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基于雷達(dá)和傳感器融合建模的車(chē)輛安全系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2021-08-15 23:26
  由于交通事件和道路威脅的增加,交通事故造成了越來(lái)越多人員的物質(zhì)和生命損失。也門(mén)是發(fā)生公路事故數(shù)量最多的國(guó)家之一,根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)十萬(wàn)人在這些事故中受傷甚至喪生。在最近一年的時(shí)間里,有10萬(wàn)到15萬(wàn)的人死于車(chē)禍造成的交通事故。為解決這一問(wèn)題,本文致力于通過(guò)數(shù)據(jù)融合和傳感器技術(shù)為智能車(chē)輛提供一個(gè)安全系統(tǒng),即應(yīng)用雷達(dá)傳感器和傳感器集成在車(chē)輛安全系統(tǒng)中,特別是應(yīng)用在車(chē)輛安全系統(tǒng)的理論中,這將提高跟蹤車(chē)輛速度和周?chē)h(huán)境的雷達(dá)系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性。本文的主要研究工作總結(jié)如下:1)研究了現(xiàn)代車(chē)輛安全系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可靠性和效率問(wèn)題。討論了一些解決方案并演示了如何獲得有效的的改進(jìn)方法。2)研究并提出了一種基于融合水平和具體分類方法的傳感器數(shù)據(jù)融合算法,該算法有助于解決正在研究的傳感器數(shù)據(jù)融合問(wèn)題。該系統(tǒng)在雷達(dá)和視覺(jué)系統(tǒng)中都采用了一種特殊的傳感器集成機(jī)制。3)對(duì)所提出的系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。本文注意到,作為一個(gè)效率案例,本文所提方法實(shí)現(xiàn)了更高的準(zhǔn)確性和整體性能。與以往的研究相比,本文提出的一組系統(tǒng)性能參數(shù)可以獲得最優(yōu)測(cè)量值。第一種功能是模擬與另一功能相關(guān)的接口系統(tǒng),使仿真過(guò)程更簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確。該方法通過(guò)多普勒理論來(lái)... 

【文章來(lái)源】:蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】:85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
Abstract
摘要
LIST OF ACRONYMS
Chapter1 Introduction
    1.1 Background
    1.2 Vehicle safety systems background
        1.2.1 Safety systems prevention
        1.2.2 Preventive safety systems
    1.3 Safety benefit and motivation
    1.4 Context of the study
    1.5 Problem statement
    1.6 Objectives
    1.7 Thesis contributions
    1.8 Thesis organisation and outlines
Chapter2 Radar& Sensor Fusion(RSF)
    2.1 Sensor Fusion
        2.1.1 Accuracy
        2.1.2 Reliability
        2.1.3 Range and field view detection
        2.1.4 Resolution and identification of target
        2.1.5 System delay
    2.2 Radar system
    2.3 Radar equation
    2.4 Doppler effect
    2.5 Doppler radar
    2.6 The CW doppler radar
    2.7 Moving targets
    2.8 Radar resolution
        2.8.1 System delay
        2.8.2 Bearing resolution
    2.9 Radar accuracy
    2.10 Radar applications
    2.11 LIDAR sensor fusion
    2.12 Lidar equation
    2.13 Applications of LIDAR
    2.14 Vision-based approach
Chapter3 Methodology and Models Analysis
    3.1 Background
    3.2 Vehicles safety approach
    3.3 Data fusion
    3.4 Energy minimization model
    3.5 Purposed approach
    3.6 Obstacle detection using cooperative fusion of laser and camera
    3.7 Multi-target tracking(MTT)
        3.7.1 Data association
        3.7.2 State estimation
        3.7.3 Track management
    3.8 Comparison
Chapter4 Design of Data Fusion Model
    4.1 Introduction
    4.2 Simulation model
    4.3 RSF interfacing design
    4.4 Cooperative fusion results
        4.4.1 Modelling sensor detections
        4.4.2 Simulating radar detections
    4.5 Summary
Chapter5 Summary&Concluding
    5.1 Concluding
    5.2 Future work
References
Acknowledgement



本文編號(hào):3345129

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