基于雷达和机器视觉融合的前方车辆障碍物检测

发布时间：2017-09-02 05:13

  本文关键词：基于雷达和机器视觉融合的前方车辆障碍物检测

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【摘要】：车辆智能化成为当今汽车行业研究的重点,车辆的智能化过程中安全辅助驾驶技术是其研究的重要内容。安全辅助驾驶技术能够及时准确给驾驶人提供预警报告,并获取车辆障碍物相对于本车的距离、速度等状态信息,加强了车辆行驶过程中的安全性。本文基于毫米波雷达与机器视觉相融合对前方车辆障碍物进行检测研究。本文首先基于毫米波雷达对前方车辆障碍物进行了基于同车道距离最近的原则对于有效目标进行了初选,并且通过生命周期的方法对于初选信息的有效性进行验证。依据车辆几何特征信息及毫米波雷达提供的距离信息在摄像机图像上建立感兴趣区域。其次,通过基于Haar-like矩形特征结合Adaboost分类器的机器视觉识别算法完成对车辆的识别,并通过基于目标特征和卡尔曼滤波对车辆进行实时跟踪。再次,搭建毫米波雷达和机器视觉多传感器的融合模型,实现数据信息在空间以及时间上的融合。最后,对本文建立的融合模型进行软件设计,并通过仿真试验以及台架试验对设计的融合模型进行验证。实验结果表明本文的融合模型能够实时有效稳定的进行前方车辆障碍物的检测。
【关键词】：安全辅助驾驶 毫米波雷达 机器视觉 融合模型 车辆检测
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 研究背景和意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-22
• 1.2.1 基于视觉的车辆检测17-19
• 1.2.2 基于毫米波雷达的车辆检测19-20
• 1.2.3 基于多传感器融合的车辆检测20-22
• 1.3 论文主要研究内容22-24
• 1.4 本章小结24-25
• 第二章 基于毫米波雷达的前方车辆检测25-38
• 2.1 毫米波雷达25-29
• 2.1.1 毫米波雷达测距原理25-26
• 2.1.2 毫米波雷达选型26-28
• 2.1.3 毫米波雷达安装28-29
• 2.2 毫米波雷达有效目标选取29-34
• 2.2.1 目标初选方法30-31
• 2.2.2 目标有效性检验和决策方法31-34
• 2.3 雷达数据接收34-35
• 2.4 雷达目标的平面图形显示35-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第三章 基于机器视觉的前方车辆识别38-52
• 3.1 Haar-like矩形特征38-43
• 3.1.1 图像特征38
• 3.1.2 Haar-like特征38-40
• 3.1.3 图像Haar-like特征数量40-43
• 3.2 Adaboost算法43-48
• 3.2.1 PAC模型43
• 3.2.2 Adaboost训练过程43-45
• 3.2.3 级联分类器45-48
• 3.3 基于目标特征和Kalman滤波的车辆跟踪48-51
• 3.3.1 Kalman滤波算法描述48-50
• 3.3.2 车辆跟踪50-51
• 3.4 本章小结51-52
• 第四章 基于毫米波雷达与机器视觉的融合52-66
• 4.1 视觉传感器的选型52-53
• 4.2 空间融合53-58
• 4.2.1 测距模型54
• 4.2.2 摄像机内部参数标定原理54-56
• 4.2.3 镜头畸变56-58
• 4.3 摄像机标定58-62
• 4.3.1 基于张正友标定的摄像机标定59-61
• 4.3.2 图像畸变校正61-62
• 4.4 时间数据融合62-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第五章 检测系统软件设计与试验验证66-74
• 5.1 车载软件系统66-68
• 5.2 仿真试验68-71
• 5.3 台架试验71-73
• 5.4 本章小结73-74
• 第六章 总结与展望74-76
• 6.1 全文总结74
• 6.2 不足与展望74-76
• 参考文献76-79
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况79

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