發(fā)布時間：2021-01-11 12:20

　　隨著我國汽車保有量的增加以及交通事故的頻發(fā),自動駕駛及輔助駕駛技術(shù)得到了廣泛的關注和研究。前方車輛檢測技術(shù)是自動駕駛汽車與高級輔助駕駛系統(tǒng)的關鍵技術(shù)之一,準確、實時的車輛檢測技術(shù)可以為自主式駕駛輔助系統(tǒng)提供有效決策依據(jù),對提高車輛的行駛安全性和駕駛舒適性具有重要意義。毫米波雷達和機器視覺是車輛檢測常用的兩種傳感器,毫米波雷達能夠準確探測障礙物的位置和速度,且具有較強環(huán)境適應性,但無法識別障礙物類型,易受噪聲影響;機器視覺獲取信息豐富,在目標識別及分類中極具優(yōu)勢,且成本較低,但其檢測實時性不高,易受天氣影響。因此,毫米波雷達與機器視覺數(shù)據(jù)融合技術(shù)被認為是提高車輛檢測準確性與實時性的有效途徑�；诖�,本文以車輛自動駕駛系統(tǒng)中的道路環(huán)境感知技術(shù)為研究對象,開發(fā)了一套前方車輛檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)利用安裝在車輛上的相機和毫米波雷達實時獲取前方道路信息,通過各傳感器的數(shù)據(jù)接收、處理以及融合算法,實現(xiàn)及時、準確、可靠、具有環(huán)境適應性的前方車輛檢測,具體研究重點及創(chuàng)新如下:1、實現(xiàn)基于毫米波雷達有效目標的確定。通過分析毫米波雷達探測到的目標特征,將大量干擾目標分類為無效目標、靜止目標和非危險車輛目標,并針... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

自動駕駛汽車系統(tǒng)架構(gòu)

圖 1.1 自動駕駛汽車系統(tǒng)架構(gòu)采集汽車的車內(nèi)與周圍信息實現(xiàn)自動駕駛能夠安全、高效、實時和精準地采集信多種傳感器，如負責采集汽車附近的行米波雷達（Millimeter Wave Radar）、激負責對汽車進行精確定位和規(guī)劃路徑的全元（Inertial Measurement Unit）。目前攝像機、毫米波雷達和激光，如圖 1.2 所感器被開發(fā)并裝備在汽車中，這些傳感性能，然而這些傳感器在一定程度上仍的穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)實時性和成本因素等，的性能之間也存在相互制約的因素。另到對汽車周邊環(huán)境所有信息的精確感知駛的安全，往往是兩種以上的感知設備

圖 1.3 用于環(huán)境感知的多傳感器布局國外方面，Kadow 等[38]提出了一種利用對稱性檢測、機器學習和對象級造多傳感器融合的方法。Liu[39]等利用車底陰影特征識別感興趣區(qū)域的毫達探測目標。Wang 等[40]通過改進坐標系轉(zhuǎn)換方程提出一種新的毫米波雷覺融合方案。意大利菲亞特公司利用遠紅外攝像頭和毫米波雷達，通過集數(shù)據(jù)融合方法對前方車輛、行人等障礙物和行駛道路進行檢測及跟蹤[41]。田汽車公司利用毫米波雷達和相機融合實現(xiàn)車輛前方障礙物分類檢測，首毫米波雷達探測目標進行圖像選擇與感興趣區(qū)域建立，然后基于神經(jīng)網(wǎng)絡別感興趣區(qū)域內(nèi)的車輛或行人，但其神經(jīng)網(wǎng)絡方法的檢測精度較低且實時42]。國內(nèi)方面，清華大學羅逍等[43]提出了以車輛縱向?qū)ΨQ平面為基準的攝像米波雷達融合的聯(lián)合標定方法，建立了兩種傳感器之間的坐標轉(zhuǎn)換關系。學金立生等[44]利用毫米波雷達探測目標在圖像上形成感興趣區(qū)域，運mpster-Shafer（D-S）證據(jù)理論，融合特征信息，得到總的信任度值，以此興趣區(qū)域內(nèi)的車輛。西安交通大學的“春暉”智能車，通過集成單目攝像

【參考文獻】：
期刊論文
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[5]自動駕駛汽車感知系統(tǒng)關鍵技術(shù)綜述[J]. 王藝帆.  汽車電器. 2016(12)
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碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的汽車主動防撞預警系統(tǒng)多目標跟蹤研究[D]. 李秋燕.吉林大學 2015
[2]視細胞光學模型的研究[D]. 胡雷庭.南京郵電大學 2015
[3]FMCW雷達測距系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 岳文豹.中北大學 2013
[4]無人駕駛智能車的導航系統(tǒng)研究[D]. 王培.西安工業(yè)大學 2012
[5]毫米波汽車防撞雷達的設計與實現(xiàn)[D]. 鄭銳.江蘇大學 2010



本文編號：2970753