隨著汽車保有量的不斷增長(zhǎng),汽車行駛事故給人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)很大的損失,車載毫米波雷達(dá)能夠提升汽車行駛過(guò)程的安全性,而將車載雷達(dá)檢測(cè)到的目標(biāo)信息、攝像機(jī)圖像信息高效地向開(kāi)發(fā)人員以及用戶展示顯得尤為重要,因此,實(shí)現(xiàn)車載雷達(dá)的可視化系統(tǒng)有著重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。車載雷達(dá)可視化系統(tǒng)的關(guān)鍵是對(duì)目標(biāo)準(zhǔn)確跟蹤,這成為近些年國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。本課題依托科研項(xiàng)目,針對(duì)車載雷達(dá)可視化系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤、攝像機(jī)圖像標(biāo)定的模型、方法及算法,并對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、目標(biāo)顯示開(kāi)展如下工作:1)分析了車載毫米波雷達(dá)系統(tǒng)原理和檢測(cè)目標(biāo)原理,研究了車載雷達(dá)可視化系統(tǒng)的需求和開(kāi)發(fā)環(huán)境,給出系統(tǒng)的模塊劃分以及系統(tǒng)信息處理流程,分析并實(shí)現(xiàn)基于串口或以太網(wǎng)TCP協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸方式,分析了.NET中三種常見(jiàn)的線程安全方式的特點(diǎn),闡述了基于多媒體定時(shí)器、通過(guò)Aforge和SteamWriter實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)保存的方法。2)開(kāi)展了對(duì)觀測(cè)模型和系統(tǒng)模型進(jìn)行研究。針對(duì)跟蹤濾波中的卡爾曼濾波、拓展卡爾曼濾波(EKF)和無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)做了詳細(xì)分析,并根據(jù)線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)做了仿真分析。對(duì)航跡起始中的邏輯法和修正的邏輯法進(jìn)行研究和仿真分析...

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車載雷達(dá)
        1.2.2 雷達(dá)數(shù)據(jù)處理
        1.2.3 雷達(dá)可視化系統(tǒng)
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容及安排
第二章 可視化系統(tǒng)模塊
    2.1 車載毫米波雷達(dá)系統(tǒng)技術(shù)
        2.1.1 車載雷達(dá)系統(tǒng)原理
        2.1.2 車載雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)信息
    2.2 需求分析以及開(kāi)發(fā)環(huán)境
        2.2.1 需求分析
        2.2.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境
    2.3 通信及顯示模塊的關(guān)鍵技術(shù)
        2.3.1 多線程同步
        2.3.2 數(shù)據(jù)傳輸
        2.3.3 數(shù)據(jù)保存
    2.4 本章小結(jié)
第三章 雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法
    3.1 基本目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型
        3.1.1 勻速運(yùn)動(dòng)模型
        3.1.2 勻加速運(yùn)動(dòng)模型
    3.2 濾波跟蹤算法研究
        3.2.1 卡爾曼濾波
        3.2.2 拓展卡爾曼濾波
        3.2.3 無(wú)跡卡爾曼濾波
        3.2.4 仿真分析
    3.3 航跡起始算法研究
        3.3.1 航跡起始波門
        3.3.2 直觀法
        3.3.3 邏輯法
        3.3.4 修正的邏輯法
        3.3.5 仿真分析
    3.4 航跡關(guān)聯(lián)算法研究
        3.4.1 最近鄰域?yàn)V波器
        3.4.2 概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法
        3.4.3 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法
        3.4.4 仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 攝像機(jī)圖像標(biāo)定
    4.1 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        4.1.1 車載雷達(dá)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        4.1.2 世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        4.1.3 攝像機(jī)坐標(biāo)系與圖像像素坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
    4.2 相機(jī)標(biāo)定
    4.3 時(shí)間對(duì)準(zhǔn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于車載雷達(dá)的可視化系統(tǒng)測(cè)試
    5.1 測(cè)試環(huán)境與方法
    5.2 通信及顯示模塊測(cè)試
        5.2.1 車載雷達(dá)數(shù)據(jù)傳輸測(cè)試
        5.2.2 目標(biāo)顯示和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及回放測(cè)試
    5.3 目標(biāo)跟蹤算法測(cè)試
    5.4 攝像機(jī)圖像標(biāo)定
    5.5 本章小節(jié)
第六章 總結(jié)全文
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3866527