隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,人們生活越來越富裕,汽車的使用也越來越普及,但由此帶來的環(huán)境問題和交通擁擠問題也愈來愈嚴重。為解決能源危機、環(huán)境污染、交通擁堵等問題,現(xiàn)代有軌電車走進了人們的視野。現(xiàn)代有軌電車以其運輸量大、外形美觀、綠色節(jié)能等優(yōu)點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。我國現(xiàn)代有軌電車的建設多數(shù)是對既有道路進行改造建設的。在這種模式下,有軌電車與社會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)一種障礙物識別技術來保證有軌電車的安全行駛。文章采用基于毫米波雷達和機器視覺的多傳感器融合來對前方障礙物進行識別檢測。首先,對于雷達部分,文章主要使用的是雷達傳感器,它具有快速安全,能很好的處理測量性能與高安全性之間的矛盾、穩(wěn)定性好、可實時檢測目標的距離并根據(jù)當前車速判斷是否存在碰撞風險和可靠性強等優(yōu)點。主要是根據(jù)障礙物探測系統(tǒng)通信協(xié)議,用VC++編寫毫米波雷達數(shù)據(jù)采集程序的程序控制界面。然后對毫米波雷達獲取的現(xiàn)代有軌電車前方障礙物信息進行有效目標確定。在實際運行環(huán)境中,毫米波雷達探測到的前方物體可能來自于有效障礙物,也可能來自于無...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容
2 基于毫米波雷達的障礙物識別
    2.1 毫米波雷達
    2.2 毫米波雷達探測工作
    2.3 初選有效目標
    2.4 目標有效性檢驗和決策
    2.5 雷達數(shù)據(jù)實驗驗證
    2.6 小結(jié)
3 基于機器視覺的障礙物檢測
    3.1 類Haar-like特征
        3.1.1 原始Haar-like特征
        3.1.2 擴展Haar-like特征
    3.2 基本Adaboost算法
    3.3 級聯(lián)分類器
    3.4 基于Haar-like的 Adaboost算法識別
    3.5 小結(jié)
4 基于毫米波雷達和機器視覺融合的障礙物檢測
    4.1 空間數(shù)據(jù)融合
        4.1.1 三維世界空間坐標系與毫米波雷達坐標系的轉(zhuǎn)換
        4.1.2 三維世界空間坐標系與攝像機坐標系的轉(zhuǎn)換
        4.1.3 測距模型
        4.1.4 測距模型的選擇
        4.1.5 攝像機標定
        4.1.6 攝像機鏡頭畸變
    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 時間數(shù)據(jù)融合
    4.4 驗證及分析
    4.5 小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果



本文編號：3752259