Подключаем библиотеки:

import rospy
import cv2 #OpenCV
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
from std_srvs.srv import Trigger
from pyzbar import pyzbar
import numpy as np

Создаём некоторые переменные:

rospy.init_node('flight')
bridge = CvBridge()
dict_flag = []
detect_flag = True
i = -1

Для реализации контроля полосы и нахождения машин, автобусов, нам понадобится библиотека OpenCV. Создаём скриншот с изображением с основной камеры для обработки с использованием OpenCV:

def lane_control():
    global dict_flag, i, detect_flag, detected_blue_bus
    cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(rospy.wait_for_message('main_camera/image_raw', Image), 'bgr8')
    filtered_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)

На данный момент, автобусы производятся в синем цвете. Поэтому, автобус у нас будет синего цвета.

Прописываем диапазоны цветов для автобуса и машины:

# Автобус
lower_blue = np. array([90, 60, 100])
upper_blue = np.array([119, 255, 255])
# Другие машины, допустим, цвет red
lower_red = np.array([160, 20, 50])
upper_red = np.array([190, 255, 255])

Данный скрипт требует больших вычислительных мощностей Raspberry Pi. Для ограничения работы скрипта, мы замедляем работу камеры до частоты 10 Гц (main_camera.launch):

<node pkg="topic_tools" name="cam_throttle" type="throttle" args="messages main_camera/image_raw 10.0 main_camera/image_raw_throttled"/>

Топик для камеры в этом случае необходимо поменять на main_camera/image_raw_throttled c main_camera/image_raw.

# car
frame = cv2.inRange(filtered_image, lower_red, upper_red)
cnt = cv2.findContours(frame, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
try:
    for c in cnt:
         moments = cv2.moments(c, 1)
         sum_pixel = moments['m01']
         if sum_pixel >= 100000:
             dict_flag[i][1] = [sum_pixel, int(moments['m10'] / sum_pixel), int(moments['m01'] / sum_pixel)]
             detected_red_car = True
             cv2.  drawContours(image_src, [c], 0, (0,255,255), 6)
except:
    pass
# bus
frame = cv2.inRange(filtered_image, lower_blue, upper_blue)
cnt = cv2.findContours(frame, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
try:
    for c in cnt:
         moments = cv2.moments(c, 1)
         sum_pixel = moments['m01']
         if sum_pixel >= 100000:
             dict_flag[i][0] = [sum_pixel, int(moments['m10'] / sum_pixel), int(moments['m01'] / sum_pixel)]
             detected_blue_bus = True
             cv2.drawContours(image_src, [c], 0, (0,255,0), 10)
except:
    pass
if detected_red_car == True:
    print("[DEBUG] detected car")
else:
    print("[DEBUG] No cars")

Данная программа будет определять машины по её оттенку. Вот что у нас в итоге получилось.

Вот примеры других цветовых диапазонов. Стоит подметить, что цветовые диапазоны вычисляются в HSV, а не в RGB:

# Красный в одном диапазоне
red_low1 = np.array([0, 40, 20])
red_high2 = np.array([14, 255, 255])
# Красный в другом
red_low2 = np. array([165, 40, 20])
red_high3 = np.array([180, 255, 255])
# Голубой
lower_blue = np.array([90, 100, 31])
upper_blue = np.array([119, 255, 190])
# Желтый
lower_yellow = np.array([17, 55, 55])
upper_yellow = np.array([32, 200, 200])
#...

Иногда надо использовать два значения HSV красного, т. к. они попадают под начало и конец диапазона HSV.

Данная программа будет только обнаруживать, выдавать отчет об объекте, рисовать контуры объектов. Если же мы захотим, чтобы выводить на LED-ленту нарушило ли ПДД данный объект, то можно добавить переменные и добавить функцию:

Led = { "red": [255, 0, 0], "blue": [0, 0, 255] }
count_led = 72 #Если же на вашей LED-ленте 72 светодиода, если 58 - ставьте значение 58
Led_full = [0]*count_led
def led_print():
    global count_led, Led_full
    set_effect(r=0, g=0, b=0)
    rospy.sleep(4)
    a = []
    for i in range(count_led):
        a.append(LEDState(i, Led[Led_full[i][0]][0], Led[Led_full[i][0]][1], Led[Led_full[i][0]][2]))
    set_leds(a)

Дополним функцию lane_control:

S = sum([ dict_flag[i][0] for j in range (len(dict_flag[i]))])
j, k = 0, 0
print(dict_flag[i][0][0])
for k in range(int(dict_flag[i][0][0]/S * count_led)):
    Led_full[k+j] = ["red", dict_flag[i][0][1], dict_flag[i][0][2]]
j+=k
k = 0
print(j, k )
for k in range(int(dict_flag[i][1][0]/S * count_led)):
    Led_full[k+j] = ["blue", dict_flag[i][1][1], dict_flag[i][1][2]]
j+=k
k = 0
print(j, k)
if abs(Led_full[0][1] - Led_full[count_led/2][1]) > 50:
    Led_full. sort(key=lambda Led_full: Led_full[1]) # сортировка по x    
else:
    Led_full.sort(key=lambda Led_full: Led_full[2]) # сортировка по y
print(Led_full)

После этого наша светодиодная лента будет обозначать нарушил ли данный объект ПДД или нет.

Но даже после такого количества кода, наш дрон не будет следовать за нарушителем. Давайте сделаем так, чтобы дрон мог преследовать нарушителя постоянно, чтобы он не мог скрыться с места нарушения. Создадим базовые значения

# Библиотеки
import tf
import tf2_ros
import geometry_msgs.msg
import tf2_geometry_msgs
import numpy as np
from geometry_msgs.msg import Vector3Stamped, Point, PointStamped
ar = "aruco_13" # ID нарушителя
tfBuffer = tf2_ros.Buffer()
listener = tf2_ros.TransformListener(tfBuffer)
l_z = 2 # Для будущего кода дальномера
def range_callback(msg):
    global l_z
    l_z = msg.range # Вывод Z по дальномеру
rospy.Subscriber('rangefinder/range', Range, range_callback)
def get_aruco_pose(frame_id): # Возвращает координаты, с помощью преобразование нового кадра
    global tfBuffer, listener
    try:
        trans = tfBuffer.
 
  lookup_transform(frame_id, ar, rospy.Time())
    except:
        return None
    pnt_l0 = tf2_geometry_msgs.do_transform_point(PointStamped(point=Point(x=0, y=0, z=0)), trans)
    l0 = np.array([pnt_l0.point.x, pnt_l0.point.y, pnt_l0.point.z])
    return l0
def get_body_pose(frame_id): # Возвращает координаты, с помощью преобразование нового кадра 
    global tfBuffer, listener
    try:
        trans = tfBuffer.lookup_transform(frame_id, "body", rospy.Time())
    except:
        return None
    pnt_l0 = tf2_geometry_msgs.do_transform_point(PointStamped(point=Point(x=0, y=0, z=0)), trans)
    l0 = np.array([pnt_l0.point.x, pnt_l0.point.y, pnt_l0.point.z])
    return l0
def remove_0_vel(vel): # Скорости полета в POSITION
    if np.linalg.norm(vel[:2]) < 0.045:
        vel[0] = 0
        vel[1] = 0
    return vel

Создадим функцию, которая будет производить весь этот полет. Для начала сделаем так, чтобы дрон находил нарушителя.

def follow_violator():
    z = 1.5
    navigate_wait(z=1. 5, speed=1, frame_id="body", auto_arm = True)
    rospy.sleep(2)
    set_effect(r=255, g=255, b=0)
    print("[DEBUG] started navigation")
    navigate_wait(x=0, y=0, z=z, speed=0.8, frame_id=ar, yaw=float('nan'), tolerance=0.2)

В итоге, мы написали код, но давайте сделаем так, чтобы он постоянно двигался за ним и улучшал его позиционирование.

    FRQ = 5
    r = rospy.Rate(FRQ)
    prev_vel = None
    prev_pa = None
    prev_t = rospy.get_time()
    st_t = rospy.get_time()
    d = 10
    # Вычисляет на сколько надо перемещаться, за счет изменения кадров (прошлого и нынешнего)
    while d > 1 or (rospy.get_time() - st_t < 0.5): 
        pb = get_body_pose("aruco_map")
        pa = get_aruco_pose("aruco_map")
        now = rospy.get_time()
        if prev_pa is None:
            if pb is None:
                r.sleep()
                continue
            navigate(x=pb[0], y=pb[1], z=z, speed=1, frame_id="aruco_map") # Снижение высоты к подлету к маркеру
            set_effect(r=150, g=0, b=255, effect='blink')
            prev_pa = pa
            prev_t = now
        else:
            if pb is not None:
                d = np.  linalg.norm(pb[:1]-pa[:1])
            if pa is not None:
                set_effect(r=150, g=0, b=255)
                vel = (pa-prev_pa)/(now-prev_t+0.0001)
                vel = np.clip(vel, -0.7, 0.7)
                vel = remove_0_vel(vel)
                if prev_vel is not None:
                    vel = vel*0.1 + prev_vel*0.1
                t = pa[:1] + vel[:1]*(0.1/FRQ)*2.7
                set_position(x=t[0], y=t[1], z=z, frame_id="aruco_map")
                prev_pa = pa.copy()
                prev_vel = vel.copy()
                prev_t = now
            else:
                navigate(x=pb[0], y=pb[1], z=z, frame_id="aruco_map")
                set_effect(r=150, g=0, b=255, effect='blink_fast')
                print("NO pa and vel")
        r.sleep()
    set_effect(r=255, g=150, b=0)
    z_st = 1.5
    st_t = rospy.get_time()
    z_vel = 0.35
    Z = z_st
    r = rospy.Rate(20)
    # Вычисляет на сколько надо изменить координату Z, за счет изменения кадров (прошлого и нынешнего) и времени 
    while l_z > 0.
  09:
        pb = get_body_pose("aruco_map")
        pa = get_aruco_pose("aruco_map")
        now = rospy.get_time()
        if prev_pa is None:
            set_position(x=0, y=0, z=-0.01, frame_id="body")
            set_effect(r=255, g=150, b=0, effect='blink_fast')
            print("NO prev_pa")
            prev_pa = pa
            prev_t = now
        else:
            if pb is not None:
                d = np.linalg.norm(pb[:1]-pa[:1])
            if pa is not None:
                set_effect(r=255, g=150, b=0)
                if np.linalg.norm(pa - prev_pa) < 0.0001 and prev_vel is not None:
                    vel = prev_vel.copy()*0.97
                else:
                    vel = (pa-prev_pa)/(now-prev_t+0.0001)
                if l_z > 0.5:
                    vel = np.clip(vel, -0.7, 0.7)
                else:
                    vel = np.clip(vel, -0.5, 0.5)
                vel = remove_0_vel(vel)
                if np.linalg.norm(vel[:1]) < 0.02 and d <= 0.07:
                    Z = -(rospy.  get_time()-st_t)*(0.1) + z_st
                else:
                    Z = -(rospy.get_time()-st_t)*z_vel + z_st
                t = pa[:1] + vel[:1]*(0.1/FRQ)*2.2
                set_position(x=t[0], y=t[1], z=Z, frame_id="aruco_map")
                prev_pa = pa.copy()
                print("Z = ", Z)
                prev_vel = vel.copy()
                prev_t = now
            else:
                set_position(x=0, y=0, z=-0.01, frame_id="body")
                set_effect(r=255, g=150, b=0, effect='blink_fast')
                print("NO pa and vel")
        r.sleep()

Вывод: мы написали довольно короткий, для поставленных перед ним задач, код. Данный код фиксирует правонарушение, регулирует вариативность определения транспортного средства и совершает преследование нарушителя

Ужасы выделенной полосы Статьи СПБ.АВТО

Если честно, столкнувшись с обширным потоком жалоб от автомобилистов и проведя транспортное обследование нововведения, показалось, что в понимании КРТИ выделенная полоса для общественного транспорта – это лишь нарисовать разметку и поставить знаки. Но, как выяснилось позже… не показалось.

Также обследование показало, что не было сделано элементарного – не скорректированы фазы работы светофорных объектов на дорогах, попавших под выделение полос. А что такое неотрегулированные светофоры при сокращении движения с трёх полос до двух? Да это попросту полное убийство трафика. И знаете, это не единственная проблема. Ну, да обо всём по порядку.

Начнем, пожалуй, с проспекта Маршала Блюхера. Есть там один очень напряженный перекресток с Кушелевской дорогой, на котором много машин, следующих от Кантемировской улицы, поворачивают налево. Для этого ранее была разработана и реализована вполне разумная схема, разрешающая поворот на Кушелевскую дорогу с двух полос. Что же мы увидели, когда крайняя правая стала выделенной? Правильно, поворачивающие полностью заперли движение прямо, так как знаки остались теми же, а одну полосу просто отрезали. Да, движение прямо не такое интенсивное, как налево, но оно есть, и в час-пик составляет довольно-таки серьезный массив.

Кстати, по этой проблеме мы уже обратились в Дирекцию по организации дорожного движения. И мало того, что выделенная полоса будет в этом месте прервана, для того чтобы пустить обычный транспорт вперёд, так еще и сделают коррекцию работы светофорного объекта, примерно, на 15 секунд.

Вторая проблема на том же перекрёстке, но если ехать от Лабораторного проспекта в сторону Петроградской стороны. Посмотрите фотографии. Знаки начинаются, выделенная полоса идёт, полоса заканчивается, а знаки нет. Чем руководствоваться водителям в данном случае? Правильно, знак у нас в стране имеет приоритет над разметкой, а следовательно, все, кто перестраивается в правую полосу – нарушают правила дорожного движения. Конфуз.

Далее перемещаемся к Кантемировскому мосту. На нём тоже есть выделенные полосы. Кто-то может вспомнить период времени, когда на мосту нет пробки при повороте на набережные? Ну, разве что, глубокой ночью или в совсем непопулярное время. В небольшой затор можно встать в будний днём, а в час-пик там и вовсе проблема, особенно при съезде на Выборгскую набережную, в нарушение ПДД поворот осуществляется вторым и третьим рядом. И как в таких условиях будет проезжать автобус? Он постоянно будет заперт хвостом от транспорта, который захочет повернуть по всем правилам. И вообще лишается всех шансов проехать, если поворачивать там будут, как и прежде, с двух-трёх рядов.

Напомните, сколько маршрутов общественного транспорта поворачивает с моста на одну из набережных? Мы с коллегами насчитали… ноль! Так и зачем им там полоса, если основная задача автобуса для ускорения движения, попасть, желательно, в крайнюю левую полосу! Однозначно, убирать! Более того, после обследования можем рекомендовать городским властям введение реверсивной полосы на данном участке, аналогично, как это реализуется (надеемся, скоро завершится) на Большеохтинском мосту.

Ну, и на последок, Ленинский проспект. Особенно, обострилась проблема для жителей новостроек, которые расположены за проспектом Маршала Жукова в той части, что ближе к заливу. Большие высокие дома построили, все хорошо, а вот мест для парковки личного транспорта категорически не хватает. Раньше хоть как-то спасались размещением машин на Ленинском проспекте, а теперь… на выделенную полосу машину не поставишь, и весь этот транспорт перемещается, куда? Правильно, на газоны и тротуары во дворах. Замечательная картина.

В первую очередь ситуация вызывает опасения на перекрестках (при движении от Ополчения до Героев): 
1) Ленинский проспект – проспект Народного ополчения – много машин выполняет левый поворот (поворот разрешен из 2х полос и довольно короткий). Хорошо что не стали делать выделенную полосу тут (пока). Тем не менее, три полосы могут ехать прямо и при проезде перекрестка они попадают в три полосы одна из которых для ОТ.

2) Ленинский проспект – улица Зины Портновой (бывает, нарушают и поворачивают из двух рядов). При новой разметке, если машины будут поворачивать налево и направо одновременно – опять же автобусам надо перестраиваться в средний ряд.

3) «Пробочная» схема для автобусов на Кронштадтская площади (вроде бы движутся в крайнем правом, а должны ехать прямо – значит будут перестраиваться левее + очень часто (постоянно) из левого ряда (он только для поворота на проспект Стачек) едут прямо, пересекая площадь. В месте складываются регулярные аварийные ситуации. Лишнее перестроение автобуса (не заблаговременное) приводит к пробке – под него будут лезть все, кому направо, или он будет пропихиваться в пробку.

4) Ленинский проспект – проспект Маршала Жукова – часть машин будет поворачивать направо, на Жукова – это будет тормозить автобусы. Много кто на этом перекрестке поворачивает налево из двух рядов (очень любят это делать маршрутки), тем самым окончательно блокировав проезд прямо.

Дополнительно, хотелось бы разобраться с вопросом стоянки коммерческого маршрутного транспорта у станции метро Ленинский проспект. Он размещается на выделенных полосах, стоит там подолгу, блокирует общественный транспорт. Нужно наводить порядок. Картина хорошо видна в самом конце ролика:

Аналогичная ситуация у станции метро Лесная:

Вы можете подумать, что они в очереди и вот-вот уедут и ничего страшного, ан нет:

Своим видом и позой мужчина показывает, что уезжать в ближайшее время он никуда не планирует…

В заключение, рассмотрим еще одну интересную ситуацию. Периодически в СПБ.АВТО скидывают фотографии общественного транспорта, который движется не по выделенной полосе, хотя она и свободна, а вместе со всеми в потоке. Странная ситуация. Видимо, водителям нужно еще привыкнуть к этому новшеству, а может они и сами не понимают, зачем это нужно.

Мы прекрасно понимаем, что для того, чтобы избавить город от пробок, повысить его транспортную эффективность, обеспечить привлекательность общественного транспорта, необходимо реализовать целый комплекс мероприятий, не всегда популярных и выгодных для такой категории, как автомобилисты. Однако, мы требуем, чтобы при реализации тех или иных мер, тщательным образом профессионалами разрабатывался и продумывался проект, проверялась схема организации дорожного движения, учитывался трафик и рассматривались различные последствия от того или иного решения, дабы минимизировать их вред. Я уж не говорю о том, чтобы привлекать общественность хотя бы к изучению того, что планируется сделать, ведь посторонний и свежий взгляд всегда полезен и пойдет только на пользу.

А сейчас вынужден констатировать лишь одно, то что сделано на Ленинском, Блюхера и Кантемировской – это тихий ужас, нуждающийся в скорейшем исправлении, пока люди не вернулись из отпусков.

В связи с вышеозвученным, а также аккумулируя все жалобы и обращения автомобилистов, предлагаем Комитету по развитию транспортной инфраструктуры Санкт-Петербурга: 

1. Произвести корректировку режима всех светофорных объектов, попавших в зону с новыми выделенными полосами для общественного транспорта.

2. Устранить недостатки, указанные в данной статье, а именно разобраться со знаками начала и прекращения выделенной полосы для общественного транспорта, разметкой, а также количеством полос на ключевых перекрёстках.

3. Предложить автомобилистам, осуществлявшим стоянку на Лениском проспекте, достойную альтернативу, взамен убранных парковочных мест на проспекте.

4. Убрать выделенную полосу для общественного транспорта на Кантемировском мосту, а также рассмотреть возможность введения на мосту реверсивного движения, беря за основу опыт реверсивного движения, организуемого на Большеохтинском мосту.

5. Решить проблему стоянки коммерческого маршрутного транспорта у станции метро Ленинский проспект и станции метро Лесная.

За помощь в подготовке статьи благодарим: Кирилла Авдюхова, Виталия Витальевича, Влада Сахарова, Илью Марковкина и десятки неравнодушных автомобилистов, отправлявших фотографии и жалобы.

Что такое Lane Assist? | carwow

Современные автомобили оснащены высокотехнологичными средствами помощи водителю, и выяснить, что делают некоторые из этих систем и стоит ли на них тратить деньги, может быть непросто.

Lane Assist предлагается на многих современных автомобилях и, как следует из названия, помогает удерживать автомобиль на своей полосе движения. Многие аварии на открытой дороге происходят из-за того, что водители устали или временно отвлеклись и съезжают со своей полосы движения.

Системы помощи при движении по полосе отслеживают положение автомобиля на дороге, обнаруживают, не покидает ли водитель непреднамеренно свою полосу движения, и реагируют либо предупреждениями, либо активным возвращением автомобиля в полосу движения.

Объяснение оценок Euro NCAP

Просто чтобы держать вас в напряжении, у каждого производителя есть свое название для этого, Audi и VW называют его просто «Помощь в полосе», Mercedes немного приправляет его и называет «Активное удержание в полосе движения». Assist», а BMW принимает более строгий тон со своим тегом «Предупреждение о выходе из полосы движения». Независимо от используемых названий, все системы помощи при движении по полосе делают одно и то же, читайте дальше, чтобы узнать, нужна ли она вам в вашем следующем автомобиле.

Как работает Lane Assist?

Lane Assist использует камеру, обычно установленную в верхней части ветрового стекла, для точного позиционирования автомобиля в центре своей полосы движения.

Если система обнаружит, что вы отклоняетесь от своей полосы движения, она предупредит вас звуковым предупреждением, вибрацией рулевого колеса, сигнальной лампой или комбинацией всех трех способов. Большинство систем лучше всего работают на автомагистралях, и стоит отметить, что плохая погода или плохая видимость могут ограничить их эффективность.

А как насчет активного ассистента движения по полосе?

Активный ассистент движения по полосе будет активно вмешиваться, чтобы вернуть автомобиль на курс. Это делается либо путем управления рулевым управлением, либо с помощью тормозов, чтобы вернуть автомобиль на свою полосу движения.

Некоторые системы помощи при движении по полосе более продвинуты, чем другие, с возможностью временного отключения, когда индикаторы используются перед сменой полосы движения, или обнаруживать, когда автомобиль движется с энтузиазмом и помощь при движении по полосе не требуется.

Все активные системы помощи при движении по полосе требуют, чтобы водитель постоянно держал руку на рулевом колесе, иначе система отключится. Это сделано для того, чтобы водитель не отвлекался от дороги впереди.

Проблемы с ассистентом движения по полосе?

Поскольку системы помощи при движении по полосе полагаются на данные, поступающие от камеры и других датчиков, они могут быть сбиты с толку необычным расположением дорог или блеклой или затемненной дорожной разметкой, что означает, что водитель может быть ложно предупрежден о выезде за пределы полосы движения.

В крайних случаях активные системы помощи при движении по полосе могут привести к тому, что автомобиль отклонится от курса из-за неправильного чтения дорожной разметки. Сильный дождь и снег могут ограничить работу системы, а также грязь или грязь на объективе камеры. В этих случаях большинство систем помощи при движении по полосе предупредят вас об этом факте и не будут работать, пока камера не будет очищена или погода не улучшится. Большинство систем также не работают на скорости ниже 35-40 миль в час, поэтому вы не сможете использовать их в городе.

Автомобили с системой помощи при движении по полосе

Первая система помощи при движении по полосе, как мы ее знаем, была представлена ​​Mercedes на своих европейских грузовиках Actros в конце 1990-х годов, а Nissan, Toyota и Honda предлагали системы помощи при движении по полосе на различных легковых моделях в начале 2000-х, но в основном ограничивается японским рынком.

Компания Citroen первой предложила помощь при движении по полосе в Европе на своих моделях C4 в 2005 году, и теперь почти каждый крупный производитель предлагает ту или иную форму помощи при движении по полосе на своих автомобилях. Многие более дорогие модели таких брендов, как VW, Hyundai, Ford, BMW и Mercedes, также имеют более совершенные активные системы помощи при движении по полосе в стандартной комплектации или в качестве опции.

Чтобы узнать, есть ли в интересующем вас транспортном средстве ассистент движения по полосе в стандартной комплектации, самый быстрый способ — зайти в раздел отзывов carwow и посмотреть. Здесь вы сможете увидеть, какие комплектации предлагают его в стандартной комплектации.

Как правило, бюджетные автомобили начального уровня, такие как Dacia Sandero, не будут предлагать систему помощи при движении по полосе, но модели среднего класса, такие как Volkswagen Polo, имеют ее в некоторых комплектациях. Популярный представительский седан, такой как BMW 3 серии, будет иметь более продвинутую активную систему помощи при движении по полосе в качестве стандартной комплектации.

Стоит ли ассистент движения по полосе?

Система помощи при движении по полосе обычно входит в пакет безопасности, а это означает, что она связана с другими опциями, что увеличивает цену. Конечно, если безопасность является вашей самой важной заботой, то это бесценный вариант, который в первую очередь помогает снизить вероятность несчастного случая.

Если вы проводите большую часть своего времени за рулем по городу или со скоростью ниже 40 миль в час, то преимущества системы помощи при движении по полосе могут оказаться нецелесообразными, хотя, если вы приобрели модель премиум-класса, она уже может быть установлена ​​в стандартной комплектации. Если нет, то лучше потратить деньги на что-то более актуальное, например, на помощь при парковке, которая может сделать парковку намного проще. Если вы проводите много времени на автомагистрали, система помощи при движении по полосе может сделать ваше путешествие менее напряженным и более безопасным.

Часто задаваемые вопросы о системе Lane Assist

Можно ли отключить Lane Assist?

Да. В каждом автомобиле есть способ отключить ассистент движения по полосе либо с помощью кнопок на рулевом колесе или приборной панели, либо путем доступа к настройкам безопасности на многофункциональном информационном дисплее.

Некоторые системы предлагают различные уровни вмешательства, если вы находите настройки по умолчанию слишком навязчивыми или недостаточно отзывчивыми. Большинство систем включатся по умолчанию, как только вы снова заведете машину.

Могу ли я дооснастить свой автомобиль системой помощи при движении по полосе?

Технически да. Существуют комплекты вторичного рынка, которые вы можете установить на свой автомобиль, но они не будут так глубоко интегрированы с остальными системами безопасности автомобиля, как если бы они были установлены производителем.

Попытка добавить систему помощи при движении по полосе в базовую модель, которая могла иметь ее в качестве опции, когда новая также не является прямой, может потребоваться перекодирование программного обеспечения и дополнительная проводка.

Вы либо должны быть очень технически подкованы, чтобы установить его самостоятельно, либо вам нужно будет заплатить кому-то, кто сделает это за вас. В любом случае, установка системы послепродажного обслуживания на ваш автомобиль может оказаться более хлопотной, чем стоящей

Включает ли адаптивный круиз-контроль помощь при движении по полосе?

Эти две системы можно найти в автомобилях независимо друг от друга, но большинство производителей объединяют эти и другие системы безопасности в пакеты. Например, у Honda есть пакет Sensing Suite, а Subaru называет свой комплектный пакет EyeSight.

При совместном использовании адаптивный круиз-контроль и активный ассистент движения по полосе помогут вашему автомобилю двигаться по правильной полосе движения с заданным ограничением скорости, сохраняя при этом безопасную дистанцию ​​до более медленных транспортных средств впереди.

Работает ли ассистент движения по полосе в снегу?

Системы помощи при движении по полосе полагаются на одну или несколько камер и датчиков для обнаружения дорожной разметки и разметки. Если эти системы будут занесены снегом, то они не смогут правильно функционировать.
В этих случаях обычно появляется предупреждение, предупреждающее водителя о том, что система помощи при движении по полосе недоступна.

Очистка линз камеры (обычно расположенных по центру в верхней части ветрового стекла) от снега или мусора должна решить проблему.

Купите новый автомобиль (и продайте старый) с помощью carwow

Просмотрите обзоры новых автомобилей carwow, чтобы найти автомобиль с требуемыми передовыми системами безопасности, а затем ознакомьтесь с последними предложениями на выбранную вами модель через carwow.

Получите помощь в выборе следующего автомобиля

Сеть надежных дилеров предложит вам свои лучшие предложения. Вам не нужно торговаться или договариваться, и вы можете сравнить свои предложения в одном месте, даже не выходя из дома.

Ознакомьтесь с последними предложениями по продаже новых автомобилей

Если вы думаете о продаже своего старого автомобиля, вы также можете сделать это через carwow. Опять же, сеть дилеров приедет к вам со своими лучшими предложениями для вашего автомобиля — без торга, без стресса, и цена, которую вам предложат, — это цена, которую вы получите. Дилер произведет оплату и заберет ваш автомобиль.

Продайте свой автомобиль с carwow

Что такое технология Lane Assist и как она работает?

Водители сворачивают с полосы движения по многим причинам: усталость, невнимательность, проблемы с видимостью и т. д. Из-за этого смещение полосы движения приводит к тысячам аварий в год. Технология Lane Assist — это функция безопасности, которая может полностью исключить смещение полосы движения в будущем. Хотя эта технология существует уже некоторое время, в последнее время она улучшилась до уровня, близкого к автономности, при определенных условиях. В эпоху отвлекающих факторов автомобили с системой помощи при движении по полосе делают дороги значительно более безопасными.

Что такое Lane Assist?

Таким образом, существует три типа помощи при движении по полосе. Первый — самый старый и представляет собой просто систему оповещения. Эта технология отслеживает ваше положение на полосе движения и предупреждает вас, когда вы отклоняетесь от курса. Предупреждение можно услышать как звон, увидеть как свет на приборной панели или даже почувствовать как вибрацию рулевого колеса.

Помощь в удержании полосы движения — более интеллектуальная функция. Если вы начнете пересекать полосу без сигнала поворота, эта технология мягко вернет ваш автомобиль обратно в полосу.

Наиболее продвинутая функция — помощь при движении по полосе. Эта технология не только удерживает вас внутри дорожки, но и сосредотачивает вас на ней.

Как это работает

Технология Lane Assist основана на сенсорном вводе от камеры выезда из полосы движения, инфракрасных датчиков и лазеров. Чаще всего камера находится в передней части автомобиля или в зеркале заднего вида. Однако в некоторых моделях камера установлена ​​сзади автомобиля.

Камера в режиме реального времени обрабатывает и кодирует линии на дороге в визуальные данные, которые может считывать бортовой компьютер. Этот компьютер мгновенно отправляет команды исполнительным механизмам, которые предупреждают водителя или направляют транспортное средство обратно между линиями.

Поскольку камера использует визуальный ввод, система бесполезна при ухудшении зрения. Это могло произойти из-за дождя, снега, листьев или плохо окрашенных или выцветших дорожных покрытий. По этой причине вы не можете полагаться только на технологию Lane Assist.

В нашем арсенале автомобили с технологией Lane Assist

У нас в LeSueur Car Company есть много автомобилей, оснащенных новейшей технологией Lane Assist.

Некоторые из этих транспортных средств включают:

• 2019 Mini Clubman

• 2019 Фиат 124 Паук

• Фольксваген Джетта SE

  2019 года

• 2018 Subaru Outback Touring

• 2018 Тойота Королла ЛЭ

• 2018 Ауди SQ5

• 2018 Ниссан Кикс

• Hyundai Sonata Limited 2018

• 2018 Форд Фьюжн Энерги

• 2018 Форд Фьюжн Гибрид

• Лексус РХ 350 2017

Реальность беспилотных транспортных средств — это вопрос не «если», а «когда»; и технология помощи при движении по полосе — огромная часть этой головоломки.