基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪

车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

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。     

基于核相关滤波和运动模型的多目标轨迹跟踪

在自动驾驶系统中,基于视觉的车辆前方多目标检测和轨迹跟踪能够为前方目标的姿态估计、行为分析提供有效信息。针对协同运动信息和核相关滤波跟踪信息的多目标跟踪的不足,使用卷积神经网络YOLOv2检测目标,提出了融合核相关滤波和目标运动信息的多目标轨迹跟踪方法,目的是将运动信息融入到图像特征跟踪容器中,优化运动模型,减少环境噪声造成的目标跟踪丢失、偏离。提出了基于运动信息改进核相关滤波跟踪尺度不变性算法。建立了多目标的检测跟踪容器,提出了结合目标属性、重合度、运动状态、跟踪状态的多目标匹配方法。实验表明,本文算法能够实现一定场景下的多目标的持续实时轨迹跟踪,平均有效跟踪率为92.5%。     

面向高级辅助驾驶雷达和视觉传感器信息融合算法的研究

为提高高级辅助系统对车辆前方环境识别的准确性,提出一种基于雷达和视觉传感器信息融合的目标识别方法。雷达与视觉融合算法是基于决策级的雷达与视觉检测目标,在世界坐标系中进行目标时间空间对准、数据关联匹配、滤波,最后根据应用功能输出融合目标信息。结果表明该算法具有较强的环境适应性和准确率,弥补了单一传感器在目标识别中的不足。     

基于多传感器信息融合的车辆目标识别方法

鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法。该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行观测值匹配。再应用联合概率数据关联(JPDA)算法进行数据融合,建立系统观测模型与状态模型,从而实现了基于信息融合的目标识别。试验验证结果表明,该方法基于雷达与摄像头数据,可实现目标的准确识别与定位,其工程适应面更广。     

基于多传感器的军用车辆前方目标提取和融合算法研究

在目标车辆识别算法中,通常采用单一传感器作为感知器件。不论是摄像头还是雷达,都因为自身缺陷导致识别出的目标不准确,给ADAS系统的决策控制带来困难。文章提出了一种基于视觉传感器和毫米波雷达相融合的目标识别算法。该算法利用多传感器信息融合技术,按照本车道前方最危险目标(CIPV)的原则,并结合滤波原理,对目标车辆进行识别、提取和跟踪,以剔除无效目标,保留唯一、有效、可靠、稳定的目标,为ADAS系统的决策控制提供依据。     

基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测

针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点,本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首先利用分层聚类算法对雷达数据进行处理,过滤无效目标;利用改进的YOLO v2算法降低漏检率,提高检测速度;然后运用目标检测交并比和全局最近邻数据关联算法实现多传感器数据融合;最后基于扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,而得出最终结果。实车试验结果表明,该方法的车辆识别效果优于单一传感器,且在多种路况下识别效果良好。     

基于检测无迹信息融合算法的多传感融合方法

针对单一传感器对目标车辆识别准确率低的问题,提出一种基于毫米波雷达和摄像头信息融合的目标跟踪方法,同时,基于扩展信息融合(EIF)和无迹信息融合(UIF)原理建立了检测无迹信息融合(CUIF)算法,对多传感器信息进行融合。CUIF算法采用分布式融合结构,将来自不同传感器的轨迹相互关联并融合以获得目标轨迹,并利用分布式检测系统对获取的传感器延迟信息进行实时系统状态补偿,从而解决了单传感器信号延迟、丢包等问题。通过CarSim与Simulink联合搭建仿真和试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明,CUIF算法的目标丢失率比EIF和UIF减少了10%以上,它将时间延迟缩短至5 ms,满足系统对实时性的要求。     

面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器，难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性，设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案，该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先，考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多，方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度，结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门，实现关联门的自适应调整，减少关联杂波的干扰。其次，结合传感器的配置与特性，对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准，按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式，进行局部航迹融合。最后，为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性，分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上，融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确，融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升；实车试验证明，该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息，能基本正确地跟踪目标和估计航迹；融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内，且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

基于多特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法研究

针对高速路车辆移动速度快、检测器易出现漏检和误检、目标相互遮挡等问题,提出一种基于多种特征融合的高速路车辆多目标跟踪算法。检测器获取每帧目标检测框后,采用HSV颜色直方图和HOG直方图建立目标外观模型,通过卡尔曼滤波建立目标位置模型和尺寸模型,融合多种特征模型构建相似性度量矩阵,并利用二分图匹配解决在线数据关联问题。在KITTI车辆数据集和自采的高速车辆数据集上将该算法与若干经典算法进行比较,结果表明,该算法在跟踪正确率和跟踪速度上明显提升。     

基于视频的单车道车辆逆行检测方法

针对城市单车道车辆逆行违章检测问题,研究了基于视频的单车道车辆逆行违章自动检测方法。使用背景差分法进行车辆检测;用 Harris角点特征补充Mean-shift算法的颜色特征,提高车辆跟踪精度,以此得出被跟踪车辆的运动轨迹;通过计算机对运动轨迹进行分析,自动地判断其是否为逆行。从逆行检测正确率和计算量两方面进行了对比实验,实验结果表明,该方法对车辆逆行检测效果良好。车辆平均逆行识别率达到约87.55%,与对比方法基本相当;在计算时间方面,文中方法平均每帧计算时间比对比方法少约1956ms,更具快速性。      

视觉检测在车辆尺寸测量上的应用

设计了一套非接触在线检测系统,该系统基于近景摄影测量原理,与传统测量方法相比,它可以快速地对目标车辆的长宽尺寸进行非接触检测。利用图像处理的方法,对几种边缘提取算法进行比较,提取图像的边缘,计算其尺寸,再将图像尺寸转换为实际尺寸。指出这一算法可以应用到检测线模糊车型的区分等领域,具备一定的应用前景。     

Trigger algorithm of vehicle automatic crash notification system

The Automatic Crash Notification (ACN) system is an effective technology to decrease the crash response time, improve the level of post-accident rescue and alleviate the severity of injuries. To realize this system, a vehicle terminal is developed. And based on a moving window integral algorithm, the trigger algorithm of ACN system is designed. By comparing the effect of different window widths on the trigger algorithm, we select the window width of the moving window integral algorithm as 8 ms. After system is triggered, different notify types was determined according to the change of velocity in the moving window. A sled impact simulation test shows that the impact can be identified rapidly and also the notify types can be judged by the trigger algorithm. A vehicle road test proves that the ACN system has no false trigger cases. The outcomes of this study support identifications of accidents and crash severities for both occupants and emergency centers.     

车辆前方行驶环境识别技术探讨

基于雷达和视觉技术对车辆前方行驶环境识别,进而判断车辆安全状态和实现纵向横行运动状态警示和控制,其是实现汽车安全辅助驾驶的主要技术途径。介绍车辆前方行驶环境识别涉及到的雷达和视觉的一些技术,其中包括雷达种类和适用场合,雷达检测障碍物的算法,车用图像的性能要求,基于图像特征和模型的车道线识别的方法,利用图像实现其他环境信息识别的方法。     

汽车防撞系统中目标跟踪与防撞决策研究

为了实现汽车主动安全系统中的目标跟踪与防撞,提出了混合式汽车防撞系统信息融合结构模型,采用分级信息融合实现目标跟踪,推导出了基于跟踪残留误差和预测残留误差共同校正的融合算法,并给出了算法的实现结构;提出了基于局部分析的映射变换方法,实现驾驶模型特征向量连续、实时的修正,在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。经过大量试验证明:该算法具有很好的稳定性和准确率。     

基于图像识别轮胎变形的非接触式车辆称重方法

为了解决接触式车辆称重方法存在的安装和维修成本高、使用年限短、识别精度低等问题,创新性地提出一种基于计算机视觉获取轮胎变形的非接触式车重识别方法。首先,利用视频图像采集装置拍摄车辆轮胎图像信息,通过图像处理技术提取轮胎轮廓,并根据轮廓变形计算轮胎的垂向挠度。其次,通过胎压监测系统(TPMS)获取轮胎的真实胎压值,对于没有安装TPMS的车辆,则可以通过图像字符识别技术读取轮胎侧壁的胎压标识信息,再利用统计回归方式确定实际胎压值。在此基础上,将轮胎垂向挠度和胎压值代入推导的称重公式计算轮胎承受的重量,再将所有轮胎承受重量求和得到车辆总重量。最后,以现场的乘用车和重载货车为例,验证在不同胎压和重量变化下非接触式车辆称重方法的准确性,并对比分析3个称重公式的准确性。研究结果表明:车重识别准确率随着胎压增大而降低,随着车重增大而上升;轮胎刚度拟合公式的载重识别准确率达到95%以上,高于理论推导公式和半经验拟合公式。提出的非接触式车辆称重方法具有测量范围广、无需任何额外传感设备、不用封闭交通和易于信息集成等优势,有效地突破了现有接触式车重识别技术的瓶颈,具有很好的工程应用前景。     

基于车联网BSM数据与路侧视频融合的港口集装箱卡车碰撞危险辨识方法

大型港口集装箱码头运输车辆调度频繁，堆场过道和交换区等区域视距狭窄，容易导致港口集装箱卡车与设施、作业人员和车辆发生擦碰事故。为提高智能集装箱卡车在港口密集区域的轨迹跟踪精度和行车安全感知能力，提出了一种车联网条件下融合车载终端基本安全消息（Basic Safety Messages，BSM）数据和路侧视频数据的集装箱卡车碰撞风险辨识方法。采用YOLOv5s算法提取视频监控范围内的目标车辆和作业人员，根据目标集卡大尺寸特点设计非极大值抑制锚框来提高目标识别准确度。运用透视变换原理将目标像素坐标转换成地理坐标，并应用Deep-SORT算法匹配每帧图像的车辆轨迹信息。应用交互式多模型方法（interactive multi-model，IMM）融合视频轨迹信息和车载单元（on-board units，OBU）定位数据，减小了目标机动过程中的观测误差。基于集卡融合轨迹结果，提出了1种新型的轨迹冲突风险评估模型，能够根据目标集卡与周围目标轨迹的相对运动状态实时感知车辆碰撞危险，该碰撞危险检测结果在实际场景中可通过路侧设备对车载终端和作业人员终端实时播发预警信息。针对集卡跟踪误差的实验结果表明:IMM自适应跟踪轨迹的平均均方根误差为0.29 m，比集卡自主跟踪轨迹误差提升81.05%；融合路侧监控视频与车载终端定位数据能够克服车辆自主定位系统在密集堆场环境下的误差增大问题。集卡碰撞危险辨识的结果表明:车辆碰撞危险识别结果（预设ETTC阈值为2 s）的召回率、精确度和准确度相对集卡自主感知分别提升了7.39%，4.27%，2.50%，更准确地辨识出了视线遮挡情况下的轨迹冲突风险。      

基于当前统计模型的地图匹配车辆跟踪研究

为提高车辆跟踪系统的精度，减小差分全球定位系统（DGPS）的定位误差，通过分析行驶在城市道路上的车辆运动过程及其相应的运动模型，提出采用当前统计模型作为车辆运动模型。通过地图辅助位置择近和速度择角算法来修正卡尔曼滤波，为运行在道路上的车辆确定地图匹配估计。实际运行结果表明；整个车辆跟踪系统的精度有明显的提高。     

基于K均值和不变矩的粒子滤波视频目标跟踪

针对传统的粒子滤波算法存在的粒子退化现象和需要大量粒子才能保证状态预估计的精度,导致视频序列目标实时跟踪难以实现的问题进行了研究,提出了一种基于K均值和不变矩的粒子滤波实时目标跟踪算法。首先对最初采样的粒子集采用K均值算法进行聚类,将N个粒子分配到K个聚类中心;然后将不变矩算法引入到粒子的选取中,通过与上一帧目标位置最接近的三类聚类中心进行不变矩匹配,选择其中与目标模块最接近的那一类进行粒子滤波跟踪运算。实验结果表明文中提出的改进算法能够很好的解决粒子退化的问题,只需要采用较少的粒子就能达到很好的跟踪精度,大大的减少了计算量,改善了粒子滤波的实时性的问题。同时,在一定程度上解决了目标跟踪中相似背景的干扰和目标遮挡的问题。