基于FMCW毫米波雷达的车辆轨迹跟踪和车型识别系统

发布时间：2021-07-26 09:12

　　中国国民经济的快速发展带来了城市交通量激增的现象,交通堵塞和交通事故频发等问题日益严重。针对交通路口的车辆实时监测管制可以从根源上预防大部分的交通事故,而基于交通基础设施的智能交通监测系统成为了替代人工监控的有效方案。智能交通检测系统能够实时监测道路上的车辆位置和速度,统计区段内的车辆数量,进一步改善交叉口的交通环境,提高交通安全保障。本文从技术层面分析了交通监测领域的研究现状,通过比较基于视频、基于激光雷达和基于毫米波雷达三种技术各自的优缺点,提出了在智能交通检测系统中使用FMCW毫米波雷达技术的优越性。本文实现了基于雷达原始数据获取车辆点云数据的方法,改进了基于椭圆的车辆点云聚类算法,设计了基于车辆点云特征的车辆轨迹判定算法和轨迹修正算法,提出了一种新的车型设定方法并实现可靠的车型判定算法。在车辆点云数据获取算法中,先对雷达原始数据做二维FFT算法获取距离和多普勒二维图谱数据,并通过CFAR峰值检测算法和DOA方向检测算法获取车辆点云的坐标信息。在对车辆点云聚类算法的实现中,统计分析了车辆长宽高和车辆点云分布特征,讨论了二维和三维数据层面上的聚类误差分析。在车辆轨迹跟踪算法中,重点... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－３?ＡＷＲ１２４３级联雷达射频开发套件??

?哈＿工业太学謂硕娜位论文????换处理启，通过峰值检测找到相应的频率测量值／ｍ和多普勒频率测量值。一维??ＦＦＴ的时间复杂度为０（Ｎ＊ｌｏｇＮ），对于Ｍ＊Ｎ的二维数据，ＦＦＴ的时间复杂度为??０（Ｍ＊Ｎ＊ｌｏｇ（Ｍ＊Ｎ））。对雷达数据做二维ＦＦＴ处理是系统中耗时最长的步骤，对??系统实时性有一定的影响。??本系统通过基于７７ＧＨｚ的ＦＭＣＷ毫米波雷达获取＿标物体的运动信息６如??图２－５所示，在扫频周期ｒＭ内，ＦＭＣＷ毫米波雷达在基频尺以斜率ＫＪ？发射带宽为??Ｂ的频率变化的连续波，在物体表面反射的回波信号与发射信号具有一定的频率??差斤、相位差ｅ和多普勒频率偏移／〇。?????ｆＭ?ｆｊｘ?ｆｈ７??？擎??＜?—?ｔ??圈２－５?ＦＭＣＷ霄达＃ｆ??通过测量频率差和相位差即可获得賃标对象与毫米波雷达的相对距离ｄ、相??对速度Ｖ的公式如下ｉ??ｄ?二?ｃ？么?ｔ?＿?ｃ．／ｂ—土／ｄ）?４１??Ｋｒ?＝?２ｔ?（２＿５）??Ｖ＝－ＪＤ?（２－６）??式中ｃ：?光遽（．ｍ／ｓ）；??Ａ??波长．（ｍ）。??如图２－６所示，在二维ＦＦＴ滤波模块中，以每一帧信号数据（维度；Ｃ?＊?Ｍ?＊??ｉＶ）作为输入，先按列（Ｒａｎｇｅ维）做一维ＦＦＴ变换，再按行（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ维）做??一维ＦＦＴ变换，输出带有速度和距离信息的（维度：ＯＭ＊ｉＶ）。??广?Ｎ?Ｎ?／＊?Ｎ?Ｚ０?Ｎ?／＊?Ｎ??雷达原始?＾数据二维?＾距离维??＾速度维????Ｆ（１Ｉ??数据?重排列?ＦＦＴ变换?ＦＦＴ变换?ｎＵ＞Ｖ）??ｌ?ｖ?ｖ?Ｖ?Ｖ?ｙ?ｖ?ｙ?Ｖ?

图２－７?ＣＦＡＲ检测庳理图??－１５?－??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ROI最长直线提取算法的车辆超限检测系统研究[J]. 陈凌宇,李鸿,朱林海.  计算机测量与控制. 2014(07)
[2]基于激光雷达的车辆几何尺寸超限检测系统设计[J]. 陈显龙,陈晓龙.  测绘通报. 2014(03)



本文编号：3303276