外文翻译（中文）
基于摄像机的前向碰撞警报系统的开发
摘要：前向碰撞警报系统提供警告，旨在帮助驾驶员避免或减轻追尾事故造成的伤害。这些系统目前安装在前格栅上，前视雷达装置作为主要传感器。相反，车道偏离警告(LDW)系统采用安装在挡风玻璃后面的前视摄像机，以监视前方的车道标志，并警告司机是否无意中有车道违规的行为。高成像分辨率的传感器和处理能力前瞻性的摄像机，以及最近机器视觉算法的重要进展，推动了基于摄像机的最先进功能的发展。因此，基于摄像机的系统在主要的和辅助的传感功能中都成为了避撞系统的关键组件。目前没有生产车辆使用摄像机作为唯一的前向碰撞警报系统传感装置。本文讨论了一种基于摄像机的前向碰撞警报系统的开发，该系统使用一种摄像机代替雷达装置来感知追尾事故。本文提供了系统的概况，包括系统如何检测车辆、跟踪车辆、项目碰撞轨迹，以及利用图像尺度变化估计碰撞时间。轨道测试公共道路测试的结果支持基于摄像机的前向碰撞警报系统的部署，并指出该系统将满足美国交通部的新汽车评估计划(NCAP)碰撞警报的测试要求。此外，大多数追尾事故发生的条件表明，该系统提供了一种有效减少追尾事故造成的伤害的方法。
1、引言
1.1 前向碰撞警报系统概述
前向碰撞警报，也称为前向碰撞警告，是一种功能，提供警报，旨在帮助司机避免或减轻追尾事故造成的伤害。前向碰撞警报系统(FCA)可以在驾驶员察觉到这种碰撞前几秒钟(例如，如果驾驶员的视线不在马路上)提醒司机碰撞的靠近，这样他们就可以采取任何必要的纠正措施(例如，硬制动)。此外，这些系统可以减少尾流行为的数量，也就是说，在“稳态”驾驶条件下，在短时间内，减少驾驶者跟车行驶所花的时间。随着时间的延长，司机有更多的时间来应对意外的追尾事故。这些追尾冲突，以及接近车辆过快的冲突，最终可能导致追尾事故。应该指出的是，虽然FCA系统可以与自动制动控制相关的系统集成，如碰撞紧急制动(CIB)系统，但FCA系统不会主动控制车辆。
驾驶员接受FCA警报的关键是适当的碰撞预警时间，这是指触发碰撞警报所必要的潜在的车辆与车辆之间的运动条件。警报定时方法的目标是让驾驶员有足够的时间来避免撞车，并且避免那些让驾驶者感到烦恼的太早的或不必要的警告(Kiefer et al., 1999; Kiefer, LeBlanc, and Flannagan, 2005; LeBlanc et al., 2001)。FCA定时方法(以及下面所提到的警报抑制方法)和FCA警报方法，在确保系统的有效性和驾驶员接受性方面扮演重要角色。解决驾驶员接受性这个问题对于确保司机不会关闭系统或避免购买配备FCA功能的车辆是很重要的。
1.2 崩溃问题机会
FCA系统有潜力解决整体崩溃问题的一个重要部分。这个问题可以用最近由Najm, Smith, and Yanagisawa (2007)开发的“37个崩溃”预崩溃场景类型来描述，它更新了之前由通用汽车(General Motors)开发的“44个崩溃”预崩溃场景类型(44个崩溃，1997年)。根据美国2004年通用估计系统(GES)崩溃数据库的数据，这一类型学包括37个预崩溃场景，约5942000个警察报告的轻型车辆碰撞事故，估计经济损失1200亿美元，估计每年有2767000个功能损失。这37个预崩溃场景中的4个可直接适用于FCA系统。这些场景包括车辆停止、车辆减速、引导车辆以较低的匀速行驶，以及引导车辆加速。总的来说，这四种情况造成了大约1631254个警察报告的轻型交通事故，估计经济损失约260亿美元，同时约有42200万个功能损失。(后一项措施总结了每年致命伤害所造成的生命损失，以及每年由非致命伤害导致的功能能力丧失。) 换句话说，FCA系统的“崩溃问题机会”包括28%的警察报告的事故，22%的经济损失和每年15%的功能损失。需要注意的是FCA系统的最终伤害减少量将取决于FCA系统在“崩溃问题机会”定义的崩溃范围内的有效性。
此外，为了解决这些事故中的大部分，应该指出的是，据报道，这些FCA适用的事故中有85%是在天气状况良好的情况下发生的，其中有74%的事故发生在限速45英里每小时或以下的地方。因此，这些碰撞数据表明，继续开发替代的FCA系统(例如，基于摄像机的系统)是很重要的，这不仅是有效的、被广泛接受的，而且这个系统是能够负担得起的，并承诺在整个车队中增加相应的部署。
1.3前向碰撞警报传感
目前没有生产车辆使用摄像机作为唯一的FCA传感装置。目前生产车辆上使用的主要FCA测距装置是雷达或激光雷达传感器。这些传感器用于ACC和FCA。这些传感器分别发射电磁辐射光束(雷达和激光束)，测量光束反射的特性，以探测、分类和评估后端碰撞威胁。由于这些特性主要需要相同的感知能力，故目前ACC功能与FCA功能一起提供。当前用于执行ACC-FCA功能的雷达/激光雷达传感器的原始设备制造（OEM）成本大约300至600美元。虽然增加的数量和持续的发展正在降低这些传感器的成本，但应该探索更多的可负担的解决方案，以促进整个车队FCA特性的更广泛实施。
这为利用基于摄像机的车道偏离预警(LDW)传感器进行FCA检测提供了动力。（注：虽然雷达和激光雷达传感器可以提供ACC的功能，这种传感器不能直接探测车道标志。）应该指出的是，除这种基于摄像机的FCA-LDW双重特征的可能性，额外的基于摄像机的功能也正在出现和发明（例如，远光灯自动照明控制,交通标志识别,等等），保证了多特征、前瞻性摄像机系统的功能。
无论采用何种FCA感应方式，装备FCA的车辆(被称为“主机”)必须能够检测、分类、跟踪和监测“感兴趣的物体”(通常被认为是有必要的车辆，如汽车、卡车、摩托车等)。此外，FCA传感器必须能够在前方场景中区分这些物体(例如，标志、道路标记、路边杂乱/垃圾、雪等)。能够正确地对所有其他对兴趣的对象进行分类和区分，以及警报抑制方法，对于最小化向驾驶员发出不必要的虚假警报至关重要。警告抑制方法可能包括使用制动信号和油门踏板位置，以推断司机是专注的。
FCA系统使用多种主机车辆信号来改善和监控系统性能(例如，车辆速度、前灯状态、挡风玻璃雨刷状态、转向角、车辆偏航率、刹车开关状态)。例如，FCA系统使用来自主机的信息来估计其轨迹。当引导车辆(被称为“目标车辆”)被识别时，这些目标车辆的轨迹也被估计。当这些估计轨迹预测了主机和目标车辆之间的碰撞过程时，可以确定一种碰撞威胁的测量方法(例如，碰撞时间（TTC），然后将其与触发FCA警告的标准进行比较。此外，FCA系统还必须能够确定何时情况(例如，由于传感器阻塞或恶劣天气)会超出了传感器的能力，并能够将这些情况通知驱动程序。
本文的其余部分讨论了FCA传感方法的开发和初步测试结果，该方法采用了前瞻性摄像机作为唯一的FCA传感机制。
2、开发基于摄像机的前向碰撞警报系统
与使用雷达或激光雷达作为主要传感机制的FCA系统形成鲜明对比的是，基于摄像机的FCA系统采用机器视觉算法来分析前方道路场景的图像，并确定碰撞威胁。下一节将使用如图1所示的框图来描述基于摄像机的FCA感知方法，其中特别着重描述了这种基于摄像机的方法的更独特的方面。
2.1 摄像机
图像传感和算法处理都可以在一个盒子里进行。具有FCA功能的摄像机是一个带有自定义镜头的汽车CMOS成像传感器。如图2所示，这个摄像机模块可以安装在挡风玻璃上或挡风玻璃上方的结构上。一个摄像机/处理器模块的模型如下所示。
2.2 摄像机控制
基于摄像机的FCA系统对摄像机和摄像机产生的图像提出了非常具体的要求。在宽敞的照明和天气条件下提供令人满意的图像对FCA系统的运作来说是一个艰巨的挑战。例如，在前方场景中对所有目标车辆进行良好的纹理分离是可取的，以允许正确的检测、提取车辆特征，以及在连续的图像帧之间保证跟踪对象。此外，车道标记检测(用于确定目标车辆的车道分配)要求在车辆前面的道路上保持足够的车道标志对比，以保持在主车辆前方的距离(例如，100米)。尽管许多白天的驾驶场景可能通过单一的曝光设置来解决，但更复杂的照明条件(例如，强阴影、隧道出口或低太阳角度)的场景，使得基于摄像机的系统即使在白天的驾驶环境中也需要多次曝光设置。(进一步讨论这个问题，见Stein、Gat和Hayon(2008)。
从夜间驾驶场景中提取FCA相关的基于摄像头的信息是非常具有挑战性的，因为基于纹理分析的任务相对于光源检测和跟踪任务的暴露要求相冲突。基于纹理的分析包括从前方物体和路面(例如车辆分类、车道标记检测等)中提取信息，这意味着需要更长时间的摄像机曝光。相比之下，获得邻近光源(例如遥远的尾灯和街灯)的良好分离任务意味着需要更短的摄像机曝光时间。
为了满足多个摄像机曝光设置的需要，为了在宽敞的照明范围内获得令人满意的前景色图像，开发了一种摄像机在四种不同曝光设置之间切换的方案。这四种曝光装置是交错的，每秒钟大约有14帧的帧速率，用于拍摄一组不同曝光的四张图片。此外，这些曝光设置是动态控制的，以最好地利用当前场景中有效的动态范围。
2.3 车辆检测
对于每一帧(由四个曝光图像组成)一个过程，被称为注意机制，被执行以寻找候选目标车辆。这个过程包括搜索相关曝光图像和在图像中寻找符合车辆特征的矩形。这个过程可以产生大量的候选矩形，其中一些可能是冗余的，而另一些则可能包含不感兴趣的对象(如图3所示)。在夜间，一个额外的过程被使用，涉及对被认为具有高概率的一种主要车辆的尾灯，搜索一对光源相关的曝光图像。这种车辆分类算法具有很强的泛化能力，因为它是基于一组非常大的已知实例的数据集开发的，这些示例涵盖了各种各样的外观可能性。目标候选车辆会随着时间的推移而被跟踪(例如，分类评分、跨时间的一致性等)，以衡量被跟踪的候选车辆是真正的车辆的可能性。
2.4 主车辆信号/车辆测量和进展估计
基于摄像机的FCA系统需要其他系统的信息，如车辆速度、前照灯状态和雨刷状态等。附加的主车辆信息，如转向角、车辆偏航率和制动开关状态可以提高基于摄像机的FCA系统的性能。每一个目标候选车辆均被跟踪，以提供该系统在图像内的运动目标的亚像素精度，包括平移和尺度变化(图像中物体的膨胀率)。这些测量，以及图像中的目标位置和估计的车辆类别(例如，汽车和卡车)作为输入，输入到一个动态模型过滤器。对主车辆动力学(纵向和横向)的输入，估计的摄像机的俯仰变化，以及对垂直路面的几何形状的估计模型也提供给这个过滤器作为输入。
一个隐马尔可夫模型(HMM)过滤器生成并更新每个目标车辆的实际位置和动态。这是在车辆候选阶段完成的，在车辆被批准为真正的车辆之前。HMM使用不同的视觉线索作为输入，例如目标车辆的大小和位置，以及目标车辆尺寸变化的速度。这些输入结合了摄像机高度的先验知识，车辆类型(使用外观分类)，以及主车辆速度和转向数据来更新目标车辆动力学的假设。
考虑到动力学模型滤波器的结果，分析确定了每个目标候选车辆的运动状态(例如，静止、移动或迎面)。该信号用于目标选择过程，也可用于FCA决策阶段，根据该假设的运动状态实现不同的报警触发标准。一个车头时距的测量是直接用估计的距离(取自动力学模型)除以主车辆的速度。
2.5 目标选择/道路检测
当目标候选车辆过渡到已批准的目标车辆(具有相应的估计位置和速度)时，下一步是确定目标车辆(如果有的话)是否在主车辆的预测路径(或轨道)内(如图4所示)。不在此路径内的目标车辆与FCA警告无关。主车辆的预测路径依赖于两个(可能是冲突的)信息来源;道路车道由前面的车道标记(和道路几何模型)和预测的主车辆路径(基于主机车辆转向角、偏航和速度)确定。目标选择过程是将这两个信息来源组合在一起，为每一辆车分配一个车辆是否有潜在预警的相关目标车辆的概率。当装备FCA的车辆超过最小运行速度(例如，超过25英里/小时)时，一个绿色的“前方车辆”符号通常用来指示驾驶员这样的目标车辆已经被检测到。因此，可以发生FCA警告。在没有车道标记的情况下，使用主车辆转向和速度信息来预测主机的路径。
2.5碰撞时间估计
碰撞时间（TTC）估计是用来评估一个即将冲突的FCA警告是否值得。FCA摄像机传感器根据物体尺度变化进行碰撞时间估计，不需要估计主机或目标车辆(或相对速度或相对加速度)的位置、速度和加速度。TTC采用恒加速度假设方法计算，也采用恒速假设方法。前者假定当前相对加速度将保持到碰撞的时间估计,而后者的方法(有时称为“简单TTC”或“瞬时TTC)假定当前相对速度差(不考虑车辆的加速度)将保持到碰撞的时间估计。TTC估计方法假设，如果目标车辆在碰撞时间之前到达停站，则假定目标车辆停留在停止状态，其余的事件继续假设车辆之间的相对速度不变。
这个TTC估计是通过使用最先进的跟踪方法来测量在图像中相关对象扩展(或显示)的速度。通过跟踪的模式对象(例如,目标车辆)和对象从帧到帧的功能(例如,尾灯,车牌,车辆和其他结构),并测量他们的相对速度变化,可以估计图像中对象的大小变化相对于其实际大小，从而获得TTC估计。为了将相对加速度纳入TTC估计，一个几何模型(假设一个恒定加速度)也适用于观测到的增大率信息。物体的增大速度是用来估计物体在图像中达到无限大的时间(即在物体到达相机之前的时间)。为了校正相机图像与前保险杠之间的距离，需要对该方法进行较小的扩展。关于TTC估计过程的更多细节在附录和Dagan, Mano, Stein, and Shashua (2004)中。
一种恒定加速度方法是对主车辆和目标车辆之间动力学变化（例如，在主要车辆制动条件下）的反应，但对噪声相关的尺度变化信号敏感，因为它取决于信号中的估计变化（即信号导数）。相比之下，恒速方法提供了一个更保守（更高）的TTC估计方法，因为它没有考虑到目标车辆的减
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