本文選題：車輛檢測(cè)　切入點(diǎn)：智能車　出處：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了檢測(cè)車輛目標(biāo),提出了一種基于主被動(dòng)傳感器融合的車輛檢測(cè)方法.將車輛檢測(cè)分為假設(shè)和驗(yàn)證假設(shè)兩個(gè)步驟,在假設(shè)階段,通過(guò)被動(dòng)傳感器——毫米波雷達(dá)進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤,在對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行最鄰近法聚類后,在多假設(shè)跟蹤模型下,將觀測(cè)目標(biāo)集與通過(guò)卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)的目標(biāo)集進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),得到雷達(dá)目標(biāo).在驗(yàn)證假設(shè)階段,首先通過(guò)新出現(xiàn)的雷達(dá)目標(biāo)找出車輛可能存在的區(qū)域,然后通過(guò)訓(xùn)練好的分類器對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行驗(yàn)證得到最終的車輛目標(biāo).在實(shí)驗(yàn)室的無(wú)人自主車平臺(tái)上,本系統(tǒng)在城市道路和鄉(xiāng)村道路環(huán)境下進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文的方法可以有效地檢測(cè)并跟蹤到車輛目標(biāo),得到目標(biāo)的距離和速度信息,從而幫助自主平臺(tái)實(shí)現(xiàn)更多功能.
[Abstract]:In order to detect vehicle targets, a vehicle detection method based on active and passive sensor fusion is proposed. By using passive sensor-millimeter wave radar to detect and track the target, after clustering the radar data by the nearest neighbor method, under the multi-hypothesis tracking model, The observed target set is correlated with the target set predicted by Kalman filter, and the radar target is obtained. Finally, the final vehicle target is obtained by the training classifier. On the unmanned vehicle platform in the laboratory, the system has carried out a large number of experiments in the urban and rural road environment. The results show that the proposed method can effectively detect and track the vehicle target and obtain the distance and speed information of the target so as to help the autonomous platform achieve more functions.
【作者單位】： 南通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃重點(diǎn)資助項(xiàng)目(90820306) 江蘇省自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(BK2012399) 南京理工大學(xué)江蘇省社會(huì)安全圖像與視頻理解重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(30920130122006)
【分類號(hào)】：U463.6;U495;TP212

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1576409