隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們生活越來(lái)越富裕,汽車的使用也越來(lái)越普及,但由此帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題和交通擁擠問(wèn)題也愈來(lái)愈嚴(yán)重。為解決能源危機(jī)、環(huán)境污染、交通擁堵等問(wèn)題,現(xiàn)代有軌電車走進(jìn)了人們的視野�，F(xiàn)代有軌電車以其運(yùn)輸量大、外形美觀、綠色節(jié)能等優(yōu)點(diǎn)受到市民和政府的肯定,現(xiàn)代有軌電車正在成為發(fā)展城市公共交通的重點(diǎn)。我國(guó)現(xiàn)代有軌電車的建設(shè)多數(shù)是對(duì)既有道路進(jìn)行改造建設(shè)的。在這種模式下,有軌電車與社會(huì)車輛或行人共享路權(quán),車道受其他車輛或行人的干擾大,容易造成交通事故,因此需要開發(fā)一種障礙物識(shí)別技術(shù)來(lái)保證有軌電車的安全行駛。文章采用基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)的多傳感器融合來(lái)對(duì)前方障礙物進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)。首先,對(duì)于雷達(dá)部分,文章主要使用的是雷達(dá)傳感器,它具有快速安全,能很好的處理測(cè)量性能與高安全性之間的矛盾、穩(wěn)定性好、可實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)的距離并根據(jù)當(dāng)前車速判斷是否存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)和可靠性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。主要是根據(jù)障礙物探測(cè)系統(tǒng)通信協(xié)議,用VC++編寫毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)采集程序的程序控制界面。然后對(duì)毫米波雷達(dá)獲取的現(xiàn)代有軌電車前方障礙物信息進(jìn)行有效目標(biāo)確定。在實(shí)際運(yùn)行環(huán)境中,毫米波雷達(dá)探測(cè)到的前方物體可能來(lái)自于有效障礙物,也可能來(lái)自于無(wú)...

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文的研究背景
    1.2 論文的研究目的及意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容
2 基于毫米波雷達(dá)的障礙物識(shí)別
    2.1 毫米波雷達(dá)
    2.2 毫米波雷達(dá)探測(cè)工作
    2.3 初選有效目標(biāo)
    2.4 目標(biāo)有效性檢驗(yàn)和決策
    2.5 雷達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.6 小結(jié)
3 基于機(jī)器視覺(jué)的障礙物檢測(cè)
    3.1 類Haar-like特征
        3.1.1 原始Haar-like特征
        3.1.2 擴(kuò)展Haar-like特征
    3.2 基本Adaboost算法
    3.3 級(jí)聯(lián)分類器
    3.4 基于Haar-like的 Adaboost算法識(shí)別
    3.5 小結(jié)
4 基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)融合的障礙物檢測(cè)
    4.1 空間數(shù)據(jù)融合
        4.1.1 三維世界空間坐標(biāo)系與毫米波雷達(dá)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換
        4.1.2 三維世界空間坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換
        4.1.3 測(cè)距模型
        4.1.4 測(cè)距模型的選擇
        4.1.5 攝像機(jī)標(biāo)定
        4.1.6 攝像機(jī)鏡頭畸變
    4.2 空間融合參數(shù)
        4.2.1 模型搭建
        4.2.2 參數(shù)求取
    4.3 時(shí)間數(shù)據(jù)融合
    4.4 驗(yàn)證及分析
    4.5 小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3752259