基于毫米波雷达和相机信息融合的智能车辆目标跟踪方法研究

发布时间：2021-05-10 09:31

　　在智能车辆环境感知系统中,基于毫米波雷达和单目相机信息融合的目标跟踪方法是一种综合考虑传感器性能和成本的优选方案。准确的传感器量测和运算量小的数据关联方法是目标跟踪系统的关键和难点所在。由于单一的雷达传感器或单目相机等视觉传感器的检测性能易受到特定交通环境的影响,导致在多邻近目标场景下易发生错误关联。因此,研究智能车辆在一般道路场景下毫米波雷达和单目相机信息融合的目标跟踪方法具有重要的理论意义和工程应用价值。本文基于毫米波雷达和单目相机两类异构传感器的信息融合,提出了适用于一般道路场景的智能车辆目标检测以及目标跟踪方法,具体研究内容如下:1.系统分析了基于传感器信息融合的目标检测及目标跟踪问题的研究背景、现状、存在的问题,介绍了智能车目标检测和目标跟踪的原理和基本方法。2.研究了道路交通环境中,在特定车路条件下基于毫米波雷达与单目相机的目标检测方法。在基于毫米波雷达的道路目标检测方面,提出了利用道路宽度及车辆速度约束进行雷达数据处理及目标特征量分析的目标检测方法;在基于单目相机的道路目标检测方面,利用深度神经网络对单目相机图像序列进行像平面目标识别,通过设定车辆、行人目标与道路水平面之... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第1章 引言
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 目标检测研究现状
        1.2.2 目标跟踪研究现状
    1.3 问题分析
    1.4 研究内容
    1.5 论文章节安排
第2章 相关技术分析
    2.1 目标融合跟踪系统
    2.2 数据关联
    2.3 融合滤波
    2.4 联合标定和时间同步
        2.4.1 多坐标系定义
        2.4.2 毫米波雷达与单目相机联合标定
        2.4.3 时间同步
    2.5 本章小结
第3章 基于车路条件约束的目标检测方法
    3.1 基于车路条件约束的毫米波雷达目标检测方法
        3.1.1 车路条件约束的毫米波雷达目标检测系统
        3.1.2 毫米波雷达检测目标数据处理
        3.1.3 基于特定车路条件下的毫米波雷达目标检测实验
    3.2 基于车路条件约束的单目相机目标检测方法
        3.2.1 车路条件约束下的单目相机目标检测系统
        3.2.2 基于神经网络的单目相机目标检测
        3.2.3 基于特定车路条件下的单目测距及实验
    3.3 本章小结
第4章 基于纯角度关联的多传感器融合目标跟踪方法
    4.1 总体方案
    4.2 全局角度关联的数据关联方法
        4.2.1 系统模型
        4.2.2 扇形跟踪门的形成
        4.2.3 基于角度关联的数据关联算法
    4.3 雷达与相机目标航迹融合算法
    4.4 仿真分析
        4.4.1 角度数据关联仿真
        4.4.2 融合滤波仿真
    4.5 本章小结
第5章 雷达与相机融合的目标跟踪系统设计及实验
    5.1 需求分析
    5.2 系统框架设计
        5.2.1 硬件架构
        5.2.2 软件架构
    5.3 实验验证
        5.3.1 目标检测实验与分析
        5.3.2 目标跟踪实验与分析
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SSD和MobileNet网络的目标检测方法的研究[J]. 任宇杰,杨剑,刘方涛,张启尧.  计算机科学与探索. 2019(11)
[2]基于三帧差法和交叉熵阈值法的车辆检测[J]. 李秋林,何家峰.  计算机工程. 2011(04)
[3]具有鲁棒特性的车载雷达有效目标确定方法[J]. 刘志峰,王建强,李克强.  清华大学学报(自然科学版). 2008(05)

硕士论文
[1]基于视觉与雷达信息融合的智能车环境感知算法研究[D]. 莫春媚.重庆大学 2018



本文编号：3179132