲設計 清華大學  4丁力男 1982年6月 其他人員 無 信息與電子科學類 24 成員 面部視頻處理和特征抽取 清華大學  5談黎男 1973年5月 其他人員 無 信息與電子科學類 24 成員 嵌入式技術和平臺系統 清華大學  6楊澤紅男 1968年11月 高級職稱 無 信息與電子科學類 24 組長&#

8、160;總體方案、規劃并組織實施 清華大學  7林曉瑋女 1983年8月 其他人員 無 信息與電子科學類 36 成員 系統框架設計和遠程服務器方案實現 清華大學  8葉榛女 1945年11月 高級職稱 無 信息與電子科學類 24 副組長 負責人臉狀態檢測及安全模型 清華大學  9丁冬花女 1946年11月 高級職稱 無 信息與電子科學類 24 副組長 負責路

9、況檢測技術及路況模型 清華大學  課題參加總人數 9 人。 其中：高級職稱 3 人， 中級職稱 0 人， 初級職稱 0 人， 無職稱 6 人； 其中具有：博士學位 0 人， 碩士學位 3 人， 學士學位 6 人， 其他 0 人； 合計：投入 240 人月2.1 課題組長、副組長資歷情況（從事過的主要研究任務及所負責任和作用，主要研究成果、發明專利和獲獎情況，在國內外主要刊物上發

10、表論文情況，完成其他科技計劃課題情況，特別是近五年取得的與本申請課題相關的研究成果情況，字數要求1000字以內）課題組長楊澤紅，男，副教授。1991年和1995年分別獲清華大學計算機系計算機應用專業學士學位和碩士學位。在計算機應用和人工智能領域從事工作十幾年，主要研究內容集中在模式識別及應用、虛擬現實技術與系統、智能控制技術與系統、機器人視覺技術、多媒體應用系統、嵌入式系統等方面。先后負責或參與了7項863項目，2項95攻關和十余項其它合作項目，負責2項863項目。發表論文60余篇，獲得發明專利3項。獲教育部和北京市科技進步獎各1項，清華大學校級獎2項。近五年完成的與本申請課題相關的研究成果如

11、下：（）負責十五863項目“開放式結構的模塊化、標準化、網絡化通用控制器研究”，已經順利完成并驗收。相關內容包括嵌入式技術、系統集成技術和框架研究。（）作為主要骨干參與研究的863項目“虛擬現實實驗系統”獲北京市科技進步三等獎。（）作為主要骨干參與研究的攻關項目“基于DSP控制器整機開發”獲教育部科技進步二等獎。（）作為負責人，先后組織了“高速路車牌識別系統”、“NX-EH301型彩色攝像機控制系統”、“DVR基礎平臺系統”、“多媒體視頻壓縮標準和算法分析研究”、“清華中型組足球機器人系統”、“汽車駕駛員視線檢測方法研究”等與本課題相關的研究，并取得了相應的成果，是本課題研究的重要基礎。 副組

12、長葉榛，女，1970年畢業于清華大學，現為清華大學計算機系教授。曾從事控制理論的教學及計算機輔助設計，機器人仿真的研究工作，作為骨干參加過相關科研項目五項及兩項計算機控制工程。近年來從事臨場感及虛擬現實的研究工作，負責過863項目"基于視覺臨場感的機器人遙操作關鍵技術研究"，虛擬現實應用項目"基于虛擬現實的輪機模擬器"，"基于寬帶虛擬現實技術的智能小區信息系統"及航天863項目一項，發表有關論文20余篇。 副組長丁冬花，女，1970年畢業于清華大學，現為清華大學計算機系副教授。曾從事控制系統CAD、計算機控制課程設計的教學及 機器人仿

13、真的研究工作。作為骨干參加農藥殺蟲雙生產兩項計算機控制工程。目前主要研究領域為智能移動機器人THMR、人機交互、導航算法、局域最佳控制、面向工程的計算機控制系統等。 2.2 課題組長、副組長目前承擔863計劃和其它國家科技計劃課題情況（包括人員姓名、承擔課題名稱、課題經費數、課題起止時間、所屬科技計劃名稱等信息）姓名承擔課題名稱課題經費數(萬元)課題開始時間課題結束時間所屬科技計劃其他說明事項：所承擔的十五期間的863項目和國家科技計劃項目都已經完成，并通過驗收。目前沒有承擔國家科技項目。 2.3 課題組長及課題組主要成員是否曾就相同或類似課題863計劃和國家其他科技計劃提出申請（如有，請說明

14、申請人姓名、申請科技計劃名稱、申請課題名稱、申請時間、申請結果等情況，并說明與本課題申請的關系）3.1、課題簡介（簡要說明課題的目的意義、主要研究內容、預期目標等，字數要求1000字以內）課題目的和意義：隨著中國向汽車社會快速邁進的步伐，汽車技術特別是汽車安全技術受到越來越受多的重視。除了傳統汽車行業中對汽車安全起決定作用的機電控制、汽車電子、機械零件、發動機等關鍵技術之外，各種輔助性技術也成為汽車安全駕駛的一個有效補充。基于IT技術的汽車安全駕駛輔助系統就是一個研究熱點。利用IT行業的研究成果，為汽車安全駕駛提供輔助性的支持，從而增強汽車在安全方面的人性化特征，達到輔助駕駛安全的目的。所以，

15、基于實時視頻的汽車安全駕駛智能化集成化輔助系統對汽車行業發展和社會進步具有實際意義。 本課題研究的主要內容包括三個方面：第一，研究基于實時視頻技術的駕駛員臉部特征模型，探索反映駕駛員安全駕駛的狀態特征，并開發基于臉部狀態檢測的駕駛員安全駕駛輔助提醒子系統；第二，研究基于實時視頻技術的路況檢測模型和視頻備份技術，探索影響駕駛安全的路況模型因子以及短時視頻存儲方案，并開發基于實時路況檢測的安全駕駛輔助提醒及路況視頻備份子系統；第三，研究基于無線通信技術的實時圖像（或視頻）傳輸方案，探索適合車載系統的實時視頻發送和接收技術、存儲和管理技術、轉發技術，并開發基于智能 的汽車安全實時圖像（或視頻）監測子

16、系統。簡言之，本課題研究的主要內容是：基于實時視頻的集成了駕駛員的駕駛狀態監測、路況監測及 無線監測三個主要功能子系統的為汽車安全駕駛服務的智能化輔助系統。 課題預期目標是：研究并開發出集成駕駛員駕駛狀態監測、路況監測及短時備份、基于智能 的無線遠程實時監測等三大功能為一體的汽車安全駕駛輔助系統。該系統以集成化的方式對汽車安全駕駛的三個方面問題提供輔助性解決方案，可以理解為汽車安全輔助的“黑匣子”。具體包括：第一，通過監測駕駛員在駕駛過程中的頭部狀態特征（如眼、嘴、頭等），對不合理的或具有安全隱患的駕駛員狀態給出友好提醒，以達到安全駕駛目的；第二，通過監測汽車行駛的路況狀態，對一些具有安全隱患

17、的環境狀態或危險道路給出友好提示，達到不同路況的安全駕駛目的，同時對實時路況的短時備份保存，可以在發生交通事故時得到現場狀況的實時記錄，也可作為交警處理事故的依據之一；第三，基于智能 的無線遠程監測功能，可以讓車主在任何有 信號的地方接收到汽車的監測圖像，以檢測汽車停放安全，即使汽車被盜，也可以通過 獲取盜竊者正在駕駛時的圖像信息和行駛路況信息，輔助案件的偵破，從而起到加強汽車停放安全的目的。  課題主要研究技術的國內外發展現狀與趨勢，課題主要研究技術國內外專利授權情況文獻搜尋和檢索發現，包含本課題提出的面向汽車安全駕駛的具有以上三個主要功能的集成化研究和應用開發尚未出現。但是，針對

18、其中每個方面的獨立研究已經非常普遍，并形成了很多局部技術熱點。下面分別介紹這些主要的局部技術的國內外發展現狀與趨勢，以及專利申請情況。課題主要研究技術的國內外發展現狀與趨勢（一）駕駛員的駕駛狀態監測方面的發展現狀與趨勢駕駛員的安全駕駛屬于汽車的主動安全范疇，是汽車安全的一個重要方面。關于駕駛員主動安全性的研究由來已久，并成為一個長期的研究熱點。從國內外發展現狀來看，駕駛員主動安全性研究主要包括以下幾個方面：第一，駕駛員主動安全性因素及評價模型研究；第二，駕駛員主動安全性模型及完整性研究；第三，駕駛員的疲勞狀態檢測及其對主動安全影響的研究。其中，第一和第二方面非常復雜，涉及到汽車物理模型、駕駛員

19、的駕駛模型、駕駛心理模型、駕駛員的生理反應、生物物理量的個體差異等，目前主要進行方法和模型的基礎研究。如：有些學者把駕駛員主動安全性辨識分成熟練程度和疲勞程度兩個獨立的部分進行評價，利用模糊神經網絡對駕駛員主動安全性因素進行了定量分析。有些研究者從生物學的角度，基于人體主觀心里感受和客觀生物物理測量，對駕駛員的駕駛舒適度進行了系統研究，為駕駛員主動安全性研究提供了一個重要評價指標。另外還有人從智能控制的角度，以駕駛安全為目的，為駕駛員的駕駛過程進行建模分析，提出了人車結合的智能化交互控制系統，以提高汽車駕駛的主動安全性。所以，第一和第二方面不是本課題的研究范疇。第三方面是在大家共同認為“疲勞狀

20、態是主動安全性的一個重要影響因子”的基礎上，對疲勞狀態進行深入的研究，是目前研究的最大熱點。研究人員利用各種測量技術和評價模型，從多種角度對駕駛員的疲勞狀態及其評價模型進行了全方位的研究，取得了豐富的成果。并且，部分成果已經在實際的系統中得到了一定的應用。而疲勞狀態模型、疲勞檢測及評價體系構成了研究的主體，也是本課題的主要內容之一。在國外，早期的駕駛疲勞測評始于20 世紀80 年代，主要是從醫學角度出發，借助醫療器件進行。此后，在眾多專家和學者的努力探索下，出現了不少嶄新的思想和方法，其中最具代表性的有：1996年，美國Knipling, Wang 和Kanianthra等人測量開閉、運動和眼

21、睛的生理學表現形態來研究機動車駕駛員的疲勞問題。他們認為利用眼睛來判斷疲勞是非常恰當的，并且也是行之有效的方法。Dinges認為，PERCLOS(單位時間內眼睛閉合時間所占的百分率)能相當準確地反映疲勞狀態。1999 年4 月，美國聯邦公路管理局(Federal Highway Administration)的技術論壇上發表題為“Ocular Measures of DriverAlertness”的文章，首先提出了把PERCLOS作為預測機動車駕駛員駕駛疲勞的可行方法。JohnStern 博士是研究眼睛部位運動狀態與駕駛疲勞之間的關系的權威人士。由他領導的美國聯邦公路管理局和汽車聯合會資助的

22、研究所，通過開發專用的照相機、腦電圖儀和其他儀器來精確測量眼睛瞳孔的直徑變化、眨眼頻率和頭部運動，以此來研究駕駛疲勞問題。弗吉尼亞大學的精神生理學教授Walt Wierwille 博士提出的疲勞測量(psychophysiological fatigue detection devices and measures)方法是采用PERCLOS 作為疲勞測量指標。目前，PERCLOS 方法已被公認為最有效的、車載的、實時的駕駛疲勞測評方法。2000 年以來，隨著IT技術和汽車技術的發展，駕駛員疲勞狀態的研究得到了進一步的發展。經過世界各國開展的駕駛員疲勞車載電子測量系統的研究開發工作（尤其美國的研

23、究發展較快），出現了一批具有代表性的應用系統：（1）美國研制的打瞌睡駕駛員偵探系統。采用多普勒雷達和復雜的信號處理方法，可獲取駕駛員煩躁不安的情緒活動、眨眼頻率和持續時間等疲勞數據，用以判斷駕駛員是否打瞌睡或睡著。該系統可制成體積較小的儀器，安裝在駕駛室內駕駛員頭頂上方，完全不影響駕駛員正常的駕駛活動。（2）轉向盤監視系統。一種監測轉向盤非正常運動的傳感器系統，適用于各種車輛。轉向盤正常運動時傳感器系統不報警，若轉向盤4s 不運動就會發出報警聲直到轉向盤繼續正常運動為止。該系統固定在車內錄音機旁，轉向盤下面的桿上裝有一條磁性帶，用以監測轉向盤的運動。（3）路面警告系統。一種設置在高速公路上用計

24、算機控制的紅外線監測系統，當行駛車輛擺過道路中線或路肩時，向駕駛員發出警告。（4）反應時測試儀。根據駕駛員對儀器屏幕上隨機出現的光點的反映（光點出現時敲擊鍵盤）速度測試駕駛員的反應時，用以判斷其疲勞程度。（5）日本成功研制了電子清醒帶。使用時固定在駕駛員頭部，將其一端的插頭插入車內點煙器的插座，裝在帶子里的半導體溫差電偶使平展在前額部位的鋁片變涼，使駕駛員睡意消除，精神振作。（6）美國華盛頓大學通過自行開發的專用照相機、腦電圖儀和其他儀器來精確測量頭部運動、瞳孔直徑變化和眨眼頻率，用以研究駕駛行為等問題。研究結果表明：一般情況下人們眼睛閉合的時間在0.20.3 秒之間，駕駛時若眼睛閉合時間達到

25、0.5 秒就很容易發生交通事故。（7）賓夕法尼亞大學智能交通實驗室采用PERCLOS 作為精神生理疲勞程度的測量指標，測量的參數是在單位時間內（1 分鐘）眼睛閉合程度超過80%以上的時間占總時間的百分比，在設計原理上進行了創新，提供一個很好的跟蹤人眼的測量方法，充分利用人眼的基本生理特點，即視網膜對不同波長的紅外光能夠反射量的不同。它是最早報道的能自動測量和跟蹤被測者的睜閉眼情況，并且能檢測到疲勞現象出現的系統，它連續跟蹤測量眼瞼的睜閉，并且根據相應的閾值提醒可能發生的瞌睡。精神生理疲勞程度的測量還采用腦電圖儀、頭動探測器等，但是公認最有效的方法是PERCLOS 法。（8）2000 年1 月明

26、尼蘇達大學計算機科學與工程系的成功開發了一套駕駛員眼睛的追蹤和定位系統，通過安置在車內的一個攝像頭監視駕駛員的臉部，實現以下功能：用快速簡單的算法確定駕駛員眼睛在臉部圖像中的確切位置和其他臉部特征；通過追蹤多幅正面臉部特征圖像來監控駕駛員是否駕駛員疲勞；追蹤多幅側面臉部特征圖像來估算駕駛員是否駕駛員疲勞。同年3 月，他對上述系統進行了改進，改用紅外線彩色攝像頭并加濾波器濾除圖像的噪聲和非臉部的圖像，使搜索臉部圖像的次數減少，加快了系統處理圖像的速度。采用灰度模式匹配方法追蹤輸入圖像序列來搜尋并確定眼睛區域，然后用同樣的模式匹配方法來確定眼睛是睜開還是閉合，若搜索失敗，系統可自動重新開始搜索。（

27、9）日本先鋒公司最近開發出防止駕駛員開車打瞌睡的系統。它可通過心跳速度的變化，監測司機駕駛員是否打瞌睡，在睡意來臨15 分鐘前提醒司機注意，防止發生事故。這一系統的核心技術之一是貼在轉向盤上的紙狀心跳感應器，司機駕駛員握轉向盤時可以握住它。感應器每隔15 秒檢測一次司機的心跳速度。一般說來，人在打瞌睡之前，心跳速度下降。對心跳速度的檢測可以大體判斷司機是否打瞌睡。另外，該系統還安裝有汽車內置感應器，可以檢測汽車速度的變化和轉向盤操作頻率的變化，汽車導航設備還可以檢測汽車是否蛇行。這一系統把上述情況綜合起來分析，就可大體上判斷司機是否有睡意。一旦確認司機很快有睡意襲來，它就通過改變音樂等方式提醒

28、司機。先鋒公司還研究了通過測量眨眼頻率和車體搖晃頻率監測司機是否瞌睡的系統。（10）測量頭部位置的傳感器。設計安裝在司機座位上方，每個傳感器都能輸出司機頭部距離傳感器的位置，利用三角代數算法就可以計算出頭在X、Y、Z 三維空間中的位置，也能夠實時跟蹤頭部的位置，同時利用各個時間段頭部位置的變化特征，可以表現出司機處于清醒還是瞌睡狀態。該傳感器物理特點基于傳感器電極的屏蔽之間的電容，通過人這個高導體可以改變電極之間的電容，通過測量電壓計算頭部與傳感器之間的距離。當人進入電容區域時，臨近的電容改變同距離之間的關系是，利用3 個傳感器，就可以利用三角代數計算出頭的X、Y、Z 坐標。并在此基礎上，對司

29、機的頭部位置進行實時跟蹤，并且根據頭部位置的變化規律判定司機是否瞌睡，發現點頭的動作和瞌睡有非常好的相關性。在國內，從20 世紀60 年代開始對駕駛疲勞進行實驗性的研究。1998 年，深圳長途汽車公司的周鵬應用人體生理學、現代神經學、電子工程學分析了駕駛員疲勞事故隱患的起因，提出了消除疲勞事故隱患必須消除司機開車時的異常疲勞和大腦麻痹。根據這一思想他研究了佩戴于司機小腿部與手腕部的“司機疲勞事故預防器”。1999 年，張殿業、金鍵等對機車司機工作過程中的身體狀態、疲勞程度提出了測試方法與評價模式。2000 年，石堅、吳遠鵬、卓斌等通過傳感器測量駕駛員駕駛時方向盤、踏板等運動參數來判別駕駛員的安

30、全因素，發現方向盤操縱情況與駕駛員的疲勞程度具有一定的聯系，方向盤較長時間不動，說明駕駛員在打瞌睡。2001 年，李增勇，王成燾從人機工程學角度綜合防治分析研究了造成駕駛疲勞的環境因素，并從汽車人機界面設計方面提出防止和緩解駕駛疲勞的有效措施。2001 年，鄭培、周一鳴提出了臉部活動圖像識別的人臉皮膚色彩高斯模型，通過眼睛灰度模式匹配，成功地實現了駕駛員駕駛疲勞的測評，構建了基于PERCLOS 的機動車駕駛員駕駛疲勞的實驗測評系統。該系統初步具備了實時、非接觸式檢測的特性。2002 年，楊渝書、姚振強從人機工程學角度對駕駛疲勞的產生因素進行了分析，對駕駛疲勞的定量評價進行了實驗研究。從發展趨勢

31、來看，國內外關于駕駛員的駕駛狀態監測研究將沿著以下兩個方面進行：（）在基礎性研究方面，結合心理學、生理學、人體運動學、物理學、人機工程學、行為科學等諸多學科，探索影響駕駛安全的新的因素及其檢測方法，逐步完善駕駛員的安全駕駛狀態模型，為汽車安全駕駛提供理論依據和方法上的突破。（）在應用基礎研究方面，以非完備的駕駛狀態模型為核心，研究具有一定應用價值的駕駛狀態模型和狀態檢測技術，開發出應用模型和實驗系統，甚至實際應用系統。隨著相關學科的研究發展，新的成果可以不斷加入進來，促使應用基礎研究逐步滿足實際應用的需要。而在應用基礎研究方面，駕駛員的疲勞狀態模型成為一個公認的有效的具有應用價值的一個內容。其

32、次，反映駕駛員在駕駛過程中是否精力集中的一些狀態逐步被大家發掘和認可，如駕駛過程中打 、聊天、吃東西、視線搖擺等都會對駕駛安全帶來影響。還有，在狀態檢測方面，隨著IT技術的飛速發展，基于實時視頻的檢測技術相比傳統的生理檢測（如腦電圖、心電圖）也體現出了良好的發展潛力。目前，許多國家意識到駕駛員疲勞造成的交通事故，已成為一個嚴重的社會問題，因而加大了對其研究力度，并取得了一定的成效。特別是在澳大利亞，該國的交通事故發生率近年來已呈下降趨勢；而美國把駕駛疲勞的研究提到了立法高度，以保證開展駕駛疲勞研究的合法性、有效性和持續性。近幾年來，我國在機動車輛駕駛中駕駛疲勞測評方法的研究在理論上雖然已取得了

33、一些成績，但至今還沒有研究出實用的產品，同發達國家相比還有相當大的差距。因此，在我國，加大對其研究力度勢在必行。（二）汽車駕駛的路況監測方面的發展現狀與趨勢汽車駕駛的路況狀態是世界各國大力發展的智能交通系統（ITS）中非常重要的環境因素，也是交通安全的一個重要因素。據統計，僅在美國，每年約有300萬SVRD（Single Vehicle Roadway Departure）的交通事故發生，占所有交通事故的16.5%。這些事故往往是由于駕駛者疲勞或心不在焉造成的，其中有近70的事故發生在雙車道的郊區或鄉間道路，因為這些道路看起來都一樣。所以，路況監測是安全駕駛研究的一個重要內容。然而，在常規的汽

34、車駕駛研究中，鑒于正常路況的復雜性太高，對路況模型的研究非常困難，一直沒有太多的成效。幸運的是，在移動機器人領域，為了達到室外移動機器人的自主運動，滿足各種高技術應用的需求，移動機器人的環境監測，特別是路況監測得到了非常全面、深入的研究，并取得了很有價值的研究成果。在汽車安全駕駛研究中，可以利用這些研究成果，為駕駛員建立路況實時監測信息，通過輔助提醒手段達到提高駕駛員的安全駕駛目的。在國內外的各種類型的研究中，移動機器人的路況檢測技術主要分為兩類：一類是基于視覺傳感器的路況檢測技術，另一類是基于非視覺的其它傳感器檢測技術。其中，基于非視覺傳感器的檢測技術發展空間有限，主要受到傳感器的機械性能、

35、物理性能的制約，需要得到相關學科發展的促進。而基于視覺傳感器的檢測技術由于IT技術的飛速發展而得到了廣泛的重視，成為移動機器人視覺系統中環境檢測的主要手段之一，也正是本課題的主要研究內容之一。由于移動機器人在軍事、航天、交通運輸等領域的特殊應用價值及其廣泛的應用前景，國內外專家學者對其進行了大量研究，并取得了豐富的成果。以下介紹與本課題相關的路況監測技術在移動機器人研究中的國內外發展狀況。CMU的FastNav系統利用Cyclone的單線掃描激光雷達，同步檢測機器人行駛路徑上的障礙物，如樹木、巖石等，同時還配有彩色攝像機、光碼盤、陀螺、GPS等傳感器，使用基于輪胎地面相互作用的車體動態模型進行

36、導航。CMU的RANGER（Real-time Autonomous Navigator with a Geometric Engine）系統強調機器人在越野環境下的安全性、可靠性與高速性，配備彩色攝像機、激光雷達、GPS、光碼盤、陀螺等傳感器，分別使用自適應感知算法建立周圍的環境模型，使用導航用的卡爾曼濾波器估計車體位姿，使用狀態空間控制器執行路徑規劃、路徑跟蹤與車體控制。1996年JRP/DARPA資助的DemoII計劃，采用立體視覺探測障礙物，達到良好的機動性。CMU在其研制的專門面向結構化道路的自動駕駛車NavLab3、NavLab5系統中，采用了其與AssistWare技術公司合作開

37、發的便攜式高級導航支撐平臺PANS（Portable Advanced Navigation Support）。其傳感器系統包括：（）一臺SONY DXC-151A彩色攝像機作為視覺傳感器；（）差分GPS系統一套，差分模式下定位精度為25m；（）光纖阻尼陀螺；（） 光碼盤。其中，NabLab-5 的核心是基于視覺的RALPH系統（Rapidly Adapting Lateral Position Handler）。NavLab5在實驗場環境道路上自主駕駛的平均速度為。95年首次進行了橫穿美國大陸的長途自主駕駛實驗，其自主駕駛的行程為4496km，占總行程的98.1%。雖然計算機僅控制方向，油門

38、和剎車由人工控制，這個結果仍相當令人鼓舞。德國慕尼黑聯邦國防大學與德國奔馳汽車公司從八十年代開始合作研制的室外移動機器人，先后開發出VaMoRs和 VaMoRs-P（即VaMP）兩種實驗車。VaMoRs由一輛奔馳508D型5噸面包車改裝而成，12個完成特定功能的計算機一塊進行電視圖象處理來導航，運算速度為10MIPS的單機能以每秒13幀的速度跟蹤一個圖象。特征量在自動行駛之前人為選定，比如在公路或車道左右各設一個典型標志，在交通牌照上，或行駛前方明顯的標志處，應用移動預測技術，圖象處理器可以長時間的保持視覺固定，圖象處理器的輸出作為微型計算機的輸入信息，從而控制汽車在車道上行駛，以使它和其它交

39、通物保持安全距離。VaMoRs-P（VaMP）的視覺系統主要包括道路檢測與跟蹤RDT模塊和障礙物檢測與跟蹤ODT模塊。RDT模塊使用回旋曲線模型檢測車道線，并通過Kalman濾波器跟蹤車輛運動狀態向量和道路的動態模型。ODT包括單目標檢測與跟蹤（SODT）和多目標檢測與跟蹤（MODT）。德國研究與技術部門與大眾汽車公司于1992年合作研制成的Caravelle 系統采用大眾公司的Caravelle旅行車，主要研究高速公路下的視覺導航。傳感器系統除兩臺攝像機外，僅安裝了一個速度傳感器和一個測量駕駛角的傳感器。兩臺攝像機中一臺裝有攝遠鏡頭的用來檢測障礙，另一臺裝有廣角鏡頭的用來檢測行車道。執行機構

40、為方向力矩電機和電子油門。計算機系統也是由Transputer構成的并行處理單元構成，完成圖像處理、卡爾曼動態濾波、車體控制。另一臺PC完成系統自舉、監控等功能。92年公布的材料顯示系統從識別一幀圖像到完成控制的周期為70ms。意大利帕爾馬大學研制的ARGO 實驗車裝備有攝像機、霍爾效應傳感器、IO 接口板、信息輸出設備和奔騰200MMX 的PC 機，使用Linux 操作系統。其核心GOLD 視覺系統（Generic Obstacle and Lane Detection）使用2個前向攝像機，能夠檢測一般障礙物和結構化環境中車道的位置，檢測速度為100ms。GOLD通過硬件模塊實現幾何變換消除

41、左右圖像的透視效應；左圖像通過一系列形態學的處理用于檢測白線，左右圖像用于檢測障礙物，以確定車前的可行駛區域。系統輸出同時顯示在一個監視器和一個控制面板上，提供給駕駛員圖形反饋。清華大學的THMR系統是清華大學計算機系從八十年代開始自主研制開發的新一代多功能室外智能移動機器人實驗平臺。其中THMR-III型的視覺系統針對特定的校園網道路環境，用拉普拉斯算子對道路圖像進行抽邊，用模糊神經網絡識別路面上的陰影、水跡、樹葉等，然后對二者的結果圖像進行差運算便得到道路信息，實驗結果比較理想。其速度在自主道路跟蹤時達到510km/h，避障達5km/h。THMR-V型不僅具有面向高速公路和一般道路的功能，

42、而且還包括臨場感遙控駕駛功能。車體采用道奇7座廂式車改裝，裝備有彩色攝像機、GPS、磁羅盤光碼盤定位系統、激光測距儀LMS220等。計算機系統采用PENTIUM II計算機兩臺，其中一臺進行視覺信息處理，另一臺完成信息融合、路徑規劃、行為控制、決策控制等功能。四臺IPC工控機分別完成激光測距信息處理、定位信息處理、通訊管理、駕駛控制等功能。設計車速高速公路為80km/h，一般道路為20km/h。基于前面介紹的室外移動機器人相關技術，結合汽車安全駕駛的需要，輔助駕駛報警系統已經在國外進行了很長時間的實用化研究。主要包括：車道偏離報警、碰撞預測報警、智能速度適應、自動操作等方面。典型的應用如下：在

43、小型車方面，適應性巡航控制(ACC-Adaptive Cruise Control)系統，已經應用在歐洲和日本的汽車上。目前的ACC系統主要用于高速公路汽車速度控制，下一代ACC系統將支持停停走走(stop-and-go)的擁擠交通狀況。日本三菱1999年引入的駕駛員支持系統(Driver Support System)，可以進行車輛離道(lane departure)報警，并利用機器視覺監視車輛側面和后面的交通情況。歐洲開放基金(Publicly Funded)的研究則集中在駕駛員的監測、道路環境的感知、視覺增強、前車距控制(Heading Control)以及傳感器融合方面。美國交通部 (

44、USDOT)已經開始一項5年計劃，投入3500萬美元與通用汽車公司合作開發一種前后方防撞系統。在重型汽車方面，碰撞預警同樣需要。重型汽車上的CW(Collision Warning)盡管目前價格較貴，但在美國CW的使用量已超過50000套，這些CW大都基于雷達的預警。駕駛員注意力減弱監測、防撞及辦輔助駕駛系統、隊列自動駕駛也正走向成熟。在公交車輛的應用上，法國的IrisBus提出了CiViS 系統，該系統通過車載處理器識別路面可視的條帶路徑標識來實驗車輛的自主導航。該系統已經被選用在法國的Clermont-Ferrand和Rouen間的公共汽車上。2002年英國倫敦運輸部門將利用電子導航汽車在

45、Greenwich的Millenium Dome地區及其周邊地區的運營。美國的幾個運輸機構正在論證采用電子導航系統，并得到聯邦快速客車運輸項目(federal Rapid Bus Transit program)的支持。加州交通部積極發展自動公共汽車，并于2002年提供樣車。具有自主導航性能的公共汽車在Sao Paulo, Brazil 和其它一些南美國家也開始得到重視和開發研究。在特種車輛的應用方面,主要集中在高速公路的掃雪、工業及軍事應用等領域。對于掃雪系統，美國加州和明尼蘇達州進行了相關試驗，以評估該系統的應用情況。試驗中，在暴風雪天氣或大風天造成低能見度或零能見度時，該系統可以為掃雪車

46、提供車道邊緣信息。當然，該系統需要依靠磁性參照物或高精度的GPS和電子地圖。美國交通部的IVI項目也有關于該項系統性能的有關測試。工業自動化領域的應用主要體現在物流運輸上。在荷蘭鹿特丹(Rotterdam)的港口短程運輸如集裝箱從船邊運送到幾百碼以外的倉庫，主要由“yard tractors”完成。這種重復性的工作已經實現自動化。世界其它港口也在準備實施這種自動運輸系統。在工廠中貨物運輸，如Netherland荷蘭的Combi-Road系統，采用無人駕駛的車輛來往返運輸貨物，它的路面上采用了磁性導航參照物，并利用一個光陣列傳感器去探測障礙。荷蘭南部目前正在討論工業上利用這種系統的問題，政府正考

47、慮沿已有的高速公路新建一條專用的車道，采用這種系統將貨物從鹿特丹運往各地。從發展趨勢來看，在室外移動機器人視覺系統研究中，在其它傳感器發展緩慢的今天，基于視覺傳感器的IT處理技術將承擔視覺系統的主要任務，具有廣闊的發展空間。而多傳感器融合的技術方案也將提高視覺系統的性能。所以，對汽車安全駕駛具有實際應用價值的路況監測技術也將以視覺傳感器為核心，以多傳感器融合的技術方案得到深入廣泛的發展。另外，從美國警車為保留真實辦案過程而安裝實時視頻記錄裝置來看，除安全駕駛因素之外，路況的實時視頻記錄也將對交通事故的處理和責任認定起到一定的作用。（三）汽車停放安全（防盜）方面的發展現狀與趨勢汽車防盜是汽車安全

48、的一個重要方面，隨著汽車逐步進入普通家庭，汽車被盜強的發生案件越來越多，給單位、個人以及保險公司帶來了很大的損失，同時也對社會的和諧穩定造成了極大的危害。目前，汽車防盜技術已經與駕駛安全、環保、節能一起被列為汽車技術發展的四大課題。隨著汽車電子技術的發展和應用需要，汽車防盜系統發展迅速，出現了多種類型、多個品牌共存的局面。但是，從技術層面來看，汽車防盜技術按其結構和功能可分為四大類：機械式、電子式、芯片式和網絡式。（）機械式防盜器機械鎖是最常見也是最早的汽車防盜器，其造價低，結構簡單，環保性好，工作狀況和防盜效果類似于鎖具。目前，機械鎖在高中檔汽車中幾乎難覓蹤影，即便是在抵擋汽車中也已很少單獨

49、使用，它主要和電子式、芯片式聯合使用。機械鎖主要分為方向盤鎖和變速箱鎖兩大類。其中，方向盤鎖在使用時，主要是將方向盤與制動踏板連接在一起，使方向盤不能做大角度轉向，而且不能制動汽車。而變速箱鎖安裝在換檔桿附近，通常在停車后，把換檔桿推回空檔位置并加上變速箱鎖后，使汽車不能換檔。方向盤鎖、變速箱鎖、鉤鎖等機械式防盜器，主要是靠鎖定離合、制動、油門或方向盤、變速桿來達到防盜目的，只防盜不報警。另外，機械式防盜鎖靠堅固的金屬結構鎖住汽車的操作部件，使用起來不隱蔽，且占用駕駛室空間，每次使用都要拆裝，較為麻煩。機械鎖主要起到限制車輛操作的作用，其防盜效果非常有限，很難抵擋利用鋼鋸、撬棍、老虎鉗等重型工

50、具進行的盜竊。（）電子式防盜系統機械鎖是一種預防汽車被盜的裝置，它不能阻止他人進入駕駛室、車內，打開行李箱、發動機罩，甚至啟動發動機。而電子式防盜系統不僅能防止汽車被盜，而且能防止他人進入車內或拆卸某些汽車零件，是現階段應用最廣泛的防盜系統。它主要是靠震動偵測、中控門鎖、鎖定點火或起動系統來達到防盜的目的。同時它具有聲音報警功能，甚至微波探測、紅外探頭檢測等功能。電子式防盜器功能齊全，安裝隱蔽，無線遙控，操作簡單，充分利用了成熟的電子芯片密鑰技術、傳感器技術以及工藝技術，生產廠家多，成本低。然而，電子式防盜系統的致命弱點在于其電子密碼和遙控操作方式。當車主用遙控器開關車門時，遙控器發出的無線電

51、波或紅外線容易被盜車賊用接收器或掃描器接收，經過解碼，就可以開啟汽車的防盜系統。另外，電子式防盜報警器的使用頻率通常被限定在300-350MHz的業余頻段上，容易受到電波、雷電、工業電焊等較多干擾源的影響而產生誤報警。（）芯片式防盜系統在電子式防盜系統之后，人們又研究出了更先進的芯片式數碼防盜器。這種防盜器以優點突出使用方便的特色被很多高檔車（如德國奔馳、寶馬、法國雪鐵龍等）采用，作為這些車型的原配防盜器。芯片式防盜系統的基本原理是通過芯片鑰匙鎖住汽車的馬達、電路和油路，使汽車在沒有芯片鑰匙的情況下無法啟動。由于數字化的密碼重碼率極低，并且要用密碼鑰匙接觸車上的密碼鎖才能開鎖，這就杜絕了被掃描

52、的弊病。（）網絡式防盜系統芯片式防盜系統雖然有著強大的防盜功能，但依然不能突破距離的限制，無法實現遠程汽車狀態的監控。于是，隨著網絡技術的發展，出現了網絡式防盜系統。這種系統通過網絡來實現汽車門的開關、馬達啟停、汽車的定位，甚至可以根據車主的要求提供遠程的車況報告。具有遠程傳輸功能的網絡主要有Bp機網絡、GPS、GSM/GPRS等，未來還可以選擇3G無線通訊網絡。目前使用最多的是GPS防盜系統，它主要靠鎖定點火或起動達到防盜的目的。GPS的工作原理是利用接收衛星發射信號，與地面監控設備和GPS信號接收機組成全球定位系統。衛星星座連續不斷發送動態目標的三位位置、速度和時間信息，保證車輛在地球上的

53、任何地點、任何時刻都至少能收到衛星發出的信號。因此，只要每輛移動車輛上安裝的GPS車載機能正常工作，再配上相應的信號傳輸鏈路（如GSM移動通訊網絡和電子地圖），建立一個專門接收和處理各個移動目標發出的報警和位置信號的監控室，就可以形成一個衛星定位的移動目標監控系統。典型的GSM/GPS汽車防盜系統必須在衛星監控中心對車輛的24小時不間斷、高精度的監控服務基礎上，由安裝在指揮中心的中央控制系統、安裝在車輛上的移動GPS終端以及GSM通信網絡三大部分組成，通過接收衛星發出的定位信息，計算出移動目標的經度、緯度、速度和方向，并利用GSM網絡的短消息平臺作為通信媒介來實現定位信息的傳輸。由此可見，昂貴

54、的運營費用是GSM/GPS網絡防盜系統普及應用的障礙。從發展趨勢來看，基于以上分析可見，20世紀90年代以來，IT技術的飛速發展，使電子技術、傳感器技術、數據通信技術、汽車網絡技術、計算機處理技術和控制技術有效應用于汽車防盜系統中，并將引導汽車防盜系統向更高的智能化和多功能集成化方向發展。課題主要研究技術國內外專利授權情況為深入了解與本課題相關的研究成果，專門進行了相關技術的專利檢索。情況如下：（）以“汽車（auto）”和“安全（safety）”為關鍵詞，國內檢索發現公開的專利有6468條，其中發明專利1236條，實用新型專利5231條，外觀設計專利1條；世界知識產權組織網上專利檢索發現公開專

55、利5188條。（）以“汽車”和“監控（monitor）”為關鍵詞，檢索發現公開的國內專利有340條，其中發明專利142條，實用新型專利198條。世界知識產權組織網上專利檢索發現公開專利4214條。（）以“汽車”和“安全”和“監控”為關鍵詞，檢索發現公開的國內專利有104條，其中發明專利46條，實用新型專利58條。世界知識產權組織網上專利檢索發現公開專利1195條。（4）以“汽車”和“安全”和“識別（recognition）”為關鍵詞，檢索發現公開的國內專利有76條，其中發明專利26條，實用新型專利50條。世界知識產權組織網上專利檢索發現公開專利563條。（5）以“汽車”和“安全”和“視頻（vi

56、deo）”為關鍵詞，檢索發現公開的國內專利有17條，其中發明專利4條，實用新型專利13條。世界知識產權組織網上專利檢索發現公開專利697條。（6）以“汽車”和“視頻”為關鍵詞，檢索發現公開的國內專利有121條，其中發明專利53條，實用新型專利68條。世界知識產權組織網上專利檢索發現公開專利3123條。通過對以上專利檢索情況的簡單分析，可以得到如下結果：（）沒有發現與本課題研究目標完全一致的專利成果；（）汽車安全是國內外的一個研究熱點，并成果頗多；（）從數量來看，國內研究成果不比國外研究成果少；（）從內容來看，國內研究成果以傳統的機械技術、傳感器技術、電子技術為主要內容，基于最新的識別技術和視頻

57、技術的內容非常少；而國外研究成果中，以識別技術和視頻技術為主要內容的比例非常高；（）視頻技術在國外的汽車技術研究中占有相當大的地位，除了安全方面的應用研究之外，車載多媒體系統似乎已經成為國外汽車應用研究的必備內容，應該引起國人的關注。總之，通過以上對本課題相關技術的發展現狀和趨勢，以及國內外專利情況的綜述和深入分析，沒有發現與本課題研究目標和內容完全一致的成果或專利。與本課題“基于實時視頻技術的汽車安全駕駛智能化集成輔助系統”研究相比，以上介紹的研究成果多數都側重于單個方面或者兩個方面的研究，還有一部分是具體算法的試驗性研究，或者實用新型研究。也就是說，對于本課題的三個主要研究內容（即駕駛員的

58、駕駛狀態識別、駕駛路況識別和環境記錄、基于無線網絡的遠程監測）中的每一個，都得到國內外學者的關注，并取得了一些研究成果，但并沒有出現三個研究內容集成化的研究成果。而這正是本課題的主要研究目標和思路。而且，針對以上分析的國內和國外研究的差距，本課題研究人員基于自己擁有的相關技術和堅實基礎，對完成本課題的研究工作，縮短與國外研究的差距充滿信心。課題主要研究內容、擬解決的技術難點和主要創新點，現有研究基礎課題主要研究內容本課題的總體思想是：利用IT行業的最新研究成果，參考最新的國際研究趨勢，為汽車安全駕駛提供智能化、集成化的輔助性支持，通過IT新技術在汽車安全駕駛方面的應用研究，提升汽車電子技術水平

59、，更好地為汽車行業服務。具體而言，本課題將研究實時視頻在汽車安全駕駛方面的應用技術，探索視頻技術在汽車駕駛安全和停放安全等方面的集成化應用方案和智能化技術。具體目標是：研究并開發出具有駕駛員駕駛狀態監測、路況監測并短時備份、基于智能 的無線遠程實時監測三大集成功能的智能化汽車安全駕駛輔助實驗系統。該實驗系統以集成化的方式對汽車安全駕駛的三個方面問題提供輔助性解決方案，可以理解為汽車安全的“黑匣子”。由此可見，本課題的主要研究內容包括以下四個方面：(1)駕駛員的駕駛狀態檢測技術及安全模型研究這方面的研究工作主要是針對駕駛過程中實時采集得到的駕駛員的面部視頻信息，綜合應用視頻處理技術，檢測出對駕駛安全有影響的面部狀態特征。然后，逐步建立基于這些狀態特征的駕駛安全模型。一般認為，影響駕駛安全的面部狀態特征可以包括：眨眼特征（包括頻率、閉眼時長、睜眼時長），視線特征（包括方向、變換頻率），嘴狀態特征（包括說話、吃東西、打哈欠），頭狀態特征（包括左右偏向、上下偏向、偏向時長、偏向頻率）等，以及各面