基于雷达测距的车辆识别与跟踪方法

发布时间：2018-06-03 00:17

  本文选题：车辆识别 + 雷达测距　； 参考：《汽车工程》2014年11期

【摘要】：本文中提出了一种基于雷达测距的车辆识别与跟踪方法,以准确地识别道路上的车辆目标。首先对采集到的每帧数据采用自适应距离阈值的方法进行聚类分析。在聚类内部采用端点迭代拟合算法提取线段,在此基础上得出目标的特征向量,并据之识别车辆目标。然后通过计算特征向量的代价函数进行多目标关联,利用卡尔曼滤波器根据关联结果更新目标的状态。最后,以智能车辆BJUT-IV配备LMS291激光雷达在校园道路上对本方法进行验证测试,结果表明,提出的方法能够准确地对多个行驶车辆进行跟踪。
[Abstract]:In this paper, a vehicle recognition and tracking method based on radar ranging is proposed to accurately identify the vehicle targets on the road. Firstly, the adaptive distance threshold method is used to cluster every frame of data. In the cluster, the line segments are extracted by the endpoint iterative fitting algorithm, and the feature vectors of the target are obtained, according to which the vehicle targets are identified. Then the cost function of the eigenvector is calculated to carry out multi-objective correlation and the Kalman filter is used to update the state of the target according to the correlation result. Finally, the intelligent vehicle BJUT-IV equipped with LMS291 lidar is used to verify and test the method on the campus road. The results show that the proposed method can track more than one vehicle accurately.
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【基金】：北京市教委基金(05002011200701)资助
【分类号】：U495;U463.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1970723