車載毫米波雷達是無人駕駛重要的傳感器之一。相比與激光雷達、攝像頭等其他常用的傳感器相比,毫米波雷達具有受環(huán)境影響小,價格便宜,在汽車上容易隱藏的特點,具有廣闊的運用前景。由于道路條件復雜,雷達回波中存在著較強的地面物體雜波,如何在雜波背景下對多個目標進行穩(wěn)定跟蹤是需要解決的問題,同時由于單個雷達傳感器探測性能具有一定的時間和空間限制,多傳感器融合技術(shù)是解決這個問題的關(guān)鍵技術(shù)。通過布置在汽車車身的多個傳感器信息,可以提高目標的檢測概率,擴大目標跟蹤的范圍,提高目標的跟蹤精度。在無人駕駛中,車輛對自身定位是一個重要的問題,定位的準確性影響著車輛的決策,由于在雷達的回波數(shù)據(jù)中包含大量的環(huán)境中固定的目標點,利用這些固定目標點對車輛進行定位具有重要的意義,同時對環(huán)境進行構(gòu)圖是一個值得研究的問題,通過構(gòu)建的環(huán)境地圖,可以為汽車駕駛提供有用的決策信息。隨著無人駕駛的快速發(fā)展,利用車載毫米波雷達進行環(huán)境感知和車輛定位成為了一個研究熱點。如何充分利用車載毫米波雷達的輸出點數(shù)據(jù),對于回波數(shù)據(jù)點中的運動的人和車輛進行穩(wěn)定的多目標跟蹤,對于環(huán)境中的固定目標,進行車輛定位和環(huán)境構(gòu)圖是需要解決的問題。本文結(jié)合毫米波雷達的特點,研究毫米波雷達在環(huán)境感知和車輛定位方面的應用,主要的工作包括以下幾個方面: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運動目標的穩(wěn)定跟蹤問題。在多目標跟蹤中,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題建模為一階馬爾科夫過程,遞歸的計算航跡的存在概率,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)量也會影響著航跡的存在概率,有效地解決了這個問題。針對傳統(tǒng)航跡起始的方法起始誤差大的特點,提出了基于切向速度估計的航跡起始方法,方法基于相鄰兩個航跡點估計目標的切向速度,結(jié)合目標的徑向速度信息對目標速度進行估計,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)收斂的時間。其次,由于單個傳感器在時間和空間探測的局限性,通過多傳感器融合的方法能夠有效的解決這個問題,本文研究了集中式多傳感器融合的方法,利用一個融合中心對布置在車身周圍的六個雷達傳感器的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的處理,實現(xiàn)了目標的360度穩(wěn)定跟蹤,極大的提高了目標跟蹤的覆蓋范圍和檢測概率。最后,基于雷達數(shù)據(jù)中的環(huán)境固定目標點,進行車輛的定位和構(gòu)圖問題。在一些情況下,車輛并不能獲取準確的GPS信息,這時候車輛只能依賴于慣性傳感器。如果只通過慣性傳感器對自車狀態(tài)進行定位,會不斷產(chǎn)生累積誤差。我們利用了雷達數(shù)據(jù)中的固定點信息,通過對雷達數(shù)據(jù)的車道進行檢測,在多幀之間進行掃描匹配,對車輛在環(huán)境中的位置進行定位。通過融合車輛自身的慣性傳感器的信息,對環(huán)境進行構(gòu)圖,為無人駕駛的決策提供信息。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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)濟的總的生活水平和對美好生活的要求隨之提升。近十幾年來和年銷售量都不斷大幅增長，據(jù)相關(guān)機構(gòu)不完全統(tǒng)計，動車 3172 萬量，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 萬量，增長 10.5末，我國的國民汽車規(guī)模將會達到了 2.8 億輛，2025 年3.6 億量[1]。我國汽車及其相關(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)濟效益不發(fā)展給個人的出行提供了方便，給家庭、社會也都帶來車的出現(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，圍繞著交通而進行。如今汽車已經(jīng)和人們生活息活動、娛樂都已經(jīng)依賴于汽車。

圖 1-2 裝配有毫米波雷達的汽車的發(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地面進行觀察和成于 20 世紀 70 年代提出了這個概念。人類有多種感官官系統(tǒng)對客觀世界進行一個全面的描述，得到一致性具有不同的特點，這些信息具有很大的冗余和互補的一的處理和融合，將這些信息融合成對于我們觀察世自動駕駛車輛，單單依賴單一、單個傳感器無法得到

圖 1-3 毫米波雷達 SLAM 示意圖外文獻綜述的簡析在車載毫米波雷達的多目標跟蹤方向上大部分的研究重點是上，然而單個傳感器的感知范圍有限，為了達到車輛四周的 36通常需要六個毫米波雷達，分別是 1 個前向雷達，1 個后向雷達，側(cè)向雷達分別安裝在雷達的左前方、左后方、右前方、右雷達有不同類型的雷達組成，前后向雷達通常具有較遠的探測測角度和較高的探測精度，而側(cè)向雷達通常只能進行近距離探角度范圍和較差的探測角度，我們需要結(jié)合這兩種雷達的探測雷達的探測數(shù)據(jù)，達到目標的 360 度穩(wěn)定跟蹤，由于不同雷達的獨立不同的信息，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)圖并且同時在地圖中定位自身的問題姿態(tài)[24]。使構(gòu)圖和定位能夠同時正常工作至關(guān)重要，因為它們

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