本文關鍵詞：基于雷達和機器視覺融合的前方車輛障礙物檢測

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【摘要】：車輛智能化成為當今汽車行業(yè)研究的重點,車輛的智能化過程中安全輔助駕駛技術是其研究的重要內容。安全輔助駕駛技術能夠及時準確給駕駛人提供預警報告,并獲取車輛障礙物相對于本車的距離、速度等狀態(tài)信息,加強了車輛行駛過程中的安全性。本文基于毫米波雷達與機器視覺相融合對前方車輛障礙物進行檢測研究。本文首先基于毫米波雷達對前方車輛障礙物進行了基于同車道距離最近的原則對于有效目標進行了初選,并且通過生命周期的方法對于初選信息的有效性進行驗證。依據(jù)車輛幾何特征信息及毫米波雷達提供的距離信息在攝像機圖像上建立感興趣區(qū)域。其次,通過基于Haar-like矩形特征結合Adaboost分類器的機器視覺識別算法完成對車輛的識別,并通過基于目標特征和卡爾曼濾波對車輛進行實時跟蹤。再次,搭建毫米波雷達和機器視覺多傳感器的融合模型,實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息在空間以及時間上的融合。最后,對本文建立的融合模型進行軟件設計,并通過仿真試驗以及臺架試驗對設計的融合模型進行驗證。實驗結果表明本文的融合模型能夠實時有效穩(wěn)定的進行前方車輛障礙物的檢測。
【關鍵詞】：安全輔助駕駛 毫米波雷達 機器視覺 融合模型 車輛檢測
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-25
• 1.1 研究背景和意義15-16
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀16-22
• 1.2.1 基于視覺的車輛檢測17-19
• 1.2.2 基于毫米波雷達的車輛檢測19-20
• 1.2.3 基于多傳感器融合的車輛檢測20-22
• 1.3 論文主要研究內容22-24
• 1.4 本章小結24-25
• 第二章 基于毫米波雷達的前方車輛檢測25-38
• 2.1 毫米波雷達25-29
• 2.1.1 毫米波雷達測距原理25-26
• 2.1.2 毫米波雷達選型26-28
• 2.1.3 毫米波雷達安裝28-29
• 2.2 毫米波雷達有效目標選取29-34
• 2.2.1 目標初選方法30-31
• 2.2.2 目標有效性檢驗和決策方法31-34
• 2.3 雷達數(shù)據(jù)接收34-35
• 2.4 雷達目標的平面圖形顯示35-37
• 2.5 本章小結37-38
• 第三章 基于機器視覺的前方車輛識別38-52
• 3.1 Haar-like矩形特征38-43
• 3.1.1 圖像特征38
• 3.1.2 Haar-like特征38-40
• 3.1.3 圖像Haar-like特征數(shù)量40-43
• 3.2 Adaboost算法43-48
• 3.2.1 PAC模型43
• 3.2.2 Adaboost訓練過程43-45
• 3.2.3 級聯(lián)分類器45-48
• 3.3 基于目標特征和Kalman濾波的車輛跟蹤48-51
• 3.3.1 Kalman濾波算法描述48-50
• 3.3.2 車輛跟蹤50-51
• 3.4 本章小結51-52
• 第四章 基于毫米波雷達與機器視覺的融合52-66
• 4.1 視覺傳感器的選型52-53
• 4.2 空間融合53-58
• 4.2.1 測距模型54
• 4.2.2 攝像機內部參數(shù)標定原理54-56
• 4.2.3 鏡頭畸變56-58
• 4.3 攝像機標定58-62
• 4.3.1 基于張正友標定的攝像機標定59-61
• 4.3.2 圖像畸變校正61-62
• 4.4 時間數(shù)據(jù)融合62-65
• 4.5 本章小結65-66
• 第五章 檢測系統(tǒng)軟件設計與試驗驗證66-74
• 5.1 車載軟件系統(tǒng)66-68
• 5.2 仿真試驗68-71
• 5.3 臺架試驗71-73
• 5.4 本章小結73-74
• 第六章 總結與展望74-76
• 6.1 全文總結74
• 6.2 不足與展望74-76
• 參考文獻76-79
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況79

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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4 本報記者 ，

本文編號：776574