共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
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
2.
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
3.
4.
5.
针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
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
9.
10.
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。 相似文献
11.
自动驾驶L2级别相关的如ACC、AEB、LKA、ELK、TJA等功能实现的准确度和驾乘舒适度在很大程度上依赖于融合算法的目标的稳定性、正确性和及时性,因此融合算法已成为多传感器融合系统中的最重要的算法之一。一个被传感器量测到的目标是否能够成为系统认可的目标并开始形成被系统认可的航迹,是多传感器融合算法的重要部分。文章介绍了一种摄像头与毫米波雷达的融合系统,并展示了一种基于传感器对量测特点的航迹起始决策算法在该系统中的应用,有效地提高了摄像头与毫米波雷达融合系统中航迹起始的准确率。 相似文献
12.
文章基于电大尺寸电磁波仿真技术,提出民一种能够根据电磁波仿真结果 S参数计算出实际雷达回波信号的方法。该方法能够模拟运动在多目标复杂场景下的雷达回波信号,综合了天线参数、目标RCS变化和地面多径影响等多方面因素。将仿真结果与实测进行对比发现,二者吻合较好,证明了仿真结果的正确性与可靠性。由于仿真工具可以在不进行实车测试的情况下提供准确的雷达数据用于优化雷达算法,文中建立的场景仿真方法可大幅提高毫米波雷达研发的验证效率。 相似文献
13.
针对目前大部分交通事故检测算法没有考虑车辆相互遮挡的影响,导致在交通量比较大的情况下,算法运行结果比较差,为了解决这一问题,提出了基于类组成的时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)交通事故检测算法.该方法应用ST-MRF模型进行车辆跟踪,得到车辆的目标地图和运动矢量,获得交通流基本参数,结合安装在道路下游的检测器获得的交通流数据,采用语义层次算法对交通事件进行检测.为了验证算法的准确性,对该算法与仅仅使用基于ST-MRF车辆跟踪的得出的交通流数据来判断事故的发生的算法进行比较,发现本算法检测率要高.通过研究得出:基于语义层次组成的ST-MRF算法能在交通比较拥挤且车辆出现相互遮挡的情况下,准确检测到交通事件. 相似文献
14.
15.
16.
17.
18.
19.
交通图像分析是智能交通领域的关键技术之一。为实现复杂交通场景中的多目标检测与跟踪,设计了一种结合小波提升框架和KLT特征点跟踪的多运动目标检测与跟踪算法。对序列图像中相邻两帧图像的融合图像进行小波提升变换,求取水平和垂直方向上的小波能量,通过合理阈值二值化小波能量矩阵,再利用贴标签方法检测出运动目标;利用KLT特征点集合代表目标,通过跟踪后的特征点集合与目标检测区域的相互关联,实现多目标的跟踪。实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献