基于多传感器融合的目标跟踪及冲突预警策略与算法研究
发布时间：2021-06-30 07:45
当前汽车作为便利的交通代步工具,其保有量每年呈快速增长的态势。但交通安全事故的增加,导致人民的生命和财产遭受巨大损失。因此汽车安全辅助驾驶技术与无人驾驶技术可以很好的避免因驾驶员的原因导致的交通安全事故。本文以省自然科学基金为依托,基于毫米波雷达与Mobileye融合算法对车辆行驶环境中的目标进行跟踪,并对冲突危险评估算法与冲突预警策略进行了研究。由于毫米波雷达检测的数据存在虚警率高的问题,本文提出对检测数据进行有效目标初步筛选后,再采用有效生命周期检验法,对初选的雷达检测目标进行相邻周期内运动参数的连续性判断,并对多帧数据进行连续跟踪判断,使得毫米波雷达检测目标的有效性与稳定性得到了很大提高。并使用卡尔曼加权融合算法对数据关联完成后的传感器数据进行融合,同时使用交互式多模型算法进行目标跟踪,有效的解决了单模型算法目标跟踪的精度不够的问题。针对大量只考虑制动或换道的单一预警策略的研究,本文考虑了多种预警策略,以四种预警策略:保持当前状态行驶、以一定减速度减速行驶、紧急制动、换道行驶进行了预警策略的研究,并对四种预警策略的切换时机进行了判断设置,使得四种预警策略可以依据判断条件进行相应的...
【文章来源】：山东理工大学山东省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
008年至2018年国民人均GDP与汽车保有量变化情况
山东理工大学硕士学位论文第一章绪论7图法冲突危险评估相结合的方式实现了：保持当前状态行驶、以一定减速度减速行驶、紧急制动、换道行驶四种策略。第四章结合哈佛H7介绍了改装的无人驾驶实验用车平台架构，并对第四章介绍的冲突预警系统进行验证，验证了该系统的有效性。第五章对本文存在的不足与对本文研究方向的展望进行了总结。1.4.2技术路线本文的研究目标是通过无人驾驶技术减少交通事故，通过将毫米波雷达与Mobileye的摄像头检测的信息融合，实现目标跟踪，并经过冲突危险评估为预警策略选择提供依据，实现多种避免冲突策略的选择。图1.2本文的技术路线Fig.1.2Thetechnicalrouteofthispaper本文基于毫米波雷达与Mobileye的冲突预警策略与算法研究的技术路线如图1.2所示。首先通过两个传感器经过解析后的数据检测目标，毫米波雷达检测的目标再经过有效生命周期检验法进行有效性筛选，再进行毫米波雷达与Mobileye检测数据的空间对准与时间对准，经过数据融合后实现对目标的跟踪。再由目标信息进行冲突危险的评估，根据结合多种冲突危险评估算法的冲突危险评估体系，进行冲突预警策略的选择。
山东理工大学硕士学位论文第二章多传感器数据融合的目标跟踪算法9图2.1多传感器数据融合的目标跟踪算法研究的流程图Fig.2.1Flowchartofmutargettrackingalgorithmbasedonmulti-sensordatafusion从图2.1可以看出，本文先进行毫米波雷达与Mobileye检测信息的时空对准，再进行毫米波雷达与Mobileye检测数据的解析，并对毫米波雷达数据进行处理，最后进行多传感器数据融合及目标跟踪。2.1传感器介绍2.1.1毫米波雷达FR51F是深圳安智杰科技公司开发的车用77GHz毫米波雷达，如图2.2所示，使用调频连续波方式（FMCW），可以根据时间调整电压的发射频率，通过接受同频率的反射波，通过相位差解算障碍物状态，可探测本车前方道路运动目标的距离、速度、方位等信息，安智杰的FR51F毫米波雷达检测范围如图2.3所示，此毫米波雷达最多同时对32个目标进行检测，检测信息包括自车与检测障碍物的相对距离、相对速度、角度等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰方法[J]. 张海鸣,龚建伟,陈建松,王羽纯. 北京理工大学学报. 2019(11)
[2]基于主动变道策略的汽车紧急避障系统研究[J]. 段婷婷,吕冬慧,陈宽,胡顺堂,王毓. 时代汽车. 2019(12)
[3]多假设多目标跟踪算法[J]. 王岩,蒿兴华,杨顺云. 数字通信世界. 2019(08)
[4]智能汽车换道避障路径规划与跟踪控制研究[J]. 罗鹰,冒兴蜂. 机械设计与制造. 2019(07)
[5]基于超声波传感器的汽车防撞系统研究[J]. 郑大波,温艳. 电子世界. 2019(13)
[6]基于机器学习的单线激光雷达进行车辆识别与跟踪方法研究[J]. 刘伟,王世峰,公大伟,王泽,王锐. 长春理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
[7]模糊控制算法优化的车辆避障操控系统[J]. 李志文,樊刚,张纬昊,周冬,苏晨飞. 单片机与嵌入式系统应用. 2019(06)
[8]雾天环境对高速公路车辆跟驰安全的影响[J]. 刘兆惠,虞春滨,王超,李倩. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2019(09)
[9]面向无人车运动规划问题的VFH算法[J]. 屈盼让,薛建儒,朱耀国,肖鹏. 计算机仿真. 2018(12)
[10]2.5D激光传感器设计及室内环境特征提取算法研究[J]. 杨宇,田应仲,郑天江. 计量与测试技术. 2018(10)
博士论文
[1]阵列激光三维成像点云数据配准技术研究[D]. 王岩.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2016
硕士论文
[1]雷达摄像头数据融合在智能辅助驾驶的应用[D]. 王贺.吉林大学 2019
[2]基于视觉与雷达的智能汽车横向避障策略研究[D]. 程冠旻.湖南大学 2018
[3]基于驾驶员驾驶意图的换道轨迹预测研究[D]. 徐伟民.湖南大学 2018
[4]大型客车环境感知系统设计及前方障碍物检测方法研究[D]. 王战古.山东理工大学 2018
[5]基于D-S证据理论的多传感器决策级图像融合的算法研究[D]. 江金娜.哈尔滨理工大学 2015
本文编号：3257343
【文章来源】：山东理工大学山东省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
008年至2018年国民人均GDP与汽车保有量变化情况
山东理工大学硕士学位论文第一章绪论7图法冲突危险评估相结合的方式实现了：保持当前状态行驶、以一定减速度减速行驶、紧急制动、换道行驶四种策略。第四章结合哈佛H7介绍了改装的无人驾驶实验用车平台架构，并对第四章介绍的冲突预警系统进行验证，验证了该系统的有效性。第五章对本文存在的不足与对本文研究方向的展望进行了总结。1.4.2技术路线本文的研究目标是通过无人驾驶技术减少交通事故，通过将毫米波雷达与Mobileye的摄像头检测的信息融合，实现目标跟踪，并经过冲突危险评估为预警策略选择提供依据，实现多种避免冲突策略的选择。图1.2本文的技术路线Fig.1.2Thetechnicalrouteofthispaper本文基于毫米波雷达与Mobileye的冲突预警策略与算法研究的技术路线如图1.2所示。首先通过两个传感器经过解析后的数据检测目标，毫米波雷达检测的目标再经过有效生命周期检验法进行有效性筛选，再进行毫米波雷达与Mobileye检测数据的空间对准与时间对准，经过数据融合后实现对目标的跟踪。再由目标信息进行冲突危险的评估，根据结合多种冲突危险评估算法的冲突危险评估体系，进行冲突预警策略的选择。
山东理工大学硕士学位论文第二章多传感器数据融合的目标跟踪算法9图2.1多传感器数据融合的目标跟踪算法研究的流程图Fig.2.1Flowchartofmutargettrackingalgorithmbasedonmulti-sensordatafusion从图2.1可以看出，本文先进行毫米波雷达与Mobileye检测信息的时空对准，再进行毫米波雷达与Mobileye检测数据的解析，并对毫米波雷达数据进行处理，最后进行多传感器数据融合及目标跟踪。2.1传感器介绍2.1.1毫米波雷达FR51F是深圳安智杰科技公司开发的车用77GHz毫米波雷达，如图2.2所示，使用调频连续波方式（FMCW），可以根据时间调整电压的发射频率，通过接受同频率的反射波，通过相位差解算障碍物状态，可探测本车前方道路运动目标的距离、速度、方位等信息，安智杰的FR51F毫米波雷达检测范围如图2.3所示，此毫米波雷达最多同时对32个目标进行检测，检测信息包括自车与检测障碍物的相对距离、相对速度、角度等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰方法[J]. 张海鸣,龚建伟,陈建松,王羽纯. 北京理工大学学报. 2019(11)
[2]基于主动变道策略的汽车紧急避障系统研究[J]. 段婷婷,吕冬慧,陈宽,胡顺堂,王毓. 时代汽车. 2019(12)
[3]多假设多目标跟踪算法[J]. 王岩,蒿兴华,杨顺云. 数字通信世界. 2019(08)
[4]智能汽车换道避障路径规划与跟踪控制研究[J]. 罗鹰,冒兴蜂. 机械设计与制造. 2019(07)
[5]基于超声波传感器的汽车防撞系统研究[J]. 郑大波,温艳. 电子世界. 2019(13)
[6]基于机器学习的单线激光雷达进行车辆识别与跟踪方法研究[J]. 刘伟,王世峰,公大伟,王泽,王锐. 长春理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
[7]模糊控制算法优化的车辆避障操控系统[J]. 李志文,樊刚,张纬昊,周冬,苏晨飞. 单片机与嵌入式系统应用. 2019(06)
[8]雾天环境对高速公路车辆跟驰安全的影响[J]. 刘兆惠,虞春滨,王超,李倩. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2019(09)
[9]面向无人车运动规划问题的VFH算法[J]. 屈盼让,薛建儒,朱耀国,肖鹏. 计算机仿真. 2018(12)
[10]2.5D激光传感器设计及室内环境特征提取算法研究[J]. 杨宇,田应仲,郑天江. 计量与测试技术. 2018(10)
博士论文
[1]阵列激光三维成像点云数据配准技术研究[D]. 王岩.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2016
硕士论文
[1]雷达摄像头数据融合在智能辅助驾驶的应用[D]. 王贺.吉林大学 2019
[2]基于视觉与雷达的智能汽车横向避障策略研究[D]. 程冠旻.湖南大学 2018
[3]基于驾驶员驾驶意图的换道轨迹预测研究[D]. 徐伟民.湖南大学 2018
[4]大型客车环境感知系统设计及前方障碍物检测方法研究[D]. 王战古.山东理工大学 2018
[5]基于D-S证据理论的多传感器决策级图像融合的算法研究[D]. 江金娜.哈尔滨理工大学 2015
本文编号：3257343
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