车载局部环境感知与多传感器数据融合

汽车智能导航控制技术是目前智能交通研究中一个非常重要的方向。提高车辆的智能化程度是一个重要方面，是公认的解决交通问题的重要途径之一。从技术的角度看，为了实现车辆智能化，车辆自主感知环境的能力还有待提高，因为自主感知环境能力正是智能化的基础。本试图分析一些影响车辆自主感知环境能力的物理因素，并在此基础上，以多传感器数据融合技术为出发点重点分析该技术在车载自主环境感知中的应用，并对多级数据融合联合交叉网络结构的方法做了重点介绍。     

用于城区交叉口闯红灯预测的车辆轨迹特征参数分析

通过对比闻红灯预测算法的性能,选择出用于区分车辆走、停行为的车辆轨迹特征参数.为实现对交叉口车辆闯红灯行为预测,根据闯红灯车辆为在红灯亮起后通过停止线的车辆这一定义,提出闯红灯预测算法的两个主要功能:估计车辆到达停止线的时刻;预测车辆到达停止线后的走、停行为.研究结果表明:在速度、加速度、行驶时间和车头时距4个物理量中...     

车载传感器系统自主探测外部交通环境的主要限制性因素分析

为了能够在危险情况下给驾驶员提供帮助，车载传感器系统应能自主地、高精度地、高可靠地、实时地探测周围障碍物的位置和速度。在复杂的道路交通环境中，会有多种原因使得遥测传感器(探测目标时不与之作物理接触的传感器)很难满足上述要求。本分析两种主要的原因。第一个原因主要与车载遥测传感器有关，是在车载非惯性系中使用遥测传感器而出现的克里奥利效应。第二个原因是体目标效应，即由于目标大小并非无穷小，从而对反射信号有调制，结果导致距离、角度、多普勒速度测量闪烁，使得传感器测量出现显误差。本也给出了解决这些问题的思路。