基于多传感信息融合的智能车辆定位方法

针对高精度定位系统中地图的重要性问题,将定位问题分为无地图定位与基于地图定位,分别对智能车辆的定位问题进行探索.对研究的智能车辆、传感器及其定位问题进行建模分析,再对该平台实施传感器校准以减小系统误差.对于无地图定位问题,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计与惯性测量单元(IMU)数据相融合,通过试验证明航迹推测法存在累计误...     

用于车辆自主导航的多传感器数据融合方法

提出了一种用于车辆自主导航的多传感器数据磁合方法.首先分析了车辆自主导航过程的态势与威胁,建立了车辆行驶某时刻场景模型.然后综合现有各数据融合模型的优势,运用混合、分层的融合结构改进自主行驶的有效性和准确性.最后将该方法集成到湖南大学自主研制的无人驾驶汽车测试平台上.在城市道路的实际场景中,初步实现了基于路线和交通锥形标的自主导航和行驶任务,车辆自主行驶的融合决策准确率可达到97.5%,表明该方法具有可接受的性能.     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机(UAV)交通状态感知方法,主要针对宏观交通状态参数的获取,同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响,难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求.为此,提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法,该方法包括:地空信息融合模型、道路关键点(IKP)检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交...     

基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法

为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用.     

雷达与视频融合的交通信息感知技术研究

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。     

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。     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

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。     

基于信息融合的车辆险态运行模式评价研究

提出了一种车辆运行状态识别体系.鉴于车辆行驶环境的复杂性,多作业工况条件的影响以及车辆行驶行为表现特征的多元性,采用BP神经网络技术与Dempster-Shafer证据推理技术相结合的信息模式分类及融合判断的解决方案.为验证所提出的方案,建立车载摄像机视频实时检测系统,以车道偏离信息和跟驰车间距信息作为车辆行驶的表征参量,实现车辆险态行驶特征表现的检测和评价.研究结果表明,模式分类和多源信息融合决策技术的综合运用提高了车辆危险行驶姿态表征信息甄别的自适应性和智能化水平.     

基于信息融合的轿车碰撞两轮车事故车速分析

在对北京市轿车与两轮车碰撞事故调研分析的基础上,深入分析车辆、路面遗留痕迹特征与汽车碰撞特点之间的联系,选择与轿车碰撞速度相关的人体-风窗玻璃接触、人体及车辆与路面接触的痕迹特征参数,运用人工神经网络方法建立了轿车与两轮车碰撞事故的车辆碰撞速度分类预测模型.该模型融合了人-车-路相互作用的痕迹特征信息,采用实际事故案例提取的可靠样本对其进行训练并应用于车速估算.     

基于冗余信息融合的车辆质心侧偏角估计方法

车辆质心侧偏角是表征车辆横向稳定性的重要参数之一,相关的估计方法研究可为整车稳定控制提供重要支撑.为提高车辆质心侧偏角估计效果,提出了一种基于冗余信息融合的质心侧偏角估计方法.分别建立了车辆动力学模型和运动学模型,利用容积卡尔曼滤波算法分别设计了用于车辆行驶状态估计的动力学模型估计器和运动学模型估计器,同时,分析了动力...     

基于改进深度卷积神经网络的车辆检测方法研究

基于视觉的车辆检测作为辅助驾驶系统的输入,对智能车辆预警和决策起着重要的作用。针对目前传统深度卷积神经网络在基础网络设计和物体检测网络构建的不足,提出一种对经典的深度残差网络进行改进方法,提出带局部连接的残差单元,并以此构建带局部连接的残差网络;同时,提出基于共享参数的多分支网络和双金字塔语义传递网络形式,提升不同语义级别特征融合前的语义级别,以及实现深度融合不同分辨率特征图的语义。经过测试,车辆的检测准确率最高达到95.3%,且具备较高的实时性和环境适应性。     

基于分层信息数据库的智能车仿真环境感知方法研究

针对目前智能汽车仿真中应用最广的环境感知方法(建立数据库,动态更新提取信息)的不足,提出了一种分类、分层的数据结构定义与存储方法,使数据库不但能描述复杂的道路情况,而且修改容易;在此基础上,将碰撞检测算法引入信息动态提取过程中,实现分层的感知信息提取。在驾驶模拟器上进行的车道标线、交通标志感知试验的结果表明,本文中提出的方法能实时对环境信息进行全面可靠的检测,并给出真实传感器的检测误差。     

基于多源信息融合的行人检测实时性方法研究

目前车辆安全预警系统中存在行人检测粗检不准,细检过慢的问题,孤立的采用激光、雷达、红外或是摄像机均很难满足行人检测实时而准确的需求.考虑用多源信息融合的方法进行行人检测即将雷达与摄像机结合运用,使它们的信息有机融合,在提高速度的同时又不以降低精度为代价.研究了适应车载安全系统的摄像机标定与确定行人重点检测区域的方法.     

基于地磁的车型识别模糊数据融合方法研究

把由各向异性磁阻传感器检测获得的地磁曲线视为车辆磁偶极模型的映像,通过分析车辆地磁曲线的峰值、峰谷比、峰值时间、谷值时间、车身长等特征的选择和提取,建立相应车型特征向量;然后,依据各类车型特征,应用三角形隶属度函数特征描述和模糊数据融合,提出了一种基于地磁传感器实时数据采集的车辆检测与车型识别流程和车型识别分类算法;最后,通过一组实际采集的车辆检测数据的分类结果,比较了4种模糊数据融合算式的差异,证明了车辆识别分类算法的有效性,并讨论了有待进一步研究的问题。