雷达与图像识别技术结合在道路驾驶辅助/自动驾驶上的应用探讨
雷达与图像识别技术结合在道路驾驶辅助/自动驾驶上的应用探讨
电子科技大学 格拉斯哥学院2017级 李想
调研中发现的问题：
在如今的车辆驾驶安全辅助系统中，多使用声波雷达或者激光雷达等来进行道路观察，而前者测距范围极其有限，在中高速行驶中，无法在安全距离之外作出反应；而后者则受车辆状况（如过多灰尘遮蔽）和天气状况影响较大（雾雪天气）。而在扬尘较大和雾雪天气的不良视野条件下，恰恰也是驾驶员最需要驾驶辅助系统的时刻。
解决问题的建议：
为了在恶劣条件下向驾驶员提供安全保障，我认为应该考虑应用非光学器材。而雷达在军用领域有大量成熟技术成果，可以指引导弹在高速情况下精确命中移动目标，则也完全可以应用在远低于导弹速度的汽车上，用于识别周围目标距离，判断相对速度位置，测量障碍物形状大小，为主动刹车系统提供信息支持。为了提高系统的识别速度，可以类比声呐系统建立数据库，我们知道潜艇的声纳设备，会存储不同舰船，鱼类生物的声纹特征，以对于声纳信息做出快速反应，那也存在可能性将雷达的电磁波反射特征（对汽车，障碍物，甚至行人）进行大数据归类，存储电磁波特征并用于快速识别道路状况。除此之外，图像识别技术的发展也完全有应用于汽车辅助驾驶的潜力。通过对图像信息向矩阵信息的转换，以及对行人和车辆信息的数据记录，可以将摄像头辅助雷达设备用作辅助道路驾驶。
现在的汽车都自带行车电脑可以进行简单的数据处理，为了完成对电磁波以及图像数据的识别和对比，对行车电脑进行升级甚至联网，可以极大的提升汽车对道路状况的反应，相比人类驾驶员1/10秒级的反应速度，电脑的反应速度可以数十倍的提升，在高速状况下这零点几秒的时间可能是数十米的刹车距离差距。
我认为在雷达技术的民用化上，汽车道路辅助驾驶/自动驾驶可以是一个非常好的切入点。
结语：
行车交通安全问题一直是社会各界普遍关注的重点议题之一。与此同时，在民用领域推广先进军事技术被视为社会发展的一个重要方向。更为先进的车辆驾驶辅助系统不仅能够提升驾驶员的操作效率，并且更能有效保护行人安全。进一步加强了公共交通安全水平。