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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》2021,43(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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汽车前撞预警系统(Forward Collision Warning system,FCWs)测距技术是高级驾驶辅助系统(Advanced
Driver Assistant system,ADAs)的重要组成部分,其测距精度的高低直接关系到系统预警时间的安全裕度,影响车辆
与行人安全。在详细分析FCWs 各传感方案测距原理的基础之上,依据国家标准GB/T 33577—2017 及交通运输行业标
准JT/T 883—2014,针对某乘用车匹配的不同FCWs 传感方案的测距精度进行了测试与评价。结果表明,毫米波雷达与
摄像头信息融合方案的测距精度最优,同时指出了当前在汽车FCWs 距离精度测评方面存在的一些问题并提出了相应的
可行性建议。 相似文献
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针对传统基于距离或时间的车辆避撞预警算法存在较高误警率的问题,考虑在避撞预警算法中引入驾驶意图共享的概念,提出了基于实际外场复杂车车通信V2V(Vehicle-to-vehicle,V2V)环境下的车辆跟驰避撞预警算法。基于LTE-V构建外场V2V环境,将车辆行驶过程描述为一个时间序列的隐性马尔可夫随机过程,借助隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建立驾驶人驾驶意图与车辆相对行驶状态序列之间的隐含关系模型,并给出基于Viterbi算法的驾驶意图预判求解方法,将驾驶意图作为特征因子集成到安全距离模型中,提出基于驾驶意图共享的避撞(Driving Intention Based Collision Avoidance,DI-CA)预警算法。利用构建的V2V试验环境,实现了匀速、加速、减速和紧急制动等4种驾驶意图,以及相对速度和相对距离增加、减小、保持不变等9种组合的车辆行驶状态试验数据获取,并利用试验数据对所提出的DI-CA预警算法进行实证分析。结果表明:所提出预警算法能够针对不同驾驶意图提供有效的车辆碰撞预警。在此基础上将4种驾驶意图下的DI-CA预警算法与Mazda预警算法求得的安全距离进行了对比分析,所提出的DI-CA预警算法的平均预警正确率为84%,高于Mazda预警算法的78%,而DI-CA预警算法的平均误警率和漏警率分别为5%和16%,均明显低于Mazda预警算法,说明所提出的DI-CA预警算法在提升预警效果的同时明显降低了误警率和漏警率,可避免行驶过程中因误警而导致的连续刹车,以及因漏警而导致的可能碰撞事故发生。最后,总结并给出了驾驶意图共享理论应用于车辆避撞预警的研究展望。 相似文献
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基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2021,43(4)
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。 相似文献
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本文基于车牌识别系统,提出一种基于单目视觉的前方车辆距离测量方法。全文根据图像变换、模型成像、视觉测量等方法,分析研究LPR测距的理论,设计出单目视觉测距的应用模型。利用车辆几何特征信息定位前方车辆的位置图像信息,最终利用车牌信息测量前方车辆距离。 相似文献
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边缘计算作为一种新兴的分布式计算模型,可提升信息系统的响应速度、节省网络带宽资源.将边缘计算应用于危险品运输车辆的跟踪预警,提出一种边缘智能路侧节点的协作式跟踪算法,在保障实时性的前提下解决了GNSS失锁导致轨迹缺失问题;针对车辆跟踪时的异常状态预警问题,将智能路侧感知的多源信息与车辆运行状态相结合,基于机器学习提出一种融合自车、周围车辆、道路和自然环境等特征因素的预警算法,有效提升了异常检测精度.使用SUMO交通仿真器分析了跟踪算法的性能,结果表明,边缘计算较传统云计算方式时延平均降低了90%,带宽消耗平均减少了68%.基于美国交通部网联车开放数据,通过参数调优分别建立了基于SVM,KNN,Adaboost的单车动力学变量与多因素变量的6种异常检测模型,实验表明,多因素变量检测模型优于单车动力学变量模型.基于SVM的多因素变量模型性能最优,其准确率为0.972,召回率为0.98,AUC为0.974. 相似文献
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为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。 相似文献
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车辆前方行驶环境识别技术探讨 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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通过对YOLOv5机器视觉框架进行二次开发,同时融合DeepSORT追踪算法,实现对桥梁交通车辆时空信息的提取和车辆轨迹的追踪。改进了传统的虚拟线圈法,实现了对车辆速度的测量,避免对传统方法中因检测线圈的像素变化进行阈值的设定,提高了算法的普适性。最后,将算法应用到实际的场景中与测速仪结果进行对比,其中平均误差在1%以内,误差最大值控制在为15%以内。 相似文献
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为了提高滑行能量回收经济性和踏板制动安全性、舒适性,基于交通信息,提出了电动汽车(EV)制动协调策略。分析了滑行制动的经济性,由交通信息和汽车行驶状态确定滑行制动强度;由道路信息和前方车辆信息建立汽车安全距离模型和碰撞预警策略,利用预警信息对滑行制动和踏板制动强度进行协调。对本策略进行仿真验证。结果表明:利用交通信息的滑行策略,在通行良好工况下综合能耗减少1.1%,拥堵工况下减轻驾驶员的制动疲劳;预警和协调策略避免了频繁预警,减小了紧急避撞触发几率。因此,利用交通信息能够辅助驾驶员进行更加合理的制动。 相似文献
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超速行驶是道路曲线段事故发生的主要致因,基于智能车辆的提前预警系统是行之有效的安全辅助措施。提出了一种新的弯道车速预警算法,其采用改进的近似极大似然估计拟合曲线半径,改进算法采用最小平方估计取代了传统的平均3点估计。通过模拟实验得到,在不同数量的采样点、噪声和弧长下,改进的估计算法的精度都要高于传统的极大似然估计。根据预估的半径,车辆控制器便能得到相应的安全行驶车速。最后论文根据车辆实际车速和安全车速阈值的差值计算了车辆控制器发出预警信号时车辆与曲线入口之间的距离。 相似文献
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