前方车辆静止AEB算法c++代码

前方车辆静止自动紧急制动（Automatic Emergency Braking, AEB）算法通常涉及计算机视觉、传感器数据处理以及决策支持技术。在C++编写这类算法的代码时，一般会用到深度学习库如TensorFlow C++ API，或者利用开源的机器学习库Dlib，PCL等。下面是一个简化版的伪代码示例，展示了如何检测障碍物并做出反应的基本流程：

#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <sensor_msgs/image_encodings.h>

// 假设我们使用OpenCV处理图像
cv::CascadeClassifier carDetector; // 定义车辆检测器
cv::Mat imgOriginal;
cv::Mat imgGray;

void aebAlgorithm(const sensor_msgs::Image& msg) {
    // 获取并转换图像
    imgOriginal = cv_bridge::toCvCopy(msg, "bgr8");
    cv::cvtColor(imgOriginal, imgGray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 检测车辆
    std::vector<cv::Rect> cars;
    carDetector.detectMultiScale(imgGray, cars);

    // 遍历检测结果
    for (const auto& car : cars) {
        if (isCarStopped(car)) { // 假设有一个函数检查车是否静止
            applyBrake(); // 执行刹车动作
        }
    }
}

bool isCarStopped(cv::Rect car) {
    // 这里可以采用更复杂的图像处理和分析，比如运动目标检测，结合速度信息判断车是否静止
    // ... 实现具体的静止判断逻辑
    return false; // 示例代码中省略了具体的判断逻辑
}

void applyBrake() {
    // 发送刹车命令给车辆控制系统
    // ... 实际上这里会有更复杂的控制逻辑和交互
}

int main(int argc, char** argv) {
    ros::init(argc, argv, "aeb_node");
    ros::NodeHandle nh;
    image_transport::ImageTransport it(nh);
    image_subscriber = it.subscribe("/camera/image_raw", 10, aebAlgorithm);
    ros::spin();
    return 0;
}