榆林特种车辆防撞系统

汽车防撞预警系统主要用于协助驾驶员避免高速、低速追尾，高速中无意识偏离车道，与行人碰撞等重大交通事故。像第三只眼一样帮助驾驶员，持续不断的检测车辆前方道路状况，系统可以识别判断各种潜在的危险情况，并通过不同的声音和视觉提醒，以帮助驾驶员避免或减缓碰撞事故。汽车防撞预警系统的构成信号采集系统：采用毫米波雷达、激光、声纳、红外线、摄像头等技术自动测出本车速度、前车速度以及两车之间的距离；数据处理系统：计算机芯片对两车距离以及两车的瞬时相对速度进行处理后，判断两车的安全距离，如果两车车距小于安全距离，数据处理系统就会发出指令；另外一种是计算机芯片计算两车碰撞时间（TTC）来计算危险程度，进而做出报警及刹车指令。执行机构：负责实施数据处理系统发来的指令，发出警报，提醒司机刹车，如司机没有执行指令，执行机构将采取措施，比如关闭车窗、调整座椅位置、锁死方向盘、自动刹车等。黑龙江智能防撞防闯入主动预警系统——江苏博崴特电子科技有限责任公司。榆林特种车辆防撞系统

道路养护作业“路宁宝”“车宁宝”设备投入使用，应用于高架养护。“路宁宝”放置在养护作业过渡区中间位置，实时监测作业区上游交通状况、准确分辨危险车辆，提前、主动、二次、有效预警上游车辆，必要时通知作业人员及时躲避。“车宁宝”安装在养护作业车辆上，能根据前方、后方、两侧路况提醒驾驶人注意各种阻挡物，紧急情况下自动刹车。该套设备的应用实现了道路现场作业变“被动防护”为“主动预警”的跨越，为道路养护、事故处置、路政巡查和清排障作业增添了一道新型可靠的“安全防护墙”。大兴安岭养排作业防撞系统"路宁宝”放置在养护作业过渡区中间位置，实时监测作业区上游交通状况、准确分辨危险车辆。

主动紧急制动防撞系统。在即将发生碰撞危险时，车内会发出警报声。警报后仍不主动制动或避让，主动刹车功能就会开启，操作车辆刹车。还可识别行人和自行车，在安全距离之外紧急制动。车道偏离预警和车道居中保持系统。行驶过程中，车辆仪表盘会显示车道信息，在偏离某一侧车道时，该侧车道会闪烁并警报，如未采取措施，方向盘会自动轻微纠正，保持车辆始终在车道中间。刚开始对此功能有些不太习惯，总感觉被抢方向盘，可能和是我设置的灵敏度有关。并线辅助系统。在两侧后视镜上各有一个黄色小灯。在侧后方有来车接近时，该侧后视镜上的黄灯会不停闪烁并带有提示音提醒。在变道或转弯时，能起到很好的提醒作用。疲劳驾驶检测系统。驾驶员状态监测系统通过不断检测驾驶员对车辆的操作，并由此计算当前驾驶员疲劳值等级，然后与系统设定的参数进行对比。如果该系统识别到驾驶员处于疲劳状态，则发出声音和视觉报警，提醒驾驶员小心驾驶。

“路宁宝”集雷达监测、计算机算法分析、定向声波预警、物联网等高新技术于一体，具有危险判断、定向声波、智能摇旗、副机警报、手环震动、光电图文、指挥调度、二次预警等多项安全主动预警防护功能。系统由智能预警主机、副机和手环三部分组成。使用时将主机放置于作业过渡区中间位置，能实时监测作业区上游200米范围的交通状况，自主设定监测范围、判别捕捉危险车辆，准确发出定向声波预警、智能启动摇旗引导警示；当有车辆闯入50米范围时二次增强预警并通知作业人员及时躲避。“路宁宝”的诞生，开创了国内外道路养排作业、事故处置变“被动防护为主动预警”新时代，现已在全国20多个省、自治区、直辖市交通、公安行业，百余家单位应用逾千台，被众多使用者美誉为“道路交通安全守护神”。智能防撞防闯入主动预警技术是事关道路交通安全的重要技术发明。

激光测距系统在非成像激光雷达和成像激光雷达中得到广泛应用。非成像激光雷达主要用于测量目标的距离和速度，而成像激光雷达则能够提供目标的形状和轮廓信息。激光防撞系统是一种光子雷达系统，具有测量时间短、距离远、精度高等优点，在许多领域都有应用。然而，如果要将其应用于汽车防撞系统上，激光并不是**理想的选择，因为它存在一些缺点。首先，激光的振幅较大，这是一个明显的劣势。激光的振幅决定了其在测量过程中的信号强度，而较大的振幅可能导致测量误差增加。此外，在雾天气条件下，激光会被水分吸收，从而降低了其测量距离和精度。这对于汽车防撞系统来说是一个严重的问题，因为在恶劣天气条件下，能够准确测量距离是至关重要的。同时，激光系统可能对人眼造成伤害。激光的高能量光束如果直接照射到人眼上，可能导致视网膜损伤。因此，在使用激光防撞系统时，需要采取相应的安全措施，以保护驾驶员和其他道路使用者的安全。此外，激光系统的体积较大，也限制了其在汽车中的应用。汽车空间有限，需要将各种传感器和系统集成在一起，因此体积小巧的传感器更受欢迎。浙江智能防撞防闯入主动预警系统——江苏博崴特电子科技有限责任公司。智能防撞系统

江苏博崴特电子科技有限责任公司开发了交通安全生产信息化保障系列产品。榆林特种车辆防撞系统

感知融合层智能网联道路的感知融合层分为各传感器原始数据接入、数据融合、基于人工智能和机器学习的多目标检测与跟踪等。通过将不同类型的传感器数据整合在一起，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，以获取更全方面和准确的环境感知信息。将来自不同传感器的数据进行融合，采用融合算法来生成更为综合、可靠的环境感知结果。使用机器学习和深度学习技术，对感知数据进行实时分析和学习，以改善对复杂交通状况的理解和预测，提高系统的智能化水平。利用计算机视觉技术，实时识别和跟踪道路上的车辆、行人、自行车等目标，提供准确的位置和运动信息。榆林特种车辆防撞系统