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针对L3级自动驾驶车辆所配备的77 GHz长距毫米波雷达和中距毫米波雷达在感知识别中的主要问题进行了分析,并对毫米波雷达与整车系统适配过程中存在的两类问题提出了解决措施。一是在毫米波雷达与整车系统的适配过程中,需考量车身材质和形状对其回波的干扰;二是结合车速、应用场景对雷达输出信息进行滤波,减少虚警和误报,使雷达系统获得更稳定、准确的感知结果。 相似文献
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毫米波雷达是当前智慧公路中路侧感知系统的重要组成部分,在交通流运行态势感知与智能管控、车路协同与自动驾驶中广泛应用。然而,车辆与毫米波雷达之间的相对位置、相对姿态的变化会对雷达信号回波及点云分布产生影响,导致雷达对车辆的感知结果出现偏差,进而影响交通系统的管控决策。分析毫米波雷达感知精度的空间特征,对于指导毫米波雷达在智慧公路中的应用至关重要。为此,基于毫米波雷达的感知原理,综合考虑毫米波雷达信号处理与点云数据处理2个阶段中的感知误差来源,通过数值仿真与实测试验相结合的方式对目标在不同位置与姿态下毫米波雷达的感知精度特征进行分析与验证。研究表明:雷达纵向感知精度主要受到与车辆相对位置的影响,当车辆与雷达纵向距离小于30 m或大于200 m时,车辆位置感知结果会向车头或车尾方向显著偏移,相应产生的纵向感知误差通常超过0.5 m;雷达横向感知精度主要受到车辆横向位置及相对姿态的影响,当车辆横向位置偏离雷达中心光束超过5 m或车辆行驶的航向角超过40°时,车辆位置感知结果会向车身侧向偏移,相应产生的横向感知误差通常超过0.5 m。得到的影响因素分析结果,可进一步为智慧公路场景中毫米波雷达感知... 相似文献
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自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况。针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能。通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN通信报文解析程序,分析毫米波雷达和视觉传感器特性等,完成了对雷达和视觉信号的采集及处理,实现了感知系统目标级融合。并在巡航和跟车工况下进行离线仿真,验证了目标级融合方案能够有效地提高感知系统的准确性和合理性。 相似文献
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车载毫米波雷达是智能驾驶环境感知系统中重要的传感器,为实现车载毫米波雷达目标跟踪的稳定性、实时性和精确性,本文设计了一种基于联合概率数据关联(JPDA)的雷达目标跟踪算法,并提出了一种对传统JPDA算法的改进方式,该方式考虑了车载毫米波雷达运行的实际工况,通过改进点迹的选取方式以及利用生命周期理论简化关联事件的生成两个步骤,对传统JPDA算法进行了简化,解决了传统JPDA算法在密集目标环境下的组合爆炸问题,以及毫米波雷达虚警和漏检带来的数据不连贯、不稳定问题,实现了跟踪的稳定性和实时性;同时本文采用常加速度模型结合Kalman滤波对雷达目标运动状态进行了估计,解决了前后帧雷达目标运动状态不连续以及雷达信息中的噪声问题,实现了跟踪的精确性。实验结果表明:在复杂交通环境下,该毫米波雷达跟踪算法相较于传统JPDA算法,运算速率提升了50. 5%,稳定性提升了78. 46%。 相似文献
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伴随着汽车电子科技的发展,汽车雷达已经发展成为主动安全系统中不可或缺的重要技术。丰田国王的“侧前方预防碰撞安全系统”作为新一代汽车雷达的代表。更是展示出了其毫米波雷达的绝对优势。侧前方预防碰撞安全系统共有三个毫米波雷达(全车共有四个毫米波雷达),除了原来用于检测前方车辆的毫米波雷达之外,还在保险杆的左右侧安装了侧前方用毫米波雷达,从而扩大了检测范围。 相似文献
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伴随着汽车电子科技的发展,汽车雷达已经发展成为主动安全系统中不可或缺的重要技术。丰田国王的“侧前方预防碰撞安全系统”作为新一代汽车雷达的代表。更是展示出了其毫米波雷达的绝对优势。侧前方预防碰撞安全系统共有三个毫米波雷达(全车共有四个毫米波雷达),除了原来用于检测前方车辆的毫米波雷达之外,还在保险杆的左右侧安装了侧前方用毫米波雷达,从而扩大了检测范围。 相似文献
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智能网联汽车强调对网络技术及现代通信技术的应用,能够通过车载传感器、控制器及执行器来完成驾驶,并最终实现无人安全驾驶。智能网联汽车的发展及应用能够减少驾驶人员的疲劳感,为驾乘人员提供更加舒适的出行体验。而毫米波雷达指的是工作在毫米波波段的雷达,其具有探测距离远、可靠性高、全天候工作等优势及特点,能够对外界环境进行感知,将其应用到智能网联汽车中,能够有效提高出行的安全性。基于此,研究了智能网联汽车中毫米波雷达的应用情况,以期能够帮助有关单位及人员进一步改进自身工作,提高毫米波雷达的应用水平,促进智能汽车领域的发展。 相似文献
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《汽车电器》2021,(7)
随着人工智能技术的发展,汽车智能驾驶技术日渐成熟和完善,高精定位、前视摄像头、毫米波雷达和高精地图可以高效地保障车辆安全可靠地行驶。但是在遇到高楼林立的城市路段、峡谷、隧道等路况,定位信号会变得薄弱甚至丢失;又如在迎着太阳行驶的路上,强光会导致前视摄像头过曝光而功能降低,导致无法分辨车道线、道路边界及障碍物等,智驾感知能力降低、安全风险增大。汽车自身多种冗余感知模块的应用可以较好解决上述这类问题,通过采集三轴六向加速度和航向角信息,融合离散系统方式和欧拉公式等算法,嫁接毫米波雷达测距和高精地图的全局坐标系位置,智驾系统可以在一定时间内推演航迹路线,鲁棒性强、安全性高。 相似文献
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交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一,可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑,是践行“交通强国”战略的基石。目前,常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等,但这些单一的交通信息感知设备普遍存在信息感知不全面、精度不高的问题。本文研究基于雷达与视频融合的交通信息感知技术,将毫米波雷达和视觉传感器两者的检测数据有机融合,从而实现大范围、精准而全面的交通信息感知,以期为交通的智能化、信息化发展奠定基础。 相似文献
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随着ADAS系统在汽车领域的普及,基于角毫米波雷达的ADAS系统由于其成本低、环境适应能力强被广泛应用。其中,使用角毫米波雷达的盲区监测系统能够有效辅助驾驶员对车辆周围环境的感知。根据24GHz角毫米波雷达的特性,使用2个角毫米波雷达对驾驶员盲区进行辅助监控,建立基于角毫米波雷达的盲区监测系统。而毫米波雷达输出目标存在一定的误检,文章使用角毫米波雷达连续5帧数据,建立反馈目标值运动模型,对目标位置数据进行更新,使用K-means算法对检测目标数据进行聚类,使用聚类结果判断检测目标是否真实存在,以消除毫米波雷达的误检,从而实现角毫米波雷达的目标筛选。 相似文献
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融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2021,(7)
针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果表明:该方法可实时检测跟踪前方车辆,具有比融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测方法更好的可靠性与鲁棒性。 相似文献
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该文阐述了城市越江隧道是社会公众产品,确保市民的安全出行是管理隧道的首要任务。隧道安全运行要达标,必须规避不安全因素,强化多方协同保障隧道安全畅通。在城市公共设施的管理养护过程中,隧道养护单位要在保证隧道安全畅通中采取相应的措施,必须坚持以人为本,坚持标准化、专业化、机械化、信息化、精细化管理,做到:运行管理全过程,养护维修全寿命(全天候),信息管理全方位,安全管理全覆盖,应急管理全响应。从而达到有效提升设施的安全运行水平,努力为城市的公共安全保驾护航。 相似文献