車載毫米波雷達(dá)是無(wú)人駕駛重要的傳感器之一。相比與激光雷達(dá)、攝像頭等其他常用的傳感器相比,毫米波雷達(dá)具有受環(huán)境影響小,價(jià)格便宜,在汽車上容易隱藏的特點(diǎn),具有廣闊的運(yùn)用前景。由于道路條件復(fù)雜,雷達(dá)回波中存在著較強(qiáng)的地面物體雜波,如何在雜波背景下對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)定跟蹤是需要解決的問(wèn)題,同時(shí)由于單個(gè)雷達(dá)傳感器探測(cè)性能具有一定的時(shí)間和空間限制,多傳感器融合技術(shù)是解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)。通過(guò)布置在汽車車身的多個(gè)傳感器信息,可以提高目標(biāo)的檢測(cè)概率,擴(kuò)大目標(biāo)跟蹤的范圍,提高目標(biāo)的跟蹤精度。在無(wú)人駕駛中,車輛對(duì)自身定位是一個(gè)重要的問(wèn)題,定位的準(zhǔn)確性影響著車輛的決策,由于在雷達(dá)的回波數(shù)據(jù)中包含大量的環(huán)境中固定的目標(biāo)點(diǎn),利用這些固定目標(biāo)點(diǎn)對(duì)車輛進(jìn)行定位具有重要的意義,同時(shí)對(duì)環(huán)境進(jìn)行構(gòu)圖是一個(gè)值得研究的問(wèn)題,通過(guò)構(gòu)建的環(huán)境地圖,可以為汽車駕駛提供有用的決策信息。隨著無(wú)人駕駛的快速發(fā)展,利用車載毫米波雷達(dá)進(jìn)行環(huán)境感知和車輛定位成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。如何充分利用車載毫米波雷達(dá)的輸出點(diǎn)數(shù)據(jù),對(duì)于回波數(shù)據(jù)點(diǎn)中的運(yùn)動(dòng)的人和車輛進(jìn)行穩(wěn)定的多目標(biāo)跟蹤,對(duì)于環(huán)境中的固定目標(biāo),進(jìn)行車輛定位和環(huán)境構(gòu)圖是需要解決的問(wèn)題。本文結(jié)合毫米波雷達(dá)的特點(diǎn),研究毫米波雷達(dá)在環(huán)境感知和車輛定位方面的應(yīng)用,主要的工作包括以下幾個(gè)方面:首先,研究了基于概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的單傳感器情況下的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤問(wèn)題。在多目標(biāo)跟蹤中,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是其中重要的一步。在概率數(shù)據(jù)互聯(lián)的基礎(chǔ)上,研究了引入航跡存在概率,并考慮航跡的聯(lián)合集成概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法。算法將航跡的存在性問(wèn)題建模為一階馬爾科夫過(guò)程,遞歸的計(jì)算航跡的存在概率,使航跡的確定和刪除歸入統(tǒng)一的處理。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法只考慮了關(guān)聯(lián)的結(jié)果,沒(méi)有考慮關(guān)聯(lián)的質(zhì)量,由于考慮了航跡的存在概率,航跡的關(guān)聯(lián)質(zhì)量也會(huì)影響著航跡的存在概率,有效地解決了這個(gè)問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)航跡起始的方法起始誤差大的特點(diǎn),提出了基于切向速度估計(jì)的航跡起始方法,方法基于相鄰兩個(gè)航跡點(diǎn)估計(jì)目標(biāo)的切向速度,結(jié)合目標(biāo)的徑向速度信息對(duì)目標(biāo)速度進(jìn)行估計(jì),有效的減小了航跡的狀態(tài)的起始誤差,減小了航跡狀態(tài)收斂的時(shí)間。其次,由于單個(gè)傳感器在時(shí)間和空間探測(cè)的局限性,通過(guò)多傳感器融合的方法能夠有效的解決這個(gè)問(wèn)題,本文研究了集中式多傳感器融合的方法,利用一個(gè)融合中心對(duì)布置在車身周圍的六個(gè)雷達(dá)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的處理,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的360度穩(wěn)定跟蹤,極大的提高了目標(biāo)跟蹤的覆蓋范圍和檢測(cè)概率。最后,基于雷達(dá)數(shù)據(jù)中的環(huán)境固定目標(biāo)點(diǎn),進(jìn)行車輛的定位和構(gòu)圖問(wèn)題。在一些情況下,車輛并不能獲取準(zhǔn)確的GPS信息,這時(shí)候車輛只能依賴于慣性傳感器。如果只通過(guò)慣性傳感器對(duì)自車狀態(tài)進(jìn)行定位,會(huì)不斷產(chǎn)生累積誤差。我們利用了雷達(dá)數(shù)據(jù)中的固定點(diǎn)信息,通過(guò)對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的車道進(jìn)行檢測(cè),在多幀之間進(jìn)行掃描匹配,對(duì)車輛在環(huán)境中的位置進(jìn)行定位。通過(guò)融合車輛自身的慣性傳感器的信息,對(duì)環(huán)境進(jìn)行構(gòu)圖,為無(wú)人駕駛的決策提供信息。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN958;U463.6
【部分圖文】：

景及研究的目的和意義生產(chǎn)總值在最近幾年一直得到了飛速的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)的總的生活水平和對(duì)美好生活的要求隨之提升。近十幾年來(lái)和年銷售量都不斷大幅增長(zhǎng)，據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)不完全統(tǒng)計(jì)，動(dòng)車 3172 萬(wàn)量，小型民用汽車擁有量為 2.31 億輛，20量為 2.09 億輛，比 2017 年增加 2200 萬(wàn)量，增長(zhǎng) 10.5末，我國(guó)的國(guó)民汽車規(guī)模將會(huì)達(dá)到了 2.8 億輛，2025 年3.6 億量[1]。我國(guó)汽車及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模不斷的提高，關(guān)的產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，和汽車相關(guān)的產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)效益不發(fā)展給個(gè)人的出行提供了方便，給家庭、社會(huì)也都帶來(lái)車的出現(xiàn)一定程度改變了現(xiàn)有城市結(jié)構(gòu)的布局，城市在的通行，圍繞著交通而進(jìn)行。如今汽車已經(jīng)和人們生活息活動(dòng)、娛樂(lè)都已經(jīng)依賴于汽車。

圖 1-2 裝配有毫米波雷達(dá)的汽車的發(fā)展需要，最早是由軍方提出了多傳感器信息融合間。遙感工作者為了能夠更好的對(duì)地面進(jìn)行觀察和成于 20 世紀(jì) 70 年代提出了這個(gè)概念。人類有多種感官官系統(tǒng)對(duì)客觀世界進(jìn)行一個(gè)全面的描述，得到一致性具有不同的特點(diǎn)，這些信息具有很大的冗余和互補(bǔ)的一的處理和融合，將這些信息融合成對(duì)于我們觀察世自動(dòng)駕駛車輛，單單依賴單一、單個(gè)傳感器無(wú)法得到

圖 1-3 毫米波雷達(dá) SLAM 示意圖外文獻(xiàn)綜述的簡(jiǎn)析在車載毫米波雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤方向上大部分的研究重點(diǎn)是上，然而單個(gè)傳感器的感知范圍有限，為了達(dá)到車輛四周的 36通常需要六個(gè)毫米波雷達(dá)，分別是 1 個(gè)前向雷達(dá)，1 個(gè)后向雷達(dá)，側(cè)向雷達(dá)分別安裝在雷達(dá)的左前方、左后方、右前方、右雷達(dá)有不同類型的雷達(dá)組成，前后向雷達(dá)通常具有較遠(yuǎn)的探測(cè)測(cè)角度和較高的探測(cè)精度，而側(cè)向雷達(dá)通常只能進(jìn)行近距離探角度范圍和較差的探測(cè)角度，我們需要結(jié)合這兩種雷達(dá)的探測(cè)雷達(dá)的探測(cè)數(shù)據(jù)，達(dá)到目標(biāo)的 360 度穩(wěn)定跟蹤，由于不同雷達(dá)的獨(dú)立不同的信息，這樣可以提高跟蹤的精度和跟蹤的范圍，命周期的跟蹤[21]。M 是車輛根據(jù)周圍物體構(gòu)圖并且同時(shí)在地圖中定位自身的問(wèn)題姿態(tài)[24]。使構(gòu)圖和定位能夠同時(shí)正常工作至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈?

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