matlab自動駕駛系列—FCW

Forward Collision Warning Using Sensor Fusion

image.png

    function mostImportantObject = findMostImportantObject(confirmedTracks,egoLane,positionSelector,velocitySelector)

        % Initialize outputs and parameters
        MIO = [];               % By default, there is no MIO
        trackID = [];           % By default, there is no trackID associated with an MIO
        FCW = 3;                % By default, if there is no MIO, then FCW is 'safe'
        threatColor = 'green';  % By default, the threat color is green
        maxX = 1000;  % Far enough forward so that no track is expected to exceed this distance
        gAccel = 9.8; % Constant gravity acceleration, in m/s^2
        maxDeceleration = 0.4 * gAccel; % Euro NCAP AEB definition
        delayTime = 1.2; % Delay time for a driver before starting to brake, in seconds

        positions = getTrackPositions(confirmedTracks, positionSelector);
        velocities = getTrackVelocities(confirmedTracks, velocitySelector);

        for i = 1:numel(confirmedTracks)
            x = positions(i,1);
            y = positions(i,2);

            relSpeed = velocities(i,1); % The relative speed between the cars, along the lane

            if x < maxX && x > 0 % No point checking otherwise
                yleftLane  = polyval(egoLane.left,  x);
                yrightLane = polyval(egoLane.right, x);
                if (yrightLane <= y) && (y <= yleftLane)
                    maxX = x;
                    trackID = i;
                    MIO = confirmedTracks(i).TrackID;
                    if relSpeed < 0 % Relative speed indicates object is getting closer
                        % Calculate expected braking distance according to
                        % Euro NCAP AEB Test Protocol
                        d = abs(relSpeed) * delayTime + relSpeed^2 / 2 / maxDeceleration;
                        if x <= d % 'warn'
                            FCW = 1;
                            threatColor = 'red';
                        else % 'caution'
                            FCW = 2;
                            threatColor = 'yellow';
                        end
                    end
                end
            end
        end
        mostImportantObject = struct('ObjectID', MIO, 'TrackIndex', trackID, 'Warning', FCW, 'ThreatColor', threatColor);
    end
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子贺氓,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖敬扛,帶你破解...
    沈念sama閱讀 212,454評論 6 493
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異朝抖,居然都是意外死亡啥箭,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,553評論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門治宣,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來急侥,“玉大人,你說我怎么就攤上這事侮邀』倒郑” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 157,921評論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵绊茧,是天一觀的道長铝宵。 經(jīng)常有香客問我,道長华畏,這世上最難降的妖魔是什么鹏秋? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,648評論 1 284
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮亡笑,結(jié)果婚禮上侣夷,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己仑乌,他們只是感情好百拓,可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 65,770評論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著晰甚,像睡著了一般衙传。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上厕九,一...
    開封第一講書人閱讀 49,950評論 1 291
  • 那天粪牲,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼止剖。 笑死腺阳,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的穿香。 我是一名探鬼主播亭引,決...
    沈念sama閱讀 39,090評論 3 410
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼皮获!你這毒婦竟也來了焙蚓?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 37,817評論 0 268
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤洒宝,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎购公,沒想到半個月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體雁歌,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,275評論 1 303
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡宏浩,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 36,592評論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了靠瞎。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片比庄。...
    茶點故事閱讀 38,724評論 1 341
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖乏盐,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出佳窑,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤父能,帶...
    沈念sama閱讀 34,409評論 4 333
  • 正文 年R本政府宣布神凑,位于F島的核電站,受9級特大地震影響何吝,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏溉委。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 40,052評論 3 316
  • 文/蒙蒙 一岔霸、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望薛躬。 院中可真熱鬧,春花似錦呆细、人聲如沸型宝。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,815評論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽趴酣。三九已至,卻和暖如春坑夯,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間岖寞,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,043評論 1 266
  • 我被黑心中介騙來泰國打工柜蜈, 沒想到剛下飛機(jī)就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留仗谆,地道東北人指巡。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 46,503評論 2 361
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像隶垮,于是被迫代替她去往敵國和親藻雪。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點故事閱讀 43,627評論 2 350