Система обнаружения пешеходов придумана для того, чтобы исключить наезд автомобиля на пешехода. По статистическим данным действие системы позволяет сократить на двадцать процентов число столкновений со смертью пешехода.

Пионером разработки и внедрения системы, как это часто бывает в области безопасности автомобиля, была компания Volvo.

Как работает система обнаружения пешеходов?

Система функционирует так. Автомобиль оснащается радаром и видеокамерой, позволяющими обнаружить пешехода на расстоянии сорок метров. Вся информация выводится на монитор автомобиля. Затем система контролирует путь движения пешехода и если есть угроза столкновения, подает звуковой сигнал водителю.

Принцип работы системы

В случае если водитель не реагирует или его реакция не может исключить угрозу столкновения, система самостоятельно начинает до полной остановки.

Система обнаружения пешеходов в состоянии реагировать на других участников дорожного движения, предупреждая возможные аварии.

Согласно результатам испытаний, эта система полностью исключает столкновения на скоростях до 35 км/час. На более высоких скоростях система не в состоянии обеспечить полную безопасность пешеходов. Но тяжесть последствий удара для пешеходов значительно снижается за счет снижения скорости автомобиля.

Практическое применение системы обнаружения пешеходов оказалось очень полезным во время движения автомобиля по городу. Система в состоянии следить одновременно за несколькими пешеходами.

Видео:

Но у системы есть существенный недостаток – она не может работать в условиях недостаточной видимости.

Последние разработки в автомобильном мире направлены не только на то, чтобы улучшить характеристики авто в плане его качеств скоростного режима и удобства езды, но и безопасности водителя и пассажиров. И если при столкновении двух таких авто или авто с каким-то объектом у дороги, безопасность здоровья и жизни пассажиров, находящихся в салоне, более-менее стабильно обеспечена, то как быть со случаями непреднамеренного наезда на пешеходов, которые иногда сами становятся виновниками подобных ДТП.

Для человека столкновение с автомобилем, двигающимся даже на самой невысокой скорости, чревато серьезными травмами, увечьями или летальным исходом. Именно поэтому очень важной задачей была разработка такой системы, которая бы помогла защитить в случае столкновения не только пассажиров автомобиля, но и прохожих, которых система автомобиля самостоятельно распознает среди других объектов, окружающих машину.

Развитием подобной системы обнаружения и распознавания положения пешехода на дороге, когда движение авто угрожает ему столкновением, занимались множество автомобильных производителей по всему миру. Можно даже сказать, что в будущем наличие подобной защиты станет обязательным для автомобилей, как сегодня обязательным требованием стала забота о количестве выбросов при работе двигателя, и их максимальное снижение системой фильтров машины.

Система Pedestrian Airbag System – на сегодня самая совершенная и технически продуманная именно для тех случаев, когда столкновение с пешеходом угрожает его безопасности. Впервые эта защитная функция была представлена в прошлом году и вызвала очередной бум в направлениях разработок для многих гигантов автомобильной техники. Система предназначена для случаев столкновения пешехода и автомобиля на скорости и может очень существенно снизить уровень травм человека и повреждения автомобиля.

Данная система, кроме электронных датчиков, включает защитные механизмы — подушки, надуваемые снаружи авто на уровне лобового стекла и боковых частей кузова. Электронная система обнаружения пешеходов с большим количество датчиков и запрограммированных опций получила название Pedestrian Detection.

Специально для тех водителей, кто ездит на небольшой скорости и очень внимательны на дороге, присутствует опция отключения системы надува подушек при движении 25-50 км/ч. Однако при отключении нужно помнить, что большая часть столкновений авто с пешеходами происходит именно на небольшой скорости – около 40 км/час. Это связано чисто с психологическим фактором, когда пешеходы не настолько опасаются движущейся машины, как если бы она ехала на скорости 70-90 км/час, например, на трассе. Поэтому часто ведут себя беспечно на дороге.

Подушка безопасности, которая входит в систему Pedestrian System, состоит из таких элементов:

блок управления для защиты пешехода;
датчики столкновения;
подушка безопасности;
механизмы освобождения шарнира на капоте.

Одних только датчиков столкновения в системе насчитывается 7 штук, и все они идут по уровню бампера. Поступающие на них сигналы в постоянном режиме идут на модуль защиты, а в случае отслеживания столкновения автоматически определяется сила удара и блок управления, в соответствии с рассчитанными данными, активизирует механизмы защиты – подушки безопасности по переднему краю автомобиля. Механизм освобождения имеет пиротехнический привод и крепится к капоту на шарнирах, таким образом, имеется возможность действительно быстро и своевременно запускать подушки.

Механизм освобождения капота срабатывает от пиропатрона и подсоединяет твердотопливный газогенератор. Последний приводит в движение специальный поршень, который после срабатывания выбивает шарнир и освобождает крепление капота с боку лобового стекла.

Сама подушка вылетает из-под капота в том месте, где он переходит в лобовое стекло. Подушка состоит из традиционно используемой прочной ткани и запускающегося в нее воздуха баллонного газогенератора. Подушка при надувании приподнимает капот на 10-15 см. По результатам экспериментов при разработке системы защиты пешеходов компания Вольво выявила, что сам тот факт, что увеличивается расстояние, а значит, становятся несколько менее монолитными части авто, дает преимущество пешеходу при столкновении в устранении опасности сильного травмирования.

Также система будет эффективна, если пешехода задело не по прямой, а под определенным углом, как часто бывает в случае перебегания дороги пешеходом, уворачивания автомобиля от прямого столкновения со стороны водителя или просто при ударе по касательной при отбрасывании авто в ДТП с участием второго автомобиля. В целом, уникальность этой системы именно в том, что она очень продумана и действительно может считаться самой совершенной на сегодня для защиты как пешехода, так и пассажиров в автомобиле.

Компания Volvo совсем недавно получила, кроме популярности, еще и престижную премию Global NCAP Innovation Award за разработку и удачное внедрение системы безопасности пешеходов, уже сегодня такой оснащены новые модели . В плане снижения травматизма на дороге такая система не имеет равных во всем мире.

В краш-тесте NCAP Pedestrian Airbag System заслужено получила рекордные для всего мероприятия пять звезд, а также набрала максимальное количество баллов – 88 из возможных 100 по шкале защиты пешеходов от травматизма на дороге в результате столкновения с авто.

Конечно, российский рынок не остался в стороне от мировых тенденций ориентации при покупке автомобиля не только на его престижность и показатели как средства с многочисленными функциями передвижения с комфортом, так и учитывания уровня безопасности, который предоставляют разработчики в опциях машины. В том числе, для наших условий не редко недисциплинированных граждан и стихийных пешеходных переходов, не регулируемых никаким отметками, система защиты пешеходов от столкновения просто крайне необходима.

Как работает система защиты от пешеходов видео презентация.

Системы безопасности автомобиля. Четвертая часть покупателей автомобилей ставит на первое место его безопасность. Поэтому современные автомобили оснащаются большим количеством электронных устройств. Конечно, каждый день инженеры предлагают что-то новое.
Дополнительную путаницу вносят разные обозначения одних и тех же систем, принятые разными производителями. Попытаемся перечислить, и кратко охарактеризовать наиболее часто встречающиеся системы безопасности автомобиля.

ABS (АБС) – антиблокировочная система тормозов. Не дает при торможении колесам скользить, что часто позволяет сократить тормозной путь, сохранить над ним контроль.
EBA (BA, BAS, AFU) – система аварийного торможения. Вступает в работу при необходимости быстро остановить транспортное средство в опасной ситуации. Водитель только начинает реагировать на опасную ситуацию, в тормозной системе давление быстро поднимается и тормозной путь уменьшается.
DBS (HBB, HBA, SBC) – динамического контроля за торможением. Назначение то же, что у предыдущей, но иной технический способ реализации.
EBS (EHB) – электронная система торможения. Развитие ABS, оснащается электронной тормозной педалью, посылающей сигнал блоку управления, а тот управляет исполнительными механизмами.
EBD (EBV) – электронное распределение тормозных сил. Используется как составная часть ABS, помогаем более эффективно распределять тормозное усилие между осями транспортного средства.
Hill Holder (USS, HAS, HHC) – помощь при подъеме. Эта система не дает скатываться при начале движения на подъёме. Даже если отпущена педаль тормоза, скатывается не скатывается, тормоза остаются активированными. Но если нажать на педаль акселератора, помощь при подъеме отключается, и машина начинает движение.
ЕМВ – электромеханическая тормозная система безопасности автомобиля. Колесные тормозные механизмы приводятся в действие не пневматикой, или гидравликой, а электромоторами.
ESP (VDS, DTSC, VSA, ESC, VSC, VDIM, DSC) – курсовая устойчивость. Включается при возможности потери транспортного средства управляемости. Притормаживает отдельные колеса и управляет оборотами двигателя, чтобы вывести транспортное средство из заноса.
HDS (DDS, DAC) – помощь при спуске. Ограничивает скорость на крутых спусках. Систему безопасности автомобиля включает и выключает водитель. Скорость поддерживается в зависимости от начальной скорости и включенной передачи.
АСС – адаптивный круиз – контроль. Поддерживает желаемую скорость и безопасное расстояние до идущей впереди машины. При уменьшении скорости автомобиля-лидера адаптивный круиз – контроль притормаживает транспортное средство, вплоть до полной остановки, сохраняя безопасную дистанцию. Если расстояние увеличивается, адаптивный круиз – контроль увеличивает скорость до тех пор, пока не восстановится минимально возможная безопасная дистанция
TRC (ASC, ASR, A-TRAC, DTC, DSA, ETC, STC,TCS) – антипробуксовочная система. Не позволяет колесам пробуксовывать при ускорении.
PDS (APD, ES) – система обнаружения пешеходов. Обнаруживает, контролирует траекторию движения пешехода. В случае угрозы столкновения, подает сигнал водителю и приступает к торможению до полной остановки.
PTS (PDC, APS, Park Assistant, OPS) – парковочная система. Выдает водителю информацию (звуковую, видео), нужную при парковке. Более совершенные системы сами паркуют в автоматическом, или полуавтоматическом режиме.

Перечисленные системы безопасности автомобиля доказали на практике свою эффективность и действенность.

Защитная система пешеходов создана для того, чтоб уменьшить последствия столкновенийя меж пешеходом и автомобилем во время дорожно-транспортных происшествий. Эту систему создают компании TWR Hodings Automotive – Pedestrian Protection System, PPS; Bosch – Electronic Pedestrian Protection – EPP; Siemens.

Уже с 2011 года ее начали устанавливать при серийном выпуске легковых автомашин производителей Европы. Все системы, которые перечислены, подобны по конструкции.

Как и неважно какая система электроники, защитная система пешехода
состоит из последующей конструкции частей:

датчики
входные;
управляющий
блок;
устройства
– исполнители.

Схема данной системы

Как входные, датчики употребляют датчики скорости – Remote AccelerationSensor, Ras. Два-три этих датчика
устанавливают в бампере впереди. Дополнительно могут установить и датчик
контактов.

Система способна работать и при своем электрическом
блоке управления, и при блоке управления над системой безопасности пассивной.
Предпочтение отдается использованию блока по управлению системой безопасности
пассивной, который реализуется с помощью обеспечения встроенной
программкой. Благодаря этому, увеличивается эффективность системы, которая является
пассивной безопасностью.

В качестве исполнительных устройств защитной пешеходной
системы выступают подъемные устройства для капота, которые установлены с обоих
сторон капота и размещены параллельно ходу движения. Подъемники обустроены
пиротехническим либо пружинно-пиротехническим приводом.

Работает защитная система для пешеходов по принципу открытия
капота во время столкновения машины и пешехода, потому возрастает
место меж частями мотора и капотом, соответственно, миниатюризируется
травмирование человека. Здесь капот в поднятом виде является подушкой
безопасности.

Когда сталкиваются автомобиль и пешеход, приборы ускорения и
датчик контакта дают сигналы в блок электрического управления. Управляющий блок,
снаряженный программкой, заложенной в нем, когда это нужно, инициирует то,
что срабатывают пиропатроны подъемников для капота.

Не считая этой системы, на машинах в целях защиты пешехода,
употребляют последующие конструкции, способные снижать травматизм в момент
столкновений:

капот
мягенький;
щетки
бескаркасные;
бампер
мягенький;
покатость
наклона капота и ветровика;
расстояние,
увеличенное меж капотом и движком.

Подушки безопасности
для пешеходов

Предстоящее развитие защитной системы в подушке безопасности,
созданной для пешеходов – Pedestrian Airbag System,
представила компания Volvo в 2012 году. Назначение этой
системы в понижении степени травматизма пешеходов, когда происходит столкновение.
Подушка безопасности раздувается снаружи машины и закрывает таким макаром
лобовое стекло (нижняя часть) и стойки по краям. Работа пешеходной подушки происходит
вкупе с очередной системой от Volvo — это система для обнаружения пешехода – Pedestrian Detection.

Действие данной подушки для безопасности пешеходов при
скорости от 20 км
до 50 км
в час не позволяет отключение водителем. Как видно из статистики, большая
часть, т.е. до 75% ДТП при участии пешеходов, выходит при скорости менее 40 км в час.

В подушку для безопасности входят последующие конструктивные
элементы:

датчики, показывающие на столкновение;
управляющий блок;
механизмы, освобождающие шарнир капота;
подушка, осуществляющая безопасность.

В системе этой подушки для пешеходной безопасности
употребляют датчики столкновения – семь штук и датчики ускорения, их место
установки – фронтальный бампер автомобиля. В модуль пешеходной защиты повсевременно
передаются от датчиков сигналы. Если происходит столкновение, управляющий блок
определяет степень тяжести. Когда есть необходимость, активизируются исполняющие
устройства этой системы, т.е. механизмы, освобождающие шарнир капота и
неопасную подушку.

На каждом из шарниров укрепляют механизм для освобождения,
который обеспечен пиротехническим приводом. Освобождающий капот механизм делает
включение твердотопливного газогенератора, срабатывающего от пиропатрона. Поршень
приводится в движение газогенератором. Потом поршень выбивает шарнирный
стержень авто капота, стремительно высвобождает крепление для капота с той
стороны, где размещено лобовое стекло.

Подушку пешеходной безопасности располагают под капотом –
меж лобовым стеклом и капотом. В состав неопасной подушки входят тканевая
оболочка и газогенератор. Чтоб одномоментно заполнить устройство, употребляется газогенератор
баллонный. Когда срабатывает устройство, неопасная подушка поднимает
высвободившийся капот от креплений на 10 см, что делает еще некие условия,
защищающие пешеходов. Происходит повышение расстояния меж частями и капотом.

В общем, неопасная подушка и капот в поднятом состоянии
дают возможность обеспечить уменьшение травматизма, когда сталкиваются пешеход
и автомобиль.

Обнаружение пешеходов используется главным образом в исследованиях, посвященных беспилотным автомобилям. Общая цель обнаружения пешеходов - предотвращение столкновения автомобиля с человеком. На Хабре недавно был топик про « ». Создание подобных систем очень популярное направление исследований (Darpa challenge). Я занимаюсь распознаванием пешеходов для подобного проекта интеллектуальных автомобилей. Очевидно, что проблема обнаружения пешеходов - программная, а предотвращение столкновения - аппаратная. В данной статье я упомяну лишь о программной части, кратко расскажу об одном способе обнаружения людей на изображении и алгоритме классификации.

Введение

В своей работе я использую два сенсора: инфракрасную камеру и лидар . Температура тела человека обычно выше окружающей среды. Поэтому на изображении с инфракрасной камеры человека можно легко локализовать. Как правило, легко обнаружить незакрытые одеждой части тела: голову и кисти рук. Но с помощью одной только камеры сложно определить размеры объекта, сложно сказать насколько далеко человек находится от камеры. Здесь на помощь приходит лидар. Он измеряет расстояние до объектов.

Зачем вообще нам лидар? Посмотрим для начала на наши картинки. Вся идея предварительной обработки изображения сводится к тому, чтобы локализовать области интереса. Нам не важно, что из себя представляет все изображение. Мы хотим выделить несколько областей и работать дальше с ними. В идеале область интереса должна охватывать изображения человека целиком. Зная что голова человека теплее окружающей среды, мы легко находим её на изображении. Дальше нам надо оценить размер человека. Тут–то и приходят на помощь данные от лидара. Зная расстояние до объекта, фокусное расстояние камеры, размер объекта в координатах реального мира, легко подсчитать размер объекта в пикселях. Мы определили размер объекта в координатах реального мира равный прямоугольнику 2 на 1 метр в уверенности, что среднестатистический человек вписывается в такой прямоугольник. Но в системе координат изображения области интереса все еще разного размера. Еще одно преобразование масштаба и наконец все области интереса не только охватывают одинаковую область реального мира, но и имеют одинаковые размеры в пикселях.

Рассмотрим каким образом можно совмещать данные двух сенсоров: находим горячую область на изображении (полагаем, что это голова человека), вычисляем угол, под которым находится центр этой область, приводим этот угол к системе координат лидара и по этому углу получаем расстояние до объекта. Для перевода угла из одной системы координат в другую, сенсоры должны быть откалиброваны. Вместо настоящей калибровки сенсоров используется их специфическое расположение, при котором центры сенсоров совпадают в горизонтальной плоскости:

Конечно, на тестовой машине все немного иначе. Во–первых, приведенный рисунок показывает расположение статических сенсоров: их положение не меняется со временем. Во–вторых, на нашей тестовой машине используется другой тип лидара - трехмерный. Он установлен посередине крыши автомобиля. Камера устанавливается в передней части крыши. Таким образом, центры сенсоров уже нельзя считать находящимися в одной точке. Вариантов решения данной проблемы я вижу два: параллельно перенести данные из системы координат одного сенсора в систему координат другого сенсора (предварительно измерив расстояние между ними), либо же (автоматически)откалибровать сенсоры.

Извлечение областей интереса

Извлечение признаков, которые используются для распознавание образов, и их классификация занимают достаточно много времени. Обработка одного кадра с 6–7 объектами в Матлабе может занять целую минуту. Для систем, ориентированных на работу в реальном времени, такая длительная обработка неприемлема. На скорость сильно влияет количество обнаруженных теплых объектов, а человек не единственный теплый объект. Части машин, окна, светофоры тоже могут выделяться на общем температурном фоне. В данной работе упор сделан на скорость обработки информации. Нам нужно быстро отсеять максимум объектов, которые точно не являются людьми. При этом желательно не пропустить ни одного реального человека. Все оставшиеся объекты можно затем классифицировать с помощью полноценного статического классификатора.

Горячие области на изображении обнаруживаются с помощью метода под названием «Максимально стабильные области экстремума» (МСЕР от англ. Maximally Stable Extremal Regions ). Исходное изображение обрабатывается пороговой функцией с изменяющимся значением порога. В результате получается новая последовательность изображений, размер которой соответствует количеству различных значений порога (например, для монохромного изображения со значениями пикселей от 0 до 255 получим 256 изображений). Первое изображение в последовательности будет абсолютно белым. Дальше появятся черные области и самое последнее изображение в последовательности будет полностью черным. На рисунке ниже представлена такая последовательность в виде анимации:

Белые области на изображении являются областями экстремума. Мы можем проанализировать как долго та или иная область экстремума присутствует в последовательности изображений. Для этого можно использовать еще одну пороговую функцию. Например, со значением 10. Если область экстремума присутствует больше чем на 10 изображениях последовательности, то такая область называется максимально стабильной областью экстремума.

Найдя максимально стабильные области интереса, мы можем их еще немного отфильтровать: проверить соотношение сторон, отбросить далекие от камеры объекты, обработать перекрывающиеся между собой области.

Дисперсия

В качестве метрики для классификации объектов используется «дисперсия». Вычисление данной метрики занимает мало времени и, к тому же, её значение инвариантно к условиям освещения. Считается она по формуле . В оригинальной работе дисперсия вычисляется по контуру объекта. Для получения контура из областей интереса применяются последовательно фильтр Гаусса и оператор Собеля. Решение о принадлежности образа к тому или иному классу выносится с помощью пороговой функции. Изображения людей обладают меньшим значением дисперсии, чем изображения частей машин или зданий.

Заключение

Результаты работы алгоритма в картинках:

Тестовой компьютер оснащен процессором Интел коре 2 дуо с частотой 3 ГГц, кэшем размером 6 МБ, оперативной памятью размером 2 ГБ. Тесты проводились в системе Матлаб. Среднее время обработки одного кадра 64 мс. Это значит, что за 1 секунду система сможет обрабатывать примерно 16 кадров. Это, конечно, лучше чем 1 кадр в минуту.

Закономерно возникают следующие вопросы: насколько надежна дисперсия для классификации, как увеличится время работы над одним кадром при использовании полноценного классификатора. Ответов на эти вопросы у меня пока нет. Сейчас как раз работаю над этим. Будут результаты - сообщу!

Литература

J. Matas, O. Chum, M. Urban, and T. Pajdla, “Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions,” in British Machine Vision Conference, 2002, pp. 384–396.
A. L. Hironobu, A. J. Lipton, H. Fujiyoshi, and R. S. Patil, “Moving Target Classification and Tracking From Real-Time Video,” in Applications of Computer Vision, 1998. WACV ’98. Proceedings., Fourth IEEE Workshop on, October 1998, pp. 8–14.