RT真值系统使用文档 LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf LDW-and-LKA-application-guide_210803.pdf 《车道偏离警告（LDW）与车道保持辅助（LKA）应用指南》 车道偏离警告（LDW）和车道保持辅助（LKA）是高级驾驶辅助系统（ADAS）的重要组成部分，它们旨在提高驾驶安全性和舒适性。在对这类系统进行测试时，精确地测绘车道线至关重要。车道数据用于构建精确的车道地图，以便与车辆位置进行比较。同时，需要实时了解被测车辆（Vehicle Under Test, VUT）的位置、速度、航向、加速度和侧向角速度。 测试LDW和LKA系统可以在带有车道标记的任何赛道上进行，但为了精确控制侧向速度和横摆率，可能需要使用转向机器人或其他驾驶机器人。RT Range解决方案提供了这种精确控制的能力，尤其当配合RTK基准站使用时，性能更优。 推荐的测量标准如下： - 位置精度：根据Euro NCAP的要求，需要达到0.3米的精度，而RT3000 v3可以实现0.01米的高精度。 - 车辆速度：要求0.1公里/小时的精度，RT3000 v3则能实现0.05公里/小时的精确度。 - 横摆率：0.1度/秒的精度要求，RT3000 v3可达到0.075度/秒。 - 纵向加速度：需要0.1米/平方秒的精度，RT3000 v3可提供0.015米/平方秒的精度。 - 航向精度：两者都要求0.1度的精度。 设置过程包括以下步骤： 1. 开始设置，安装基站并开启以进行位置平均。 2. 使用RT Range中的车道测绘程序，将测绘小车的右前轮放在车道边缘，选择“在这里添加点”。 3. 手动或自动添加更多点，通过配置“自动添加调整”并开启来完成。 4. 将测绘小车沿着车道推动，直到完成整个车道的测绘，然后保存车道文件，重复此步骤以测绘所有必要的车道。 5. 在被测车辆上安装RT3000 v3，并使用RT-Strut固定。 6. 启动系统，通过NAVconfig进行配置，使用NAVAssist模板在NAVDisplay中初始化并预热RT3000 v3。 7. 根据需要调整系统设置以优化性能。 Oxford Technical Solutions Ltd是一家专业的惯性专家公司，自1998年以来，他们提供的RT3000 v3、RT-Base-S、RT-Range Suite软件以及相关配件，为LDW和LKA的测试提供了全面且精准的解决方案。其产品和服务包括车辆定位、速度和动态参数的精确测量，为ADAS系统的验证和开发提供了有力支持。 总结来说，本指南详细阐述了在进行LDW和LKA系统测试时所需的关键参数和设备，以及如何有效地设置和使用这些设备。准确的测试数据对于确保这些驾驶辅助系统的性能和安全性至关重要。通过遵循指南中的步骤和推荐的设备，可以实现高效且精确的测试流程。

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LDW_GBT 26773-2011 智能运输系统 车道偏离报警系统 性能要求与检测方法

自动驾驶LDW，车道偏离预警算法设计，以及自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

一种车道线检测方法，效果在高速上还可以，对于破损道路，光照变化太大等道路效果不佳，后续继续改进（直方图均衡以及多特征融合等等），这里有个基础版本的接口.大致步骤如下 （1）图像灰度化 （2）图像高斯滤波 （3）边缘检测 （4）获取掩膜，获取感兴趣区域 （5）霍夫变换检测直线 （6）将检测到的车道线分类，设置阈值，以图像中线分为左右两边的车道线，存入一个vector （7）回归两条直线，即左右分别两个点，且求出斜率方程 （8）确定车道线的转弯与否

LDW和LKA算法开发，还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

日本的AEBS规则解读，中文。基于统计的最小转向、最小制动TTC的AEBS实施规则详细解读。还有其他的防止过度依赖，开关等介绍。

DBM（DMS）驾驶员驾驶监测，监测内容包括：疲劳驾驶，长时间不目视前方，抽烟，接打电话，双手脱离方向盘，未系安全带，身份识别等。包括报警方式及电性能要求等。 2014年交通部颁发的关于ADAS-驾驶辅助系统中的LDW/FCW的国家测试标准

车道偏离预警系统(LDW)研究报告