1、行人动态距离判断技巧,新手开车,车辆与行人距离判断必备技巧
?作为新手朋友,距离感是一个非常重要的车感,因为车辆是一个移动的设备,开车是一项运动中的活动,除了对车辆本身的驾驭之外,距离感就是最重要的了。但是因为新手朋友经验不足,在开车上路的时候,看到行人距离比较近,就不敢开了,甚至相隔很远就停下来等候行人,但是行人是过不完的,你不能总是停在那里等候。
可是这个距离感又不知道如何练习和掌握,今天我们就通过一个实验,帮助大家攻克这个难题。
从外景看到现在车辆停在路边,行人站在车辆的左前角车头前,车辆与行人之间有一条车道线相隔,下面从驾驶员视角来观察,看这个距离到20米是如何判断的。
行人还是站在刚才的位置,现在是从驾驶员视角看到的状态,从左边引擎盖边缘处往外看刚好看到行人站立时双手下垂的指尖部位与引擎盖边缘对齐,记住这个位置,这就是行人在你车辆左前角左侧的极限位置;
接下来行人以每步大约80厘米的步幅沿着车道线左侧笔直往前走25步,也就是20米的距离,注意观察行人在往前走的过程中,驾驶员视角所看到的状态变化。现在往前走迈出第2步的时候,车内可以看到行人处于引擎盖左前角位置,引擎盖左前角边缘大约与行人腿弯对齐,记住这个位置,此时动态距离大约是1米多一点点;
继续往前走,当迈出第4步的时候,在车内刚好看到行人的脚部位置,与刚才不一样的是,在车内看到的角度发生了变化,刚才近距离是看引擎盖的左边缘,行人虽然一直在走直线,但是现在看到行人处于引擎盖前边沿的左侧大约15厘米的位置,记住这个位置,此时车辆与行人的距离大约3米左右;
当行人直行到第7步的时候,此时距离大约为5米多一点,从车内视角可以看到行人对齐到引擎盖的位置再次发生变化,现在刚才左侧15厘米的位置又向右移动到30厘米左右,同时目测引擎盖前边沿对齐到地面的位置往前大约两米,这就是在车内看到行人在车辆左侧极限位置所垂直的前方5米的状态;
继续往前走,接下来我们再看一下10米的位置是什么样的状态。当数到第13步的时候,我们看一下。首先随着行人往前走,他与引擎盖前边沿的位置在向右移动,这并不是行人在向右移动,行人仍然是沿着车道线左侧走的直线,这只是随着距离的拉长,车内视角观察的变化。距离越近,左侧距离感越真实,距离越远,在视角上就会拉直,作为驾驶员要掌握这个规律,就知道虽然看上去前方行人在你的车前,其实他在你的车身左侧。这个10米的距离还可以通过引擎盖前边沿对齐的地面的位置是3米,加该位置到行人的大约距离来判断,大家可以实地测试一下,找到这个视觉的感觉,在使用时准确度还是比较高的。
接下来继续走完25步也就是大约20米的距离,看看是什么样的状态。现在行人处于车前20米的位置,虽然行人还是站在车道线左侧,但是现在车内已经感觉到行人处于车辆正前方稍微偏左一点了,
这个距离的判断可以使用“对比法”,就是先找到10米的位置,再与前面的距离相比较,从视觉上后半段10米略大于前半段10米,大约就是20米左右的距离了,这个20米的距离只需要大概的判断,在开车中需要找到一个20米的距离感是最重要的。
下面我们再看一下行人从20米以外走回来的感觉,行人每接近车辆一步,也就相当于行人不动,你往前慢慢开去接近行人。现在从画面中感觉到车辆和行人逐渐在接近,在这个接近中大家可以去反复观看人车距离的实际感觉,从中体会距离感。
新手朋友距离感的培养是需要练习的,大家可以根据这个方法,找一个人进行配合,按照第一步车不动人来回走动来判断距离,找到距离感;第二步还是同样的方法,但是换成人不动,车动来判断距离并找到动态的距离感。
今天这个实验呢,大家主要学习方法,具体数据会根据车型、座椅高低和驾驶员身高不同而变化,请大家在使用时进行实测。
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2、什么传感器可以检测到行人和车辆
你好,还有超声波传感器,远红外传感器,激光扫描仪,随着技术的发展,传感器的种类越来越多
3、亚洲龙的预碰撞真能识别行人和车辆吗?
亚洲龙的预碰撞系统可以识别行人和车辆,但我劝你也不要完全过于相信这种东西,还是要专心自己开车为好
4、01有行人识别功能么?什么样的状况可以识别
领克01这款车是有行人识别的功能的,我当初买车的时候就特别关注过这项。我家周围有个市场,白天傍晚的人都挺多的,车碰到了倒是没事,碰到人就不好了,有这个功能开车的话也更安心些。
01的行人识别功能全称好像是叫AEB行人识别功能,我看官方微博上的数据是当车速在30km/h以内,实时监测高于80cm的行人甚至是车辆就可以识别到,而且不管是静止的还是慢走、跑步的都行,然后系统就可以根据情况主动进行紧急刹车避免碰撞了。
有一次我车速在20km/h左右,前面突然有个骑自行车为了躲避一个人停住了,当时自己都没反应过来01就已经有了反应直接刹住了,最后停住之后跟自行车还有一段距离,全程虽然有惊但却没险,感觉实际用的时候也不错。
5、吉利icon能识别车辆行人吗?
可以识别的!
6、自动驾驶汽车如何识别和预测车和行人行为?
据外媒2月14日报道,美国密歇根大学科学家们正利用人类的步态、身体对称性和足部位移,教授自动驾驶汽车识别和预测行人的行动,其精确度要高于现有技术。
据悉,汽车通过摄像头、激光雷达和全球定位系统(GPS)收集到的数据,可以使研究人员能够捕捉到人类活动的视频片段,然后在三维(3D)计算机模拟中再现它们。在此基础上,科学家们创造了一个“生物力学启发下的循环神经网络”,用于对人类运动进行分类。
据研究人员称,他们通过利用循环神经网络预测距离汽车约50码处的一个或几个行人的动作及其未来位置,该网络相当于一个城市交叉路口的规模。汽车要想拥有必要的预测能力,需要利用循环神经网络深入研究人类动作细节,其中包括人类步态的节奏(周期性)、四肢的镜像对称性,以及走路时脚的位置对人体稳定性的影响。
密歇根大学机械工程助理教授Ram Vasudevan说:“此前在这一领域的研究通常只关注静态图像,并不关注人们如何在三维空间中运动。然而,如果这些汽车要在现实世界中运作和互动,我们需要确保对行人所在位置的预测与车辆的下一步走向不一致。行人的动作和他们遥望的地方可以告诉你他们的注意力水平程度,也能告诉你他们下一步即将做什么。”
大部分将自动驾驶技术提升至目前水平的机器学习算法,都涉及二维图像—即静态照片。如果一台电脑展示了数百万张的停车标志照片,最终它将能够在现实世界中实时识别出停车标志。然而,通过利用运行数秒的视频片段,系统可以研究视频片段的前半部分来进行预测,然后用后半部分来验证准确性。
最终,研究结果表明,这种新系统提升了无人驾驶汽车预测未来最有可能发生情况的能力,有利于提高自动驾驶汽车的安全性。