零转速探头延长电缆1771-NIS

零转速探头延长电缆  1771-NIS

零转速探头延长电缆  1771-NIS

零转速探头延长电缆  1771-NIS

Siemens 6EV 3053-OEC 

Drive sk1300/3 

Bosch PC 400/600 PC400/600 047269-105 

ABB LC 440tc r0010 

Sew Movitrac MC07B0055-3-4-00 

Knife Griesheim FP 163 fp163 6902344 

Sew-Eurodrive EDRs 71S4/FG/2GD/KCC/TF/AL

Sew Eurodrive Movitrac 31c005-503-4-20

Mannesmann Rexroth 4weh 10 ea42/6ag24nz4 + 4we 6 ja53/ag24nz4 

Festo dnc-80-320-ppv-a-kp

FCI Fluid Components 018392-170600N 

Neugart Planetary Gear WPL 90-10 op:2

Festo dgc-k-63-400-ppv-a-gk

基于机器视觉的辅助驾驶系统旨在提高驾驶员的环境感知能力，通过辅助系统监测外界环境，并在非安全情况及时向驾驶员发出预警，从而使人—车—路系统更加稳定、安全、可靠，提高汽车的安全性能。

开发基于机器视觉的辅助驾驶系统时，需要面对以下难点：

（1）系统算法复杂，代码繁多。机器视觉主要是借助摄像头采集外界信息并将其转换为数字图像信号进行处理，面对不同的外界环境和检测目的，致使系统需要处理的针对点不一样，因此，使得整个系统在算法方面异常复杂，开发过程缓慢。

（2）测试环境要求苛刻。在系统开发后期，测试其性能并进行整改是整个研发过程中的关键步骤之一。相比较于其他汽车电子产品，基于机器视觉的辅助驾驶技术产品在测试时需要考虑两点因素：，实车试验时，驾驶员的安全是否能够得到保障；第二，测试过程需要有效、可信、可从复，便于及时发现问题并进行整改。

在开发基于机器视觉辅助驾驶系统过程中，如果能把上述难题顺利解决，将为以后基于机器视觉的辅助驾驶技术产品研发做好铺垫，提高辅助驾驶技术产品的开发效率，促进辅助驾驶技术产品早日投入量产，终提高汽车的安全性能。